UML软件工程组织

 

 

第4代白盒测试方法介绍--理论篇
 
作者:wayne_chan 出处:.csdn
 

关键词: 白盒测试 第4代 测试方法 4GWM 在线测试 持续测试 灰盒 脚本驱动 脚本桩

摘 要: 本文是第4代白盒测试方法的理论介绍,描述3个关键领域内9项关键特征的概念与固有特征。同时介绍白盒测试发展历程,对比说明第4代白盒测试方法与以往测试方法的异同及优化要素。

缩略语:

4GWM:The 4th Generation White-box-testing Methodology,第4代白盒测试方法

XP:Extreme Programming,极限编程

TDD:Test Driven Development,测试驱动开发

IID:Incremental and Iterative Development,渐增迭代开发

CSE:Common Script Engine,通用脚本引擎(一种近似于python的脚本语言)

PCO:Points of Control and Observation,观察控制点

TDF:Test Design First,测试设计先行

MCDC:Modified Condition/Decision Coverage

1背景

1.1白盒测试的范围

白盒测试是软件测试体系中一个分支,测试关注对象是一行行可见代码,如果代码不可见就不是白盒,是黑盒测试了。白盒测试也通常被认为是单元测试与集成测试的统称,但这个概念是相对的,与当前项目遵循的研发流程有关,某些流程把白盒测试划分为单元测试与集成测试,而另一些流程,把白盒测试划分为模块单元测试、模块系统测试、多模块集成测试,还有一些流程把单元测试与集成测试混为一体,统称为持续集成测试。

随着测试技术的发展,白盒测试的概念也在发生变化,比如,本文提倡一种介于白盒与黑盒之间的灰盒操作模式,针对被测对象同样是可见源码,这时,白盒测试不只是白盒了。尽管如果此,我们仍遵循大家习惯的思维方式——把本文倡导的测试方法仍冠名为:第4代白盒测试方法(4GWM,The 4th Generation White-box-testing Methodology)。

本文讨论白盒测试方法,范围限定在功能测试之前,针对源码行的所有测试,即,被测对象是看得到的功能源码,每个测试者必须先获得源码才能实施测试。

1.2第1代与第2代白盒测试

说到第4代白盒测试方法,就不能不回顾前几代方法。在测试发展初期,测试工具很不成熟,人们通常以单步调试代替测试,或采用assert断言、print语句等简单方式的组织测试体系,即我们所谓的第1代白盒测试,这一时期的测试是半手工的,没实现自动化,测试效果也严重依赖测试者(或者调试者)的个人能力,缺少统一规范的评判标准。

当然,调试算不算测试在业界尚存争议,单论调试的目的(为了定位问题)与操作方式(过程不可重复),不应把调试看作测试,但调试确能发现软件BUG,显然这也是一种测试手段。本文暂不评判调试用作测试手段是否合理,但有必要先确定调试是测试的某种形式,把它看作特定历史阶段或特定场景下的产物。特定历史阶段大家比较容易理解,调试伴随编程语言是天生的,测试工具却是后天形成,开发人员总喜欢认调试器当亲妈,测试工具则是爱管不管的后妈。特定场景是什么?比如,某种生僻的RTOS平台根本找不到对应测试工具,怎么办?拿调试做测试是无奈之中的必然。这里,我们不否认调试也是一种测试,在此基础上再优化其操作过程,使调试能更好的服务于测试(下文介绍“灰盒调测”还有进一步论述)。

第1代白盒测试方法存在严重缺陷,主要有:测试过程难以重用,成功经验无法拷贝,测试结果也难以评估并用于改进,这些对于团队运作是非常致命的。

到第2代白盒测试,上述主要缺陷得到克服,将测试操作改用一种形式化语言(通常称为测试脚本)来表述,脚本可以组合成用例,用例可组合成测试集,用例与测试集再统一到测试工程中管理,把测试脚本保存到文件,重用问题解决了。另外,代码覆盖率功能使测试结果可以评估,能直观的看到哪些代码或分支未被覆盖,然后有针对性的增加测试设计。目前市面上有大量商用工具,如RTRT、CodeTest、Visual Tester、C++ Tester等都属于这第2代白盒测试工具。

1.3第3代白盒测试方法

按理说,第2代白盒测试工具已经很完善了,那第3代又是什么?

