使用MeterSphere让你的测试工作持续高效

原创
07/05 10:10
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编者注:本文为CSDN博主weixin_41974278的原创文章。

原文链接:

https://blog.csdn.net/weixin_41974278/article/details/124174009

自我介绍一下,我是某医疗行业公司的测试团队Leader,带领着一个5人测试团队。这个团队主要负责公司产品的测试工作,包括App测试、黑盒测试等,还会配合研发部门进行部分白盒测试。

由于产品迭代周期较短,导致平时上线前测试任务繁重,忙于工作后也没有什么时间静下心来好好思考。碰巧这次疫情被强制在家隔离,工作任务顿时少了很多,正好趁着这段时间静下心来好好回顾一下工作上所遇到的问题,也算“因祸得福”吧。

我们团队都是工作三年以上的准资深测试工程师,平时都会用Postman、JMeter进行接口、性能测试,自认为我们测试部门的工作效率还是不错的。我们研发部门的同学也不乏技术大牛,代码能力很强,研发效率也是很高的。从内部资源的视角来看,功能研发、功能测试、性能测试、需求评审等每个环节的效率都很高。但从业务视角来看呢?那就是另外一回事了。

在测试工作中面临的实际问题

首先,我们面临的问题是效率集中在局部,且难以持续。

站在用户的视角上看,用户都是希望能尽快实现他们的要求或者需求,解决他们最迫切需要解决的问题。但是当我们切换到这一视角时,尽管我们内部认为局部效率不错,但用户的感知是不一样的。也就是说,局部效率不一定带来高效的产品交付。

我们作为一个组织,是不是能够把各个局部的效率转化为高效的交付?其中部门间的协作、研发质量、测试质量、是否需要返工,都会导致“局部效率不等于高效交付”。当然,以前为了解决高效交付的问题,通常会在上线前,或者做项目时临时成立项目交付团队,工位也靠得很近,以此来解决交流的问题。这样确实达成了一时的高效,但这种高效是不可持续的。

第二,我们所拥有的测试“资产”是零散且陈旧的。

站在我们测试团队的角度而言,我们维护的测试用例在将来是可以重用的,并且在重用的时候不会产生质量问题。我们习惯叫这些东西为“测试资产”。

既然称作为资产,那么我们肯定希望它们是能够产生正向利息的。但在现实中,它们对我们来说往往不是资产,而是负债。我们花了很长的时间去维护,但却没有很好地持续累积资产。我们团队的测试用例都四散在各地,有的在TAPD上,有的自己用Excel去维护,经常懒得上传同步。这都是阻碍我进行持续高效测试的因素。

基于以上这两个问题,我开始使用MeterSphere一站式开源持续测试平台。之前和他们产品团队线上交流过,但一直没有好好用起来,这几天试用下来发现比较贴切我的需求,故写下这篇文章供大家共勉及参考。

使用MeterSphere的实际过程

MeterSphere开源持续测试平台(metersphere.io)主要涵盖了测试跟踪、接口测试、UI测试、性能测试、 团队协作等功能。因为兼容了JMeter作为底层平台,所以在使用上没有任何技术隔阂。话不多说,给大家讲一下我是如何使用的吧。

安装MeterSphere的过程我就不赘述了,官网上都有,如果不清楚的可以参考MeterSphere在线安装文档(
https://metersphere.io/docs/installation/online_installation/)。找一台4核8GB的Linux机器一键安装即可,特别方便。

安装完成后,输入初始用户名密码admin/metersphere,就可以正常登录了,登录界面如下图所示:

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

从上方导航框中可以看到,MeterSphere主要分为以下工作模块:

我的工作台:属于企业版功能,开源版本是没有的,申请企业版试用入口为:
https://metersphere.io/enterprise.html。

测试跟踪:包含测试用例创建与管理、用例评审、测试计划跟踪与缺陷管理。这个模块可以让用户创建/导入功能用例,包含评审功能。这样就可以打通测试、研发、产品经理及项目经理的部门墙,让多方人员共同参与,在前期就可以杜绝不合理的需求。评审完的用例可以整理成一个测试计划进行执行,测试计划包含功能用例、接口和性能测试用例。测试计划也可以通过定时执行及Jenkins触发的方式执行,也可以在测试中建立Bug与用例的对应关系,这样就很好地把当前的测试资产给串联起来了。

接口测试:这个模块最让我惊喜的就是建立起了API与Case的关系,大大缓解了我们测试资产堆积的窘境。把所有的测试用例资产以API与Case的关系进行层级关联,点击API之后,自然就可以看到所对应的Case。另外,这个模块还包括接口测试及场景化测试的执行,做到了管理及执行一体化。

