测试专题

本书作者：测试开发刚哥，文章版权归个人所有，未经授权请勿转载。 What-什么是CodeReview？ CodeReview，即代码评审，是白盒测试中，静态测试的一种方法，通过阅读代码，提出代码层面的缺陷。 Why-为什么做CodeReview？ 测试左移：在测试前就发现代码缺陷。 明确测试范围：根据需求文档和代码，对齐测试范围，防止研发夹带本次需求范围外的代码上线。 提升代码能力：学习研发优秀的编程技术。 深入原理：了解系统内部结构及实现。 发现隐藏缺陷：能发现某些极端场景下的问题或概率性问题。 减少测试研发周期占比：节省用例执行个数，尤其多个同类异常梳理，不用执行类似用例，CodeReview一行代码即可。 Who-谁适合做CodeReview？ CodeReview需要三大门槛： ①熟悉编程语言，Java/Python/Go等。 ②熟悉编程规范，《阿里巴巴XXX编码规范》、《华为XXX编码规范》、《京东XXX编码规范》。 ③了解需求、架构和设计，需求文档/架构图/设计文档。 达到门槛才适合做CodeReview。 When-什么时候做CodeReview？ 提测前，通过Code Diff Review，自己走读代码或者参与研发代码评审会议均可， 发现功能缺陷时，通过走查代码定位代码原因，并分析是否有关联缺陷。 修复缺陷时，阅读研发commit记录，检查是否引入新缺陷。 上线前，通过merge范围检查是否有夹带代码，为了测试改动的临时代码是否恢复。 Where-在哪里做CodeReview？ 线上仓库（如Gitlab），适合于修改点单一，不需要查看上下文信息就能找到缺陷。直接在网页端评审代码且发表comment。 本地仓库（如IDEA），适合于修改点较多，需要查看上下文信息（变量或方法跳转到定义或使用之处）。在本地找到缺陷后在线上发表comment。 How-CodeReview如何上手？ 准备：了解需求、架构和设计；学习编程语言；学习代码规范； 实践：坚持CodeReview，记录缺陷，定期总结。如果看代码找缺陷比较困难，可以先从发现功能缺陷后，定位代码原因入手。 常见CR缺陷： 除数为0、整数溢出、精度损失； 可能死循环； 在finally程序块中关闭或者释放资源； 异常未处理或提示不明确（没有catch异常，集合等没有判空和长度为0）； 公式计算错误； 字符串对比不能用==，使用equals； 数组可能越界； 传递引用错误； 类型转换错误； 条件范围选择错误； 重点检查项： 一致性检查：是否需求相关；是否和方案设计一致；代码风格、日志规范、异常处理等是否和统一规范一致； 完整性检查：服务层是否包含了所有业务功能；数据层是否包含所有需要的数据和操作； 正确性检查：计算逻辑等业务逻辑是否正确；变量是否被正确定义和使用；代码是否符合制定的标准； 可修改性检查：代码涉及到常量是否易于修改，比如使用配置，定义为常量类等；建议业务方法只有一个出口和一个入口（异常处理除外）；重要公共方法是否有交叉注释说明；重要的对外方法修改后影响多个下游接口； 可预测性检查：变量初始化；方法稳定性；代码是否存在死循环；代码无穷递归检查； 健壮性检查：代码是否采取措施避免运行时错误（如数组边界溢出、被零除、值越界、堆栈溢出等） 高可用性检查：是否有预案（降级开发、限流配置、兜底策略）；补偿方案是否合理； 结构性检查：程序的每个功能是否都作为一个可辨识的代码块存在； 可理解性检查：是否使用到不明确或不必要的复杂代码；代码中的算法是否符合开发文档中描述的数学模型；每个变量都定义了合法的取值范围； 可验证性检查：代码功能是否便于测试；单元测试覆盖度是否足够； 可追溯性检查：代码是否包括一个修订历史记录，记录中对代码的修改和原因都有记录； 编码规范： 《阿里巴巴Java开发手册》 最新版本：黄山版（2022.2.3发布） https://github.com/alibaba/p3c

本书作者：测试开发刚哥，文章版权归个人所有，未经授权请勿转载。 环境搭建 据说，很多人都被繁琐的环境搭建给吓到了。 是的，确实，繁琐。 node.js 下载地址： https://nodejs.org/en/download/ cmd 输入 node -v，出现下图说明成功： JDK 下载地址： https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 百度一下“配置Java”，配置环境变量。 cmd 输入 java -version，出现下图说明成功： Android SDK 下载地址： https://www.androiddevtools.cn/ 百度一下"配置Android SDK环境变量"。 cmd 输入 adb，出现下图说明成功： Appium Desktop 下载地址： https://github.com/appium/appium-desktop/releases 或 https://testerhome.com/topics/680 Maven 下载地址： http://maven.apache.org/download.cgi 百度一下“ maven环境配置”。 cmd 输入 mvn -version，出现下图说明成功： IntelliJ IDEA 下载地址： http://www.jetbrains.com/idea/ 安卓模拟器 下载地址： https://www.yeshen.com/ 把 Android SDK 目录下 \platform-tool 的 adb.exe 拷贝。 打开 Nox\bin 目录，粘贴替换 adb.exe。 打开模拟器。 ...

