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12 测试技术篇:如何提升测试效率?

上一课时,我讲解了测试技术的选型。本课时我主要讲解测试技术——如何提升测试效率。

我们都知道,测试过程大体可以抽象为如下内容:

  • 测试设计,各类评审、测试用例编写、测试数据准备;
  • 测试执行,测试用例执行、Bug 创建与跟进;
  • 测试回归,回归用例的维护、回归用例的执行。

针对上述内容进行以下局部优化,可以提升测试过程甚至是研发过程的效率。

  • 人员:测试人员通过学习或经验的积累获得能力的提升、招聘能力更强的测试人员。
  • 时间:投入更多的个人时间(俗称加班),单纯看测试过程,效率未必提升了,但从交付周期的视角看,交付效率是提升了的。
  • 过程:针对测试对象进行可测试性改造,使测试过程更顺畅;严格遵守流程规范,让整个研发过程中的事情正确地发生,减少返工和无效的沟通;进行过程质量把控,当研发过程质量提升,测试时间将大大缩短。
  • 环境维护:确保测试环境稳定可用,且尽可能地仿真生产环境。

上述优化项,需要测试团队持续的人力投入,因此,引入能释放人力的技术是非常必要的。

释放人力的测试技术

自动化测试技术

自动化测试技术指的是能自动执行软件,并进行预期结果和实际结果比对,再进一步产生测试结果或测试报告的技术。它跟人工测试相比有如下好处。

  • 效率高:自动化用例可以并发执行,且运行用例的服务器性能越好,其执行效率越高;
  • 精确:测试人员也可能犯错,自动化测试用例不会;
  • 可重复:自动化用例可以重复执行、昼夜不停,而人工执行基本只在工作时间进行,重复执行还会产生懈怠情绪、进而效率降低;
  • 整体速度快:运行过程中不占用人力,那测试人员就可以去做其他更有价值的事情;

在前面 04~08 课时讲解过微服务架构下的分层测试策略,针对不同层次的测试方法和技术都可以以自动化的测试执行起来。在实际的落地过程中,还需要根据团队和业务特点来确定自动化测试的目标,针对不同层次的设定合理的目标。

  • 通常来说,自动化测试的主要意义在于回归测试。
  • 优先把最有价值(核心、高频、重要)的业务场景,用自动化运行起来。
  • 把不常变化的模块用例以自动化的方式执行起来。如果被依赖服务经常出错,可以用 mock 的方式进行隔离。

流量录制与回放

随着业务和系统的不断迭代,回归测试的比重将越来越高。那么,快速地编写自动化的回归测试用例能极大提升测试效率。编写回归测试用例时,测试数据的准备是消耗测试时间的一大痛点,因此,如果能够较快地准备充分的测试数据,将会极大提升回归测试效率。

通常来说,整个研发的交付环境既有线上(生产)环境又有线下(测试)环境,线上环境数据量庞大,线下环境数据量贫瘠。因此,把采集线上环境的数据,作为用例。这样在迭代过程中,可以在测试环境进行用例的回放和结果的比对,这样就可以知道在迭代过程中,是否会对线上目前已有的 case 造成影响。 这就需要用到流量录制与回放技术。

常用的工具有XCopy、jvm-sandbox-repeater、Rdebug 等,这些工具都有详细的使用说明,因此不再讲解如何使用它们。

jvm-sandbox-repeater 是 JVM-Sandbox 生态体系下的重要模块,它具备了 JVM-Sandbox 的所有特点,插件式设计便于快速适配各种中间件,封装请求录制/回放基础协议,也提供了通用可扩展的各种丰富API。 TCPCopy 是国内各大互联网公司广泛应用 XCopy 系列工具之一,XCopy 是由网易主导,多家公司参与开发的具有在线 Server 流量复制功能的一系列开源软件的总称。XCopy 系列包括 TCPCopy、UDPCopy、MysqlCopy 等开源软件(这些软件都集成在 tcpcopy 开源项目内)。TCPCopy 是一种请求复制(复制基于 TCP 的 packets)工具,通过复制在线数据包,修改TCP/IP 头部信息,发送给测试服务器。

持续集成与持续交付

持续集成(Continuous Integration,简称 CI )与持续交付(Continuous Delivery,简称 CD )虽不算是测试技术,但它的确可以在提高测试效率方面,甚至是提高交付效率方面发挥重要的作用。

要想实现持续集成与持续交付,需要尽可能地把几乎所有事情自动化:

  • 不适合进行自动化的内容。人工审批、人工演示等交互式的软件流程、探索性测试和UI验收测试;
  • 适合进行自动化的内容。构建流程、部署流程、各个层次的测试,包括基础组件的升级和软件的配置等都可以自动化。

由上可知,软件交付的整个周期中,不适合被自动化的事情,要比我们认为的少很多。

持续集成工具主要有 Jenkins、TeamCity、GitLab CI 等。

Jenkins 的前身是 Hudson 是一个可扩展的持续集成引擎。Jenkins 是一款开源 CI&CD 软件,用于自动化各种任务,包括构建、测试和部署软件。Jenkins 支持各种运行方式,可通过系统包、Docker 或者通过一个独立的 Java 程序。

image

CI/CD 示意图

由上图可知,在研发人员提交代码后,CI 服务根据指定分支自动执行“编译-打包-部署”,之后执行一系列的自动化测试,每一个阶段的测试结果都反馈给开发人员,这样就可以实现“快速反馈、快速解决”的效果,提升研发和测试效率。可见,自动化测试技术可以在持续集成中应用起来。

