本文节选自霍格沃兹测试开发学社内部教材
白盒测试又称为结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法。盒子指的是被测试的软件,白盒指的是盒子是可视的,即清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。"白盒"法全面了解程序内部逻辑结构,对所有逻辑路径进行测试。"白盒"法是穷举路径测试。在使用这一方案时,测试者必须检查程序的内部结构,从检查程序的逻辑着手,得出测试数据。
白盒测试通过检查软件内部的逻辑结构,对软件中的逻辑路径进行覆盖测试。在程序不同地方设立检查点,检查程序的状态,以确定实际运行状态与预期状态是否一致。
根据待测产品的内部实现细节来设计测试用例。白盒测试的执行手段可以涵盖单元测试、集成测试。一般使用代码覆盖率作为白盒测试的主要度量指标。
流程覆盖用路径覆盖率表达,是利用代码执行流代表流程。执行时需要对流程进行裁剪获得一个适合业务的小规模的业务子集。
流程覆盖率 = 测试经过的路径 / 业务子集路径
精准化测试是一套计算机测试辅助分析系统。精准化测试的核心组件包含软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统。这些功能完整的构成了精准化测试技术体系。
精准化测试强调代码调用链与黑盒测试用例之间的关联。可以根据代码变更自动分析影响范围。比如说研发修改了 1 行代码,功能用例有 1000 条,其实很多用例和这 1 行代码是没有关系的。精准化测试可以判断出有哪些测试用例和改动的这 1 行代码有关系。比如说这 1000 条用例当中,只有 20 条和修改的代码有关系。那么测试的范围可以大大缩减,测试效率就会提高。
精准化测试还有一个很有价值的作用,就是在黑盒测试过程中,借助代码流程覆盖率指导测试活动。比如在黑盒测试结束之后,观察代码的覆盖情况,发现有一些路径没有被覆盖到,这个时候就需要继续补充用例,一直到代码流程可以很全面的覆盖。这是系统测试与底层白盒测试相结合的一个方法。
精准化测试还可以用线上数据推导有效的测试用例。比如测试一个系统,这个系统是有大量历史数据的。这时就可以提取其中一段时间的数据,使用这些数据继续测试这个系统。测试完成后统计这些测试数据中哪些数据对于测试覆盖率的增加是有帮助的。可以使用大数据的方法,自动提取出对于测试覆盖率有增益效果的数据。这种方法可以看出哪些测试数据覆盖的代码是相同的。这些测试数据其实就属于同一个集合,在这种集合中,只取一个测试数据就可以。利用线上数据反推有效测试用例也是精准化测试的重要作用。
由于精准化测试需要对底层白盒测试相当了解,对于测试人员要求比较高,所以现在实现起来有一定的难度。目前行业中还没有开源的精准化测试的工具。现阶段只能通过 Jacoco 等覆盖率统计的工具,自己去实现精准化测试平台。
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