测试开发需要哪些技能

不论是自动化测试还是功能测试,其最终的目的就是为了系统质量保驾护航。所以,所需要的技能也都是为了能够提前发现、事中监测、事后快速解决。

事前发现

任何系统在未上线发版之前,需要经过详细的测试阶段。在这个阶段里面,我们需要对系统的功能、性能进行反复测试。除了要实现产品提出的一系列功能,还需要保障这些功能的使用过程中,不会出现一些兼容性错误。要站在用户的视角去看待,例如,微信可以发消息这个功能,除了要验证文字可以正常发送,也需要验证图片是否可以正常发送,文字和图片一起发送可以吗?除了要发现产品PRD中明确写出的功能点,还要站在用户的视角去看,这么设计是否合理。如:PRD里面写明,要有删除功能,作为测试,要进一步明确这是物理删除(删除数据库数据),还是逻辑删除(页面删除,数据库数据不删除)。这也是是作为测试最重要的一点,能够在设计阶段,预想到可能出现的问题点,并给出自己的意见,从而提高在产研团队中的印象和地位。

事中监测

不是说一个系统上线了,我们测试的工作就完成啦。在日常的工作中,我们还需要对日常的流量进行监测管理。如,对上下游服务的调用监测,是否调用失败量大量激增;服务调用之间是否大量出现错误日志;接口调用成功率失败率是否有大幅度变化。。。这些工作不仅仅是开发应该关注的,我们作为测试也应该学会观测监控,在一些排查阶段说出自己的理解和建议,也是一个很大的加分项。

事后解决

当线上出现问题时,测试要能够协助研发一起快速复现问题,第一原则是先止血,减少损失。先通过快速回滚,或者紧急上线代码修复问题,在止损后,再开始排查是什么原因导致的问题,有没有方法可以避免此次问题,做事故复盘。是否可以通过优化流程,增加监控,提高自动化覆盖等一系列手段,使得问题前置暴露出来。避免再线上出现问题。
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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