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从一段代码的旅程到移动产品的质量工具

发布时间: 2017年01月15日 作者:北京测试空间 -软件测试培训 阅读量:

  之前看小米的"一块钢板的旅程",我就想从代码的旅程展开说说。不同于从项目流程展开,测试流程展开,那么如果产品大部分bugs都代码引入的,我们不妨就从代码的角度展开来说。而工具是提炼了规则,流程,能力的,所以我会用工具来说明能做的事情。通过这个角度,不是想说,大家就用那些工具吧, 而是工具的思路,我们除了在测试环节去建设工具之外,还能做什么。

  

 

  源码开发,对于代码来说,应该就是它出生的一刻。能做的事情无非两样,1,组件:用现成代码来减少问题, 优化代码质量,2,自测:用工具在本地测试新代码来保证没问题。先说组件,现成的代码能提供什么?1.快速可维护的代码,如butterknife; 2.更佳的性能,如Fresco更高性能的图片缓存和展示机制, okhttp支持spdy,io性能更佳的http操作api ;android-Iconics 在android使用iconfont,svg,减少安装包大小;3. 集中管理,eventbus提供更佳的回调机制,当然它不算是集中管理的经典,但是因为其使用的方式也起到了集中管理的作用。我更想指的集中管理是例如,我们可以建立一个线程管理器,全部的线程实例都从这里获取,如果某些优先级极高的操作,我们可以统一降低其他线程优先级; 4.避免错误, 如android-weak-handler。

  然后就是自测,因为是源码开发阶段,所以最好要跟IDE结合,在ide输出结果。这类东西android studio就提供了跟lint静态检查的能力,分析cyclic的能力等等。像微软这类公司,如果没有跑fxcop,stylecop连check in都不行,甚至结合svn hook来做强制检查,不符合就不让check in。当然这种自测还包括了借助工具的code review, 这里就不多介绍了。

  补充一句,源码开发是最容易被忽略的环节,无论是开发集成到ide的插件,高性能的库都会非常高效率地提升质量,而且会有以点打面的作用。

  集成编译,这个阶段有什么特别的?有,它是代码与功能信息连接的地方。除了编译打包工具,如gradle,ant,NativeLibCompression等优化打包压缩工具之外,还能做测试,这里的测试跟后面的测试调试大有不同。正如上面提到的,代码与功能信息连接的地方,利用测试工具来测试功能,配合代码信息,就能更佳精准地执行测试,定位问题。举个简单的例子,这里可以做基于代码增量信息的instrument单元测试,uiautomator等自动化测试,lint、findbugs、infer等静态检查,也可以让刚刚提到的测试结果与svn diff的结果结合,进而定位问题。这时,不得不说所谓“天下武功唯快不破”也在这里可以体现,如果可以做到每ci就编译集成(持续集成),每次集成测试都可以在10分钟(人的注意力高度集中时间就是10分钟)内完成测试,那么定位就可以在每个check in,甚至可以做到没有集成通过就不让check in。要做这个事情,这些编译,测试,静态检查都必须快起来,什么分布式,并行计算等等都不是理想,而是真真切切的需要。再拓展下大家的想象力,哪怕是Monkey测试,如果能快起来,5分钟完全上百个界面的遍历,那么它也能被持续集成容纳,也能利用版本之间的svn diff信息来强化问题定位了。

  测试调试,这个阶段时是大家最不容易遗忘的,80%的精力都在这里,建设的工具也最多。这里的工具两类,度量类的和分析类的。之前我写过一篇《假如不是BAT,专项测试怎么做》,里面就提到过。这里不想多说,简单介绍几个特别的,思路可以借鉴和拓展的,

  1. tPacketCapture手机无root抓包,这个应用的特点就是用了vpn的方式来配合抓包,大家仔细想像,当大家头痛为什么要root了才能抓包的时候,有木有想过这个思路呢? 在这个思路底下,纯手机端的无root的弱网模拟,盖包,丢包,都不是梦呀。

  2. MAT,LeakCanary,AllocationTracer,android-hprof-tools,dumpsys meminfo这些都是内存测试分析的工具。一大堆工具,能给我们什么思路呢?我们不妨从程序,代码,时间,规则这三个维度来看待我们的工具,android-hprof-tools优化抓取hrof速度的,与MAT快照分析配合使用,获取的信息是静态的代码信息,例如MAT获取是类名,对象数,引用关系等,这里没有时间的概念和信息,但是在代码之上,可以分析问题。而AllocationTracer就是在代码信息上,加上了时间的概念,可以称为动态的代码信息,这里分析的问题就必须跟时间是相关的,例如GC, 垃圾回收触发的时机对程序流畅度的影响。另外一个维度,隐匿了代码的信息,那就是程序的信息,这里top,meminfo,gc日志是代表,主要用来发现问题,因为相对轻量,持续时间可以更长。最后就是规则,在代码信息之上融合了规则的测试工具,会自动发现问题,最经典的就是leakcanary了。按照这个思路,大家不妨可以想想其他的专项工具,不要觉得没得想,最起码现在看来“代码+时间+规则” = allocation tracer + 规则的工具,起码我至今还没有发现。

  

 

  发布运营,发布就是研发流程外了,我们的质量保证不是应该在研发流程内彻底保证么?事实上,臣妾做不到呀。用户环境很复杂的,就以上次有个同学问我,国际网络测试要怎么办。我也只能厚着脸皮说,发布运营上做文章,做可以定位问题的数据上报。没错,研发流程内可以做一些相关质量保障,但投入产出比太低了,想想,难不成你要飞去美国做测试,当然,方便一点的就是买deviceanywhere的服务来做测试。如果能考虑灰度发布,那事情就简单多了。一方面,可以用applause提供的众测服务。另一方面,光“测”不够,因为在远端定位问题是充满悲剧的事情,必须要有远程定位问题的能力。定位信息有了,那征服“自定定位分析”,那为什么不动态运营一把呢? 最经典的就是网络路由出口的问题,不同出口的网速到不同的地方,不同的运营商,天差地别,如果发现a出口不行,是不是自动动态划同一区域同一运营商可以试一下b出口呢?如果可以,是不是可以动态调整过来呢?这里有太多太多事情可以做了。上面说的必经是网络策略,那除了网络之外,对于功能,可以用ABTest, 如facebook的airlock, 监控工具可以用众多的APM(此处不列举), 有bug可以用hotfix工具nuwa。

  总结,容易遗忘的源码开发:效率最高;唯快不破的编译集成:联合代码信息;用力最多的测试调试:时间+代码+程序+规则;发布运营:创造最接近用户的测试调试环境。




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