什么是软件可视化测试
可视化的软件测试区别于一般的测试手段,它需要将测试结果直观的表现出来,而不仅仅是一个测试的结果。显然,可视化测试必须要有一个稳定的,可靠的,持续的测试数据收集方案,和多种直观的表现形式。
java 代码
测试数据采样的策略有2种
|-- 本地策略 -- Annotation / xml defintion + xml-def的方式来将数据注入到core中
|-- 远程策略 -- 只接受标准格式的持久数据
java 代码
1. @RegistClass(title="anti size", name="anti")
2. @JRobinPrintor(Factory="File",identifier="antisize")
3. @CollectStrategy("local")
4. public class
5. @add
6. @id("antisize")
7. @u("MAX")
8. int antiPoolsize = 0;
9. //.... hide sth
10.
11. public anti native(){
12. if(oAnti.isCancled) {
13. return
14. else
15. //添加一个变化
16. antiPoolsize = antiPool.size();
17. //hide sth
18. }
19. }
20. }
xml 代码
1. <injection-configuration>
2. <group>
3. <bean id="anti" class="com.iktec.foo.AntiRegManager" />
4. group>
5. injection-configuration>
AntiRegManager类会是个持续性的类,antiPoolsize这个数值型变量的变化也是持续性的,Core模块里面的AkCfg会从xml中把AntiRegManager这个类提取出来,并且Reflect它的Annotation。根据这些定义我会把收集来的数据存储到anti.de这个文件里。core模块里面封装了client包,提供接口把anti.de解释成JRobin和jasperReport能够接受的数据类型,并且显示出来。
功能二
提供其他平台和其他语言的支持
由于我提出了这个测试方案在解决一些性能问题上还算直观,组里的其他的项目也希望通过这种方式来表现,所以我提供了Remote接口,但是这种方式只能接受标准格式的数据,我提供接口把这些数据直接导入可视化模块。
功能三
把多条数据的内容进行比较
java 代码
1. @RegistClass(title="anti size", name="anti")
2. @JRobinPrintor(Factory="File",identifier="antisize")
3. @CollectStrategy("local")
4. public class
5. @add
6. @id("antisize")
7. @u("MAX")
8. int antiPoolsize = 0;
9. //.... hide sth
10.
11. public anti native(){
12. if(oAnti.isCancled) {
13. return
14. else
15. //添加一个变化
16. antiPoolsize = antiPool.size();
17. //hide sth
18. }
19. }
20. }
java 代码
1. @RegistClass(title="suz size", name="suz")
2. @JRobinPrintor(Factory="File",identifier="suzsize")
3. @CollectStrategy("local")
4. public class
5. @add
6. @id("suz")
7. @u("AVE")
8. int suzPoolsize = 0;
9. //.... hide sth
10.
11. public void native(){
12. //添加一个变化
13. antiPoolsize = antiPool.size();
14. //hide sth
15. }
16. }
xml 代码
1. <injection-configuration></injection-configuration>
2. <group></group>
3. "anti" class="com.intec.foo.AntiRegManager"
4. "suz" class="com.intec.module.suzRegManager"
5.
6.
这样可以把2条数据曲线保存在一个可视化的图形中,这样2者之间可以有一个非常直观的比较。
其他有意义的测试功能
1:增加测试的曲线的夸张力 通过@addLease(fuc="+",value="10") 这条Annotation的作用是把测试获取的数据全部+10以后在存储起来。
2:添加统计 通过@reset(fuc="+","AVE")
现在还存在的问题
1:由于是使用动态代理的模式,所以只能介入到方法这一层。并且数据采集是完全针对接口的,目前工作环境是对业务接口的性能提供测试。所以功能上是非常单一的。我考虑过使用cglib来提供字段级别的数据识别。
2:统计数据存在一些人为因素影响到事实的数据,在表现上也有误差。
3:需要提供数值类型的数据,如Collection为不合法,Collection.size()就是合法的,但是用户必须提供一种类似 int size = xx.size()的方式,这样你的类会得到一个warning,无法做到完全的透明插入。
4:设计上的相对还是比较粗糙,特别在异常的处理上有一些问题,长时间运行会有一些问题。