73 软件质量管理：单元测试、持续构建与发布 你好，我是七牛云许式伟。

上一讲 “[72 发布单元与版本管理](https://time.geekbang.org/column/article/187641)” 我们聊了版本管理中，只读思想给软件工程带来的确定性价值，它在软件工程质量管理中也是很核心的一点。

软件质量管理

今天我们聊聊软件工程中，我们在质量管理上其他方面的一些思考。事实上，软件质量管理横跨了整个软件工程完整的生命周期。

软件工程与传统工程非常不同。它快速变化，充满不确定性。不仅如此，一个软件工程往往是生命周期以数年甚至数十年计的工程。对于传统工程，我们往往把一个工程同时也称之为项目，项目工程。但软件工程不同，虽然我们平常也有项目的概念，但软件工程并不是一个项目，而是无数个项目。每个项目只是软件工程中的一个里程碑（Milestone）。

这些都决定了软件工程质量管理的思想与传统工程截然不同。在传统工程中，设计的工作往往占比极少，重复性的工作占据其生命周期的绝大部分时间。所以传统工程有极大的确定性。检查清单（Check List）很可能就已经可以很好地实现其工程质量的管理。

但对于软件工程来说，设计工作在整个工程中持续发生。哪怕是非设计工作，比如编码实现，也仍然依赖个体的创造力，同样存在较强的不确定性。显然，检查清单（Check List）完全无法满足软件工程的质量管理需要。

那么，到底应该怎么管理软件工程的质量？每次谈软件工程质量保障的时候，我总会先画下面这张图：

它谈的是软件的生命周期，或者也可以理解为软件中某项功能的生命周期。我们把软件或软件的某项功能生命周期分成两个大的阶段，一个阶段是开发期，一个阶段是维护期。开发期与维护期是相对而言的，只是在表征上，开发期有更强的设计属性。维护期虽然也持续会有设计工作，但是工作量会小一个数量级以上。

为什么划分出开发期与维护期是重要的？

因为开发期的时间跨度虽然可能不长，但是它的影响太大了，基本决定了后期维护期的成本有多高。

这也意味着软件工程是需要有极强预见性的工程。我们在开发期恰如其分地多投入一分精力，后面在维护期就有十倍甚至百倍以上的回报。

设计工作的质量至关重要。但是它执行上又不太有复制性，可复制的只是设计范式和设计思维。

我们只能在这种执行的不确定性中找工程上的确定性。

如何做到？

单元测试

首先，做好自动化测试。自动化测试对软件工程的重要性是不言而喻的。如果是一项一次性的工程，我们可以基于常规的手工测试。但常规测试的缺点在于：

其一，一般常规测试是基于手工的，不具备可回归性。因此，常规测试的效率不高，一次完整的测试集跑下来可能需要几天甚至一周之久。

其二，易于缺乏效率，所以往往为了赶工会导致测试仅仅针对典型数据，测试的覆盖率往往也很低。

软件工程的生命周期往往几年甚至几十年之久，我们必然关注单次测试的效率。所以自动化测试的核心价值就在于可回归性与提高测试的覆盖率。

自动化测试与常规测试相比，风格上有很明显的不一样，它有如下重要特征。

  • 自动化、可回归性。
  • 静默（Quiet）。没有发生错误的时候，就不说话。
  • 案例执行的安全受控。某个案例执行的失败，不会影响其他案例的正常运行。

从分类来说，一般自动化测试我们分两个层次：一个是模块级的单元测试，一个是系统级的集成测试。

无论从什么角度来看，模块的单元测试都是重中之重的大事。原因是，单元测试的成本是最低的。

关于测试成本，我们可以从两个维度看。

其一，单元测试的实施成本低，最容易去做。不少高级语言比如 Go 语言甚至在语言内建的工具链上就直接支持。而集成测试虽然也有自动化的方法和支持工具，但是往往需要更高额的代价。