软件测试是一门复杂科学,支持自动测试与覆盖率评估后不见得就能成功实施白盒测试,尤其重要的是,第2代白盒测试解决了重复测试问题,但没解决持续测试问题。简单来说,重复测试使测试操作能以规范格式记录,当被测对象没变化(或变化很少)时,测试用例是可重用的,但如果源码大幅调整(甚至重构),或者按迭代模式不停追加新功能时,如何维持用例同步增长,并与源码一起同步更新,已经不是简单的增强用例复用能力就能解决的。因为代码更新与用例更新交织进行,测试用例与被测源码一样对等的成为日常工作对象,必然促使原有工作模式与测试方法产生变革,概括而言,白盒测试过程要从一次测试模式过渡到持续测试模式。

第3代白盒测试工具以xUnit为代表,包括JUnit、DUnit、CppUnit等,当然,我们列举xUnit工具,并不说这些第3代工具就比第2代工具要好。事实上,目前xUnit工具在功能上普遍赶不上第2代商用工具,许多xUnit工具甚至连基本的覆盖率都支持不了,况且,xUnit使用被测代码的编程语言写用例,普遍效率低下。这里,我们区别第2代方法与第3代方法,主要是测试理念上差别,而不以工具差别为基准,因为工具配套跟进还与诸多现实因素相关,是另一层面话题。

1.4第4代白盒测试方法的产生背景

xUnit是XP实践的重要支撑工具,XP作为一种软件开发方法论,总体虽然敏捷,但很脆弱,它对程序员非常友好,但对组织不是。以xUnit为代表的XP测试实践同样表现出这一特质,据已有案例分析,XP持续集成在java项目中成功的很多,C++有一些, C语言项目就很少了,为什么编程语言对持续集成的影响如此深远?

第4代白盒测试尝试解决软件测试的深层次矛盾:测试的投入产出比问题。大家知道,研发资源总是有限的,你可以把测试人员与开发人员的比例配到1:1,也可以配到2:1,甚至5:1,但你做不到10:1、100:1,如果你有钱,也有人,完全可以按100:1或更高比例配置,这时所有测试瓶颈都没了,你可以让测试人员边喝咖啡边干活,因为每新写1行代码总有人编出100行脚本测试它,还怕产品不稳定吗?不过,疯子才会这么做,比尔盖兹有的是钱,一年捐款十多亿美金,但不见得微软旗下产品就经常让测试人员比开发人员多出一倍。我的意思是,测试资源必然是受限的,这个前提下我们才讨论第1代、第2代白盒测试向第3代、第4代演化的必要性。基于同样原理的xUnit工具,针对不同开发语言效果截然不同,这说明什么?说明这种实践的瓶颈仍在投入产出比上,也就是上面所说的1:1效果,还是2:1,抑或是5:1效果。

高效平台下的高效工具可以大幅提高测试效率,测试投入与开发投入之比小于1:1就能保证测试质量,项目就成功了,而低效平台下的低效工具,必然要投入更多测试资源(比方5:1)才能保证效果,拐点就在这儿,哪个公司禁得起5:1的测试投入?!从这个意上说,推出第4代白盒测试方法意义重大,我们要尝试解决决定项目成败的拐点问题。

事先申明一下,下文涉及持续集成与测试先行(或称测试驱动开发,TDD)实践,虽然这两者都是XP的重要组成部分,但我们无意宣扬XP,事实上,真正能适应XP的项目范围并不宽,跳过需求与预设计直接启动项目的做法,足以让客户敬而生畏,把文档丢给狮子,那是无政府主义散兵游勇行径。不过,XP确有许多闪闪发光的实践,持续集成只要运用恰当还是不错的模式,测试先行的理念也不赖,只要不过度实施就好。

2什么是第4代白盒测试方法

第4代白盒测试方法(4GWM)针对前几代测试方法不足提出,许多理念仍继承第2代与第3代测试方法。下表简要的列出第1代到第4代白盒方法的主要差别:

 

是否评估测试效果

是否自动测试

是否持续测试

是否调测一体

1代白盒测试方法

2代白盒测试方法

3代白盒测试方法

4代白盒测试方法

上表中,“是否评估测试效果”指是否有覆盖率或其它评估测试效果的指标,“是否自动测试”指是否形式化描述测试操作并将它用于再次测试,“是否持续测试”指是否以按持续集成的模式开展测试,“是否调测一体”指是否将测试设计高效的融入产品编码与调试的日常实践之中。

第2代白盒测试与第3代的分水岭在于“是否持续集成”,或许您会说,我的项目也是经常出版本,反复追加测试用例的呀,请注意,这是两个概念,Joel测试——改进代码的12个步骤中有一条:“编写新代码之前先修复故障吗?”,先修复故障是质量优先的项目,否则进度优先,这是两种完全不同的行事风格,前者时时测试,始终每写一两个函数就补全相关测试用例,测试实践是融入开发全过程的,而后者依时间表行事,测试仅是特定阶段里的任务。

对了,测试方法怎么跟软件开发方法扯上了?因为测试不是孤立的,测试是否有效强烈依赖于软件工程方法,就像早期的开发语言,只有assert语句与测试相关,发展到现有的C#,单元测试框架也是该语言的固有组件了。测试脚本也是一种产品代码,测试方法实际与软件开发方法密不可分的,这在第3代与第4代白盒测试中体现得很充分。

第4代白盒测试方法相对第3代方法,增加了将测试过程(包括测试设计、执行与改进)高效的融入开发全过程,这里,“高效的”是关键词,那如何才算高效呢?我们先简单了解4GWM在3个关键领域的9项关键特征,如下:

