1.1 业务背景

    随着公司业务的快速发展，需求越来越多、迭代越来越快，在有限的测试人员和时间投入的前提下，如何做好质量防控，如何提高测试效率，是大家持续思考的问题。

    公司业务越来越复杂，应用越来越多，接口越来越多，接口的参数也越来越多，如何做好接口测试？如何做全接口的每一个参数的测试？

    在测试过程中，测试人员主要面临以下问题：

• 测试人员都把精力放在核心的业务测试上。很少腾出时间来关注接口的各种参数类型的测试。

• 接口越来越多、接口参数也越来越多，很难做到每个接口、每个参数的穷尽测试。

• 针对接口参数设计的测试用例，用例数量通常都很多，如果只靠人工投入，会大大增加测试人员的时间成本，降低测试效率。

• 测试人员核心关注点在正常的业务数据上，非正常业务数据相关的逻辑很少考虑周全，比如最大值、最长字符、特殊值等。

    面对以上的问题，如果所有的测试都靠人工来完成，那将是很大的一笔人工和时间开销。是否可以自动化构造测试数据来自动化部分测试类型，将是本文解决的问题。

1.2 本文解决的问题

    为了解决上述问题，本文介绍了通用性接口健壮性扫描方案。本方案也为质量保证、高效测试奠定了基础。

     该方案重在忽略业务之间的差异，主要解决了以下问题：

• 建立通用的规则来生成测试用例

• 解决通用性接口测试问题，比如边界值、最大值等

• 全自动化生成、执行测试用例，整个过程无需人工参与，节约成本

• 根据特定的产品规则，解决产品上的共性问题

二、系统设计

    测试的执行过程一般分为三步：生成测试用例、测试用例执行、测试结果分析。通用性接口健壮性扫描主要围绕这三个过程展开。主要分为以下几个核心流程：

1. 数据源数据拉取及处理：该步骤基于各种平台，比如网关、流量回放等，主要为了获取基线测试用例。

2. 用例规则模型建立与用例生成算法制定：制定通用性用例规则模型，同时也扩展了自定义用户规则模型，根据对应的算法，比如字段的Empty与非Empty，字段的NULL与非NULL，特殊值制定等比如字符型参数最长字符，数值型参数最大值、最小值以及通用性的特殊值等，生成用例数据。

3. 用例执行：根据基线测试用例，会获取到对应的服务、方法、测试环境。根据2的模型与算法，生成所有的用例数据，然后进行接口的调用及记录执行结果。

4. 结果分析：通用性接口健壮性扫描方案，对结果也是进行无业务逻辑的通用性的结果分析。这里包括结果规则模型的确定与结果分析，剥离出有问题的测试用例结果并自动反馈。

    整体流程图如下：

2.1 数据源解析

    整个设计的基础是基于基线测试用例。为了获取基线测试用例数据，需要建立数据源拉取策略。数据源来源于以下平台：网关平台、流量回放平台等。

     网关层数据的数量巨大，如果拉取数据量过多，会导致拉取时间过长，很容易失败。同时如果多个应用或者多个线程同时拉取，很容易出现并发问题导致数据源拉取失败。

    为了避免大量的无效数据源数据拉取，首先建立数据源数据拉取策略，争对性的拉取数据。同时为了避免数据量过多而导致拉取数据失败，设置了每30min拉取一次数据，如果本次拉取失败，则任务重试N次，成功则停止拉取，N次失败后在不在拉取。

    获取数据源后，即可对数据源进行解析。通过数据源数据，解析出对应的应用、服务、参数类型、接口参数等，通过接口参数来获取基线用例数据。因为整个公司的应用很多，所以，根据配置策略，只解析在系统里配置过的应用数据，过滤掉没有配置过的应用的数据。下面是整个数据源的拉取与解析流程图。

    网关平台的数据源只包含网关层的信息，并不能获取到后端的服务信息。我们的调用是基于dubbo服务的调用，所以还需要通过有赞网关平台，查询并获取到对应的dubbo服务的名称、方法、参数类型、返回值类型等信息。然后根据网关的参数，组装成dubbo服务的接口参数，最后把这些数据进行持久化存储。

     为了丰富基础用例数据，后续会接入多种平台，获取更多的数据源数据。

2.2 用例数据生成算法模型

     本篇文章的核心在于建立通用性用例数据生成的算法模型。核心流程如下：

    首先建立基本的算法模型，主要包括基本的规则以及按照规则生成用例数据的算法。同时还扩展了用户自定义规则，根据用户自定义规则来生成对应的用例数据。

    下面简单举例NULL规则生成的数据用例过程：

比如

class ParentObject{

        Integer paattr1;

        String paattr2;

        SubObject paattr3;         

}

class SubObject{

        Integer sbattr1;

        String sbattr2;

}

public RetType testMethod(ParentObject  parentObject){}

上述方法的基线用例为：

{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

根据NULL规则，会生成如下的测试用例：

用例1：
{
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例2：
{
    "paattr1":3,
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例3：
{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例4：
{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100
    }
}

    上述的NULL规则用例生成具有很好的通用性。EMPTY规则生成和NULL类似。特殊值类型的规则制定，尤其是特殊值的制定，除了使用通用性的数据规则之外，如Double.MAXVALUE，Integer.MAXVALUE等，还可以使用业务上的通用性特殊数据。具体如何制定特殊值，需要根据业务来分析。

    特殊值规则制定好之后，则根据参数类型，用指定的特殊值去替换，生成对应的测试用例。假设这里指定如下特殊值：Integer.MAX_VALUE与String.maxLength("AAA.........")。最后生成的用例如下：

