古语云读万卷书不如行万里路
行万里路不如名师指路
sky大佬把自身的经验和心得分享给大家,那作为读者的我们,如何从中去学习,转换,效益最大化呢?这里来举个列子说明:
《Push后台的测试》 - 最初测试用开发搭建好的网站填写下发push的标题,跳转url等信息,然后在终端上查看是否收到push,展示是否正常,点击是否跳转。
- 半年后开始用jmeter测push的接口,关注接口调用
- 之后开始用代码测接口,
- 之后开始关注push的通道,比如APNS等,
- 之后开始梳理后台架构和push业务流。
大概经历了这个几个阶段,当时的我觉得自信满满,那读了这篇文章,现在如果继续去负责,我还可以关注哪些呢? - 代码走读:关注后台的代码编写(java),使用的框架(spring),消息中间件(rabitmq),架构(mvc)
- 到达率: 比如后台对1W台设备下发push,到达率数据
- 预警机制: 比如测试/运营同学误操作,下发错的信息,如何预警及时中止push队列下发
- 覆盖率:版本改动很小/底层重构,评估影响范围
- 重复造轮子:写个min的push后台,客户端写个demo,模仿学习
- 后台性能:压测,评估性能瓶颈
- 客户端性能: 安卓的push需要集成第三方sdk,apk安装包大小,耗电量,流量,内存,cpu
- 链路监控:涉及到业务方调用,push未下发,链路监控
- 数据分析:push点击量,曝光量
- 沟通协作: 这里涉及多方业务同学沟通,以及流程推动
- 异常处理:如果后台下发字段未空,参数异常,客户端如何兼容
好这里是基于初读文章的引发的一下想法,那如何让自己显的更专业呢,需要SMART一下,这里拿客户端性能举个列子:
《评估集成sdk对客户端性能产生的影响》 - ——S代表具体(Specific):哪些性能指标:比如只看内存
- ——M代表可度量(Measurable):是否出现内存泄漏,内存增量超过40m是否合理,内存占用80%以上,
- ——A代表可实现(Attainable):可以通过Android Studio/instrument/ADB命令测试内存,
- ——R代表相关性(Relevant):前后版本内存数据对比,投入产出如何
- ——T代表有时限(Time-bound):第一个月预期熟悉工具使用,第二个月熟悉内存原理,第二个月开始结合业务场景使用
细化的过程其实就是思考的过程,从一个好的想法,一点点去构思整个项目实践,投入实践,产出效果,再经过无数次练习,那么恭喜你,具备可培养性!
多想一步笔者尝试用自己的一个列子来说明读文章的收获,思路是这样的:从面到点,来尝试继续回归到面上来,这里在举个列子:
做了2年成了测试组长,带了2个小伙伴继续测push后台系统, - 组员定位:一位技术,一位业务
- 版本节奏:学会关注版本节奏,哪个阶段需要哪些角色来配合完成哪些事情
- 学会沟通:对上沟通,对下管理,跟研发/pm/产品/运营保持沟通
- 技术能力:没有比通过测试技术提升效率或者保障质量更能获得研发测/下属的尊重啦
- 学会合作:寻求项目组内不同角色的质量需求,比如设计同学的视觉还原,比如产品同学需求及时上线
稍微总结一下:经历以上几个从 面>>点>>面,这里客观感受下,其实一般大厂的优秀的同学多能做到,那既然如此,我们还能做哪些呢?
培养核心竞争力师傅经常跟我说的话:业务和技术你要只选一个,要么业务,要么技术,如果2个多做反而一个多做不好。那再顺着上面的列子来讲下:
《深入性能内存测试》 - 学会基础工具的使用,梳理工具原理
- 掌握内存原理,比如oc的引用计数
- 掌握常见引发内存的原因:比如循环引用,NSTimer内存泄漏
- 如何转型自动化获取性能
- 如何搭建性能监控预警
- 对于常见的代码语法导致的性能问题如何提前发现:比如静态扫描
- 如何收集外网的性能数据
- 分析经典的性能Bug,积累经验
在观察下,身边很多同学,要么很努力,要么学习能力很强,要么很聪明,当你身边的人多很强的时候,要怎么去竞争,这里我也还在思考中~
总结以上是第二次读sky大佬的文章,引发的一些思考,在今天这个特殊的日子,愿自己坚持梦想,既然选择了测试行业,就一定要做的专业,毕竟还有这么多大佬一直在鼓励,引导我们这些小菜鸟,加油!
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