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  • 如果你不想再体验一次自学时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,可以加入我们群【902061117】,里面有各种软件测试资源和技术讨论。 当然还有面试,面试一般分为技术面和hr面,形式的话很少有群...

    如何设计接口测试

    优秀的后端测试开发最基础的素养就是懂得如何设计接口测试用例。下图简述了如何做好接口测试。本文不做展开
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    接口测试痛点

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    测试数据难准备 – - 定制数据复杂且庞大,测试场景更是千变万化,测试场景难以穷举

    测试数据难维护 - - 同样是因为定制数据的复杂性,新功能迭代会导致原有case预期不正确,且输入数据需要同期更新。可能某一个字段的小改动,会导致80%以上的接口失败。这就表明这些测试数据的生命周期可能就只有一个礼拜,但是测试却需要花上可能一天的时间更新用例。case越多,时间成本越高。投入产出比不成正比

    测试结果校验不精准 – - 一般简单的数据校验 ,可能是针对测试场景中的测试结果数据中的某个字段进行比较,或者测试数据全量校验,但是定制结果相同请求很可能每次的请求结果都不一致。这就要求我们去做json降噪处理,从而达到正确比对测试结果。

    测试结果同开发沟通不方便 - - 接口测试数据展现会是某个body,body内容是纯json文本。很难通过body去全面的认识该case的测试场景。只是单纯的将比对结果告知开发,复现问题会比较麻烦。

    接口测试不同阶段的表现

    测试数据准备
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    测试数据维护
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    测试结果校验
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    测试结果同开发沟通不方便
    让开发下载接口测试代码测试?---- 不太现实,繁琐且效率低

    对比结果截图甩给开发?---- 可能比较懵逼,不知道如何复现问题

    将对应接口,请求参数,以及测试结果和预期结果,通通发给开发?---- 数据都有了,就是自己累得慌。CV太多次也是体力活

    tips:

    1、使用一些小的工具,自动上传测试结果至oss

    2、将测试数据作为存在模型或者方案中,甩个模型&方案链接

    3、维护一个公共区域,记录接口测试变更。沟通可在该文档反馈

    定制接口测试是如何做的

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    案例:

    1、如编辑器modeleditor服务3D接口改造

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    3D接口作为定制编辑器modeleditor服务中预览接口,其承载了编辑器中几乎所有数据,该接口若存在问题,其模型将无法构建。保障该接口的正确性即保证了建模过程中80%以上操作的正确性。
    改造前:通过从编辑器前端直接获取3D请求的数据,存入到接口测试的post body数据中,每次数据(新增减少字段,修改数据结构)的变动都会造成body数据不可用,或者数据不够新,测试结果也不可完全信任
    改造后:通过维护模型去维护接口数据,将所需要的场景数据直接保存到模型中,再通过打开模型,获取3D接口中的Editordata获取所需要的body数据,改造后可直接作为3d接口的发送数据。再将获取到的结构同上一次稳定版本比较,得到变动内容,看是否符合预期。

    2、parameter-model包拆分测试

    parameter-model包拆分包含底层数据的变更和改动,定制服务一半以上都依赖该包,其涉及相关服务广,范围大,牵一发而动全身。要做到前端无感知拆分,这就必须保证后端提供给前端的数据结构的一致性。简单的API返回数据的校验无法满足测试需求。因而采用对象层级的校验、在内存中对model层数据进行全量校验,保证拆分前后各对象的一致性。
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    测试结果:
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    上面是我收集的一些视频资源,在这个过程中帮到了我很多。如果你不想再体验一次自学时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,可以加入我们群【902061117】,里面有各种软件测试资源和技术讨论。
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    当然还有面试,面试一般分为技术面和hr面,形式的话很少有群面,少部分企业可能会有一个交叉面,不过总的来说,技术面基本就是考察你的专业技术水平的,hr面的话主要是看这个人的综合素质以及家庭情况符不符合公司要求,一般来讲,技术的话只要通过了技术面hr面基本上是没有问题(也有少数企业hr面会刷很多人)
    我们主要来说技术面,技术面的话主要是考察专业技术知识和水平,上面也是我整理好的精选面试题。
    加油吧,测试人!如果你需要提升规划,那就行动吧,在路上总比在起点观望的要好。事必有法,然后有成。
    资源不错就给个推荐吧~

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  • 通过了解需要进行新测试的地方,智能地使用代码覆盖率指标将测试工作集中在最需要的地方,并创建可维护的测试套件。 敏捷的关键原则之一是在应对不断变化的需求的同时,确保增量交付产品的可交付质量。但是,在平衡...

