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螞蟻測(cè)試用例智能生成技術(shù)架構(gòu)與實(shí)踐

vliwulianw ? 來源:軟件質(zhì)量報(bào)道 ? 作者:軟件質(zhì)量報(bào)道 ? 2022-10-27 10:14 ? 次閱讀
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今年開始,我們看到了越來越多的人開始關(guān)注測(cè)試用例自動(dòng)生成這個(gè)領(lǐng)域,包括一些Devops產(chǎn)品也在做用例自動(dòng)生成方面的工作。這里我主要和大家來介紹下測(cè)試用例自動(dòng)生成這個(gè)領(lǐng)域的背景、相關(guān)研究方向、研究難點(diǎn),以及在螞蟻我們是怎么來做測(cè)試用例自動(dòng)生成這件事情的。

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背景

首先我們來看測(cè)試用例自動(dòng)生成這件事情的背景。隨著業(yè)務(wù)的不斷積累和發(fā)展,工業(yè)界中可以看到大型復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)量是持續(xù)在積累和增長(zhǎng)的。在這個(gè)過程中,我們對(duì)這些復(fù)雜系統(tǒng)的測(cè)試和維護(hù)成本是不斷在增加的。不管是開發(fā)同學(xué)還是測(cè)試同學(xué),都需要投入大量的時(shí)間在測(cè)試用例編寫環(huán)節(jié)。我們也經(jīng)常會(huì)收到一些同學(xué)的反饋,比如在一次功能迭代過程中,開發(fā)業(yè)務(wù)代碼所需要的時(shí)間和開發(fā)測(cè)試用例所需要的時(shí)間可能會(huì)達(dá)到1 : 1。從這里我們可以看出,開發(fā)測(cè)試用例環(huán)節(jié)是存在非常大的提效空間的。

在整個(gè)快速迭代的背景之下,我們希望能夠通過智能化的手段來解決測(cè)試時(shí)間的投入,其中單測(cè)首當(dāng)其沖。

PART

單測(cè)是質(zhì)量保障流程中的第一環(huán),單測(cè)階段攔截問題后解決成本最低

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圖1 問題修復(fù)成本

從圖1可以看出,在迭代環(huán)節(jié)逐步推進(jìn)的過程中,環(huán)節(jié)越靠后時(shí)問題修復(fù)成本越高,因此我們希望把發(fā)現(xiàn)問題的環(huán)節(jié)盡可能提前,單測(cè)就是最早的這個(gè)階段。在單測(cè)階段攔截問題,解決問題的成本是最低的。

PART

單測(cè)具備Fast 、 Stable、QuickDiagnosis特性,更適合集成至Devops流水線中進(jìn)行持續(xù)回歸

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圖2 Google測(cè)試金字塔

大家應(yīng)該對(duì)Google的測(cè)試金字塔比較熟悉,Google測(cè)試金字塔中占比最高的是單測(cè)用例,達(dá)到了80%,再往上才是集成測(cè)試、端到端測(cè)試。為什么單測(cè)能夠作為大底座這樣的存在呢?主要原因在于單測(cè)具備Fast 、 Stable、QuickDiagnosis特性,這些特性使得單測(cè)更適合于集成到Devops流水線里面去做持續(xù)回歸,在我們的項(xiàng)目里面更多比例的測(cè)用例也應(yīng)該是單元測(cè)試用例。

PART

實(shí)際研發(fā)流程中單測(cè)比例低,面臨開發(fā)成本高、運(yùn)維難等問題

然而,在實(shí)際研發(fā)流程中,我們看到更多的并不是一個(gè)正金字塔,反而是一個(gè)倒金字塔。實(shí)際項(xiàng)目中單測(cè)用例占比往往很低,更多的測(cè)試被推到了集成測(cè)試、甚至是聯(lián)調(diào)測(cè)試階段。我們發(fā)現(xiàn)造成這種現(xiàn)象的主要原因是單測(cè)的開發(fā)成本、運(yùn)維成本普遍很高。如何能夠智能化地提升單測(cè)環(huán)節(jié)的效能呢?關(guān)鍵的技術(shù)方向就是去做測(cè)試用例的自動(dòng)生成。

2

相關(guān)研究

測(cè)試用例自動(dòng)生成其實(shí)在學(xué)術(shù)界一直是比較熱門的研究方向,這里和大家一起分享下目前學(xué)術(shù)界已有的研究方向和相關(guān)成果。

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圖3 測(cè)試用例自動(dòng)生成相關(guān)研究