A. 第一关键域:在线测试

1、 在线测试驱动
2、 在线脚本桩
3、 在线测试用例设计、运行,及评估改进

B. 第二关键域:灰盒调测

4、 基于调用接口
5、 调试即测试
6、 集编码、调试、测试于一体

C. 第三关键域:持续测试

7、 测试设计先行
8、 持续保障信心
9、 重构测试设计

3为什么持续集成

为什么要持续集成?这个问题太重要了,我们专门拎出来讲,请大家先不急于跳过本章去看4GWM的9个关键特征怎么定义的。

3.1 JOEL测试

Joel是个怪人,当然他不认识我,我拜读他的Blog才知道他的。这家伙总有许多稀奇古怪的思想在小脑瓜里蹦达,他是“经常放猫出来闲逛”的人。科学研究表明,人的大脑只占体重2%,却消耗20%的能量,当大脑思考问题时,释放出的能量等同于夜间放一只猫出来活动。他的“Joel说软件”专栏(www.joelonsoftware.com)很火,有一些不乏真知灼见。比如,Joel测试——改进代码的12个步骤:

1、 有版本控制机制吗?

2、 能一步完成编译链接吗?

3、 每天都做编译吗?

4、 使用缺陷跟踪库吗?

5、 编写新代码之前先修复缺陷吗?

6、 有最新的进度表吗?

7、 有规格说明书吗?

8、 程序员拥有安静的工作环境吗?

9、 你用到了你资金能力内可买到的最好工具吗?

10、 有测试人员吗?

11、 要求新聘人员在面试时编写代码吗?

12、 进行走廊可用性测试吗?

每个问题可以回答“是”或者“否”,答“是”则加1分,得12分是完美,11分勉强接受,10分以下问题就大了,大家有兴趣看看你所在的组织能打多少分。

有测试人员吗?干嘛这么问,没测试人员还叫软件公司吗?这个问题并不可笑,还真有不少公司从未配置过专职测试人员。某白炽灯生产商在使用说明中特意声称,灯泡不能往嘴里塞,否则会出严重医学事故,说明书中还郑重其事的介绍灯泡不慎入口后,如何求医,如何抹润滑剂,如何左转90度右转90度慢慢取出来。有人觉得滑稽,谁白痴有事没事拿灯泡往嘴里送?即使放嘴里了也不用这么麻烦吧?非得试试,结果如何?怎么也拿不出来了,只得嘴里叼个灯泡打的上医院,最后,医生按照说明书费老劲才将那玩意卸下。所以,不要轻易否定前人经验,早有人试过了。

看看上面12个步骤,前5步活脱脱在讲如何实施持续集成,若进一步了解其内容,大家不妨浏览Joel的Blog原文。

3.2 持续集成不是XP专有实践

持续集成属于IID(持续迭代开发)方法学,在测试上,就现实而论是以xUnit实践为代表,持续集成概念被XP刻上深深烙印,但它确非XP专有实践。

早在20世纪60年代IBM的Federal Systems Division就开始应用IID开发模式了,源于IBM的集成产品开发流程(IPD)相对CMM,有个显著特征,它支持渐增迭代开发,虽然迭代频度比不上微软每日构造,但其理念仍是持续的迭代开发。有意思的是,IPD流程在华为公司本土化后,发展出“版本火车”理论,有点类似于Scrum实践了,版本火车不仅让产品(通常是大产品)版本发布更加规范有序(因为火车总是定点出发的),也推动研发以更快频度推陈出新。

但目前持续集成仍在有限范围能成功应用,微软无疑是个样板,毕竟纯软件产品容易实施每日构造,还有不少实践XP的项目,持续集成也运用得很成功。所以,就整体而言,持续集成能否成功,已经不是方法论问题,更多是IT工具如何支撑的问题。

3.3 为什么持续集成

我们看一个实际案例,某通信产品在V1版本编码完成时,进行过规范的单元测试活动,之后V2、V3要不断增加功能、修改功能,就放弃单元测试了,当V3最后市场交付时统计发现,相对V1版本,代码修改量已达到40%。QA从其中两个模块随机抽取100个问题单做缺陷分析,结果发现:第一个模块有50%的问题是在V1版本单元测试结束后引入的,而另一模块也有30%问题是单元测试后引入的。

也就是说,在第一次完整单元测试之后,代码修改了40%,也因此产生了40%的问题,由于增量白盒测试难以实施,这些问题都被遗留到后期功能测试中才发现。单元测试没能持续开展,带来后果是:发现问题不彻底,付出代价也更高。

上述模式在业界还普遍存在,我们称为一次测试,与持续测试不同,一次测试的测试设计只做一次,用例仍可重复拿来跑,因为测试脚本与源码不同步,用例维护是间歇进行的,或者干脆不维护。注意,一次测试与持续测试的差别不在于用例是否可重用,而在于测试设计的持续性。

许多企业做不到持续测试,其主要原因不是不想做,第一次测试都认真做了,追加代码或修改代码当然也要做测试,做不了是因为操作上存在困难。持续测试是需要一开始就规划,测试工具要配套跟进才能顺利实施的,对于老产品,代码修修补补,无论一次测试还是持续测试都很难做得好。