    通过了解需要进行新测试的地方,智能地使用代码覆盖率指标将测试工作集中在最需要的地方,并创建可维护的测试套件。

    敏捷的关键原则之一是在应对不断变化的需求的同时,确保增量交付产品的可交付质量。但是,在平衡新功能测试同时验证现有功能的正确操作方面所面临的挑战使许多敏捷开发团队在创建、管理和维护不断扩展的测试套件时陷入困境。最后,如果没有足够丰富的信息,就很难加速敏捷并对产品质量和安全性充满信心。

    为了了解所执行的风险缓解水平,查看测试期间执行的代码量是一个有用的指标,但是它经常被滥用,并且从宏观角度来看,它并不是质量的良好指标。在本文中,我将向你展示如何智能地使用代码覆盖率指标,通过了解哪里需要进行新的测试,将测试工作集中在最需要的地方。我们还将介绍一些创建可维护测试套件的最佳实践。

    如何看待有用的代码覆盖率

    代码覆盖率不是用来确定你何时有足够测试的“数字”,而是对于指导团队将关注的重点放在哪里的非常有用的“数字”。

    然而不幸的是,它经常被错误地用来管理团队,因为他们只关注数字本身并针对代码库按特定的百分比作为目标,例如,使用诸如“我们必须拥有80%的覆盖率才能发布”或“覆盖率数值应该与先前的版本相同或更高。”

    这种方法的问题是,获取和维护目标覆盖数字本身就很困难且耗时,因此我们盲目地朝着这个数字努力,没有人会花时间去问一些重要的问题,例如:

    • 我们涵盖了哪80%?
    • 测试工作会验证质量并降低交付应用程序的风险吗?
    • 随着代码的发展,我将如何维护测试?

    正如我在上一篇文章中所讨论的那样,代码库中的每个更改都代表引入风险,了解每个变更对现有代码的特定影响,以及了解如何减轻这种风险都很重要。

    通过识别代码库中的更改,并使用代码覆盖率将测试与这些更改相关联,可以根据需要进行重新测试的位置来创建最佳测试计划(在此处了解有关基于更改的测试的更多信息)。

    但这并不能涵盖所有风险。显然,我们仍然需要为新功能创建测试,但是现有/旧版代码又如何呢?我们讨论过的许多组织的目标是60-80%的代码覆盖率,但实际上要达到50%以上是很困难的。因此,很有可能现有的测试用例不会覆盖对现有代码的更改。宏覆盖目标仅关注于保留或逐步增长,就无法避免将回归引入“已经使用多年”的传统功能。

    相反,通过仔细查看覆盖率详细信息,可以快速识别出未覆盖的特定已修改行,因此你可以将团队集中在需要创建新测试的位置。此外,利用测试用例与它们执行的特定代码之间的可追溯性,你可以识别出可以重复或扩展以覆盖更改的潜在测试用例。

    通过专注于实现已修改代码的100%覆盖率,而不是团队任意设定的“总覆盖率80%”的目标,团队可以在降低新代码风险的同时更加高效,同时消除影响整体项目稳定性的因素(例如,对旧代码。)

    修改后的代码覆盖范围

    使用Parasoft DTP的Modified Code Coverage小部件(Parasoft DTP的过程智能引擎(PIE)的分析“切片”)可以测量此智能代码的覆盖率。在这里,你可以轻松查看在两个内部版本之间添加或更改的代码的覆盖范围(例如,当前内部版本和你选择的目标内部版本)。例如,图1显示了这样的小部件。在此示例中,在两个版本之间添加或更改了177行代码,并且其中的109行已经过测试,即61.6%。这意味着有68行新代码或更改的代码未经过任何测试,因此尚未通过验证,并且在代码库中代表风险。

    这个小部件后面是一个修改过的覆盖率报告。该报告提供了关于哪些代码缺少适当测试的确切细节。这是开发人员和测试人员集中精力所需要的关键信息。图2显示了这样一份报告,其中修改后的文件可以根据修改的数量或缺少测试的代码进行排序,未覆盖的修改行用红色标记。

    该报告回答了“我缺少哪些测试?”这一问题。根据这里的信息,可以为每个构建创建一个测试计划。

    要创建什么类型的测试?