其二，减少问题发现的周期，进而降低问题的修复成本。单元测试将问题发现周期缩短，基本上在问题现场就发现问题，这降低了Bug的修复成本。如果问题在系统的集成测试阶段发现，那么从问题定位，到回忆当初实现这段代码时候的思路，到最终去解决掉它，必然需要多花费几倍甚至几十倍的时间。

因此，我们鼓励更严格的单元测试要求，更高的单元测试覆盖率，以尽可能把发现问题做到前头。

但仍然有不少公司在推广单元测试上遇到了不小的麻烦，推不起来。

对于这一点，我们认为首先要改变的是对推广单元测试这件事情的认知。我们不把推广单元测试看作是让大家去多做一件额外的事情，而是规范大家做单元测试的方法。

为什么这么说？因为实际上单元测试大家都会去做，很少有人会不经验证就直接交付。但是验证方式上可能有各种 “土” 方法，比如用 print，用可视化的界面做输入测试，用调试工具做单步跟踪等等。

但是这些方法代价其实一样不低，但是却不可回归，正确与否还需要人脑临时去判断。

更重要的是，这些方法最大的问题是没有办法去固化已知的 Bug，最大程度保留下来我们的测试案例。

这其实才是最核心的一个认知问题：我们应当重视我们的测试代码，它同样也是我们的开发成果，理应获得和模块的功能代码同等重要的地位，理应被保留下来。

解决了这个认知上的共识问题，自动化测试就能够被很好地推动起来。当前这方面的工具链已经非常完善，不至于会在工具上遇到太大的障碍。

持续构建，持续发布

其次，我们降低软件工程不确定性的方法是：持续构建，持续发布。

我们鼓励更小的发布。我们鼓励更短的发布周期，更高的发布频率。这能够让发布的负担降低到最低。

这种极度高频交付的机制与传统工程的质量管理机制迥异。但是它被证明是应对软件工程不确定性的最佳方式。为什么会这样？

其一，交付的功能越少，因为错误而发生回滚的代价越低，影响面越小。如果我们同时发布了数十个功能，却因为某一个功能不达标而影响整体交付，这其实是降低了软件的功能交付效率。更好的方式显然是把这个出问题的功能回滚，把其他所有功能都放行。

其二，交付频率越高，我们对交付过程的训练越频繁，过程的熟练度越高，执行效率也越高。当交付成为一个自然习惯后，我们会把交付看作功能开发的一部分，而不是以前大家对研发的理解，认为做完功能就完事，后续上不上线与我无关。我们会鼓励更多把研发的绩效与功能线上的表现关联起来，面向客户价值，而非仅仅面向功能开发。

当然这种极度高频交付的机制，意味着它对软件工程的系统化建设有更高的要求。

当然，除了日构建与发布平台外，我们也需要在其中加入各种质量管理的抓手。比如：

  • 自动化运行单元测试案例（unit test）；
  • 单元测试覆盖率检查（code coverage）；
  • 静态代码质量检查（lint）；
  • 人工的代码互审（code review）；
  • 灰度发布（gray release)；
  • A/B 测试（A/B testing）；
  • ……

结语

今天我们更加完整地探讨了软件工程的质量管理。整体来说，软件工程与传统工程在质量管理上的理念是迥异的，甚至往往是反其道而行之的。究其原因，还是因为软件工程的核心在于如何在高度的不确定性中找到确定性。

如果你对今天的内容有什么思考与解读，欢迎给我留言，我们一起讨论。下一讲我们谈谈 “开源、云服务与外包管理”。

如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。感谢你的收听，我们下期再见。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e8%ae%b8%e5%bc%8f%e4%bc%9f%e7%9a%84%e6%9e%b6%e6%9e%84%e8%af%be/73%20%e8%bd%af%e4%bb%b6%e8%b4%a8%e9%87%8f%e7%ae%a1%e7%90%86%ef%bc%9a%e5%8d%95%e5%85%83%e6%b5%8b%e8%af%95%e3%80%81%e6%8c%81%e7%bb%ad%e6%9e%84%e5%bb%ba%e4%b8%8e%e5%8f%91%e5%b8%83.md