銀行測試探索丨信貸長鏈路業務測試數據快速構造方法，了解一下

一、引言

隨著銀行數字化轉型的不斷深入，對信貸領域的測試工作提出了更高的標準和要求，如何在高效完成測試任務的同時確保測試質量就成了一個亟待解決的難題。有實踐研究表明，在具體測試過程中往往大量的時間精力都是耗費在測試數據準備工作上面，能否盡量減少這部分耗費，將更多的時間精力專注于業務邏輯等方面更好地去提升測試質量？本文基于此進行了探索，提出了一種長鏈路業務測試數據快速構造方法，并將該方法應用于信貸領域多個場景，取得了良好成效。

二、背景與挑戰

當前信貸領域長鏈路業務測試主要有三方面特點：一是業務鏈路長，隨著信貸業務不斷迭代，業務場景一般涉及多個業務模塊，整體業務流程長；二是信貸業務復雜度高，業務形態的不同會有不同的觸發方式，業務邏輯的不同也會產生不同的組合方式；三是信貸業務依賴性強，業務前后環節間的依賴性強，后一環節的輸入是前一環節的輸出。

一般來講，測試數據準備有“造”數和“找”數兩種方式。“造”數主要是通過某種方式模擬實際業務的運行邏輯生成測試數據，一種方法是通過GUI構造測試數據，這是最常見、最可靠的方式，直接通過客戶端或界面完成數據構造，缺點是成本高、效率低；另一種方法是通過數據庫構造數據，缺點是直接修改數據庫容易產生臟數據，全量導入數據有評估和操作成本。“找”數是通過某種方式去查找已經存在的測試數據，一種方法是通過數據庫去查找可用數據，缺點是數據共用導致數據屬性頻繁變化，會相互影響；另一種方法是通過找項目組或者是相關系統的對應開發人員配合提供，缺點是需要熟悉各自模塊，溝通成本高。這兩種方式無疑都能夠滿足基本測試數據準備需要，但往往都伴隨著“造”數難和“找”數難的問題，而對于信貸業務來說，其長鏈路的特點使得“造”數更難和“找”數更難，如何快速構造測試數據就成為了影響測試進度及質效的關鍵。

三、方法探索

在對當前信貸長鏈路業務測試數據準備過程中的相關現狀進行分析梳理并總結歸納后，我們發現主要有以下特點：

信貸長鏈路數據準備一般涉及范圍廣，完成一次流程往往要跨多個系統或者是模塊，對上下游系統間的合作需要高度的默契；

數據準備需要熟悉業務流程、熟悉業務接口和實現邏輯，對數據準備人員較高要求；

大部分情況下數據構造流程伴隨著業務狀態的變化，數據狀態是不可逆的，只能按需不斷構造新的數據；

鏈路越長整體成本越高；

數據間依賴性強，往往需要做數據的串聯，例如下一個請求的入參需要上一個請求的返回值；

找誰造數、造什么樣的數，時間往往都消耗在溝通上。

基于以上痛點和難點，并結合對測試數據實際準備過程中相關問題的探索和研究形成了長鏈路業務測試數據快速構造方法論，主要包括場景梳理、功能編排、數據構造、結果反饋以及維護保鮮等幾部分，總體流程如下圖所示：

1、場景梳理

場景梳理主要是指在熟悉長鏈路業務流程、接口和實現邏輯的基礎上，按照待造數長鏈路業務場景流程梳理出涉及到哪些模塊、功能、對應接口以及實現邏輯，大致如下圖所示：

場景梳理的方法總結起來有三種：一是與對應開發人員溝通確認；二是將整個場景涉及到功能、接口等信息記錄下來再進行篩選，例如Jmeter錄制、抓包等；三是通過F12從前臺界面逐一分析每個功能涉及到的接口相關信息。在實際操作過程中，一般需要結合三種方法使用會起到較好的作用。

2、功能編排

功能編排是將無序的功能編排成有序的場景，主要采用了JSONPath技術來進行處理。其優點是：語法靈活簡單、使用簡便、無需一層一層往下找，特別是對于比較復雜的JSON結構數據效果更加明顯，在各種主流的編程語言中均有對應的庫支持。其語法大致介紹如下：

簡單來講，功能編排的核心主要是通過JSONpath語法完成參數動態替換，如下圖所示：

3、數據構造及結果反饋

數據構造主要包括明確輸入、輸出格式等信息，并按照完成組合好的場景完成數據構造，而結果反饋是將構造完成的數據按照格式反饋給用戶。

4、維護保鮮機制

維護保鮮機制是為了解決在首次建立長鏈路業務數據構造流程后，中間由于某些原因導致長鏈路場景發生了變化（例如功能和接口有改變）而數據構造失效不可用，在通過維護保鮮后能夠及時響應變化，以確保數據構造能夠隨時可用。在檢查反饋數據結果是否符合預期后，如不符合則進入維護保鮮環節及時進行處置，待處置成功后繼續循環構造流程。處置措施一般包括以下三方面：

1.若判斷是場景發生變化，需重新評估；

2.若判斷是場景中功能發生變化，需定位到具體功能，重新梳理更新場景；

3.其他問題：例如環境不可用等，需進一步排查解決。

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