PART

模糊測(cè)試Fuzzing

Fuzzing的主要思路是通過構(gòu)造大量的測(cè)試輸入來去發(fā)現(xiàn)軟件里面存在的問題。2013年AFL工具發(fā)布,AFL首次在Fuzzing里使用了通過插裝獲取代碼覆蓋,從而來引導(dǎo)Fuzzing的方式。隨后以覆蓋率為引導(dǎo)的Fuzzing也被使用到了測(cè)試用例自動(dòng)生成領(lǐng)域。

PART

符號(hào)執(zhí)行

符號(hào)執(zhí)行是一個(gè)程序分析非常經(jīng)典的概念,主要是通過解析程序的執(zhí)行路徑,用符號(hào)模擬輸入并獲得輸出。很多研究者也在嘗試通過使用符號(hào)執(zhí)行的結(jié)果來進(jìn)行測(cè)試用例自動(dòng)生成。

PART

基于搜索 Search Based Software Testing

Search Based Software Testing的思路是從問題解空間出發(fā),通過一些啟發(fā)式的搜索算法來去解決測(cè)試用例生成的問題。SBST的可擴(kuò)展性很高,在整體的算法框架之下,可以隨意切換搜索算法,比如遺傳算法、爬山算法、多目標(biāo)搜索算法等等,都可以很好的融入到這個(gè)框架里面來去做這個(gè)用例生成。

3

難點(diǎn)和挑戰(zhàn)

當(dāng)我們將已有研究成果去落地到實(shí)際系統(tǒng)時(shí),會(huì)遇到什么樣的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)呢?這里列出了三大類挑戰(zhàn),涵蓋了測(cè)試用例自動(dòng)生成、執(zhí)行、運(yùn)維的整個(gè)生命周期。

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圖4 測(cè)試用例自動(dòng)生成的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)

PART

測(cè)試用例生成

測(cè)試用例生成是最基礎(chǔ)、最核心的環(huán)節(jié)。在實(shí)際系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試用例生成通常會(huì)面臨復(fù)雜數(shù)據(jù)類型、復(fù)雜語言特性的情況。對(duì)于復(fù)雜情況的處理能力決定了生成用例的覆蓋率效果。除了復(fù)雜語法外,斷言生成也是測(cè)試用例生成的難點(diǎn)之一。我們的測(cè)試用例之所以能夠有效地發(fā)現(xiàn)問題,是因?yàn)橛美邪瑪嘌?,因此測(cè)試用例自動(dòng)生成需要能夠包括斷言的生成能力。

PART

測(cè)試用例執(zhí)行

測(cè)試用例生成后,就來到了執(zhí)行這個(gè)環(huán)節(jié)。執(zhí)行環(huán)節(jié)最重要的是有一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境。相信大家肯定都會(huì)遇到這種場(chǎng)景,測(cè)試用例跑不通或者多次運(yùn)行結(jié)果不一致,本質(zhì)都是用例不穩(wěn)定。為了保證用例能夠穩(wěn)定運(yùn)行,是需要去做很多Mock的。比如代碼獲取了當(dāng)前機(jī)器的IP,需要通過對(duì)IP的mock來確保無論測(cè)試用例跑在哪臺(tái)機(jī)器上都能夠得到穩(wěn)定的返回值。用例運(yùn)行穩(wěn)定之后,要考慮運(yùn)行效率和運(yùn)行穩(wěn)定性。系統(tǒng)越復(fù)雜,對(duì)應(yīng)測(cè)試用例的量級(jí)也越高。大規(guī)模單元測(cè)試用例的運(yùn)行過程中,需要保證運(yùn)行效率和穩(wěn)定性,才能融入DevOps流水線進(jìn)行持續(xù)回歸。

PART

測(cè)試用例運(yùn)維

最后是測(cè)試用例的運(yùn)維。測(cè)試用例的運(yùn)維包括了:1)存量用例汰換。被測(cè)代碼變更后,部分舊的測(cè)試用例會(huì)失效。比如,被測(cè)代碼的某個(gè)方法在變更過程中被刪除了,那么涉及到這個(gè)方法的測(cè)試用例都會(huì)失效。對(duì)于失效用例,我們需要能夠把它們汰換掉。2)增量用例生成。迭代變更時(shí)會(huì)有新的代碼進(jìn)來,對(duì)于新增的代碼需要能夠觸發(fā)用例生成,將增量用例補(bǔ)充進(jìn)來。3)回歸分析。在歷史存量用例的回歸過程中,會(huì)出現(xiàn)用例失敗報(bào)錯(cuò)的情況。針對(duì)這些失敗的情況,我們需要進(jìn)行降噪處理過濾掉無效失敗,從而去發(fā)現(xiàn)真正的代碼變更導(dǎo)致的問題。

