01-美团优选智能质量方案探索-王昭

核心观点与关键数据

微服务架构对质量的挑战

• 微服务架构下，系统存在复杂且动态变化的关联依赖关系（服务、接口、数据库、消息队列等），难以准确评估变更影响范围。
• 服务间大量通讯需求（消息和RPC调用）存在隐藏契约导致的质量隐患。
• 接口数量爆炸，自动化测试用例覆盖量大但维护成本高，效果难以评估。

智能化质量体系思考

• 目标：基于微服务架构的业务系统，收集各类数据，赋能自动化测试，提升质量和效率，从大数据中提取系统运行规律。
• 流程：数据收集 -> 自动化和专项测试 -> 数据挖掘 -> 规律提取。

智能化解决方案探索

用例推荐

• 背景：现有自动化测试覆盖500+核心服务，1w+接口，代码覆盖率50%+，但场景覆盖率不足。
• 方法：通过日志、消息队列、流量录制等技术，结合机器学习算法（特征聚类、关联挖掘），推荐测试用例。
• 效果：推荐用例总数4w+，覆盖90%+场景，应用于性能测试、diff测试等方向。
• 关键技术：大规模特征工程、机器学习任务调度、校验条件有效性验证。

质量策略推荐

• 背景：测试同学面临测试范围梳理和设计难题。
• 方法：利用日志、代码平台、图数据库等技术，进行链路聚类、相似度计算、知识图谱构建。
• 效果：变更接口平均测试覆盖率从29%提升至51%，效率提升90%以上。
• 关键技术：配置链路追踪、发布平台、计算平台、序列挖掘。

协议变更检测

• 背景：上游服务请求不可预期导致雪崩（如某广告引擎案例）。
• 方法：监控接口参数、消息、缓存数据变化，通过聚类算法和时序分析判断字段变化。
• 效果：准实时监测字段取值集合、分布变化。
• 关键技术：数据探查、报警策略、流量预测。

自动化用例失败问题排查

• 方法：结合GPT等技术进行智能分析。

下一步改进方向

• 持续优化用例推荐算法，提升场景覆盖率。
• 扩展质量策略推荐至更多业务场景。
• 结合GPT等技术提升问题排查效率。