測試篇-App測試綜述

App 技術架構#

一個典型的 App 技術架構分為 客戶端（Client） 和 服務端（Server） 兩部分，通過 網絡通信 實現數據交互。以下是分層架構示意圖：

UI 層（View）
- 負責界面渲染和用戶交互。
- 技術實現：
  - Android：XML 佈局 + Jetpack Compose（聲明式 UI）。
  - iOS：Storyboard/SwiftUI。
  - 跨平台：Flutter（Dart）、React Native（JavaScript）。
業務邏輯層（ViewModel/Presenter）
- 處理業務邏輯、數據轉換和狀態管理。
- 技術實現：
  - Android：ViewModel + LiveData。
  - iOS：Combine 框架（Swift）。
  - 跨平台：Bloc 模式（Flutter）、Redux（React Native）。
網絡層（Repository/DataSource）
- 封裝 API 請求、緩存策略和錯誤處理。
- 技術實現：
  - Android：Retrofit + OkHttp。
  - iOS：Alamofire（Swift）或 URLSession。
  - 跨平台：Dio（Flutter）、Axios（React Native）。
本地存儲層（Local Storage）
- 管理本地數據持久化。
- 技術實現：
  - SQLite：Room（Android）、Core Data（iOS）。
  - 鍵值存儲：SharedPreferences（Android）、UserDefaults（iOS）。
  - 文件存儲：File System API。

平台	開發語言	主流框架 / 工具
Android 原生	Kotlin/Java	Jetpack、Retrofit、Glide、Room
iOS 原生	Swift/Obj-C	SwiftUI/UIKit、Alamofire、Core Data
跨平台	Dart/JS	Flutter、React Native、Ionic

API 網關層（API Gateway）
- 統一入口，處理路由、鑑權、限流和日誌。
- 技術實現：Nginx、Kong、Spring Cloud Gateway。
業務邏輯層（Application Layer）
- 實現核心業務邏輯（如訂單處理、用戶管理）。
- 技術實現：
  - Java：Spring Boot、Micronaut。
  - Python：Django、FastAPI。
  - Node.js：Express、NestJS。
  - Go：Gin、Echo。
數據存儲層（Data Storage）
- 持久化數據存儲與查詢。
- 技術實現：
  - 關係型數據庫：MySQL、PostgreSQL。
  - 非關係型數據庫：MongoDB、Redis（緩存）。
  - 大數據存儲：HBase、Elasticsearch（搜索）。
消息隊列與異步處理
- 解耦高並發任務（如郵件發送、訂單異步處理）。
- 技術實現：Kafka、RabbitMQ、Celery（Python）。
微服務與容器化（可選）
- 複雜系統拆分為獨立服務，提升擴展性。
- 技術實現：Docker、Kubernetes、gRPC。

類型	技術選型
開發語言	Java、Python、Node.js、Go、C#
數據庫	MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis
雲服務	AWS、阿里雲、Firebase（Serverless）
監控與運維	Prometheus（監控）、Grafana（可視化）

客戶端發起請求
- 用戶輸入賬號密碼，客戶端通過 HTTPS 發送登錄請求（POST /api/login）。
- 數據格式：JSON（如 {"username": "user1", "password": "***"}）。
服務端處理請求
- API 網關驗證請求合法性（如 IP 白名單、頻率限制）。
- 業務邏輯層校驗賬號密碼，生成 Token（JWT）。
- 數據庫查詢用戶信息（MySQL SELECT * FROM users WHERE username = ?）。
服務端返回響應
- 成功：返回 200 OK + Token 及用戶數據。
- 失敗：返回 401 Unauthorized + 錯誤碼。
客戶端處理響應
- 解析響應數據，存儲 Token 至本地（SharedPreferences/Keychain）。
- 跳轉至首頁，更新 UI 狀態。