    一旦确定了缺少测试的代码,你实际上就需要开始工作并创建测试以填补空白。但是,你将创建哪种类型的测试?测试金字塔(由Martin Fowler和Mike Cohn传播)概述了如何创建一个有效、可管理和可维护的测试组合。通过最大限度地减少脆弱的UI级别测试,并专注于坚实的单元测试基础(以全面的服务/API级别测试作为后盾),你可以构建可扩展、可维护、可持续执行的测试策略。

    我不会在此文中介绍创建单元或API测试的详细信息,但是你可以查看我以前的有关单元测试的文章,并关注有关Parasoft SOAtest如何用于简化创建API/服务级测试的文章

    总结

    代码覆盖率是一个重要的指标,但它经常被过度使用误用,特别是当它被用来衡量质量时。要想从代码覆盖率中获得更多的价值,请利用Parasoft DTP的分析智能来检测哪里需要新的测试,降低风险,集中测试,并以最佳方式实现您的质量目标。

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  • 在信息技术日新月异的今天,顺应世界经济一体化的潮流,中国软件行业加强了与世界同行的沟通与交流,基于本身提高软件质量的迫切需要,在国外优秀的软件企业中被证明为提高软件质量行之有效的途径,软件测试开始越来...
    在信息技术日新月异的今天,顺应世界经济一体化的潮流,中国软件行业加强了与世界同行的沟通与交流,基于本身提高软件质量的迫切需要,在国外优秀的软件企业中被证明为提高软件质量行之有效的途径,软件测试开始越来
    越受国内软件行业重视。各种各样的测试工具和测试理论,也都逐渐被我们所熟知。软件测试也开始成为人们平时谈论和网上探讨的热点话题。
    在软件测试倍受注目的情况下,身为一名软件测试人员,如何高质量的完成公司交给的测试任务,无疑是我们应该考虑首要问题。从事软件测试已近两年,从刚开始的一脸茫然,到如今的手到擒来,期间也经历了很多曲折,总
    结这两年来的经念教训,我认为有必要就软件性能测试这个话题和大家展开探讨,与大家共同分享软件测试的得失,为提高我们的测试水平尽一分薄力。

    引言
    作为评价产品性能的重要手段,性能测试在软件测试工作中占的比重一直很大,要最终提供一份准确,权威的测试报告,测试人员的努力工作自然不可或缺,但更重要的是测试人员清晰的工作思路,简洁的测试流程和良好的测
    试方法。

    目前性能测试存在的问题

    总结以往进行的性能测试,虽然测试人员自始至终对测试工作都做到了认真负责,但测试报告出炉后,大家总觉得美中不足,对测试结果都心存疑虑,尤其在那些时间跨度较长、针对不同的测试对象的性能对比测试中,或多或少
    都存在以下几个方面的问题:
    1. 测试准备不充分,测试目标不明确,测试计划不详细;
    2. 缺乏测试以及针对测试对象的技术储备;
    3. 测试环境的稳定性及前后一致性不足;
    4. 测试数据精确性和代表性不足;
    5. 测试描述不精练;
    下面,我们就剖析以上问题的同时,探讨一下如何解决这些问题。

    性能测试准备

    这是一个经常被测试人员忽略的环节,在接到测压任务后,基于种种其它因素的考虑,测试人员往往急于进度,立即投入到具体的测试工作去了,测试、记录、分析,忙的不亦乐乎,工作进行了一半才发现,或是硬件配置不符
    合要求,或是网络环境不理想,甚至软件版本不对,一时弄得骑虎难下,这都是没有做好测试准备惹的祸。
    那么我们应该如何做好性能测试的准备工作呢?
    做软件项目有需求调查、需要分析,我们做测试也一样。在拿到测试任务后,我们首要的任务就是分析测试任务,在开始测试前,我们至少要弄清以下几个问题:
    a) 要测试什么或测试的对象是谁?
    b) 要测试什么问题或我们想要弄清楚或是论证的问题?
    c) 哪些因素会影响测试结果?
    d) 需要怎样的测试环境?
    e) 应该怎样测试?
    只有在认真调查测试需求和仔细分析测试任务后,才有可能弄清以上一系例的问题,只有对测试任务非常清楚,测试目标极其明确的前提下,我们才可能制定出切实可行的测试计划。
    明确测试目标,详尽测试计划
    在对测试需求充分了解的基础上,制定尽可能详细的测试计划,对测试的实施是大有裨益的。测试计划的制定,大多专业的测试书籍多有详述,故本文不再鏊述。

