区块链如何测试？

一月蔷薇_456

　   区块链技术最近热的发紫，大多数的文章都在普及区块链概念。区块链可能会成为未来10年
互联应用的一个底层技术，会应用于各行各业的各种项目。比如：商品溯源，传统溯源系统采用
集中数据存储数据，其实这样的数据对数据库持有者来说，想怎么修改，就怎么修改，那它的数
据可信度有多少？之前甚至出现过某银行储户的资金不翼而飞的情况。既然区块链会易用到各种
系统，QA同学当然有必要了解下区块链该怎么测了。小编结合实际整理了下区块链测试相关内
容，一起来看看吧　　
　　背景


      区块链的特性回顾：
　　●去中介化/中心化的信任。
　　●稳定性、可靠性、持续性。因为它是一个分布式的网络架构，没有一个中心节点可以被打击
或者攻击，所以在整体的技术布置方面有着更强的稳定性、可靠性和持续性。
　　●强安全、共识机制不需要第三方的进入，而是通过一个技术来达到，先前预定的一个技术来
达到整个交易的完成。
　　●交易的公开透明和不可篡改性。
　　简单概括：去中心化，不可篡改、所有节点公开全账本、账户信息持续可追踪、对等网络，
没有上帝角色（系统管理员等）。　
　　技术储备
　　一、区块链测试的难点

       区块链测试与传统的软件测试有很大的不同,主要体现在以下几点：
　　 ●系统边界模糊。传统的软件，不管是是独立的应用程序，还是客户端/服务器模式的应用程
序，都有明显的系统边界，可以通过UI用户界面或者客户端去进行测试。区块链底层，则是一个
完全去中心化的分布式网络。这个网络有可能跨越多个子网、多个数据中心、多个运营商、甚至
多个国家，其边界是模糊的。对于区块链底层的测试，不仅仅是前端API与某个区块链节点之间的
测试，还涉及大量区块链节点与节点之间的测试。
　　●故障类型复杂。一般软件故障包括3类：
　　a.宕机故障（Crash Failure）；
　　b.宕机-恢复故障 （Crash-Recovery Failures）；
　　c.拜占庭故障 （Byzantine Failures）。所谓拜占庭故障，来自一个著名的“拜占庭将军问题”，
指系统存在某些恶意节点，用一个形象的比喻就是“叛变的Byzantine将军”。从不同观察者角度看
这类节点，表现出不一致的症状，这在需要共识的系统中，往往会导致系统服务失效。
　　 一般软件最多只需要解决前两种故障，而区块链系统，则需要同时处理所  有的故障，确保
系统的可靠运行。
　　●区块链类型不同。区块链本身包含公有链、私有链、联盟链等多种类型，不同类型在管理、
用户身份、最大节点数等平台自身特征方面均有不同，测评需要考虑所有的模式，导致测试方案
更加复杂。（如下表）

       二、测试点的考量
　　根据目前行业发布的白皮书，区块链的评测标准包括：

      技术要求
　　区块链相关的落地系统，也可能包括我们熟悉的传统架构软件的测试内容。比如之前某些厂
商的带宽共享、共享云，也会有独立的APP支持在线查询管理等；对于区块链底层的测试，则需
要掌握的技术包括如下几点：
　　1.首先要掌握密码学的基本知识（例如对称加密、非对称加密、数字签名的原理）；
　　2.理解数据结构中的链表概念，树的概念；
　　3.区块链的交易记账模型（如何实现转账的，如何避免双花的，如何实现所有权验证的）；
　　4.若是基于以太坊代码做，那还得理解虚拟机运行原理；
　　区块链项目重点测试如下内容：
　　1.转账，向单/多签名地址转账，向脚本转账；
　　2.如果对币的机制有修改，双花攻击测试；
　　3.智能合约功能及安全测试；
　　4.打包及交易确认效率。
　　其实，任何软件的测试，都是可以基于“输入-输出-行为”模型（又叫IBO模型）来做测试分
析和设计。　
　　业务场景及性能测试
　　一、 业务场景
　　我们以金融业务为例，通常分为实施业务、和非实时业务，两种业务的特点在于：
　　1.实时业务:秒级支付、私有链、无单点故障和高扩展性；
　　2.非实时业务：去中心化、联盟链、防篡改、数据零丢失；
　　具体如下图：

       二、关于性能测试的一些思考
　　对于性能评测部分，主要关注一下4个指标：


       对于不同的性能指标，几点思考：
　　●延迟：P2P系统中都是虚拟链接，实际路由可能每次都不一样。
　　●共识率：系统中设定一些节点，故意篡改释放假数据，看是否成功。
　　●吞吐率：检查矿工的效率，即整个系统每秒的有效交易数。
　　●目前性能评测中，常见的是脱离网络规模和区块大小谈每秒交易数（TPS）
　　a.实际中，网络规模越大，需要达成共识的节点越多，达成共识的进度，越慢，吞吐量
（TPS）就越低
　　b.区块越大，可扩展性越大，吞吐量可能发生抖动，大概率是变低。


       结束语
　　目前对于区块链的测试内容上，短期还会出现针对不同行业的差异性，但最终会走向融合和
统一。测试手段上，也将随着时间逐步由人工测试，转向自动化测试，有周边的功能深入到底层。