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现代软件测试技术权威指南 
定 价：168 元
9 7 4 8 9 7 4 1 9 2 9 1 4  在过去的十几年中，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化，在新的领域有了更广泛的应用场景。 本书从现代软件测试技术的视角，深入探讨近年来涌现和快速发展的测试技术，以及在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书内容主要包括现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化等。 我们希望这是一本软件测试技术领域的百科全书，无论你是希望在专业领域不断精进的技术专家，还是希望打下扎实基础的入门读者，都能从本书中汲取宝贵的经验。
站在2024年这一历史节点回顾软件测试领域的发展历程，我们不难发现，在过去的十几年中，从理论框架到实际应用，软件测试技术的演进突破了曾经的局限，发生了翻天覆地的变化。基于这样的背景，在QECon组委会的支持下，我们着手设计并牵头编写了本书，试图全方位、系统化介绍软件测试技术在各领域的发展和应用。 本书从一开始便站在现代软件测试技术的视角进行深入探讨。这里所说的现代，不仅指近年来涌现和快速发展的测试技术，还指那些在快速变化的技术环境中依然保持高度相关性和实践价值的方法论与技巧。本书所介绍的软件测试技术，不局限于自动化测试框架、测试平台或性能测试工具等具体的技术手段，还包括测试策略的制定、测试设计的方法论等方面，这些都是软件测试过程中至关重要的工程实践。通过全面的讨论，本书旨在帮助读者更好地理解软件测试技术的核心概念和应用场景。 我们希望为读者呈现一个全面而深刻的视角。书中的内容不仅紧跟行业的最新发展动态，包括最前沿的技术实践和发展趋势，使读者能够时刻把握行业脉搏，跟上技术发展的步伐，还着力于介绍那些经过时间验证、依然具有重要价值的经典知识与技能。 本书是20多位软件测试专家的智慧结晶，他们在各自的技术领域和实践操作中都拥有丰富的经验和深厚的背景，都贡献了各自最擅长、最有价值的内容。本书的内容编写始终以实用性为导向，旨在为读者提供最直接、最有效的指导和建议。与其说本书是一本理论性著作，倒不如说它是一部高度浓缩的实践宝典。我们希望这是一本软件测试技术领域的百科全书，无论你是希望在专业领域不断精进的技术专家，还是希望打下扎实基础的入门读者，都能从本书中汲取宝贵的经验。 全书共有20章，包括90多节，主要涉及如下内容：现代软件测试的工程理念，测试策略、分析和设计，测试与系统架构的关系，各项测试技术精要，自动化测试框架的设计与实现，AI产品、大数据产品、区块链、图形图像相关测试技术，以及大模型赋能下的测试智能化和XRunner应用案例等。 总而言之，希望本书能成为一本既紧跟时代发展，又具有深度与广度的专业指南书，希望每一位从事软件测试或对软件测试感兴趣的读者都能从中获得丰富的收获与启发。书中难免有疏漏与不足之处，我们诚恳地期待你提出宝贵的意见与建议。 编者 2024年11月 茹炳晟 腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员，腾讯集团技术委员会委员，中国计算机学会（CCF）TF 研发效能SIG 主席，《软件研发效能度量规范》标准核心编写专家，中国商业联合会互联网应用技术委员会智库专家，中国通信标准化协会TC608 云计算标准和开源推进委员会云上软件工程工作组副组长，多本技术畅销书作者。著作有《测试工程师全栈技术进阶与实践》《现代软件测试技术之美》《软件研发效能提升之美》《软件研发效能提升实践》《软件研发效能权威指南》《多模态大模型技术原理与实战》《高质效交付》《高效软件自动化测试平台：设计与开发实战》《软件研发行业创新实战案例解析》等，译作有《整洁架构之道》、《软件设计的哲学》（第2 版）、《DevOps实践指南》（第2 版）、《现代软件工程》、《持续架构实践》、《精益DevOps》和《基础设施即代码：模型驱动的DevOps》等。国内外各技术峰会的联席主席、出品人和Keynote 演讲嘉宾。公众号茹炳晟聊软件研发主理人。 陈 磊 京东前测试架构师，阿里云MVP，华为云MVP，著作有《接口测试方法论》《持续测试》《软件研发效能权威指南》，拥有多年质量工程实践经验，专注于质量保证、智能化测试等方向，公开发表学术论文近30 篇，专利20 余项。 朱少民 同济大学特聘教授，QECon 大会发起人，CCF 杰出会员、软件质量工程SIG 主席。