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右移与左移测试说明
右移和左移测试方法在软件开发行业中越来越流行，作为提高软件系统质量和可靠性的一种手段。 这两种方法在实现上有所不同，但共同的主要目标是在整个软件开发生命周期中尽早持续检测错误。
使用这些测试方法，开发人员可以实现更短的反馈周期、更有效的缺陷避免以及测试人员、开发人员和利益相关者之间增强的沟通。 这是通过在开发过程的不同阶段战略性地测试操作来实现的。
本文将提供有关这两种测试过程的深入详细信息，并重点介绍这两种测试类型的特征、优势和整体优势。
右移与左移测试：
早期缺陷检测和质量保证集成
术语“左移”测试通常是指在开发周期早期发生的测试过程。 左移测试的主要目标是尽快识别和解决问题。 这反过来又可以减少问题、降低费用和降低开发周期后期优化时的风险。
通过将测试活动左移，开发人员可以在开发过程中使用更主动的方法来保证质量。 这最终将提高软件质量并整体提高客户满意度。
在传统的瀑布式开发过程中，测试通常是最后一步。 这可能会带来独特的挑战，因为开发中该点发现的任何问题都可能需要大量的努力和资源来解决。
相比之下，左移方法在开发过程的所有步骤中实施测试，从最早的阶段开始，包括收集、设计和编码。 使用此测试方法可确保更容易且成本更低地解决错误。
早期测试可以更容易地发现问题，更接近源头。 这降低了代价高昂的返工的可能性，并加快了整个开发周期。 有各种实践和方法有助于早期缺陷检测和质量保证集成。
其中两种方法是测试驱动开发 （TDD） 和行为驱动开发 （BDD）。 这些方法在左移范式中经常使用，将在以下各节中更详细地讨论。
测试驱动开发 （TDD）
测试驱动开发是一种实践，涉及在编写相应的代码之前为软件编写测试。 开发人员定义测试用例，概述代码应事先满足的所需行为和条件。
然后，这些测试充当蓝图，指导编码过程并确保代码满足指定的要求。 通过首先编写测试，测试驱动开发促进了对预期功能的明确低估，并促进了更加模块化的设计。
行为驱动开发 （BDD）
行为驱动开发是测试驱动开发的扩展，专注于从用户的角度捕获系统的预期行为。 此过程强调开发人员、测试人员和利益相关者之间的协作，以使用像 Gherkin 这样的标准化语言定义可执行规范。
这些规范以“给定时间”方案的形式表示，并用作文档和自动化测试。 行为驱动开发旨在加强各种角色之间的沟通和一致性，确保系统的行为在开发过程中得到清晰的理解和验证。
支持左移测试与左移测试的技术
支持左移测试的其他一些技术包括早期测试环境预配、持续集成和持续交付。 通过尽早建立测试环境，开发人员和测试人员可以在开发过程中同时进行集成、系统或端到端测试。
持续交付技术保证了代码更改经常被合并、测试和部署，允许快速反馈并确保项目的稳定性。
此外，左移测试与敏捷方法和DevOps实践非常吻合，因为它包含了迭代开发，频繁协作和持续改进的原则。 它鼓励跨职能团队一起工作，提高透明度，并加快发布周期。
提高软件质量：负载测试在左移策略中的作用
负载测试是左移测试策略的一个重要方面。 这是因为它侧重于在开发过程的早期纳入性能注意事项。 请务必注意，虽然负载测试是使用左移策略尽早集成的，但右移测试的情况正好相反。
从早期阶段到部署后，在整个开发生命周期中进行负载测试可确保在不同阶段捕获和解决性能问题，从而形成更强大和高性能的软件解决方案。
通过在单个组件级别执行负载测试，开发人员可以获得有助于项目整体成功的多个好处。 其中一些好处详述如下。
及早发现性能问题
在开发的早期阶段进行负载测试可以识别潜在的性能瓶颈，以便主动解决这些问题。 这些测试模拟真实的用户负载，以便可以评估系统在重负载下的性能。 尽早发现这些问题将有助于在它们影响最终用户之前快速进行故障排除。
持续集成/持续交付
使用左移策略，负载测试可以无缝集成到 CI/CD 管道中。 然后，可以将自动负载测试合并为持续集成过程的一部分。 这将确保每次代码提交时都会评估性能。 反过来，开发人员可以更快地获得有关任何更改对系统性能影响的反馈。
提高对系统行为的理解
尽早并一致地执行负载测试可为开发人员提供有关系统在不同负载条件下的行为的宝贵见解。 它还有助于确定应用程序的扩展方式、资源的利用方式以及可能发生潜在性能瓶颈的位置。 这允许开发人员在优化代码时做出有根据的判断。
明智的可扩展性规划
负载测试作为左移策略的一部分，使开发人员能够就可伸缩性要求做出数据驱动的决策。 通过评估系统在不同负载水平下的性能，开发人员可以确定处理预期用户流量所需的容量。
这些知识有助于有效的可扩展性规划，确保系统能够在不牺牲性能或稳定性的情况下满足不断增长的用户需求。
右移和换挡测试：
真实世界的反馈和持续改进
与左移测试相比，右移测试侧重于将测试过程从开发阶段扩展到生产环境。 其主要目标是在真实情况下捕获真实用户的反馈并揭示潜在问题。