    测试技术准备

    在目前的大环境下,要求测试人员在短时间撑握所有的软、硬件知识是不太现实的,但平时测试人员应抓紧对测试工具和测试理论的研究,在测试计划中,应给研究测试对象和测试工具分配充足的学习时间,只有在充分撑握测
    试工具,完全了解测试对象的前提下,我们才能够实施测试。建力在错误的认识上的测试,既使你再努力,结果也是背道而驰,也很难证明问题,更不用说用这样的测试报告去说服用户。

    配置测试环境

    只有在充分认识测试测试对象的基础上,我们才知道每一种测试对象,需要什么样的配置,才有可能配置一种相对公平、合理的测试环境(这在性能对比测压中尤其重要)。
    考虑到其它因素,如网络锁、网速、显示分辩率,数据库权限、容量等对测试结果的影响。如条件允许,我们最好能配置几组不同的测试环境。

    测试数据的获取和处理

    在所有的测试中,测试数据的收集工作都是较为困难的,Gis软件更是如此,每一种软件都有它的文件格式,有的软件还有几种格式。在这种情况下,我们只能把第三方格式的数据转换成每一种被测试软件自已的格式。同时,
    还应对数据作一定的处理,如处理数据冗余,处理显示风格等。如在测试时会更新数据,操作前一定要备份数据。
    其外,还应评估数据格式和数据量对测试的影响,如有必要,应准备多组数据。
    最后,一定要检查测试数据的有效性,避免损坏数据对测试结果的影响。

    如何开展性能测试

    测试前期的准备工作纷繁复杂,做好测试准备工作,已是完成了测试工作的一大半,但要产生一份具有说服力的测试报告,还应正确把握测试的强度,保持测试的一致性,提高测试的精度。
    判断软件的好坏,要看软件解决实际应用的能力,只有在一定的测试强度下,才能测试出各种软件资源的消耗率,软件运行的速度,软件的稳定性。通过对比在不同的测试强度下,不同软件每一个功能模块解决实际问题的能力和
    软件运行的效率,我们才可能判断出不同软件的每一个模块的强弱,甚至于整个软件的优劣。

    性能测试开始后,所有参数的输入都应遵循统一的标准,无论是哪一个环节,哪怕是一点点偏差,都应立即纠正,觉不能心存侥幸。要特别注意外部环境对测试结果的影响,如果在整个测试过程中,外部境不一致,如网速、机器
    内存使用率不一样,就有可能导制测试结果与实际情况有出入。

    如何总结性能测试

    对测试的终结,实际就是对测试数据的分析和处理。我们测试工作做的再好,如最终到用户手中的是一堆杂乱无章的数据,那也是美中不足。
    首先,我们最好从所有的测试数据中,筛选出具有代表意义的数据,做出统计图,然后和开发人员一起,认真分析数据,找出软件存在的问题,得出测试结论。
    大多数用户,真正需要的就是科学、客观的测试结论。

    结论

    各种软件性能测试,范围大小不同,强度高底有别,但只要本着认真、客观,科学的工作态度,遵循本文论述的方法,做好测试工作是不难的。
    本篇文章主要谈的是软件性能测试方面的问题,相信对其它方面的软件测试也有一定的借鉴作用。

    转载于:https://www.cnblogs.com/junzhongxu/archive/2008/07/09/1238696.html

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  • 在我们平时的工作或者面试中,都会经常遇到“反射”这个知识点,通过“反射”我们可以动态的获取到对象的信息以及灵活的调用对象方法等,但是在使用的同时又伴随着另一...正文准备测试对象下面先定义一个测试的类Te...