性能测试:MeterSphere底座用的是JMeter,用户可将接口测试一键转化成性能测试,当然你上传自己的JMX及CSV文件也可以创建性能测试,并且可以自动生成报告。

报表统计:展现项目用例趋势及用例状态统计。

项目设置:展现当前项目中的信息及所用到的文件,从而方便调用。

系统设置:包含用户及工作空间管理,也可以配置消息与钉钉、企业微信打通,还支持配置外部需求,对接Bug平台,例如TAPD、JIRA、禅道等。

■ 创建功能用例

进入“测试跟踪”模块,进入“功能用例”可以导入及创建测试用例。根据提示填写基本信息、步骤详情,也可以编辑与其他功能用例的依赖关系,关联与其他接口、性能测试的对应关系,还可以上传附件等。

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

■ 用例评审

之后就进入功能评审阶段了。这个也是我很喜欢的一个功能,让研发、测试甚至甲方爸爸都可以共同参与到项目评审阶段。每个人都可以留下评论,在评审阶段就消除了不合理的需求,减少了后续返工的可能。这样就能有效解决我前面提到的“局部高效不等于业务高效”的问题。

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

用例评审完成后,评审通过的用例就可以认为这个用例是可以执行的了。接下来就可以进行测试计划了。这个流程是比较契合整理逻辑的。

另外,“接口测试”模块展现了API与Case的层级关系,这个功能真的帮了我的大忙。

我拿/userlogin这样的一个接口给大家解释一下。显而易见,这是个用户登录的POST方式的接口,我们输入{username:$username,Password:$Password}的data组测试,测试通过之后API层级的就结束了。

但熟悉测试的小伙伴肯定知道,更大的工作量在于后续的不同情况的Case级别测试。就比如还是拿刚刚的/userlogin接口举例,我们使用正确的用户名、密码测试成功后测试就结束了吗?显然没有,我们还要尝试错误的用户名密码登录,是否能正常返回错误信息,空密码登录是否会提示“Please enter password”。如果只允许密钥登录的时候,输入正确的密码登录是否会生效等。

可以说就简简单单的一个用户登录API,就会衍生出几十种方法,久而久之这种Case的堆积就会耗费很多人力去管理。你说不管理吧,以后要用到难道还要重新写吗?你说管理吧,高昂的管理成本谁去承受呢?

MeterSphere就很好地解决了这个问题。它把API与Case变成了父子层级的关系,首先我们通过Swagger UI导入MeterSphere的API,找到/userlogin接口,可以看到API与Case两个维度。

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

点击进去之后我们创建两个Case,分别表示“输入正确的用户名密码,是否正常显示登录成功”以及“错误的用户名密码是否正常显示登录失败”。可以看到正确的用户名密码,Case是执行成功的,输入错误的用户名密码,预期返回错误的Reponse Code,也是显示执行通过的。

■ 正确的用密Case

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■ 错误的用密Case

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也可设置断言规则,指定此Case预期输出的Response Code值就是500,这样即使执行失败,但在Case执行层面也是判定为成功的。

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■ /userlogin对应的Case

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这样我们从以前的API和Case并行的层级变成了如今API和Case一对多的关系,简便了我们对用例的管理,增强了复用性。并且,MeterSphere平台化的特点让我们所有用户的测试资产都可以统一、持久化地保留,达到我前面所说的“测试持续高效”的理念。

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

MeterSphere也支持接口用例的场景化编排。当经过了API和Case两层的测试之后的接口,即可认为连通性没问题,并且可以在不同极限情况下都能返回预期值。我们就可以去测试接口之间的联调及传参的场景了。

使用MeterSphere让你的测试工作持续高效
 

另外,比较让我惊喜的就是MeterSphere的接口测试可以一键转换为性能测试。这样就不用再每次从Postman测试完之后,把脚本、接口信息等再复制一份到性能测试工具中,不用再考虑两个工具之间脚本函数兼容性的问题了,大大减少了学习成本及上手难度。

■ 接口测试转化为性能测试

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■ 自动生成JMX文件

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总结

本次试用下来,我认为MeterSphere是一个很适合中大规模团队的测试平台工具。它可以很好地将测试资产进行层级管理,涵盖了性能测试、接口测试、功能测试的基础测试能力及用例管理。并且,基于MeterSphere本身平台化的能力,可以将用户数据用工作空间、项目维度进行分类,保证了数据的共享和隔离。

不过,MeterSphere项目目前开箱即用的协议不多,只支持常见的HTTP、TCP、Dubbo及SQL形式,性能报告也比较简单,没有包含JMeter的高级配置图表。期待未来MeterSphere的产品团队能在这些地方进行优化。

 
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