测试缺陷定位的基本方法

本文探讨了前后端bug的常见特征,包括业务逻辑错误、数据展示问题、性能瓶颈,以及前端页面显示、交互和兼容性问题。提到定位bug的方法,如使用Chrome开发者工具、分析日志和数据库,以及依赖接口规范和字段知识的经验分享。
部署运行你感兴趣的模型镜像

前后端bug特征

后端:

  • 业务逻辑问题:如任务状态未扭转成功,创建任务失败等
  • 数据类问题:如新增的任务在页面没有展示出来等
  • 性能类问题:提交任务一直显示创建中、批量操作等待耗时长超时等

前端:

  • 页面显示类型问题:静态文案错误、文字大小、错误提示不友好(code码、exception异常)UI、
  • 页面布局类问题:显示不全、文字排版未统一、与UI稿不一致
  • 交互类问题:点击没请求接口、报错提示被吞、没有兜底提示
  • 兼容性问题:不同浏览器、不同机型、不同系统、(具体显示与布局、新老版本APP功能接口数据结构兼容情况)

缺陷定位的常用方法:

  • 前端未请求接口,则判断为前端bug
  • 前端发出请求但是入参错误/缺少入参,则判断前端bug
  • 前端发出请求入参无误,后端返回数据错误,则判断为后端bug
  • 前端发出请求入参无误,后端未响应产生数据,则判断为后端bug
  • 后端返回数据无误,但前端没有正确展示,判断为前端bug

定位工具:Chrome(F12:network)charles、fiddler

分析日志:

  • 复现bug时后端服务日志无报错信息、接口repsonse信息无误,可初步认为与后端无交互,定位为前端bug。
  • 若有相关错误日志输出,可以进一步查看错误信息,明确报错信息入参正确,可初步判断后端bug。
  • 微服务可通过traceId查询,需要加英文引号'' 如(grep ' ' erro.log)

数据库分析:

  • 检查DB中数据是否写入正确?
  • 插入数据成功,但前端未展示需要结合抓包工具分析是后端未返回还是前端未展示

经验:

了解接口、字段命名规范、常用服务的词汇,能更快速找到对应字段映射关系,定位前后端bug

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

EmotiVoice

EmotiVoice

AI应用

EmotiVoice是由网易有道AI算法团队开源的一块国产TTS语音合成引擎,支持中英文双语,包含2000多种不同的音色,以及特色的情感合成功能,支持合成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。

### 软件测试定位问题的方法与技术 在软件测试过程中,定位问题是确保软件质量的重要环节。它不仅涉及识别软件中的错误和缺陷,还需要通过系统化的方法和技术来分析问题的根本原因,并为后续修复提供依据。以下是几种常用的定位问题的方法和技术: #### 1. **基本路径法** 基本路径法是一种白盒测试技术,通过分析程序的控制流图来确定独立执行路径的数量,从而设计测试用例。该方法可以帮助测试人员覆盖程序的所有逻辑路径,从而更有效地发现潜在问题。具体步骤包括: - **绘制控制流图**:将程序中的语句转换为节点,程序流程中的跳转关系表示为边。 - **计算圈复杂度**:圈复杂度决定了程序中独立路径的数量,其计算公式为 $ V(G) = E - N + 2 $,其中 $ E $ 是边的数量,$ N $ 是节点的数量。 - **确定独立路径**:根据圈复杂度的结果,找出程序中所有独立的执行路径。 - **设计测试用例**:为每条独立路径设计测试用例,以确保每条路径都能被覆盖和验证[^1]。 #### 2. **日志分析** 日志是定位问题的重要工具,特别是在生产环境中。通过分析服务器日志、应用程序日志以及数据库日志,可以追踪错误的发生时间、上下文信息以及可能的错误来源。例如: - **5xx 错误码分析**:如 500 表示服务器内部错误,502 表示网关错误,503 表示服务不可用,504 表示网关超时。通过日志中的错误码和堆栈信息,可以快速定位问题发生在哪个模块或服务中[^5]。 - **日志级别过滤**:通过设置日志级别(如 DEBUG、INFO、ERROR),可以聚焦于特定类型的问题,提高问题定位的效率。 #### 3. **性能测试与强度测试** 性能测试和强度测试可以帮助发现系统在高负载或资源受限情况下的潜在问题。例如,强度测试可以模拟内存不足、磁盘空间不足或网络带宽受限的场景,观察系统的行为。通过这些测试,可以发现由于资源争用或资源不足导致的缺陷,例如数据库锁竞争、内存泄漏等问题[^4]。 #### 4. **协作与沟通** 在没有明确需求文档的情况下,测试人员可以通过与产品经理、开发人员的沟通来理解功能的背景和意图。这种协作方式有助于测试人员在测试过程中更好地判断功能实现是否符合预期。同时,在测试过程中,测试人员可以边测试边记录测试点,并在团队内部进行评审,确保测试覆盖的全面性[^2]。 #### 5. **独立分析与问题定位** 当测试人员发现一个问题时,应首先尝试独立分析问题的原因。通过查看错误信息、日志记录以及复现步骤,可以初步判断问题是由于前端还是后端引起的。在明确问题的根源后,测试人员可以带上详细的错误描述和截图,找到对应的开发人员进行修复。这种方法不仅可以提高问题定位的效率,还能减少不必要的沟通成本[^3]。 #### 6. **自动化测试与回归测试** 通过自动化测试工具,可以快速执行大量的测试用例,并在每次代码提交后进行回归测试。自动化测试可以帮助测试人员快速发现由于代码变更引入的新问题,并确保已修复的问题不会再次出现。常见的自动化测试工具包括 Selenium、JUnit、TestNG 等。 #### 7. **代码审查与静态分析** 代码审查是一种通过人工或工具检查代码质量的方法,能够发现潜在的逻辑错误、代码规范问题以及安全漏洞。静态分析工具(如 SonarQube)可以在不运行代码的情况下,对代码进行深入分析,帮助开发人员和测试人员提前发现潜在问题。 #### 8. **黑盒测试与灰盒测试** 黑盒测试主要关注软件的功能表现,通过输入不同的测试数据并观察输出结果来判断软件是否符合预期。而灰盒测试则结合了黑盒测试和白盒测试的优点,既关注软件的功能表现,也关注内部结构和逻辑。通过灰盒测试测试人员可以更全面地了解系统的运行情况,从而更准确地定位问题。 #### 9. **使用调试工具** 调试工具(如 GDB、VisualVM、Chrome DevTools 等)可以帮助测试人员在运行时环境中逐步执行代码,观察变量的变化,检查堆栈跟踪,从而更直观地定位问题。调试工具特别适用于复杂的问题定位,尤其是在无法通过日志直接找到问题根源的情况下。 #### 10. **模拟与虚拟化技术** 在某些情况下,测试环境可能无法完全模拟生产环境的复杂性。通过使用虚拟化技术(如 Docker、Kubernetes)或模拟工具(如 Mockaroo、WireMock),测试人员可以创建接近生产环境的测试场景,从而更准确地复现和定位问题。 ### 示例代码:使用 Python 进行简单的日志记录 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何记录日志以便后续分析问题: ```python import logging # 配置日志记录 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='app.log', filemode='w', format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') try: # 模拟一个可能出错的操作 result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: # 记录错误信息 logging.error("发生除以零错误", exc_info=True) ``` 通过运行上述代码,可以在 `app.log` 文件中记录详细的错误信息,包括错误发生的时间、错误类型以及堆栈跟踪信息,便于后续分析问题。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

hide17

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值