这将允许收集在预生产测试过程中可能被忽视的宝贵见解。 使用此用户反馈并在实时环境中监控系统可以帮助识别和解决缺陷，同时增强实时环境中的整体用户体验。
右移测试认识到某些缺陷或性能问题可能只有在实际使用条件下才会变得明显，这可能与受控测试环境不同。 该过程还承认现实世界反馈的重要性及其在进一步完善和优化系统方面带来的价值。
右移测试与 DevOps 和持续交付实践紧密结合，因为它旨在确保生产环境中的无缝更改流。 通过将测试活动集成到实时环境中，组织可以深入了解系统的行为、性能和可用性，从而允许他们做出数据驱动的选择并迭代其产品或服务。
右移方法中通常采用几种做法，包括：
金丝雀测试
此方法涉及逐步向实时环境中的较小用户子集推出新功能或更改。 通过监视这些功能在实际方案中的性能，组织可以评估其影响和稳定性。 如果出现任何问题，可以在全面发布之前立即解决。
A/B 测试
A/B 测试涉及同时测试特性或功能的两个唯一版本，每个版本呈现给不同的用户组。 这将允许开发人员比较两个版本的性能、可用性和有效性。 使用此信息，开发人员可以更轻松地确定哪个版本性能更好并满足用户期望。
蓝/绿部署
在蓝/绿部署中，新版本的软件与现有版本一起部署，随着对其稳定性的信心增强，流量将逐渐转移到新版本。 这允许组织在实际环境中监控新版本的性能和行为，同时具有在出现问题时轻松恢复到以前版本的安全网。
左移和右移测试：免费方法
需要注意的是，这两种测试方法并不相互排斥。 相反，它们旨在与互补方法一起使用。 结合这两种实践将使开发人员能够实现更全面和有效的测试策略。
这两种测试方法共同创建了一个跨越整个软件开发生命周期的整体方法。 这最终会带来更高质量的软件测试解决方案并提高用户满意度。
优化性能和用户体验：在右移策略中利用负载测试
实际性能验证
生产环境中的负载测试允许组织在实际条件下验证其系统的性能和可伸缩性。
通过模拟繁重的用户负载并监控系统的响应，组织可以评估其处理峰值流量的能力并识别任何性能瓶颈。 这种实际性能验证可确保系统能够满足用户需求并保持最佳性能。
来自真实用户的反馈
生产环境中的负载测试提供了从真实用户那里收集宝贵反馈的机会。 通过监视系统性能，组织可以捕获用户体验，识别任何与性能相关的问题，并了解系统在实际使用场景中的行为方式。
此反馈有助于发现在预生产测试期间可能未检测到的隐藏问题，使组织能够做出明智的改进和增强。
金丝雀测试和逐步推出
使用金丝雀测试，新功能或更改将推广到一小部分用户，使组织能够监视对系统性能的影响。
负载测试有助于确保新功能或更改可以处理预期的用户负载并按预期执行。 通过逐步推出更新并密切监视性能，组织可以在全面发布之前降低风险并解决任何性能问题。
持续性能监控
使用右移策略的负载测试涉及在生产环境中进行连续的性能监视。 通过实施强大的监视系统和利用负载测试工具，组织可以主动识别和解决随时间推移出现的任何性能下降或异常。
这种持续的性能监控可确保系统保持其所需的性能和用户体验水平，从而及时进行优化和改进。
优化和可扩展性增强
生产环境中的负载测试提供了对系统性能和可伸缩性要求的见解。 组织可以利用从负载测试收集的数据来优化系统配置、调整性能参数并实现可伸缩性增强功能。
这种迭代的性能优化方法可确保系统能够处理不断增加的用户负载，保持高性能并提供无缝的用户体验。
Dotcom 监视器的 LoadView：支持左移和右移测试策略以实现卓越的性能优化
LoadView 是由 Dotcom-Monitor 开发的基于云的高级负载测试平台，专门设计用于支持和增强左移和右移测试策略。
通过提供全面的负载测试功能，LoadView 使组织能够在整个软件开发生命周期中实现卓越的性能优化。 让我们更详细地探讨 LoadView 如何适应每个测试策略。
使用负载视图进行左移测试
LoadView 通过促进早期性能测试，成为左移方法中使用的最关键工具之一。 使用 LoadView，团队可以创建脚本，准确模拟网站、Web 应用程序和 API 的真实负载场景。
这使开发人员能够在开发过程的最早阶段轻松识别和解决潜在的性能问题。 将 LoadView 集成到设计工作流程中将允许主动检测性能瓶颈，同时最大限度地降低在开发后期遇到昂贵且耗时的问题的风险。
LoadView 还与持续集成/持续交付管道无缝集成。 这样可以自动执行负载测试，该测试可以在开发人员提交新代码时自动调用。 然后提供即时反馈，使团队能够及时解决检测到的任何与性能相关的问题。
使用 LoadView 进行右移测试
LoadView 在右移测试过程中也起着举足轻重的作用。 在实时环境中执行负载测试使开发人员能够评估其应用程序在实际条件下的性能。 这是通过模拟来自不同地理位置的数千个并发用户来完成的，以便可以收集对应用程序性能的全面见解。
这可确保可以优化应用程序，以有效地处理估计的负载，而不会出现问题。 有了这些信息，组织可以进行数据驱动的优化并微调其应用程序以保持高性能标准。