4

測(cè)試用例智能生成SmartUnit

上面講了測(cè)試用例自動(dòng)生成這項(xiàng)技術(shù)在實(shí)際系統(tǒng)中落地會(huì)遇到的很多難點(diǎn)和挑戰(zhàn),在這部分就來介紹我們?cè)谖浵佀龅臏y(cè)試用例智能生成產(chǎn)品SmartUnit。

01

產(chǎn)品能力介紹

SmartUnit是智能單元測(cè)試用例生成產(chǎn)品,致力于解決單元測(cè)試環(huán)節(jié)里測(cè)試用例的自動(dòng)生成執(zhí)行態(tài)化和管理,SmartUnit的產(chǎn)品能力包括了快速提升覆蓋率和智能探測(cè)異常。

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圖5 SmartUnit能力大圖

SmartUnit產(chǎn)品提供了三種使用方式,涵蓋Local測(cè)試和回歸測(cè)試階段:

PART

本地命令行

提供核心能力Jar包,用戶可以通過本地java -jar來執(zhí)行jar包做用例生成。這種使用方式適用于Local測(cè)試階段,在開發(fā)同學(xué)寫完代碼后,直接在本地就可以生成用例,進(jìn)行單測(cè)驗(yàn)證。

PART

IDEA插件

IDEA插件與本地命令行一樣,也適用于Local測(cè)試。相比于本地命令行,IDEA插件給用戶帶來了操作方式上的便捷。不需要執(zhí)行多條命令,而是僅僅右鍵單擊被測(cè)類,即可一鍵生成測(cè)試用例。

PART

DevOps組件

為減輕用例運(yùn)維成本,我們提供了DevOps組件。通過DevOps組件,可以跟隨每一次的變更,每一次的PR或者M(jìn)R來去自動(dòng)觸發(fā)這個(gè)組件,自動(dòng)去做這個(gè)用例生成與汰換。下圖展示了我們與螞蟻Devops融合后的流水線全生命周期管理示例。

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圖6 SmartUnit與螞蟻Devops流水線融合

對(duì)于SmartUnit這類測(cè)試用例自動(dòng)生成產(chǎn)品,我們認(rèn)為核心評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該包括五個(gè):

PART

用例覆蓋率

我們不管去怎么做測(cè)試這個(gè)環(huán)節(jié),最終希望的都是都能夠?qū)Υa有更深度的覆蓋,對(duì)代碼有更完整的測(cè)試。目前SmartUnit自動(dòng)生成用例的覆蓋率超過60%,在部分系統(tǒng)上可達(dá)到80%。

PART

用例有效性

用例有效性用于度量用例到底有沒有作用,會(huì)不會(huì)在代碼變更的情況下出現(xiàn)執(zhí)行失敗。我們度量有效性的方式是基于源碼攻擊,對(duì)于源碼進(jìn)行模擬變更,測(cè)試用例是否能夠發(fā)現(xiàn)變更。目前SmartUnit自動(dòng)生成用例的有效性超過60%,高于人工手寫的測(cè)試用例。

PART

用例精簡(jiǎn)性

單元測(cè)試用例一般是精簡(jiǎn)的,甚至于是可讀的。只有精簡(jiǎn)的用例才能夠合并到代碼庫中持續(xù)進(jìn)行維護(hù)。因此用例的精簡(jiǎn)性也是非常重要的指標(biāo)。目前SmartUnit對(duì)生成的用例會(huì)進(jìn)行以行覆蓋/分支覆蓋為指標(biāo)的精簡(jiǎn),確保保留下來的用例都是對(duì)覆蓋率有正向影響的。

PART

用例生成效率

用例生成效率用來評(píng)價(jià)自動(dòng)用例生成產(chǎn)品的提效能力,通過自動(dòng)生成的效率提升,從而提升單測(cè)環(huán)節(jié)的效能。

PART

用例執(zhí)行效率

單元測(cè)試用例的量級(jí)相對(duì)會(huì)比較大,針對(duì)大規(guī)模的單測(cè)用例,需要保障用例執(zhí)行效率才不會(huì)阻塞CI流水線。面對(duì)2~3萬的測(cè)試用例量級(jí),SmartUnit可以在30min內(nèi)執(zhí)行完。

02

自動(dòng)生成用例示例

我們說了這么久用例自動(dòng)生成,這里直觀看一下SmartUnit自動(dòng)生成用例的樣子。SmartUnit用例包含以下四大部分:

用例注釋:直觀的告訴大家這個(gè)用例在測(cè)那些被測(cè)代碼、使用什么樣的入?yún)ⅰ⑿r?yàn)什么樣的返回值;

