茹炳晟

腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，腾讯集团技术委员会委员，中国计算机学会（CCF）TF 研发效能SIG 主席，《软件研发效能度量规范》标准核心编写专家，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，中国通信标准化协会TC608 云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，多本技术畅销书作者。著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《现代软件测试技术之美》《软件研发效能提升之美》《软件研发效能提升实践》《软件研发效能权威指南》《多模态大模型技术原理与实战》《高质效交付》《高效软件自动化测试平台：设计与开发实战》《软件研发行业创新实战案例解析》等，译作有《整洁架构之道》、《软件设计的哲学》（第2 版）、《DevOps实践指南》（第2 版）、《现代软件工程》、《持续架构实践》、《精益DevOps》和《基础设施即代码：模型驱动的DevOps》等。国内外各技术峰会的联席主席、出品人和Keynote 演讲嘉宾。公众号“茹炳晟聊软件研发”主理人。

陈 磊

京东前测试架构师，阿里云MVP，华为云MVP，著作有《接口测试方法论》《持续测试》《软件研发效能权威指南》，拥有多年质量工程实践经验，专注于质量保证、智能化测试等方向，公开发表学术论文近30 篇，专利20 余项。

朱少民

同济大学特聘教授，QECon 大会发起人，CCF 杰出会员、软件质量工程SIG 主席。近30年来一直从事软件工程的教学与研究工作，先后获得多项省部级科技进步奖，已出版20 多部著作和4 本译作，经常在国内外学术会议或技术大会上发表演讲，曾给多家世界500 强企业做技术咨询、顾问；曾任思科（中国）软件有限公司QA 高级总监、IEEE ICST 2019 工业论坛主席、多个IEEE 国际学术会议程序委员、《软件学报》和《计算机学报》审稿人等。

前 言

站在2024年这一历史节点回顾软件测试领域的发展历程，我们不难发现，在过去的十几年中，从理论框架到实际应用，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化。基于这样的背景，在QECon组委会的支持下，我们着手设计并牵头编写了本书，试图全方位、系统化介绍软件测试技术在各领域的发展和应用。

本书从一开始便站在现代软件测试技术的视角进行深入探讨。这里所说的“现代”，不仅指近年来涌现和快速发展的测试技术，还指那些在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书所介绍的软件测试技术，不局限于自动化测试框架、测试平台或性能测试工具等具体的技术手段，还包括测试策略的制定、测试设计的方法论等方面，这些都是软件测试过程中至关重要的工程实践。通过全面的讨论，本书旨在帮助读者更好地理解软件测试技术的核心概念和应用场景。

我们希望为读者呈现一个全面而深刻的视角。书中的内容不仅紧跟行业的最新发展动态，包括最前沿的技术实践和发展趋势，使读者能够时刻把握行业脉搏，跟上技术发展的步伐，还着力于介绍那些经过时间验证、依然具有重要价值的经典知识与技能。

本书是20多位软件测试专家的智慧结晶，他们在各自的技术领域和实践操作中都拥有丰富的经验和深厚的背景，都贡献了各自最擅长、最有价值的内容。本书的内容编写始终以实用性为导向，旨在为读者提供最直接、最有效的指导和建议。与其说本书是一本理论性著作，倒不如说它是一部高度浓缩的实践宝典。我们希望这是一本软件测试技术领域的“百科全书”，无论你是希望在专业领域不断精进的技术专家，还是希望打下扎实基础的入门读者，都能从本书中汲取宝贵的经验。

全书共有20章，包括90多节，主要涉及如下内容：现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化和XRunner应用案例等。

总而言之，希望本书能成为一本既紧跟时代发展，又具有深度与广度的专业指南书，希望每一位从事软件测试或对软件测试感兴趣的读者都能从中获得丰富的收获与启发。书中难免有疏漏与不足之处，我们诚恳地期待你提出宝贵的意见与建议。