认知

下面是我对精准测试和自动化测试收益分析方面的认知和思考,供你参考。

看清楚精准测试

看了常见的提效测试技术后,你可能会提到“精准测试”。初次知道精准测试是在书籍《不测的秘密:精准测试之路》中,它提供了一种新的思路——尽量做到“不测”,从而解放人力、弥补缺失、去除冗余。精准测试,在我看来,它不是一种特定的技术,更像是一种测试方法论或思想体系。

对于测试人员来说,最理想的情况是,只对已更改的组件运行测试,而不是尝试进行大量的回归测试。精准测试的目标是在不降低质量标准的前提下,探寻缩减测试范围、减少测试独占时长。主要解决的是传统黑盒测试回归内容较多、耗时较长的问题,这与李小龙的截拳道如出一辙。在进行精准测试的过程中,会应用到各种其他的测试技术( 自动化测试技术、流量录制与回放技术、质量度量、代码覆盖率分析等 ),如果只是知道这种思想,缺乏对其他测试技术的纯熟运用和大量的实践,也很难达到精准的效果。因此,从技术角度看,精准测试不是完美的,也不可能是完美的。

其实在测试领域中似乎也没有看到对应精准测试的英文术语,也没有看到各个互联网大厂在这方面的实践经验,所以现阶段它只是一个新颖的理念,保持持续关注即可。

自动化测试的收益分析

自动化测试从逻辑上看是提效的绝佳方式,但不同的团队、不同的业务阶段,自动化执行的收益大大不同。如果不进行收益分析,你甚至说不清楚它到底产生了哪些收益,也就不知道应该如何调整自动化测试策略。因此,在落地自动化测试的过程中,一定要定期衡量它的 ROI(return on investment,投入产出比)。

针对自动化测试的 ROI,可以通过如下计算逻辑:

ROI = 自动化提升的效率 / 自动化产生的成本= (手工用例执行时间 - 自动化用例执行时间) * 自动化用例的有效执行次数 / 自动化用例编写和维护的总成本

进一步,自动化用例的执行时间通常不需要人工值守,所以可以忽略不计,则最终公式应为:

ROI = (手工用例执行时间 * 自动化用例的有效执行次数) / 自动化用例编写和维护的总成本

以上这个公式为提升自动化的测试效率指明了方向,我们可以通过改变 ROI 的计算因子,使 ROI 得到提升。

  • 手工用例执行时间:提升自动化用例的功能或代码覆盖率,使与之相对应的手工用例执行时间变长。
  • 自动化用例的有效执行次数:比如,每进行一次代码提交、环境部署,都触发一次自动化用例执行,有效执行次数得以提升。
  • 自动化用例编写和维护的总成本:通过工具自动生成用例,或者提升自动化用例的稳定性、运行环境的稳定性等方式可以降低自动化用例维护的总成本。

自动化测试的效果除了节省时间,还可以发现缺陷。为了发现更多缺陷,需要自动化用例有一定的覆盖度,而覆盖度提升会一定程度降低用例的稳定性、进而维护成本变高。所以,需要综合两者对自动化测试进行收益分析,这样可以避免测试团队陷入常见的极端情况:缺乏结果导向,只写自动化测试用例,但对测试收益不关注。

总结

本节课我首先介绍了测试过程的大体内容,如测试设计、测试执行和测试回归,针对这些测试过程的改进可以提升测试效率,但对测试人员有比较明显的独占,虽然是必需的测试工作,但可以引入能够释放测试人力的测试技术。

接着讲解了可以用于提效且可适度释放测试人力的测试技术,如自动化测试技术可以用于回归测试阶段。在实际的落地过程中,需要根据团队和业务特点来确定自动化测试的目标,针对不同层次设定合理的目标。流量录制与回放技术采集线上环境的数据,作为用例,在迭代过程中在测试环境进行用例的回放和结果的比对,可以快速知道是否影响线上功能。持续集成与持续交付技术则把“编译-打包-部署-测试”等环节关联起来,实现“快速反馈、快速解决”的效果,提升研发和测试效率。

最后我分享了针对精准测试和自动化收益分析的认知,供你参考。精准测试是一种方法论,不是一种特定的技术,因此掌握精准测试不太具备实操性,跟个人能力的积累和基础建设的成熟度有很大关系,可以持续保持关注。自动化测试的收益需要持续关注,从而有针对性地提升投入产出比。

你有哪些提升测试效率的干货技巧或技术实践?写在留言区,也让其他同学看看,敬仰一番!

相关链接 https://devops.com/test-better-test-faster-test-smarter/ https://www.softwaretestingnews.co.uk/software-testing-how-to-test-sooner-and-fix-faster/ https://www.cnblogs.com/finer/p/11895181.html 流量录制与回放https://github.com/alibaba/jvm-sandbox-repeater https://github.com/didi/rdebug CI工具Jenkinshttps://www.jenkins.io/zh/