引入持续测试,不仅以更低代价发现更多问题,更重的是,它体现了一个组织在测试理念上有质的飞跃。一次测试是一种被动测试,开发人员受制于组织纪律(或主管、QA等压力)才去做,而持续测试是主动测试,大家在测试中尝到甜头,从原先不自觉状态,过渡到自发、自觉的时时做测试。这两种情形无疑有天壤之别,前面提到的Joel测试12步骤,实际上是微软实践,与持续集成相关的有5条,足见它的重要性,是否引入持续集成,以及实施的效果如何,实际反映了一流公司与二流公司的差距。

4第4代白盒测试方法的关键特征

白盒测试是一项实践性很强的技术,我们讲第4代白盒测试方法,离不开相关测试实践,尤其是测试工具支撑。本文的上篇先从理论上介绍什么是4GWM,下篇则结合具体测试工具介绍4GWM的典型实践。

4.1在线测试

4GWM第一个关键域是在线测试,包括3个关键特征:

  • 在线测试驱动
  • 在线脚本桩
  • 在线测试用例设计、运行,及评估改进

一次白盒测试中(即一个用例中)我们关注被测单元功能是否实现,被测单元作为整体,在特定环境下运行(比如某些全局变量取特定值、某些依赖线程或任务已启动等),具有特定的输入输出,这几项都属于“测试驱动”。另外,被测单元若能正确运行,还依赖它调用的子函数是否提供正常功能,这些子函数我们称为“测试桩”。分层结构如下图:

在三层实体中,被测单元是测试关注对象,要求尽可能真实,我们设法维持其原状,测试驱动与测试桩可以模拟(或叫仿真),允许存在一定失真,但要求尽可能高效,否则测试产出的拐点问题解决不了。

4.1.1脚本驱动与脚本桩

先回答一个基础问题,编写测试用例应优先采用脚本语言,而不与被测代码使用同一的语言,为什么?

还是应为软件测试的深层次问题——投入产出比,如果被测编程语言的抽象度较低、封装性差,用起来就很麻烦。比如拿C或C++写测试用例,得处处小心内存操作,要正常申请释放、注意不越界,时常关心使用变量是否安全、是否已初始化等。也许有人说,不对, CppUnit中拿C++测C++,我用得很爽呀?噢,没错,我得先恭喜这位老兄,安于现状不失为一种好品质。

我们设想一下,编写一万行C++代码,你要写多行代码测试它,一千行?两千行?不对,是一万行,按业界普遍规律,测试代码行至少要与被测代码行数相当才见效果,测试代码要不要调试?当然要调,天哪,算出来的了,测试投入至少是开发投入的三、四倍才做得下来(后期还有功能测试、性能测试、兼容性测试等等,还要占用大量精力),这样的项目是不是处在能否成功的拐点上?所以,如果您还在用C、C++等过程语言写用例,请尽快换到脚本语言,如python、ruby、CSE等,用脚本语言能让你编写用例的效率提高3到5倍。

用脚本编写用例,意味着测试驱动与测试桩仿真也用脚本语言。我们看一下VcTester工具使用的测试脚本,假定被测对象是C代码的冒泡排序算法:

void BubbleSort(OBJ_DATA_PTR *ObjList, int iMax)
{
  int i,j,exchanged;
  OBJ_DATA *tmp;
 
  for (i = 0; i < iMax; i++) // maximum loop iMax times
  {
      exchanged = 0;
      for (j = iMax-1; j >= i; j--)
      {
          if ( ObjCompare(ObjList[j+1],ObjList[j]) < 0 )
          {   // exchange the record
              tmp = ObjList[j+1];
              ObjList[j+1] = ObjList[j];
              ObjList[j] = tmp;
              exchanged = 1;
          }
      }
      if ( !exchanged ) return;
  }
}

排序函数(BubbleSort)中调用了对象比较函数(ObjCompare),假定当前测试对象是BubbleSort函数,我们编写测试用例如下:

func StubFunc(vc):
  if vc.arg0->Data() < vc.arg1->Data():
    return -1;
  end else return 1;
end;

vd.ObjCompare.stub(StubFunc);  #
打脚本桩
vd.BubbleSort(vd.gList,6);      #
发起测试
assert(vd.gList[0]->Data <= vd.gList[1]->Data); #
检查测试结果
vd.ObjCompare.stub(nil);        #
清除脚本桩

脚本驱动是指将被测系统的全局变量与全局函数映射到脚本系统,然后使用脚本读写C语言变量,调用C语言函数。在VcTester中,C语句的全局变量与函数映射到脚本的vd集合下,如上面脚本使用“vd.gList”读取C变量,使用“vd.BubbleSort()”调用C函数。

脚本桩是指定义一个脚本函数,然后让这个脚本函数代替某个C函数,打脚本桩是为了让一段脚本化测试逻辑,在动态执行中,代替被测系统中的桩函数。因为测试中我们经常要让某些子函数返回特定值,使被测函数的特定路径能被覆盖。上面例子定义了一个脚本桩函数StubFunc,拿这个脚本函数模拟对象比较功能,通过打桩替换C函数ObjCompare。