编者

2024年11月

目 录

第1章 现代软件测试的工程理念 1

1.1 软件的可测试性 1

1.1.1 可测试性的定义 1

1.1.2 可测试性引发的问题 2

1.1.3 可测试性的三个核心观点 4

1.1.4 可测试性的四个维度 5

1.1.5 不同级别的可测试性与工程实践 8

1.2 测试左移和开发者自测 13

1.3 测试右移的工程实践 21

1.4 DevSecOps：从安全测试到安全工程 34

1.5 DevPerfOps：从性能测试到性能工程 41

第2章 软件测试策略 46

2.1 什么是测试策略 46

2.2 常用的测试策略 50

2.3 测试策略的制定方法 62

2.4 测试风险分析 81

2.5 不同研发模式下的测试分层 88

第3章 测试分析和测试设计 93

3.1 测试分析和测试设计概述 93

3.2 测试分析的方法 95

3.3 测试设计的方法 107

第4章 软件测试与系统架构 129

4.1 典型应用系统架构与测试关键指标 129

4.2 缓存架构及其对缓存测试的影响 134

4.3 异步消息驱动架构及其对测试的影响 137

4.4 负载均衡架构及灰度发布对测试的影响 139

4.5 分布式数据库架构及高可用性测试 142

4.6 微服务架构及其对测试的影响 145

4.7 大数据架构及机器学习对测试的影响 148

第5章 Web测试技术精要 151

5.1 Web测试技术概述 151

5.1.1 Web测试技术要点 151

5.1.2 Web自动化测试技术 155

5.2 基于编程语言的Web测试框架 157

5.3 基于编程语言的测试代码的组织 169

5.4 Web自动化测试的痛点 180

5.5 高效执行自动化测试 181

5.6 稳定的自动化测试 184

5.6.1 基于页面或元素状态的等待 184

5.6.2 重试机制 186

5.7 视觉验证测试 186

5.8 自我修复测试 193

5.9 无代码/低代码自动化测试 201

第6章 移动端测试技术精要 204

6.1 移动端测试基础技能 204

6.2 移动端测试进阶 208

6.3 移动端测试的左移和右移 224

第7章 接口测试技术精要 226

7.1 接口测试概述 226

7.2 接口测试关键技术 227

7.3 自动化接口测试关键技术 243

7.4 接口测试的新技术 244

7.5 接口测试平台化 246

7.6 测试右移下的接口测试 249

第8章 代码级测试技术精要 250

8.1 代码级测试技术概述 250

8.2 静态代码分析技术 251

8.3 代码评审技术 263

8.4 契约测试技术 274

8.5 单元测试技术 286

8.6 智能测试技术 301

第9章 性能测试技术精要 312

9.1 性能市场现状 312

9.2 RESAR性能工程概述 313

9.3 性能测试阶段 329

9.4 性能监控分析逻辑 338

9.5 性能分析案例 391

第10章 可靠性测试技术精要 420

10.1 可靠性测试概述 420

10.2 可靠性设计验证 426

10.3 可靠性负向验证 431

第11章 自动化测试框架设计和实现 435

11.1 自动化测试框架概述 435

11.2 自动化测试框架类型 437

11.3 自动化测试框架的通用实现原理 444

11.4 自动化测试框架开发设计指南 448

第12章 测试基础设施能力建设 462

12.1 测试执行环境架构设计基础 462

12.2 测试执行环境架构设计进阶 466

12.3 实战案例：大型全球化电商网站的测试基础架构设计 471

第13章 软件测试新实践和新方法 477

13.1 测试驱动开发 477

13.2 精准测试 483

13.2.1 精准测试的技术实现 484

13.2.2 精准测试的前沿探索 487

13.3 代码注入测试 489

13.4 混沌工程 512

13.5 变异测试 518

13.6 探索式测试 527

13.7 微服务测试 535

第14章 智能化测试技术 557

14.1 从测试视角看AI 557

14.2 基于数据的智能化测试 561

14.3 基于目标的智能化测试 564

14.4 智能化测试的实践 570

第15章 AI产品测试技术 574

15.1 AI产品测试技术概述 574

15.2 AI产品的功能测试 576

15.3 AI产品的非功能测试 583

第16章 大数据产品测试技术 591

16.1 大数据基础知识 591

16.1.1 初识大数据 591

16.1.2 什么是大数据 592

16.1.3 主流大数据架构和产品 593

16.2 大数据产品测试与传统软件测试 594

16.3 测试数据的准备 597

16.4 大数据产品的功能性测试 602

16.5 大数据产品的非功能性测试 610

第17章 区块链测试技术 618

17.1 区块链概述 618

17.2 区块链测试技术总览 620

17.3 DApp测试 626

17.4 分布式共识测试 651

17.5 智能合约测试 685

17.6 P2P网络测试 731

第18章 图形图像相关应用的测试技术实践 765

18.1 机器视觉产品的测试概述 765

18.2 AI技术在画质增强方向的产品 767

18.3 AI技术在人脸识别方向的产品 780

第19章 大模型赋能下的测试智能化 790

19.1 大模型和大语言模型 790

19.2 大模型时代的智能化测试 795

19.3 大模型智能化测试的探索实战 799

第20章 XRunner应用案例 809

20.1 信息系统领域性能保障痛点 809

20.2 解决思路 812

20.3 案例 815

20.4 实践后的效果对比与总结 818