盒马鲜生：场景模型驱动测试的探索与实践

"场景模型驱动测试是2021年QECon深圳站全球软件质量&效能大会上讨论的主题，由阿里巴巴的高级测试开发专家李钦伟分享。该演讲主要探讨了如何在自动化领域应用场景模型驱动测试方法，以应对盒马业务在自动化测试中的挑战，如代码覆盖率瓶颈、线上偶发问题以及业务场景全覆盖的需求。" 在【标题】和【描述】中提到的“场景模型驱动测试”是一种针对复杂业务逻辑的自动化测试策略，旨在通过模拟实际业务场景来提高测试覆盖率和系统稳定性。这种测试方法特别适用于像盒马这样线上线下结合的零售业务，它需要快速响应、高效运营，并确保各种业务场景的无缝对接。 在【部分内容】中，李钦伟首先介绍了盒马业务的特点，包括自带流量、30分钟快速配送、堂食服务、高坪效、多业态发展等，这些特点对自动化测试提出了更高的要求。盒马现有的自动化体系虽然已经取得了一定的覆盖率，但面临新挑战，如难以通过代码覆盖率提升来发现更多潜在问题，以及线上偶发场景的遗漏。 为解决这些问题，李钦伟提出了“场景模型驱动自动化”的思路，包括三个核心要点： 1- 场景化业务模型：通过对线上执行过的订单数据进行特征值分析，构建数据特征集合和样本数据，以形成场景化的模型。 2- 执行链路：基于线上数据获取的鹰眼（trace）信息，重建系统调用链路，并编排构建链路执行能力，确保测试能够覆盖到实际业务操作的每一个环节。 3- 数据校验：通过比较持久化数据的全字段，进行一致性校验，同时允许配置特定的忽略规则，以适应业务的灵活性。 在【内容】的后续部分，李钦伟可能详细阐述了在业务域中实施这些解决方案的实际效果、带来的收益，以及对未来测试领域的展望。这种场景模型驱动测试的方法不仅有助于提升测试效率，还能增强系统的健壮性，确保业务的连续性和用户体验。 场景模型驱动测试是一种创新的测试策略，它通过分析和模拟真实业务场景，提高了自动化测试的覆盖率和有效性，尤其适合处理复杂、多变的业务逻辑。在盒马这样的新零售环境中，这一方法的应用有助于确保业务的稳定运行和用户体验的优化。