4.1.2在线测试逻辑更新

4GWM引入脚本驱动与脚本桩,不只是提高测试设计效率,还以此保障在线测试。所谓在线测试,是指被测程序启动后,用例在线设计、调试、运行,运行结果在线查看的测试方法。因为所有测试操作都在线进行,测试用例不必编译链接,被测程序也不用复位重起,被测环境(被测系统的变量、函数等属性)在线可查看,所以该测试模式非常高效,另外,各测试步骤所见即所得,人性化的操作过程很容易被广大开发人员接受。

脚本语言具有在线更新功能,比如定义一个脚本函数,调用一次后,发现某个地方处理不对,于是重写这个函数,然后在线的更新这个函数定义。编译语言做不到这一点,修改代码后必须重新编译链接,程序要复位重起,脚本语言省去了这些繁琐过程。比如,在GUI界面编写测试用例,定义测试桩函数,然后选择待执行的脚本区块,按一个快捷键,指定范围的脚本就执行,相关脚本函数定义立即被更新,脚本执行后的测试结果也立即打印输出。

4.1.3拉通测试小循环

测试用例设计、调试、执行,及评估改进是一个闭环迭代,如下图:

测试结果评估主要是覆盖率指标,包括:语句覆盖、分支覆盖、组合条件覆盖等,结果评估也是在线进行的,用例执行后,随即在线查阅覆盖率情况,针对未覆盖部分再增加用例。

当上图4个步骤都能在线操作后,测试小循环就拉通了,4GWM的第一个关键域(在线测试)的目的就在这儿,拉通测试小循环,是大幅度提高测试工作效率的第一环节。接下来通过灰盒调测,拉通开发大循环是提高效率的第二环节。

4.2灰盒调测

4GWM第二个关键域是灰盒调测,包括3个关键特征:

  • 基于调用接口
  • 调试即测试
  • 集编码、调试、测试于一体

4.2.1白盒测试的粒度

白盒测试关注被测函数的功能表现,要关注到什么程度,在不同的测试实践与测试工具中要求各不同。我们可以简单的分为3个级别,一是源码行级别,二是函数调用级别,三是组件接口级别。

源码行级别具有调试特征,可以关注到函数内局部变量,当测试停留于该级别会显得过于细碎,因为结构化程序开发总是以函数为单位逐级划分功能的,函数内的代码稳定性差,变量定义经常变化,过程处理也经常调整。组件接口级别的测试对象仅关注到组件接口,如Corba接口、控件调用接口、消息队列接口等,这一级别的白盒测试无疑偏于粗放。

4GWM规定的白盒测试关注粒度是函数调用接口,即,测试设计只关心函数的输入、输出,及该函数运行中对全局变量的影响,遵循如下原型:

设计测试用例,先通过脚本构造被测函数的输入参数,修改特定全局变量,使被测函数处于某特定运行环境下,这两步属于测试驱动。然后调用被函数,最后判断测试结果,因为运行被测函数可能影响输入参数、全局变量与返回值,所以判断用例是否运行通过,观察对象也是这三者。在用例设计过程中,我们并不关心函数内局部变量如何声明,也不关心函数内逻辑过程如何处理,只关心被测对象的输入与输出,这是一种典型的黑盒思维模式。

准确来说,4GWM是一种灰盒测试方法,尽管操作方式是黑盒的,但测试设计是白盒的,因为看得见源码,测试设计可以有针对性的进行,测试过程评估也是白盒的,运行一遍用例后,查看哪些代码行有没跑到,再有针对性补充用例。所以,我们从整体来看,4GWM是介于黑盒与白盒之间的灰盒测试。

根据已有实践推断,上述灰盒模式关注的测试粒度是恰如其分的,既避开了调试操作的随意性,也使测试用例建立在较稳健的基础之上,只要函数调用接口没变,局部变量改了或逻辑过程调整了,就不会影响已有用例。同时,黑盒操作方式附带白盒分析模式,保障了4GWM具有高效、便捷的特性。

4.2.2检视器

检视器(Inspector)是4GWM推荐的测试辅助工具,它介于测试器(Tester)与调试器(Debugger)之间,是一种能够提供脚本化控制的粗粒度的调试器。使用检视器有助于把无规则的调试过程转化为规范的测试过程。

检视器有两种运行模式:断点调试模式与测试模式。前者在断点条件满足时进入单步跟踪状态,后者在断点上附加特定脚本语句(比如修改变量、检查变量值等),当断点条件满足附加语句即自动执行,此时断点仅作为一个观察控制点(Points of Control and Observation,PCO)存在,不用作交互调试目的。

一次典型的检视过程如下图所示:

首先在被测函数上设置断点,接着用脚本构造调试环境,包括修改变量、设置脚本桩等,然后发起测试,在断点触发后的单步跟踪状态,观察各个变量值是否预期,还可以修改变量使被测函数中特定分支能够执行。最后在调试完成时,可以将当前调试操作,包括设置断点、检查变量值是否预期、修改变量等,自动转化为测试脚本。