近30年来一直从事软件工程的教学与研究工作，先后获得多项省部级科技进步奖，已出版20 多部著作和4 本译作，经常在国内外学术会议或技术大会上发表演讲，曾给多家世界500 强企业做技术咨询、顾问；曾任思科（中国）软件有限公司QA 高级总监、IEEE ICST 2019 工业论坛主席、多个IEEE 国际学术会议程序委员、《软件学报》和《计算机学报》审稿人等。 第1章 现代软件测试的工程理念··· 1 1.1 软件的可测试性·· 1 1.1.1 可测试性的定义·· 1 1.1.2 可测试性引发的问题 2 1.1.3 可测试性的三个核心观点 4 1.1.4 可测试性的四个维度 5 1.1.5 不同级别的可测试性与工程实践·· 8 1.2 测试左移和开发者自测·· 13 1.2.1 传统瀑布模型下软件测试面临的挑战·· 13 1.2.2 测试左移的早期实践 14 1.2.3 软件测试工程化面临的挑战与机遇·· 16 1.2.4 测试左移的进阶实践 19 1.2.5 测试左移的深度思考 21 1.3 测试右移的工程实践·· 21 1.3.1 生产环境冒烟测试·· 22 1.3.2 全链路压力测试·· 22 1.3.3 混沌工程·· 24 1.3.4 红蓝对抗·· 26 1.3.5 A/B测试·· 27 1.3.6 灰度发布·· 28 1.3.7 线上监控·· 30 1.3.8 用户体验分析·· 31 1.4 DevSecOps：从安全测试到安全工程·· 34 1.4.1 传统软件安全开发体系面临的挑战·· 34 1.4.2 新技术对软件安全开发提出的挑战·· 35 1.4.3 DevSecOps概念的诞生与内涵·· 36 1.4.4 DevSecOps工具·· 37 1.4.5 典型DevSecOps流程解读 39 1.5 DevPerfOps：从性能测试到性能工程·· 41 1.5.1 DevPerfOps的由来·· 41 1.5.2 全链路压测的局限性 41 1.5.3 DevPerfOps全流程解读 42 第2章 软件测试策略··· 46 2.1 什么是测试策略·· 46 2.1.1 测试策略不等于测试方针 47 2.1.2 测试策略不等于测试计划 48 2.1.3 测试策略不等于测试方案 48 2.1.4 测试策略本质上是一种选择 49 2.2 常用的测试策略·· 50 2.2.1 基于产品质量的测试策略 50 2.2.2 基于产品特性价值的测试策略·· 52 2.2.3 不同产品阶段下的测试策略·· 57 2.2.4 基于探索的测试策略启发式测试策略·· 58 2.2.5 自动化持续测试策略 60 2.3 测试策略的制定方法·· 62 2.3.1 四步测试策略制定法 63 2.3.2 产品质量评估模型·· 65 2.3.3 组合缺陷分析技术·· 69 2.4 测试风险分析·· 81 2.4.1 测试风险识别·· 82 2.4.2 测试风险评估·· 85 2.4.3 测试风险应对·· 86 2.5 不同研发模式下的测试分层 88 2.5.1 瀑布模式下的测试分层 88 2.5.2 敏捷模式下的测试分层 89 第3章 测试分析和测试设计··· 93 3.1 测试分析和测试设计概述·· 93 3.1.1 好的测试设计的味道 93 3.1.2 当前测试设计的困顿 93 3.1.3 测试分析和测试设计是两个不同的活动·· 94 3.2 测试分析的方法·· 95 3.2.1 深入理解质量是做好测试分析的基础·· 95 3.2.2 软件产品质量模型·· 96 3.2.3 深入理解测试类型·· 103 3.2.4 通过质量属性来探索测试方法·· 104 3.2.5 通过质量属性确定测试的深度和广度·· 105 3.2.6 使用车轮图进行测试分析 105 3.3 测试设计的方法·· 107 3.3.1 基于路径分析的测试设计方法·· 107 3.3.2 基于输入-输出表的测试设计方法·· 118 3.3.3 基于等价类-边界值的测试设计方法·· 119 3.3.4 基于因子表的测试设计方法·· 123 3.3.5 几种测试设计方法的比较 127 第4章 软件测试与系统架构·· 129 4.1 典型应用系统架构与测试关键指标·· 129 4.1.1 典型应用系统架构·· 129 4.1.2 客户端请求的网络通信 131 4.1.3 与测试相关的系统架构关键指标·· 132 4.2 缓存架构及其对缓存测试的影响 134 4.2.1 缓存架构·· 134 4.2.2 缓存对测试的影响·· 136 4.3 异步消息驱动架构及其对测试的影响·· 137 4.3.1 异步消息驱动架构·· 137 4.3.2 异步消息驱动架构对测试的影响·· 138 4.4 负载均衡架构及灰度发布对测试的影响·· 139 4.4.1 负载均衡架构·· 139 4.4.2 灰度发布及其对测试的影响·· 141 4.5 分布式数据库架构及高可用性测试·· 142 4.5.1 分布式数据库架构·· 142 4.5.2 分布式数据的高可用性测试·· 