说一句不要脸的吧,我见过当中的,可能是我自己。

最牛逼的测试工程师,可以在研发设计评审时发现潜在的bug,提出风险点,而不是等研发已经把代码写好了,部署完了,再用测试的方式去发现这个bug。举两个真实例子。

我们为上层业务提供算法算子,算子本身可能有版本;算子则是在下层算子平台部署运行的。

原本我们对上层各业务的算子运行资源,是不隔离的;现在要做一定的隔离,避免某一个业务的突发用量把其他人的资源用光。

研发的设计稍微有些偷懒,他想要用原本算子平台的版本号能力,例如算子版本1,有5个业务在用,就实用算子平台的版本号,占位1到5。如果算子升级版本到2,就去算子平台占用6到10。

那么这里有什么问题呢?

我当时就指出,对一个业务来说,想要升级到新版本的算子,首先要等目前流量结束,才能全面使用新版本;想要一次性升级所有业务的算子版本到新版本,肯定不可能。

所以必然会出现,你已经提供新版本算子,占位了6-10,但新版算子还不能算是成熟的,老版本算子还是主力的情况。此时如果,一个新的业务线出现,来用老版本算子,怎么办呢?

逻辑上要占用6号位,但是6号位已经被新版本占用了,那这里必然就是个bug。

第二个例子是个早期的中心化缓存模块。

原理上来说,中心化缓存是用redis实现的,但当时redis还没有很多高级功能,很多都是自己实现的。

当时的设计是,中心redis对缓存维护过期时间,接受外部其他集群的使用(读写)。

此时我们遇到一个问题,就是写缓存操作可能因为网络问题而失败。于是研发设计了一个机制,就是在本地写失败之后,存入本地暂存区,等服务重启再次尝试写入,或者间隔一段时间异步写入(这里没法做同步写入,是因为那个业务线程不能等你的缓存写入成功,网络失败的情况下,重试写入是阻塞性的)。

看起来很美好,但实际上问题很大,因为你过了几个小时之后的异步写入,对同一个key来说可能是旧数据,等于是你可能用旧数据覆盖新数据。所以我们必须要维护一个版本号的概念,低版本号的写入无法覆盖高版本号,才能保障一致性。

除此之外,牛逼的测试会进行一定的自我排查,以及让bug复现路径更具备可排查性。

例如,当发现页面报错时,我们可以先看网络请求中哪个接口有问题。我可以先从日志当中排查出这可能是哪里的问题。

举个真实的例子,最近一次,忽然发现某个存储空间无法上传图片了,这是个p0的问题。但是我关注到其他空间没有这个问题,所以此时我们要提供这个空间与其他空间的差异。

对比发现,这个空间其实是本周内新建的。所以,bug应该是本周以内的代码引起的,影响的是新建的空间。(后续排查发现,是下游新建逻辑改动了)

最牛逼的测试工程师可能还包括其他素质。但是绝对不包括:

自动化测试搞了半天,但是业务测的稀烂

框架和技术工具使用得天花乱坠,但是漏测率居高不下

说自己技术很强,但是研发技术评审从来不去,去了也提不出问题和看法

忙于写代码,但是流水线上测试环节的失败从来不去看,搞得研发不信任你,每次看到测试失败只想点跳过

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