Mock數(shù)據(jù):?jiǎn)螠y(cè)用例里最為基本的一部分,也是占比最大的一部分。SmartUnit會(huì)通過Mock的方式屏蔽掉依賴;

方法調(diào)用:請(qǐng)求被測(cè)方法,獲取返回值;

結(jié)果校驗(yàn):對(duì)方法返回值進(jìn)行Assert。

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圖7 SmartUnit自動(dòng)生成用例示意

03

核心算法和技術(shù)

為了達(dá)成我們?cè)诋a(chǎn)品能力上的目標(biāo),SmartUnit底層具備完整的核心算法架構(gòu)來確保自動(dòng)生成用例的覆蓋率、有效性等指標(biāo)水位。下圖是SmartUnit從0到1進(jìn)行用例生成的算法架構(gòu)。

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圖8 SmartUnit算法架構(gòu)

SmartUnit使用動(dòng)態(tài)多目標(biāo)搜索作為主體算法框架,結(jié)合程序分析、符號(hào)執(zhí)行等技術(shù)共同完成從0到1進(jìn)行用例生成。從整體框架上包含環(huán)境構(gòu)建、種子用例生成、單測(cè)用例迭代、用例語句生成。

PART

環(huán)境構(gòu)建

通過加載被測(cè)類和被測(cè)類的依賴,從而構(gòu)建出一套可運(yùn)行環(huán)境。后續(xù)的算法迭代強(qiáng)依賴于環(huán)境構(gòu)建是否成功。

PART

種子用例生成

有了可運(yùn)行環(huán)境后,會(huì)進(jìn)行種子用例的生成。種子用例一般比較簡(jiǎn)單,只包含一些初始化的對(duì)象和調(diào)用。

PART

單測(cè)用例迭代

種子用例作為單測(cè)迭代的初始狀態(tài)被傳入到真正的用例迭代流程中,在用例迭代流程中對(duì)種子不斷地修改、優(yōu)化、迭代,最終產(chǎn)出我們需要的測(cè)試用例集。在用例迭代過程中,通過Mock動(dòng)態(tài)生成算法、最優(yōu)用例數(shù)據(jù)生成算法、最優(yōu)調(diào)用序列算法來對(duì)用例的完整性進(jìn)行填充,包括Mock語句和方法調(diào)用語句。最終,需要執(zhí)行用例來確定它的覆蓋效果,根據(jù)覆蓋率效果進(jìn)行最優(yōu)用例選擇。選擇出來的用例作為下一次迭代的種子,一代一代地迭代下去。

整個(gè)迭代過程有兩個(gè)終止條件。第一個(gè)是覆蓋率達(dá)到了預(yù)期的值,第二個(gè)是達(dá)到了設(shè)置的時(shí)間域值。

PART

用例語句生成

與整個(gè)單測(cè)用例迭代過程相配合的,是用例語句生成。用例語句生成包括Mock語句、Method調(diào)用語句、Assert語句。其中值得一提的是Assert語句自動(dòng)生成,在SmartUnit中使用基于Mutate的斷言自動(dòng)生成算法,這也是目前在學(xué)術(shù)界比較廣泛認(rèn)可的斷言生成方式。

04

落地效果

最后介紹在螞蟻SmartUnit的落地效果。目前SmartUnit已經(jīng)在螞蟻多個(gè)BU中使用,接入系統(tǒng)數(shù)據(jù)1000+。

用例覆蓋率維度上,SmartUnit自動(dòng)生成用例可以達(dá)到60%+的效果,結(jié)合歷史存量用例后平均覆蓋率達(dá)到80%+;

用例有效性維度上,SmartUnit作為底層能力支持了螞蟻內(nèi)部編程活動(dòng)。針對(duì)活動(dòng)中提交的PR,67%的PR發(fā)現(xiàn)了問題,共發(fā)現(xiàn)34個(gè)問題,包括7個(gè)有效BUG和27個(gè)健壯性問題。

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圖9 SmartUnit落地效果

05

總結(jié)與展望

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圖10 總結(jié)與展望

面向未來發(fā)展,SmartUnit的發(fā)力方向包括:算法持續(xù)優(yōu)化、豐富產(chǎn)品形態(tài)、開源共建、SaaS服務(wù)。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:螞蟻測(cè)試用例智能生成技術(shù)架構(gòu)與實(shí)踐

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    的頭像 發(fā)表于 10-13 10:05 ?761次閱讀
    分布式光伏環(huán)境監(jiān)測(cè)站的<b class='flag-5'>技術(shù)</b><b class='flag-5'>架構(gòu)</b>與應(yīng)用<b class='flag-5'>實(shí)踐</b>

    如何讓大模型生成你想要的測(cè)試用?