本书作者：测试开发刚哥，文章版权归个人所有，未经授权请勿转载。 为什么学JUnit5 Java技术栈的单元测试框架有两个：JUnit和TestNG，有种说法是TestNG比JUnit更强大，学TestNG就够了，但是当我打开GitHub看到star的时候，犹豫了： JUnit TestNG 相差了足足有3K之多。带着这个困惑，我在网上查阅了一番资料，原来JUnit5相较于JUnit4有了重大升级，已经包含了TestNG的所有功能。为了坚定我学JUnit的想法，我咨询了身边做Java开发的朋友，开发写UT都是用的JUnit。这两个理由足以让我开始对JUnit5的学习。 JUnit5是什么 跟之前的JUnit有所不同，JUnit5由三个子项目的模块组成： JUnit5 = JUnit Platform + JUnit Jupiter + JUnit Vintage JUnit Platform 在JVM上启动测试框架的基础，不仅支持Junit自制的测试引擎，其他测试引擎也都可以接入。提供了从命令行启动平台的Console Launcher，和支持JUnit4环境的JUnit4 based Runner。IDE一般都集成了JUnit Platform，比如IntelliJ IDEA。 JUnit Jupiter JUnit5新特性，结合了新的programming model和extension model，以便于在JUnit5中编写测试和扩展。提供了在平台上运行基于Jupiter测试的TestEngine。 JUnit Vintage 提供了在平台上运行基于JUnit3和JUnit4测试的TestEngine，照顾老的项目。 JUnit5新特性 使用JUnit Jupiter写测试 示例代码： import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals; import example.util.Calculator; import org.junit.jupiter.api.Test; class MyFirstJUnitJupiterTests { private final Calculator calculator = new Calculator(); @Test void addition() { assertEquals(2, calculator.add(1, 1)); } } 注意这个导包的路径org.junit.jupiter.api，Jupiter就是JUnit5的新特性。 ...

JMeter是性能测试工具，在使用JMeter变多以后，越来越觉得之所以它能成为当今时代最主流测试工具，是因为它太成熟了，举个小例子，编写GET请求的时候，需要把查询参数，也就是?号后面的请求参数添加进去，JMeter竟然有个Add from Clipboard功能，在浏览器复制以后，点这个按钮就填充好了:

本书作者：测试开发刚哥，文章版权归个人所有，未经授权请勿转载。 Man In The Middle mitm是Man In The Middle的首字母缩写，意思是位于中间的人，表明mitmproxy是一个代理，可以拦截请求，实现网络抓包。知名的网络抓包工具有Fiddler、Charles、HttpWatch、WireShark、BurpSuite和Postman等，mitmproxy相对来说，没有这么高的知名度，它相比于以上工具的独特优势是，它提供了Python API，可以编写Python代码对网络请求进行流量录制，从而收集接口信息以及转化为接口自动化用例等。mitmproxy官方文档不但有mitmproxy工具使用介绍，还有代理实现原理，对我们学习掌握网络知识有很大帮助。 安装与使用 pip安装 pip install mitmproxy mitmproxy是Python开发的，用pip就能安装成功。官方给出了二进制安装包等方法，我觉得作为一款用Python开发的工具，用pip直接安装是更Pythonic的。 命令启动 可以通过3种命令启动mitmproxy： mitmproxy 控制台 mitmweb 网页 mitmdump 命令行 它们的内容都是一样的，只是UI不一样而已。 手动设置代理 打开以后mitmproxy默认会监听http://localhost:8080，需要设置下代理，把代理服务器设置为这个地址。 Windows可以这样设置： 设置后一定要记得点击保存按钮，否则代理不会生效。 实际上，Charles等网络抓包工具会自动配置代理，而mitmproxy需要手动设置代理，开发团队的解释是因为浏览器版本和配置经常会变化，所以他们建议在网上根据环境搜索方法手动设置。 下载证书 访问http://mitm.it/，如果代理配置没有生效，打开后会是这个界面： 正常的话，会出现证书下载页面： 根据平台选择相应证书安装就OK了。 使用 mitmproxy更其他抓包工具用法类似。 官方用视频演示了mitmproxy如何使用： https://docs.mitmproxy.org/stable/mitmproxytutorial-userinterface/ 并且介绍了5种运行模式： https://docs.mitmproxy.org/stable/concepts-modes/ 读者可以自行阅读下。 mitmproxy工作原理 客户端（本机）连接代理服务器（http://127.0.0.1:8080），代理服务器连接服务器。 客户端给代理服务器发请求，代理服务器把请求发送到服务器。 所有请求经过mitmproxy，就可以实现请求拦截。 对于HTTP来说，直接借助mitmproxy传递请求就可以。而对于HTTPS来说，有个SSL/TLS安全认证，必须安装证书，服务器才会认为mitmproxy的请求是可信任的，请求才会成功传递。 HTTPS的代理过程就要复杂很多，客户端先跟mitmproxy建立连接（12步），然后进行安全认证（36步），最后传递请求（7~8步）。 反向代理 假设在本机使用FastAPI启动了个Mock服务，地址为http://127.0.0.1:5000，通过Postman调接口，怎么使用mitmproxy来拦截请求呢？这就需要用到反向代理。 首先以反向代理模式运行mitmproxy，服务器端口为5000，监听端口为8000： mitmproxy --mode reverse:http://127.0.0.1:5000 --listen-host 127.0.0.1 --listen-port 8000 然后把请求http://127.0.0.1:5000/login里面的5000端口改成8000，访问： http://127.0.0.1:8000/login 就能在mitmproxy看到抓到请求了： 这样就能在本地使用Mock服务来调试拦截请求的Python代码了。 反向代理，不需要在本机手动设置代理。 Python API Python API是mitmproxy的特色功能： ...

