蜕变测试

蜕变测试（Metamorphic Testing）是一种非常巧妙和强大的软件测试技术，主要用于解决测试中的“预言问题”（Oracle Problem）。

1 核心定义

蜕变测试是一种基于特定关系的测试方法，这些关系被称为蜕变关系（Metamorphic Relations,MRs）。

它不关注单个测试用例的输入和输出是否正确，而是关注：当输入按照某种特定方式变化后，输出是否相应地按照预期关系变化。

核心思想：如果我们很难验证一次计算的结果是否正确（即缺少“测试预言”），我们可以对原始输入进行变换，再次执行测试，然后检查两次执行的结果是否满足某种应有的关系。

2为什么需要蜕变测试？——解决“预言问题”

“测试预言”（Test Oracle）指的是一个能够验证被测程序在给定输入下输出是否正确的机制。但很多情况下，我们无法获得可靠甚至任何形式的测试预言，这就是预言问题。

预言问题的典型场景：

• 科学计算：计算天体运动、天气预报模型，结果本身无法轻易判断对错。
• 机器学习/AI模型：对于一个图像分类器，我们可能无法知道它对一张前所未见的图片的分类是否正确。
• 复杂算法：图形渲染器、密码学算法、优化求解器等，其正确输出难以预知。
• 非确定性程序：输出结果具有随机性，每次运行可能都不同。

蜕变测试通过避开对单个输出正确性的直接验证，转而验证多个输出之间的关系，巧妙地绕过了预言问题。

3.核心概念：蜕变关系（Metamorphic Relation, MR）

蜕变关系（MR）是蜕变测试的基石。它定义了输入变换和预期输出变化之间应满足的关系。

一个MR通常表述为：

如果输入(x1, x2, ..., xn)产生输出f(x1, x2, ..., xn)

那么 对于变换后的输入(x1', x2', ..., xn')，其输出f(x1', x2', ..., xn')应与原始输出满足某种关系R。

即：R( f(x1, x2, ..., xn), f(x1', x2', ..., xn') ) 应该成立。

4.经典示例

示例1：计算正弦函数sin(x)的程序

• 蜕变关系（MR）：根据正弦函数的周期性，sin(x) = sin(π - x)。
• 测试过程：
  1. 选择一个原始输入x（例如30°），得到输出result1 = sin(30°)。
  2. 构造派生输入x' =180° - 30° = 150°，得到输出result2= sin(150°)。
  3. 验证关系：检查result1是否等于result2。
  4. 如果相等，则测试通过；如果不相等，则程序必定存在缺陷。
• 注意：我们不需要知道sin(30°)的确切值是多少，我们只关心两次结果是否相等。

示例2：搜索引擎

• 蜕变关系（MR）：如果查询词Q是查询词P的子集，那么搜索P得到的结果数量应少于或等于搜索 Q 得到的结果数量。（例如：查询“苹果手机”的结果数应 ≤ 查询“苹果”的结果数）。
• 测试过程：
  1. 搜索Q = “苹果”，记录结果数count_q。
  2. 搜索P = “苹果手机”，记录结果数count_p。
  3. 验证关系：检查count_p <= count_q是否成立。
• 注意：我们无法轻易判断某次搜索返回的10个结果是否正确，但我们可以判断结果数量之间的关系是否符合逻辑。

示例3：排序算法

• 蜕变关系（MR）：
  1. 有序性：输出列表本身必须是有序的（这本身也是一个MR）。
  2. 长度不变：输出列表的长度应与输入列表相同。
  3. 内容不变：输出列表应是输入列表的一个排列（包含相同的元素）。
• 测试过程：对一个随机列表排序后，检查上述关系是否满足。

5蜕变测试的流程

1. 识别蜕变关系（MRs）：根据程序的功能、数学属性和领域知识，定义输入与输出之间应满足的关系R。这是最关键的一步。
2. 构造原始测试用例：生成一个或多个初始输入I。
3. 执行原始用例：运行程序P得到输出O。
4. 构造派生测试用例：根据定义的蜕变关系 MR，对原始输入 I 进行变换，得到新的派生输入 I'。
5. 执行派生用例：运行程序P得到输出O'。
6. 验证关系：检查输出O和O'是否满足预期的蜕变关系R。
7. 判断结果：如果关系满足，则测试通过；否则，检测到故障（Fault）。

6优点与缺点

总结

蜕变测试是一种通过验证多次执行之间的输出关系来检测故障的智能方法。它不回答“这个输出对吗？”，而是回答“这个输出变换得合理吗？”。它是测试复杂软件系统，尤其是在缺少测试预言的情况下的一个极其有价值的工具。