一、前言
我们每次迭代进行回归测试时,会遇到如何确定有效的回归测试范围痛点,全量回归成本太高,时间不允许;基于影响范围分析确定范围需要深入理解代码和业务,难度大且可能遗漏;自动化回归覆盖率不足时,手动回归压力巨大。
回归测试范围难界定通常有几个核心矛盾点,一是新功能和存量功能的影响关系不明确,二是历史用例库庞大但有效性存疑,三是业务方总希望“全测一遍”而现实不允许。重点要解决的是“测什么”和“不测什么”的决策依据问题。
怎么在资源有限的情况下确保质量不滑坡,毕竟测试团队最怕的就是背锅。
作为测试从业者,面对回归测试范围难以界定的挑战,这确实是保障软件质量的关键痛点之一。我理解这种困境带来的压力——有限的测试资源、紧张的交付周期,却要确保每次变更后核心业务不受影响。回归测试范围模糊不仅会增加测试团队的工作负担,还可能漏掉关键缺陷,最终导致线上问题。
二、 建立清晰、可追溯的基线
版本化需求与用例库
将需求、用户故事与对应的测试用例紧密关联(使用JIRA、TestRail等工具)。
确保每个测试用例都有明确的测试目标和覆盖范围标注。
维护一个主干的、版本化的核心功能用例库,标识出最基础、最关键的业务流。
精确的代码变更图谱
强制要求开发提交有意义的、关联需求的代码提交信息。
利用代码影响分析工具:
依赖分析工具: 分析本次修改的代码模块影响了哪些其他模块/文件(如:ArchUnit, JDepend, 语言或框架特定的依赖分析工具)。
代码变更可视化工具: 直观展示修改波及的范围(如:SourceTree, GitLens, IDE内置的版本控制视图)。
高级静态分析工具: 部分工具能识别出可能受影响的潜在执行路径或接口(如:Coverity, Klocwork - 通常更侧重安全/缺陷,但也能辅助理解影响)。
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