用例1：
{

    "paattr1":Integer.MAX_VALUE,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例2：
{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":Integer.MAX_VALUE,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例3：
{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"String.maxLength("AAA.........")",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"subobjectnullcases"
    }
}

用例4：
{
    "paattr1":3,
    "paattr2":"parentobjectnullcases",
    "paattr3":{
        "sbattr1":100,
        "sbattr2":"String.maxLength("AAA.........")"
    }
}

    上述两种都是通用的规则算法，实际应用中远不止这些，有很多需要根据业务规则来确定规则模型。自定义算法模型就是根据用户自定义规则来生成对应的数据用例，增加了模型建立的灵活性。每个模型都有各自对应的生成算法，每个模型需要实现generateCases方法即可。总的获取所有模型用例算法流程如下：

public List<Cases> caseGenerate(){

        for(AlgorithmModel  algorithmModel: algorithmModels){

                baseCase = getBaseCase();

                caseTmpList = algorithmModel.generateCases();

                cases.addALl(caseTmpList);

        }

      return cases;

}

2.3 用例执行

    数据用例生成后，即可进行用例的执行。为了和数据源拉取任务错开，也是每隔30MIN执行一次，但是执行的时间段数据比日志拉取的时间早30min。比如数据源拉取时间为当前时间的前30min，则用例执行的时间为当前时间的前60Min。主要是为了避开数据源拉取任务的数据还没拉完，导致用例漏执行。具体执行流程如下：

    根据算法模型生成的用例数据量一般都比较大，为了加速执行过程，采用多任务执行。服务调用可能会出现失败情况，如果失败，则根据补偿机制来重试，最终确保每个数据用例都能执行完成。补偿机制过程如下：

2.4 结果分析

    通篇最难的是如何进行结果分析，即如何判断执行的结果是有问题的。主要有两种情况：1）返回success的接口实际上是错的不符合预期的；2）返回非success的接口实际上是正确的符合预期的。所以结果判断规则的制定特别重要，直接关系到结果判断的准确性，即整个方案的可行性。

    目前争对方案能解决的问题，主要制定两种类型的错误提炼规则：一、判断错误提示不合理；二、判断后端执行结果不合理。

    1) 错误提示不合理

    问题背景：商家在使用我们的产品的时候，会报一些错误。但是有些错误，商家会看不懂，不明白其中的意思，比如下图的错误提示。

    解决方案：为了解决此类问题，展示给商家的更友好的错误提示，提炼了错误提示不合理的规则，自动判断接口返回结果不符合规则的用例。

    这种规则的前提是基于接口返回的结果是非success。如何确定呈现给商家的错误提示不合理，需要测试、开发、产品人员一起确定出来“什么样的提示规则是合理的、商家易理解的”。比如呈现给商家的错误提示遵循一定的格式，呈现给商家的错误文案里一定不能包括专业性的词汇、不能包括一连串的英文、数字、不能包括传参对象的属性名称，呈现给商家的错误提示文案必须是完整的一个句子等等。根据这些规则，制定代码提炼错误的规则，即可准确判断出接口错误提示是否合理。

    2) 后端执行结果异常

    问题背景：商家在使用我们的产品的时候，系统会出现不可预知的异常，这些异常都是代码逻辑错误导致的。这类异常提示一般都有明显的特征，比如服务器错误、业务异常、远程调用异常等。

    解决方案：为了解决此类问题，抽取了几千条结果数据，这些测试数据基本覆盖了大部分的应用。争对这些数据，找出这类错误的结果提示，制定成一个规则集合。满足规则集合的则认为是有问题的用例。

    这种规则的制定，需要采集各个应用的大量的结果数据，找出这类型错误的提示，加入到规则集合中。一旦抛出这种错误，我们就认定用例结果一定是异常的、不合理的。这种规则的集合，需要持续性的维护，并且需要制定好开发规范。后续开发遵循这种规范，不能随手拈来一个错误提示。

三、总结与展望

    通篇介绍了通用性接口健壮性扫描的方案，基本能够自动化解决部分接口通用性问题，整个过程无需人工干预，节省了不少人工成本，提高了应用的健壮性等。主要表现在：

1. 自动化获取基线用例

2. 自动化生成用例数据，这个数据量更丰富，数据更完善，基本能够覆盖所有场景的接口参数数据，做到穷尽测试

3. 自动执行用例，输出结果

4. 自动进行结果分析，判断出有问题的用例

5. 自动生成jira，自动推送给开发修复

6. 开发修复后可以人工点击重试，既可验证修复结果，无需重新构建用例，无需人工去调用。

     此方案忽略了业务之间的差异，扫描出的是通用性的逻辑问题。对于结果分析，还存在一定的弊端。比如期望结果是非success的，但是返回的结果却是success的。这种还没有确定的规则去挖掘出这类型的问题。因此，后续还有无限的提升空间。

后续可以朝着这几个方向优化：

1）做到业务关联性
    目前是忽略了业务的差异性，但是还有很多和业务相关的通用问题，暂时还无解决方案。是否可以建立业务关联性，来解决更多的问题。

2）结果精确性规则提炼
    目前的规则制定，都是在有限的用例测试样例数据上提炼出来的。制定完善的规则，需要更多的测试数据来分析。同时，也需要良好的开发规范来保障后续提示遵守这个规则。这两者是相辅相成、相互促进、相互完善的。

3）解决“返回success的接口实际上是错的不符合预期的”问题
    返回success的接口实际上是错的不符合预期的，目前这类问题还无法判断。

4）基线用例持续性完善

    最初的基线用例数据可能只覆盖了大部分的参数，但是并不能保证覆盖到全部参数。因此基线用例的完善也是需要一个规则来持续性优化。

结合现在的设计，最终未来呈现出的方案会包括以下核心的流程：

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