上述检视操作向自动脚本转换还解决测试数据构造问题,尤其在复杂系统中,构造测试数据比较麻烦,比如通信协议的消息包数据,创建消息后要填写数十,甚至数百个字段的值。 检视操作可以在函数调用链中插入一段脚本代码,比如被测代码先调用一个初始化协议消息的函数,得到正确消息包后传递给被测函数,我们通过插入脚本,在被测函数运行之前修改传入消息包的特定字段,从而实现特定路径的覆盖测试。采用该方法设计用例是非常廉价的,直接重用被测系统的局部功能,免去了繁重的测试驱动构造工作。

检视过程类似于调试,主要差别如下:

1. 检视器断点只在函数入口设置,调试器可以在任意语句设断点。

2. 检视既可以在IDE界面手工操作,也可以通过写脚本控制,调试器一般只支持手工操作。

3. 检视器在断点状态下可以运行任意合法的测试脚本,调试器无此功能。

由于检视器与编程语言自带的调试器实现原理不同,一般情况下两者可以同时使用,可同时设置检视断点与调试断点。

4.2.3调试就是测试

调试为了定位问题,测试是为了发现问题,两者虽不能互相替换,但当测试手段趋于丰富,测试工具也能越来多的承担调试职责。让测试工具承担部分调试功能,可在如下方面获益:

  1. 调试与测试共享运行环境

    被测代码片断是在特定环境下运行的,无论调试还是测试,都得先构造运行环境,比如准备特定的数据、修改状态变量、启动特定线程或任务。借助测试工具在线构造测试驱动与测试桩,调试环境能便利的搭建起来,而且,构造运行环境的脚本能直接在相关测试用例中重用。
  2. 将不可重复的调试转化为可重复的测试
    调试过程具有随意性与不可重复性,在哪儿设断点、如何看变量、如何单步跟踪都因人而异。调试的操作过程难被重用,不像测试用例,以形式化脚本记录操作过程,想怎么重复就怎么重复,上节介绍的检视器就是一种可重复的调试器。

    操作自动重复是提高工作效率的基本途径,不必强求全过程重复,片断可重复就能大幅提高效率了。
  3. 测试设计可以很好的重用被测系统中局部功能

    如上一节举例,直接调用被测系统的消息构造函数,能避开繁重的协议消息仿真工作。
  4. 解决脚本调试与源码调试的交叉影响问题

    实践证明,白盒测试的大部分时间消耗在脚本编写与调试中,调试好的用例,执行几乎不要时间(即使要时间,挪到晚上让它自己自动跑好了)。测试脚本调试与源码调试是交叉进行的,单元测试中的源码与测试脚本都不稳定,通常我们让脚本发起测试,须同时跟踪脚本与源码,查看执行结果正不正确。如果这两者调试过程是分离的,调源码时不能看脚本,或调脚本时不能看被测变量,其操作过程必然非常痛苦。

    当测试承担起调试职责,两者合二为一,交叉影响的问题即自动解决。实事上,大家把测试当测试、调试当调试,很大程度上是因为没把测试脚本也看作产品代码,不把它当成产品固有部件,如果观念转变过来了,测试脚本也是代码,调试脚本就是调试代码,两者本应合二为一的。当然,还存在工具的问题,缺少好工具,将两者强扭一起最终仍会不欢而散。

4GWM尝试让测试工具承担起90%的调试工作,完全替换并非必要。如果测试工具能承担大部分调试,开发大循环就能拉通了。下图是开发与测试尚未拉通,是孤立两个过程的情况:

拉通开发大循环后,测试不再是独立的闭环过程,如下图:

测试设计(即写脚本)与产品设计(即编码)融为一体,调试脚本与源码成为开发人员主要日常工作。上图的结果评估,对于测试脚本是覆盖率,对于产品源码是其运行表现(其结果可能预期,也可能出差错了),评估这两者,再补充用例及完善源码,之后进入下一轮迭代循环。

调试通过的脚本打包到测试工程,就是能够支持每日构建的用例库;测试通过的源码经release发布,就是在市场上能提供预期功能的正式产品。

4.2.4编码、调试、测试集成平台

4GWM在方法论上要求大家把测试脚本也看成产品代码,以黑盒调测代替大部分单步调试,但方法论能否顺利被实践支持,还严重依赖于测试工具的品质。为此,4GWM要限定测试工具必须将编码、调试、测试集成到一个平台。

该要求实际限定测试脚本要拥有与源码一样的权益,由于历史原因,各主流语言的集成开发环境总是让代码能在同一平台下编辑、调试的,现在既然把脚本也看成一种代码,就应该赋予它同等权益。拿通俗的话来讲,我们要构造一种集成平台,集编码、调试、测试于一身,是为了让“测试”这个后妈晋升级为亲妈,原先“调试”是亲妈,占尽天时地利,不妨从IDE让出一些位置。