144 4.6 微服务架构及其对测试的影响 145 4.6.1 微服务架构·· 146 4.6.2 微服务架构对测试的影响 147 4.7 大数据架构及机器学习对测试的影响·· 148 4.7.1 大数据架构·· 148 4.7.2 机器学习对测试的影响 149 第5章 Web测试技术精要··· 151 5.1 Web测试技术概述·· 151 5.1.1 Web测试技术要点·· 151 5.1.2 Web自动化测试技术 155 5.2 基于编程语言的Web测试框架 157 5.2.1 Selenium· 157 5.2.2 Airtest 164 5.2.3 Playwright 165 5.3 基于编程语言的测试代码的组织 169 5.3.1 未经组织的测试代码 171 5.3.2 组织后的测试代码·· 173 5.4 Web自动化测试的痛点·· 180 5.5 高效执行自动化测试·· 181 5.5.1 并行模式·· 181 5.5.2 无头模式·· 183 5.5.3 模拟登录·· 183 5.6 稳定的自动化测试·· 184 5.6.1 基于页面或元素状态的等待·· 184 5.6.2 重试机制·· 186 5.7 视觉验证测试·· 186 5.7.1 Appilitools Eyes 187 5.7.2 Recheck-Web· 190 5.8 自我修复测试·· 193 5.8.1 Healenium· 193 5.8.2 Recheck-Web· 198 5.9 无代码/低代码自动化测试·· 201 第6章 移动端测试技术精要··· 204 6.1 移动端测试基础技能·· 204 6.1.1 通过HTTP Debug Proxy深入了解移动端测试·· 204 6.1.2 设计测试用例·· 205 6.2 移动端测试进阶·· 208 6.2.1 UI自动化测试·· 208 6.2.2 稳定性测试·· 220 6.3 移动端测试的左移和右移·· 224 第7章 接口测试技术精要··· 226 7.1 接口测试概述·· 226 7.2 接口测试关键技术·· 227 7.2.1 模拟协议客户端·· 228 7.2.2 接口逻辑模拟·· 228 7.2.3 数据驱动·· 236 7.2.4 测试断言·· 239 7.2.5 解耦技术·· 239 7.2.6 关键字驱动·· 242 7.2.7 测试报告·· 242 7.3 自动化接口测试关键技术·· 243 7.4 接口测试的新技术·· 244 7.4.1 契约测试·· 244 7.4.2 流量录制·· 245 7.4.3 精准测试·· 246 7.5 接口测试平台化·· 246 7.6 测试右移下的接口测试·· 249 第8章 代码级测试技术精要··· 250 8.1 代码级测试技术概述·· 250 8.2 静态代码分析技术·· 251 8.2.1 静态代码分析概述·· 251 8.2.2 静态代码分析的优势 253 8.2.3 静态代码分析方法的类型 254 8.2.4 静态代码分析的原理 256 8.2.5 常见静态代码分析工具 258 8.2.6 静态代码分析工具面临的挑战·· 261 8.2.7 静态代码分析工具的选择 262 8.3 代码评审技术·· 263 8.3.1 代码评审概述·· 263 8.3.2 代码评审的价值·· 263 8.3.3 代码评审的类型·· 264 8.3.4 代码评审的内容·· 265 8.3.5 代码评审最佳实践·· 266 8.4 契约测试技术·· 274 8.4.1 契约测试概述·· 274 8.4.2 契约测试基本要素·· 277 8.4.3 继承与契约·· 280 8.4.4 一些说明·· 283 8.5 单元测试技术·· 286 8.5.1 单元测试概述·· 286 8.5.2 设计方法·· 291 8.5.3 测试先行·· 300 8.6 智能测试技术·· 301 8.6.1 智能测试技术概述·· 301 8.6.2 智能测试技术阶段划分 302 8.6.3 智能测试关键技术·· 304 第9章 性能测试技术精要··· 312 9.1 性能市场现状·· 312 9.2 RESAR性能工程概述·· 313 9.2.1 RESAR性能工程·· 313 9.2.2 性能容量规划·· 326 9.2.3 性能工具解析·· 328 9.3 性能测试阶段·· 329 9.3.1 需求阶段·· 329 9.3.2 准备阶段·· 333 9.3.3 执行阶段·· 334 9.3.4 报告阶段·· 336 9.3.5 环比阶段·· 337 9.4 性能监控分析逻辑·· 338 9.4.1 操作系统监控分析逻辑 338 9.4.2 开发语言监控分析逻辑 353 9.4.3 数据库监控分析逻辑 366 9.5 性能分析案例·· 391 9.5.1 