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去哪儿网自动化测试系统 TARS 的设计迭代方案-崔宇
信息技术
2022-11-02
ArchSummit北京2022|全球架构师峰会
芥末豆
去哪儿网UI自动化系统TARS的设计演进方案
UI自动化测试的技术现状
技术基础:点击元素识别、模拟操作
常用框架:Appium、WDA、UI Automator、Espresso、Selendroid、Selenium
元素识别方式:图像/AI识别
识别技术发展:从HTML/CSS选择器到图像识别,再到AI识别(如
login_page.input_name(user_name)
)
TARS实现及演进方案
整体演进方案
阶段一:case录制、任务构建设备调度、手动编写
阶段二:引入Jenkins、TARS云测平台、单机分布式集群
UI自动化框架选型
框架选择:WDA(Android)、Android Web、iOS
基于POM的case设计
手动编写流程:
使用线上数据工具获取场景参数(如北京-上海、8月19日、CA4220)
通过数据工具选择出发城市、到达城市、日期,点击搜索
判断页面有航班信息,封装页面行为方法执行case
手动编写的问题及分析
问题:标签手动维护、脚本手动编写、数据手动生成、断言手动编写
自动录制case原理
原理:运行时数据+程序代码操作行为回放
元素标签自动添加:
通过编译阶段自动注入,避免人为影响
使用diff方式自动匹配新旧标签关联(如
View改版前
到
View改版后
)
录制脚本生成:
交互组件代理组件交互事件记录行为埋点
编译环节为交互组件添加行为事件埋点
数据现场保留及回放
开启录制:存储网络请求/返回数据,导出文件
开启回放:mock网络返回数据,导入文件(使用JSON MOCK工具)
自动生成断言
手动模式:基于路径识别(如首页->商品列表->购买->确认订单)
AI智能识别:通过模式识别组件内容,返回结构化信息准确定位断言
手动录制与自动录制对比
手动录制:适用于端到端测试(后端发布、重要业务)
自动录制:适用于前端发布测试(稳定业务、日常迭代)
设备调度管理
旧模型:Jenkins+自动化脚本,单机模式
新模型:TARS云测平台,分布式集群
成果收益
指标介绍
覆盖度:设备覆盖度和业务覆盖度
拦截跳过率:发布时跳过自动化测试的比例
准确率:排除错误判定后的比例
召回率:实际发现bug与真实bug的比值
运行时长:单次任务执行时间
迭代效果
业务覆盖:从少数业务线到全业务线接入
人力节约:每月节约近百PD(迭代测试)→近几百PD(日常发布)
发布质量:从前端发布无故障→全业务线前后端发布降低线上故障
运行时长:平均30分钟→平均10分钟
未来计划
UI自动化发展方向:
跨平台识别操作:脱离平台限制,使用机器臂操作
脱离元素标识识别:通过AI模仿人眼识别元素
技术提升:
持续提升case编写体验及运行可靠性(AINLPIDE)
基于UI自动化技术的更多服务
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