软件回归测试：增强回归策略和零缺陷

零缺陷

“零缺陷”一词是 QA/QC 概念，旨在减少和最小化流程中的错误和问题数量，并第一次就把事情做好。主要思想是防止错误发生，而不是在错误发生后纠正它们。这一概念由 Philip Crosby 于 1979 年在其著作《质量是免费的》中首次提出。

零缺陷的重点不在于追求完美，而在于制定实施机制的标准，以始终如一地满足这些标准。零缺陷不是一个具有明确步骤的特定流程，而是一种需要整个团队/公司都接受的思维方式或开发/技术文化。它涉及持续改进流程、认识到质量问题的高成本，以及积极主动地识别和修复应用程序和开发流程中的错误。

在实际项目中，实现零缺陷的概念仍然只是一种理想，而不是现实。相反，重点转向尽量减少对业务/用户/系统有影响的缺陷，尤其是那些足以破坏应用程序功能的缺陷。这种方法强调了从项目一开始就优先考虑质量的重要性，以减少后续代价高昂的错误。

回归测试

1. 成本——尽早发现和修复缺陷可以避免对生产造成业务影响，从而节省成本。
2. 测试周期- 回归测试的自动化减少了时间和资源，提供了产品质量的快速指标。
3. 需求——回归测试可能会发现遗漏的需求，确保更广泛的软件覆盖范围。
4. UX——高质量的软件可提高客户满意度。
5. 风险- 随着时间的推移，您将确信软件的遗留部分中不会出现任何偶然的错误。

范围

1. 对测试用例（清单中的测试）进行优先排序，以在不牺牲质量的情况下优化测试资源和时间。
2. 优先考虑高风险功能，以便尽早发现和修复关键/主要缺陷。
3. 测试直接受近期变更影响的特定代码，而不是整个应用程序。仅进行必要的测试/类型的测试。
4. 在需要时更新回归测试套件/案例/清单。
5. 验证特定问题的修复 - 不要用回归测试代替。
6. 每次重大更改、代码重构或技术堆栈更新后，重新测试整个应用程序。

什么时候

1. 修补应用程序当前版本的缺陷后。
2. 由于需求改变而更改功能之后。
3. 向应用程序添加新特性或功能后。
4. 更改应用程序和基础结构的配置后。
5. 根据性能和安全测试问题进行修复/更改后。
6. 更改使用的软件/库/框架版本或硬件后。

有效的回归测试

1. 分析业务需求、软件架构、代码、环境和测试范围的变化。
2. 规划如何、何时以及持续多长时间进行回归测试，规划迭代和后果，并准备最佳情况和最坏情况。
3. 在可能且需要时自动化测试用例，以加快测试速度，并提高成本效益。
4. 指定何时以及为何开始和结束回归测试。
5. 准备测试环境和测试数据集，执行测试用例，记录错误，并反复重新测试错误修复。
6. 向利益相关者、开发人员和 QA 团队传达回归测试结果和结论。
7. 审查并分析方法和流程的有效性，并确定未来测试迭代的改进领域。

增强回归策略

CI/CD 集成

每次构建/提交/暂存部署时自动触发的自动测试/脚本可确保更改/修复得到测试和验证。这种集成带来了持续改进和快速结果的文化 - 团队可以在 SDLC 早期检测和解决问题/错误。它有助于以更快的速度交付高质量的软件，引入敏捷方法流程。

测试数据

确保提供多样化/真实的测试数据集可提高测试覆盖率和应用功能的验证率。使用数据生成工具（定制或自写）或混淆的产品（真实用户）数据进行测试可以改善有效测试场景的创建。使用数据屏蔽/混淆可在测试期间保护敏感信息，确保遵守数据保护和安全政策。

探索性测试

将回归测试与探索性测试相结合或替代回归测试可能会提高测试覆盖率并发现异常的回归缺陷。QA 工程师可以利用他们的领域知识和直觉来探索应用程序，以找到回归（自动测试）测试中可能遗漏的“隐藏”问题/错误。这种敏捷的组合方法可帮助团队找到标准回归测试可能容易遗漏的复杂棘手问题和极端情况。

性能和安全测试

将性能和安全测试与功能回归测试相结合对于不遗漏应用程序性能和安全问题非常重要。这些是应用程序性能和安全测试的标准，但它们作为回归测试执行，以防发生重大更改并且应用程序性能可能受到影响或系统中可能引入新的漏洞。

跨浏览器测试

使用跨浏览器（跨平台/设备）测试允许 QA 工程师验证不同浏览器、版本、操作系统、设备（硬件）和屏幕分辨率下的应用功能和布局。了解合理的范围并仅执行必要的测试非常重要，因为这种类型的测试可能很耗时，但使用 BrowserStack 或您自己的设备农场 + 自动化等平台可能会更快。但是，它比 API 回归或功能回归测试等需要更多资源，因此请谨慎并根据所做的更改和已证实的风险优化范围。

左移

识别潜在的回归风险，并在功能实现/代码更改的早期阶段规划回归测试活动。这种早期参与可以促进开发和 QA 团队之间的协作，最大限度地减少返工、错误修复、测试迭代次数、额外的回归测试，并加快上市时间。

其他值得注意的方法

回归测试的混沌工程

它来自分布式系统领域；它涉及故意将受控的混沌引入系统以发现弱点和故障。传统上，它用于弹性测试，但混沌工程可以用于回归测试。

在回归测试中，混沌工程使软件处于与生产环境类似的不可预测的不同条件/数据集中。通过故意破坏/更改某些组件（例如网络连接、依赖项或基础设施），测试人员/开发人员可以看到应用程序如何响应意外输入。

将混沌工程集成到回归测试过程中，提供了额外的方法来识别和修复潜在的回归风险/错误，以免它们影响最终用户或后期的测试过程。

回归测试分析的变异测试

变异测试是一种对源代码进行小幅更改以模拟潜在错误的技术。通过评估检查表/测试用例检测这些更改/错误的效果，QA 工程师可以评估其回归测试的有效性。这种方法提供有关测试套件有效性的信息，并显示需要进行额外更改的案例/区域。

自动代码分析

使用机器学习算法来识别回归缺陷的根本原因的工具可能对回归测试策略非常有用。通过分析代码更改、测试结果和系统日志，这些工具可以提出回归的来源。这种方法可以加快错误预防和解决速度，减少调查时间，提高整体生产力和上市时间。基于人工智能的工具/算法还可以分析代码更改和测试结果（统计数据），以确定最相关的测试以执行。