需求分析階段
- 明確測試目標：理解功能需求、用戶場景和非功能性需求（如性能、安全）。
- 編寫測試需求文檔：確定測試範圍、優先級和驗收標準。
測試計劃階段
- 制定測試策略：確定測試類型（功能、性能、兼容性等）、資源分配和時間表。
- 風險評估：識別潛在風險（如設備碎片化、網絡環境差異）並制定應對方案。
測試用例設計
- 根據需求編寫測試用例，覆蓋正向、逆向場景和邊界條件。
- 使用等價類劃分、邊界值分析、場景法等設計方法。
測試環境搭建
- 準備硬件設備（真機、模擬器）、網絡環境、測試數據和工具鏈。
測試執行
- 按優先級執行測試用例，記錄測試結果和缺陷。
- 分階段進行：冒煙測試 → 功能測試 → 回歸測試 → 驗收測試。
缺陷管理
- 使用工具（如 JIRA、Bugzilla）跟蹤缺陷生命周期（提交→修復→驗證→關閉）。
- 分析缺陷分佈，優化測試重點。
測試報告與總結
- 輸出測試報告：覆蓋率、缺陷統計、風險分析和改進建議。
- 复盤測試過程，優化後續測試策略。

黑盒測試
- 關注輸入輸出，不涉及內部代碼邏輯。
- 典型方法：功能測試、用戶體驗測試、安裝卸載測試。
白盒測試
- 基於代碼邏輯設計用例，覆蓋分支、路徑和條件。
- 常用技術：代碼覆蓋率分析（如 JaCoCo）、靜態代碼檢查（如 SonarQube）。
灰盒測試
- 結合黑盒與白盒，通過接口或日誌分析定位問題。
專項測試類型
- 功能測試：驗證核心功能（如登錄、支付）是否符合需求。
- 性能測試：響應時間、內存 / CPU 佔用、啟動速度（工具：GT、PerfDog）。
- 兼容性測試：覆蓋不同設備、OS 版本、屏幕分辨率、網絡環境（工具：Firebase Test Lab）。
- 安全測試：數據加密、權限管理、漏洞掃描（工具：OWASP ZAP、Burp Suite）。
- 用戶體驗測試：界面易用性、交互流暢度、多語言支持。
- 安裝卸載測試：安裝包大小、升級覆蓋、殘留文件清理。
- 接口測試：驗證 API 調用和數據傳輸（工具：Postman、Charles）。
- 回歸測試：自動化腳本覆蓋主流程，確保新版本無回退問題。

自動化測試
- UI 自動化：Appium（跨平台）、Espresso（Android）、XCUITest（iOS）。
- 接口自動化：RestAssured、Python Requests。
- 性能自動化：JMeter、LoadRunner。
雲測試平台
- 使用 AWS Device Farm、Sauce Labs 等平台實現多設備並行測試。
Monkey 測試
- 通過隨機事件（點擊、滑動）檢測崩潰和 ANR（工具：Android ADB Monkey）。
A/B 測試
- 對比不同版本的用戶行為數據，優化功能設計（工具：Firebase A/B Testing）。
代碼靜態分析
- 使用 Lint 工具檢測代碼規範、內存泄漏和潛在崩潰。
網絡模擬工具
- 模擬弱網、延遲、丟包（工具：Network Link Conditioner、Charles Proxy）。

硬件環境
- 真機覆蓋主流品牌（如 iPhone、華為、三星）和不同配置（CPU、內存）。
- 模擬器 / 虛擬機：Android Studio 模擬器、iOS Simulator。
軟件環境
- 操作系統：Android（不同版本及定制 ROM）、iOS（最新及舊版本）。
- 第三方依賴：SDK 版本（如 Google Play Services）、數據庫兼容性。
網絡環境
- 測試不同網絡類型（Wi-Fi、4G/5G）、弱網（2G / 高延遲）及離線場景。
數據環境
- 準備測試數據：正常數據、異常數據（如超長文本、特殊字符）。
- 數據隔離：避免測試數據污染生產環境。
持續集成（CI）環境
- 集成 Jenkins、GitLab CI 等工具，實現自動化構建→測試→報告流程。
安全測試環境
- 搭建沙盒環境，模擬中間人攻擊、數據篡改等安全威脅。