把调测一体化平台作为4GWM特征之一明确下来,可以防止4GWM在不同编程语言及不同测试工具下实施走样。请注意,集成平台的规定不是4GWM本质方法论,但4GWM对工具化支持有比较高要求,配套工具要有足够的功能,能让广大开发人员随心所欲的使用测试手段替代调试。

4.3持续测试

4GWM第三个关键域是持续测试,包括3个关键特征:

  • 测试设计先行
  • 持续保障信心
  • 重构测试设计

4.3.1测试设计先行

测试先行是XP典型实践,XP中的测试先行是Test Driven Development(TDD),4GWM规定的测试先行是Test Design First(TDF),两者主体内容应该一致,细节要求稍有差异。

为方便大家理解,我们还是从XP的TDD基础上介绍4GWM的TDF。TDD是测试驱动开发,测试代码在产品代码之前编写,要求产品先能测试,然后在解决问题过程中补充设计或完善设计。一个简单的TDD例子,比如我们要编写一个函数GetHash计算某对象的hash值,定义GetHash函数的原型后,即开始设计用例,如:

// 确定函数原型

int GetHash(void *obj)

{

    assert(0,”Not define yet.”);

}

 

// 设计用例

assert( GetHash(newObject(12)) == 12 );
assert( GetHash(newObject(”AName”)) == 63632 );

上述测试肯定通不过,所以要解决问题,先是整形对象的hash值算不对,我们在GetHash函数中添加处理分支:

int GetHash(void *obj)

{

    if ( ObjType(obj) == dtInt )
    {

        ...

        return iHash;

    }

    assert(0,”Not define yet.”);

}

然后,再次运行用例发现字串对象的hash值也不对,再添加相应处理代码。

TDF也按上述模式操作,但相比TDD稍有差异,主要表现在:

  1. TDD强调测试驱动开发,即:测试先做,然后在测试主导下完善被测系统。而TDF只是要求测试设计先做,并不强制测试代码总比被测功能先跑起来。

    TDD要求一开始就写规范的用例,而TDF更多的是让调试环境先跑起来,调测代码既可以是规范的用例,也可以是待整理的脚本,即草稿状态的用例。
  2. TDD更倾向于自顶向下的开发模式,TDF则较少受此限制,实际操作时,使用最多的是混合模式。即:如果自顶向下比较容易操作,就自顶向下先设计用例,如果自顶向下不好操作,先自底向上先写底层代码也无妨。

    TDF通常采用三文治操作模式,即:先设计少量用例,让调测环境顺利跑起来,接着补充功能代码,最后再增加用例使新写的代码能完整测试。因为功能编码夹在中间,成为三文治的馅,过程的两端都是用例设计。由于结构化设计的缘故,TDF三文治模式也是层层嵌套、依次深入的,先写高层次测试脚本,接着高层次编码,然后补充高层次测试设计,之后进入下一层结构化设计,同样先设计下层测试脚本,接着下层功能编码,再补充下层测试设计。
  3. TDF要求尽可能高效的编写用例,调试操作可以转化成用例,已测试通过的功能也可以在用例中重用,TDD对此没有特别要求。

TDD与TDF都强调尽可能在编码之前设计用例,看得到代码后编写用例容易坠入惯性思维陷阱,比如,某个被测函数少了一个分支处理,看自己写的代码做测试,也同样容易忽略这个分支。所以,先写脚本后写代码可以检验设计是否合理,这时测试设计依据的是规格。

测试先行经XP实践论证,整体是可行的, Boby George与Laurie Williams的统计数据表明(参见《An Initial Investigation of Test Driven Development in Industry》),实施TDD,有87.5%的开发者认为能更好理解需求,有95.8%认为TDD有助于减少bug,78%的人认为TDD提高了生产率,另外还有92%的人认为TDD能促进代码质量,79%的人认为TDD有助于简化设计。同时,这份统计还表明,有40%开发者表示采用TDD比较困难,困难主要原因在于看不到代码情况下先做测试设计,容易让人无所适从。

TDF在一定程度上克服TDD应用困难的弊端,它并不过于强调测试设计一定先于编码,但要求先行编写的测试脚本与代码能尽早展现功能,或尽早的验证规格,脚本与代码一起对等的被设计者用来实施他的意图——当然,遵循结构化设计原则,越高层越抽象的逻辑应先验证,越重要的功能也应先验证。尽早展现功能,也意味着:写一点测一点、测一点写一点,一有可展现或可调试的小功能,测试设计总与功能编码同步跟进的。

4.3.2如何持续保障信心

4GWM非常强调维持良好的客户体验,在线测试保证白盒测试所见即所得,人性化操作催生快感,拉通测试小循环与开发大循环,使工作效率大幅提高,强化了这种快感,现在再加一条:测试过程可度量,让开发者至始至终都对自己的代码充满信心,巩固快感使个体愉悦延伸到团队愉悦。