    應(yīng)用大模型生成測(cè)試用,常見的知識(shí)庫,測(cè)試大模型,微調(diào),RAG等技術(shù)門檻都不低,甚至很難,因此對(duì)于應(yīng)用者而言,最快的方式就是應(yīng)用好提示詞,調(diào)
    的頭像 發(fā)表于 09-26 10:01 ?1151次閱讀
    如何讓大模型<b class='flag-5'>生成</b>你想要的<b class='flag-5'>測(cè)試用</b><b class='flag-5'>例</b>?

    芯片硬件測(cè)試用

    是項(xiàng)目開始的關(guān)鍵,利用白盒和黑盒覆蓋,保證產(chǎn)品質(zhì)量。根據(jù)芯片功能,目標(biāo)市場(chǎng),進(jìn)行測(cè)試立項(xiàng):依據(jù)BRD/MRD/PRD;計(jì)劃:測(cè)試需求分析、人力資源時(shí)間線;測(cè)試用
    的頭像 發(fā)表于 09-05 10:04 ?1223次閱讀
    芯片硬件<b class='flag-5'>測(cè)試用</b><b class='flag-5'>例</b>

    上海控安:基于模型的測(cè)試用生成

    在當(dāng)今復(fù)雜多變的軟件開發(fā)環(huán)境中,軟件系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜度不斷攀升,傳統(tǒng)測(cè)試方法面臨著諸多挑戰(zhàn)。如何高效、準(zhǔn)確地生成測(cè)試用,以確保軟件系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性,成為軟件
    的頭像 發(fā)表于 08-28 14:30 ?1096次閱讀
    上??匕玻夯谀P偷?b class='flag-5'>測(cè)試用</b><b class='flag-5'>例</b><b class='flag-5'>生成</b>

    HarmonyOSAI編程單元測(cè)試用

    根據(jù)選中的ArkTS方法名稱,CodeGenie支持自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)單元測(cè)試用,提升測(cè)試覆蓋率。 在ArkTS文檔中,光標(biāo)放置于方法名稱上或框選完整的待
    發(fā)表于 08-27 14:33

    生成式 AI 重塑自動(dòng)駕駛仿真:4D 場(chǎng)景生成技術(shù)的突破與實(shí)踐

    生成式AI驅(qū)動(dòng)的4D場(chǎng)景技術(shù)正解決傳統(tǒng)方法效率低、覆蓋不足等痛點(diǎn),如何通過NeRF、3D高斯?jié)姙R等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高保真動(dòng)態(tài)建模?高效生成極端天氣等長(zhǎng)尾場(chǎng)景?本文為您系統(tǒng)梳理AI驅(qū)動(dòng)的4D場(chǎng)景
    的頭像 發(fā)表于 08-06 11:20 ?5405次閱讀
    <b class='flag-5'>生成</b>式 AI 重塑自動(dòng)駕駛仿真:4D 場(chǎng)景<b class='flag-5'>生成</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>的突破與<b class='flag-5'>實(shí)踐</b>

    AI生成測(cè)試用真的靠譜嗎?

    軟件測(cè)試正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的技術(shù)革命。AI,尤其是以GPT、通義千問、文心一言、Claude等為代表的大語言模型(LLM),開始廣泛介入測(cè)試流程:從需求分析、測(cè)試用
    的頭像 發(fā)表于 08-01 10:02 ?1927次閱讀
    AI<b class='flag-5'>生成</b>的<b class='flag-5'>測(cè)試用</b><b class='flag-5'>例</b>真的靠譜嗎?

    【評(píng)測(cè)試用】合眾HZ-T536開發(fā)板免費(fèi)試用體驗(yàn)

    【評(píng)測(cè)試用】合眾HZ-T536開發(fā)板免費(fèi)試用體驗(yàn)
    的頭像 發(fā)表于 05-27 08:05 ?1252次閱讀
    【評(píng)<b class='flag-5'>測(cè)試用</b>】合眾HZ-T536開發(fā)板免費(fèi)<b class='flag-5'>試用</b>體驗(yàn)

    新能源車軟件單元測(cè)試深度解析:自動(dòng)駕駛系統(tǒng)視角

    的系統(tǒng)工程(MBSE)通過SysML模型自動(dòng)生成測(cè)試用。例如,Polarsys Capella工具可將系統(tǒng)架構(gòu)圖中的狀態(tài)機(jī)直接轉(zhuǎn)換為單元測(cè)試
    發(fā)表于 05-12 15:59
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