    在我们平时的工作或者面试中,都会经常遇到“反射”这个知识点,通过“反射”我们可以动态的获取到对象的信息以及灵活的调用对象方法等,但是在使用的同时又伴随着另一种声音的出现,那就是“反射”很慢,要少用。难道反射真的很慢?那跟我们平时正常创建对象调用方法比慢多少? 估计很多人都没去测试过,只是”道听途说“。下面我们就直接通过一些测试用例来直观的感受一下”反射“。

    正文

    准备测试对象

    下面先定义一个测试的类TestUser,只有id跟name属性,以及它们的getter/setter方法,另外还有一个自定义的sayHi方法。public class TestUser { private Integer id; private String name;

    public String sayHi(){ return "hi";

    } public Integer getId() { return id;

    } public void setId(Integer id) { this.id = id;

    } public String getName() { return name;

    } public void setName(String name) { this.name = name;

    }

    }

    测试创建100万个对象// 通过普通方式创建TestUser对象@Testpublic void testCommon(){ long start = System.currentTimeMillis();

    TestUser user = null; int i = 0; while(i<1000000){

    ++i;

    user = new TestUser();

    } long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("普通对象创建耗时:"+(end - start ) + "ms");

    }//普通对象创建耗时:10ms// 通过反射方式创建TestUser对象@Testpublic void testReflexNoCache() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis();

    TestUser user = null; int i = 0; while(i<1000000){

    ++i;

    user = (TestUser) Class.forName("ReflexDemo.TestUser").newInstance();

    } long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("无缓存反射创建对象耗时:"+(end - start ) + "ms");

    }//无缓存反射创建对象耗时:926ms

    在上面这两个测试方法中,笔者各自测了5次,把他们消耗的时间取了一个平均值,在输出结果中可以看到一个是10ms,一个是926ms,在创建100W个对象的情况下,反射居然慢了90倍左右。wtf?差距居然这么大?难道反射真的这么慢?下面笔者换一种反射的姿势,继续测试一下,看看结果如何?// 通过缓存反射方式创建TestUser对象@Testpublic void testReflexWithCache() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis();

    TestUser user = null;

    Class rUserClass = Class.forName("RefleDemo.TestUser"); int i = 0; while(i<1000000){

    ++i;

    user = (TestUser) rUserClass.newInstance();

    } long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("通过缓存反射创建对象耗时:"+(end - start ) + "ms");

    }//通过缓存反射创建对象耗时:41ms

    其实通过代码我们可以发现,是Class.forName这个方法比较耗时,它实际上调用了一个本地方法,通过这个方法来要求JVM查找并加载指定的类。所以我们在项目中使用的时候,可以把Class.forName返回的Class对象缓存起来,下一次使用的时候直接从缓存里面获取,这样就极大的提高了获取Class的效率。同理,在我们获取Constructor、Method等对象的时候也可以缓存起来使用,避免每次使用时再来耗费时间创建。

    测试反射调用方法@Testpublic void testReflexMethod() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis();

    Class testUserClass = Class.forName("RefleDemo.TestUser");

    TestUser testUser = (TestUser) testUserClass.newInstance();

    Method method = testUserClass.getMethod("sayHi"); int i = 0; while(i<100000000){

    ++i;

    method.invoke(testUser);

    } long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("反射调用方法耗时:"+(end - start ) + "ms");

    }//反射调用方法耗时:330ms@Testpublic void testReflexMethod() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis();

    Class testUserClass = Class.forName("RefleDemo.TestUser");

    TestUser testUser = (TestUser) testUserClass.newInstance();

    Method method = testUserClass.getMethod("sayHi"); int i = 0; while(i<100000000){

    ++i;

    method.setAccessible(true);

    method.invoke(testUser);

    } long end = System.currentTimeMillis();

    System.out.println("setAccessible=true 反射调用方法耗时:"+(end - start ) + "ms");

    }//setAccessible=true 反射调用方法耗时:188ms

    这里我们反射调用sayHi方法1亿次,在调用了method.setAccessible(true)后,发现快了将近一半。查看API可以了解到,jdk在设置获取字段,调用方法的时候会执行安全访问检查,而此类操作会比较耗时,所以通过setAccessible(true)的方式可以关闭安全检查,从而提升反射效率。

    极致的反射

    除了上面的手段,还有没有什么办法可以更极致的使用反射呢?这里介绍一个高性能反射工具包ReflectASM。它是通过字节码生成的方式来实现的反射机制,下面是一个跟java反射的性能比较。

    81fbe1c01dcd0924ecc8d798ee2248d4.png

    结语

    最后总结一下,为了更好的使用反射,我们应该在项目启动的时候将反射所需要的相关配置及数据加载进内存中,在运行阶段都从缓存中取这些元数据进行反射操作。大家也不用惧怕反射,虚拟机在不断的优化,只要我们方法用的对,它并没有”传闻“中的那么慢,当我们对性能有极致追求的时候,可以考虑通过三方包,直接对字节码进行操作。

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