点进Service，全是接口。点进ServiceImpl，前半段在校验业务规则，后半段调了个stockService.deduct()，又得跳到另一个Service。

本书作者：测试开发刚哥，文章版权归个人所有，未经授权请勿转载。 RPC接口 我所在的部门是技术中台，主要负责toB业务，上游是业务条线，包括PC、APP、小程序等终端，这些端的后台是HTTP接口层，而在HTTP接口层之下，就是技术中台的RPC接口层。 HTTP是一种超文本传输协议，基于TCP/IP来传输文本、图片、音频、视频等数据。数据包的传输能力不是HTTP提供的，而是TCP/IP干的。HTTP的本质是客户端和服务端约定好的一种通信格式，是一种全世界认可的通用范本。 RPC是一种远程调用，也就是进程间通信，既可以用HTTP协议，也可以用自定义协议。RPC的好处是没有HTTP那么多约束，简化了写法，可以根据公司自定义规范，内部统一即可。 所以在公司内部特别流行，比如阿里的Dubbo接口就是一种RPC接口，我们公司用的JSF接口，自研的服务框架，简称杰夫。 谈谈京东的服务框架 https://juejin.cn/post/6948351920088186888 举个例子，本地调用，是调用的本地方法： public User getUserById(Long id) { return userDao.getUserById(id); // 这叫本地调用 } 而RPC远程调用，调用的是另外一个服务的方法： public User getUserById(Long id) { return userConsumer.getUserById(id); // 这是远程调用，逻辑是用户小组的服务实现的。 } 本地调用和远程调用的比较如下图所示： 左边的本地调用，只在应用内部调用。右边的远程调用，会跨应用在应用之间调用。 RPC和HTTP用法区别 HTTP接口在调用时，输入URL，Method，Headers，Body等等等就可以发送请求了。 RPC接口的调用大同小异，输入： JSF地址：方法引用路径，比如com.dongfanger.api.service.ShopProvider。 方法名：方法名称，比如queryShopList。 别名：既可以是分组别名，也可以直连IP地址。 方法入参：JSON串。 等等等，就可以发起请求了。 从用法能看出来，RPC和HTTP接口的结构体是差不多的，但是RPC不需要Method和Headers，精简了许多。 接口自动化 首先需要考虑的是目录结构设计，HTTP可以模块菜单创建用例目录，比如： 一级目录：管理端 二级目录：发票管理 三级目录：发票查询 而RPC是无页面的，一般存在很多业务线，所以可以按照功能域和业务线来组织目录，比如： 一级目录：发票 二级目录：提交申请 三级目录：分销 其次就得考虑技术实现了，公司基建比较完善，无论是HTTP还是JSF接口，都能在接口测试平台上编写自动化用例。虽然是Web平台写用例，但是得益于测试平台的优秀设计和使用体验，用起来很方便，效率也很高。交互方式跟JMeter大同小异，只是在细节上做了很多打磨。 然后就是参数构造了，建议是用流量回放的方式来做，省去手工编写参数的崩溃感。流量用例创建好以后，需要做一些参数化处理和接口关联。这样才能够把多个接口串起来。 对于测试数据，通过预设变量来统一管理，自动化用例也尽可能设计成闭环，增加，修改，查询，删除，用例跑完后产生的数据也跟着清理掉。 最后就是断言了。没有断言的自动化用例，不叫做自动化用例。断言一定要加上，否则定时任务跑出结果后，无法判断到底有没有问题。而断言内容不能只是简单的code200，需要加上业务校验。 中台RPC接口自动化最难处理的是接口依赖问题，链路特别长，依赖特别多。我一般通过Mock来解决这个问题，公司的测试平台也提供了这个功能。 需要注意的是，核心用例定时运行监控起来，而一次性用例要及时维护或清理，防止变成僵尸用例。 最后，我准备基于Vue+FastAPI开发一套新的pytest脚本管理平台，集成流量录制创建用例和Mock等功能，并借鉴公司测试平台的设计，感兴趣的同学可以添加微信cekaigang加群讨论哟。 参考资料： HTTP 的本质？HTTP 和 RPC 的区别？ https://www.jianshu.com/p/fe5ccfc5d7bd 谈谈京东的服务框架 https://juejin.cn/post/6948351920088186888