场景运行数据·· 391 9.5.2 分析系统架构·· 391 9.5.3 拆分响应时间·· 392 第10章 可靠性测试技术精要··· 420 10.1 可靠性测试概述·· 420 10.1.1 可靠性测试目的·· 420 10.1.2 可靠性测试设计·· 420 10.1.3 可靠性测试环境·· 422 10.1.4 可靠性测试执行·· 422 10.1.5 可靠性测试工具·· 424 10.1.6 可靠性评估指标·· 424 10.1.7 可靠性测试报告·· 426 10.2 可靠性设计验证·· 426 10.2.1 可靠性故障管理验证 427 10.2.2 可靠性冗余设计验证 428 10.2.3 可靠性容灾设计验证 428 10.2.4 可靠性过载控制验证 430 10.3 可靠性负向验证·· 431 10.3.1 故障模式·· 431 10.3.2 故障预案·· 432 10.3.3 混沌工程·· 433 第11章 自动化测试框架设计和实现··· 435 11.1 自动化测试框架概述·· 435 11.1.1 自动化测试框架的定义 435 11.1.2 自动化测试框架的目标 435 11.1.3 自动化测试框架和测试库的区别·· 436 11.2 自动化测试框架类型·· 437 11.2.1 简单测试框架·· 437 11.2.2 x-Driven测试框架·· 439 11.2.3 混合型测试框架·· 442 11.2.4 不同类型测试框架对比 443 11.3 自动化测试框架的通用实现原理·· 444 11.3.1 分层架构模型·· 444 11.3.2 gTAA模型·· 446 11.3.3 通用型测试框架·· 447 11.4 自动化测试框架开发设计指南 448 11.4.1 测试框架特征 448 11.4.2 代码编写原则·· 449 11.4.3 设计模式的使用·· 455 第12章 测试基础设施能力建设··· 462 12.1 测试执行环境架构设计基础 462 12.1.1 测试执行环境概述 462 12.1.2 测试基础架构的设计 464 12.1.3 早期的测试基础架构 464 12.1.4 经典的测试基础架构 465 12.2 测试执行环境架构设计进阶 466 12.2.1 基于Docker实现的SeleniumGrid测试基础架构·· 466 12.2.2 引入统一测试执行平台的测试基础架构·· 467 12.2 .3 基于Jenkins集群的测试基础架构·· 469 12.2.4 测试负载自适应的测试基础架构·· 470 12.2.5 测试基础架构的选择 471 12.3 实战案例：大型全球化电商网站的测试基础架构设计·· 471 第13章 软件测试新实践和新方法··· 477 13.1 测试驱动开发·· 477 13.1.1 测试驱动开发的基本理念 477 13.1.2 UTDD、ATDD与BDD 479 13.1.3 测试驱动开发的误区 482 13.2 精准测试·· 483 13.2.1 精准测试的技术实现 484 13.2.2 精准测试的前沿探索 487 13.3 代码注入测试·· 489 13.3.1 灰盒测试面临的挑战 489 13.3.2 OOP的困境及AOP的解决思路·· 490 13.3.3 AOP基本概念及其启示 493 13.3.4 基于AOP的测试实战案例·· 498 13.3.5 AOP的局限性·· 512 13.4 混沌工程·· 512 13.4.1 混沌工程的起源·· 513 13.4.2 混沌工程的原则·· 513 13.4.3 攻防演练·· 515 13.4.4 混沌工程的相关工具 515 13.5 变异测试·· 518 13.5.1 变异测试的基本流程 519 13.5.2 变异测试的核心概念 520 13.5.3 变异测试的应用案例 522 13.5.4 变异测试的工程化实践 525 13.6 探索式测试·· 527 13.6.1 探索式测试的基本理念 527 13.6.2 探索式测试的思维模型 528 13.6.3 探索式测试的方法 529 13.6.4 探索式测试的开展 533 13.6.5 探索式测试的误区 534 13.7 微服务测试·· 535 13.7.1 云原生和微服务·· 535 13.7.2 微服务测试体系建设 541 第14章 智能化测试技术··· 557 14.1 从测试视角看AI 557 14.2 基于数据的智能化测试·· 561 14.3 基于目标的智能化测试·· 564 14.4 智能化测试的实践·· 570 第15章 AI产品测试技术··· 574 15.1 AI产品测试技术概述·· 574 15.1.1 AI相关概念·· 574 15.1.2 AI产品对测试提出的挑战·· 575 15.2 AI产品的功能测试·· 576 15.2.1 