白盒测试最重要的度量指标是覆盖率,包括语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖、组合条件覆盖、路径覆盖、数据流覆盖等。设计测试度量标准,不是种类越多就越好,也是越高标准(如路径覆盖、MCDC覆盖)就越好,最重要的是,要恰如其分,另外还得考虑现实因素:测试工具能不能支持。尤其在持续测试模式下,恰当的选择覆盖指标尤显重要,要求过高使测试成为累赘,必然让持续测试做不下去。与一次测试不同,不恰当覆盖指标带来的负面影响,在持续迭代中放大了,稍过复杂就带来很大伤害。

实践经验表明,常规的白盒测试拿语句覆盖与分支覆盖度量已经足够,对于局部逻辑复杂的代码,再增设MCDC覆盖就够用了。4GWM推荐把调用覆盖(近似于语句覆盖)当作主要测试指标,调用覆盖是观察函数调用与被调用关系的一种覆盖指标,因为4GWM以函数为单位关注测试过程,函数是识别不同测试及同一测试中不同分层的依据,以调用关系度量测试程度,是这种基于调用接口、灰盒模式的测试方法论自然延伸。

除了覆盖率指标,我们还得区别经意测试与不经意测试。比方测试某特定分支设计一个用例,除了你期望的分支跑到外,同一函数中其它部分的某些分支也能跑到,这是不经意产生的覆盖率贡献。不经意测试使结果评估产生偏差,也给想偷懒的员工带来便利,比方,测试某通信产品,设计用例打一个电话,就可能贡献20%的覆盖率。

为避免上述情况,4GWM设计出另一指标:测试设计程度(或称用例覆盖度),该指标分析测试工程中,被测函数调用次数与该函数分支总数的关系。一个函数分支越多,就应设计更多的用例来测试它。用例覆盖度是作为基础条件参与测试评估体系的,设置门槛阀值,过了门槛条件,即使多设计用例也不给测试效果加分,但没过门槛,结果评估则是一票否决的。

4GWM要求测试工具以直观、简洁的方式随时统计测试程度。因为是增量式设计,被测代码与测试脚本都按对等速度递增的,测试评估先要求定义测试观察范围,选中当前关注的被测源文件与脚本文件,成为测试工程,然后,工具始终以工程为单位进行评估,在主操作界面显示一个标志灯,亮红灯表示当前测试未通过,有bug等待先解决,亮黄灯表示测试通过了但覆盖率指标不符合要求,亮绿灯表示满足覆盖指标并且测试通过。

遵循4GWM的软件开发过程,就是时时刻刻要让界面绿灯亮起的持续开发过程,这好比开车,功能编码是踩油门,测试编码是踩刹车,界面红绿灯是执法标准,只亮绿灯才能往前走。规则已经很清晰了,时时刻刻遵守交规就是持续信心的保障。

4.3.3重构测试设计

做好人不难,难就难在一辈子都做好人(做坏人更难?没见过一辈子只做坏事的人)。我们照章开车,没人给你开罚单,但不意味着项目就没问题了,方向走反了是南辕北辙,方向偏了可别指望歪打正着。同样,要让白盒测试能持续的跟进,很重要一点,测试设计要能快速重构。软件设计总是难免出错,事实上,多数产品开发都会经历几次局部重构,当被测代码大幅调整,规模与之对等的测试代码如何快速修正成了迫切待解决的难题。

重构测试设计要依据被测代码,测试工具应保存最近绿灯状态时的源码信息,比如,系统中都有哪些全局符号(变量、函数),符号是什么类型,被测函数都调用哪些子函数、都使用哪些全局变量等。重构测试设计时,依据历史被测代码与重构后代码的差异,自动分析当前哪些用例会受影响,如何影响,再具体指出哪些脚本行应作调整。这好比开车走错路,要回头想想在哪个十字路口开始错的,错在哪个方向。当上述过程有工具帮我们分析,维护用例的效率就高多了。

5结论

目前,4GWM已有实践主要集中在C语言测试,在线测试、持续测试诸多实践很早就有测试工具支持,已有数年应用积累。本文归纳的4GWM九大特征,都来源于白盒测试长期实践,先实践后总结,先有具体应用,然后归纳出通用方法。

这里再总结一下,上文介绍的3个关键域中,在线测试是基础,是维持良好客户体验的第一步,在线测试不仅拉通测试小循环,初步解放生产力,而且,在线特性让灰盒调测成为可能。灰盒调测拉通开发大循环,再次大幅度解放生产力。当测试效率两度提升后,持续集成就不再困难了。

参考资料

1. E. Michael Maximilien, "Assessing Test-Driven Development at IBM"

2. Joel Spolsky, "Joel On Software"

3. Elfriede, D. "Effective Software Testing: 50 Specific Ways to Improve your Testing"

4. George, B. and Williams, L., "An Initial Investigation of Test-Driven Development in Industry"

5. Wayne Chan, "VcTester User Manual"

6. Philip M. Johnson, and Joy M. Agustin, "Keeping the coverage green: Investigating the cost and quality of testing in agile development"

7. IPL Information Processing Ltd, "Why Bother to Unit Test?"

 

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