(二)APP专项测试-埋点测试

原创于 2025-10-15 08:37:39 发布 · 1k 阅读

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#网络 #服务器 #运维 #app专项测试 #埋点测试 #测试方法

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0、埋点测试流程

测试阶段	核心目标	关键方法/活动
1、明确目标	明确产品需求	1、评审埋点需求背景，明确事件、触发条件、上报字段，明确产品获取埋点数据的最终统计目标和场景
2、方案审核	评估方案是否满足需求	1、评估开发设计的埋点字段是否符合产品需求
3、测试策略与设计	全面覆盖功能、性能、安全等维度	制定覆盖功能、数据、性能、兼容性、安全性的测试策略
4、测试执行与验证	验证触发准确、数据正确、链路完整	使用抓包、日志、自动化工具验证；模拟用户路径进行场景测试
5、上线与监控	确保新版本埋点稳定，数据持续可靠	进行上线验证，建立持续监控与报警机制

1、明确目标：明确产品需求

核心是彻底理解“为什么要埋点“ （why），即埋点的数据最终被谁用来做什么（使用场景），同时需要和产品经理、数据分析师、开发人员共同确认以下核心要素：

业务价值：理解这个埋点用于分析什么业务问题，这有助于你设计更贴近真实场景的测试用例。
埋点事件：需要埋哪些点才能满足需求（what），同时考虑每个埋点必须有唯一且语义清晰的事件名，如 login_btn_click，便于阅读统计。
上报参数：明确每个事件需要上报哪些字段，包括用户信息、设备信息、业务相关、链路追踪等信息参数，并规定其数据类型和格式。
触发条件：明确在何种用户操作或系统事件下触发埋点（how），例如“点击登录按钮”、“订单支付成功”。
上传条件：明确在什么时机触发埋点数据上报
数据存储：明确存储规则，落库格式和后续埋点数据运用、统计如何查询

2、方案审核：评估方案是否满足需求

可以参考如下维度分析

评审维度	关键考量点
业务目标对齐	埋点是否支撑核心业务数据指标（如支付转化率）？分析需求是否明确？
事件设计合理性	1、事件触发时机是否精确（如“登录埋点指标”是点击时还是登录成功时）？是否遵循MECE原则（相互独立，完全穷尽）无遗漏？ 2、统计字段是否齐全
数据模型规范性	1、事件和属性命名是否规范、统一、见名知意（如addToCart）？ 2、属性是否具备可枚举性（如“支付方式”为“支付宝/微信/银行卡”）？
技术实现可行性	1、采集方式（代码/全埋点/可视化）选择是否合理？ 2、前端/服务端埋点选择能否平衡数据准确性与完整性？ 3、传输失败/异常时的处理机制如何，能否保证数据完整性？
用户标识与隐私合规	用户标识体系（如cid/uid结合）能否打通未登录/登录后及多设备行为？是否遵循隐私法规，对敏感信息进行脱敏或匿名化处理？
性能与可维护性	上报策略（如批量、缓存、异步）是否考虑应用性能和流量？埋点管理是否有文档规范、变更流程和生命周期管理？
数据存储	存储规则是永久存储还是定期存储删除，基于实际业务来

3、测试策略与设计

此处重点描述埋点测试考虑的维度，当然上面方案评审的时候也可以综合考虑以下维度

测试类型	测试重点	说明
功能测试（触发）	触发时机、数据准确性	核心是验证“该触发的触发，不该触发的不触发”，且上报的数据准确、完整。
数据传输与存储测试（传输）	链路完整性、数据一致性	验证数据能否完整、准确地从客户端到达服务器数据库，确保前后端数据一致。
场景与集成测试（链路集成）	用户路径连贯性	1、模拟真实用户操作路径（如“首页浏览->搜索->商品详情->加购->支付”），验证整个流程中相关埋点是否按正确顺序触发，关键业务ID（如订单ID）是否在链路中保持一致。 2、是否有事件缺失，如果一条路径存在两条链路记录链路追踪ID，检查是否有两路追踪ID覆盖情况。 3、要记录链路追踪的ID，需要验证流程中是否存在异步情况，导致链路ID未记录完整情况，比如进入比如UI进入直播退出直播和直播加载异步，导致退出直播后，直播加载还在进行，直播加载无ID记录
性能、兼容性与安全测试（非功能）	对应用的影响、跨平台适应性、数据安全	- 性能：评估高频埋点是否会引起应用卡顿、耗电异常或消耗过多流量。服务器并发存储性能 - 兼容性：验证在不同操作系统版本、设备型号、分辨率上埋点功能是否正常。 - 安全性：检查敏感信息（如用户ID、手机号）是否被误采集，数据传输是否采用HTTPS加密。
边界与异常测试（异常）	极端和异常情况下的稳定性	- 网络异常：弱网、断网情况下，埋点是否有缓存机制，并在网络恢复后补传。 - 用户异常行为：快速连续点击是否导致数据重复上报或漏报。
耦合测试	与其它埋点数据的耦合	1、埋点字段新增的数据，是否会影响app其它非埋点功能 2、新增加的埋点数据是否会影响其它埋点数据的写入，比如相同两个埋点数据内容均是访问1个资源获取数据这类冲突的

4、测试执行与常用工具

功能验证工具

抓包工具：Charles 或 Fiddler。最直观的手段，可以拦截APP与服务器之间的网络请求，直接查看埋点上报的URL、参数和数据格式是否正确。你可以在工具中过滤包含 track、log、event等关键词的请求。

补：这里推荐一个工具，比如传输json数据的埋点，可以通过以下json表格格式化网站比较直观的查看数据 JSON在线解析格式化 - JSON.fans，表格格式化的数据还可以排序。

日志工具：Android可使用 adb logcat查看客户端日志；iOS可通过Xcode控制台查看。这有助于快速定位埋点是否在代码层面被触发。开发自测推荐，测试除非可以拿源码，否则建议使用抓包工具
数据平台验证：在测试环境或通过特定接口，查询数据平台（如神策、友盟）或后端数据库，确认数据是否成功落地并与前端上报一致
自动化：自动化测试对于核心路径的埋点或回归测试，自动化能极大提升效率和准确性。可以使用 Selenium（Web）或 Appium（App）等UI自动化框架模拟用户操作，并结合脚本验证网络请求或数据库中的数据。