AI产品功能测试面临的挑战·· 577 15.2.2 蜕变测试·· 578 15.2.3 AI产品的测试评估 579 15.3 AI产品的非功能测试·· 583 15.3.1 模型相关的性能度量指标 583 15.3.2 AI产品相关的性能指标 586 15.3.3 伦理道德验证·· 587 第16章 大数据产品测试技术··· 591 16.1 大数据基础知识·· 591 16.1.1 初识大数据·· 591 16.1.2 什么是大数据·· 592 16.1.3 主流大数据架构和产品 593 16.2 大数据产品测试与传统软件测试 594 16.2.1 大数据产品测试与传统软件测试的联系·· 594 16.2.2 大数据产品测试面临的挑战·· 595 16.3 测试数据的准备·· 597 16.3.1 测试数据的重要性 597 16.3.2 数据准备方式·· 597 16.4 大数据产品的功能性测试·· 602 16.4.1 ETL测试·· 602 16.4.2 数据质量测试·· 607 16.5 大数据产品的非功能性测试 610 16.5.1 大数据产品非功能性测试面临的挑战·· 611 16.5.2 非功能性测试设计 612 第17章 区块链测试技术·· 618 17.1 区块链概述·· 618 17.1.1 区块链定义·· 618 17.1.2 区块链特征·· 618 17.1.3 区块链分类·· 619 17.1.4 区块链的应用场景 619 17.2 区块链测试技术总览·· 620 17.2.1 区块链通用架构体系 621 17.2.2 区块链四横四纵测试体系·· 625 17.3 DApp测试·· 626 17.3.1 DApp概述·· 626 17.3.2 专项测试·· 630 17.3.3 异常测试·· 640 17.3.4 安全测试·· 644 17.3.5 稳定性测试·· 648 17.4 分布式共识测试·· 651 17.4.1 常见共识算法·· 651 17.4.2 专项测试·· 654 17.4.3 异常测试·· 667 17.4.4 安全测试·· 676 17.4.5 稳定性测试·· 681 17.5 智能合约测试·· 685 17.5.1 智能合约·· 685 17.5.2 专项测试·· 696 17.5.3 异常测试·· 709 17.5.4 安全测试·· 715 17.5.5 稳定性测试·· 729 17.6 P2P网络测试·· 731 17.6.1 P2P· 731 17.6.2 专项测试·· 738 17.6.3 异常测试·· 745 17.6.4 安全测试·· 752 17.6.5 稳定性测试·· 760 第18章 图形图像相关应用的测试技术实践··· 765 18.1 机器视觉产品的测试概述·· 765 18.1.1 机器视觉概述·· 765 18.1.2 测试机器视觉产品的挑战和策略·· 765 18.2 AI技术在画质增强方向的产品 767 18.2.1 画质客观测试·· 777 18.2.2 画质测试的效能提升实践 779 18.3 AI技术在人脸识别方向的产品 780 18.3.1 人脸解锁概述·· 780 18.3.2 AI技术在人群画像、人群追踪客流技术方向综合应用的产品·· 787 第19章 大模型赋能下的测试智能化··· 790 19.1 大模型和大语言模型·· 790 19.1.1 大语言模型与代码生成 791 19.1.2 多模态大模型·· 794 19.2 大模型时代的智能化测试·· 795 19.2.1 软件测试本质探讨 796 19.2.2 更聪明的猴子·· 798 19.3 大模型智能化测试的探索实战 799 19.3.1 智能探索型测试·· 799 19.3.2 测试用例生成·· 803 19.3.3 测试结果分析和诊断建议 805 19.3.4 利用Hydra Lab搭建智能化测试平台·· 805 第20章 XRunner应用案例··· 809 20.1 信息系统领域性能保障痛点 809 20.1.1 业务挑战·· 809 20.1.2 技术挑战·· 810 20.1.3 工具挑战·· 810 20.2 解决思路·· 812 20.2.1 技术突破·· 812 20.2.2 业务突破·· 814 20.2.3 工具突破·· 815 20.3 案例·· 815 20.3.1 背景简介·· 815 20.3.2 压测需求·· 816 20.3.3 压测目标·· 816 20.3.4 压测方案·· 816 20.3.5 压测方法和范围·· 816 20.4 实践后的效果对比与总结·· 818 20.4.1 压测结果··· 818 20.4.2 总结报告·· 820
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