针对这部分缺陷，我们通过不间断获取、分析线上日志的方式，及时发现线上发生的缺陷，并自动化录入到对应的缺陷管理项目中，我们对日志内容进行规则自动分析并按照主站、移动端、桌面端归一分类指派给对应的负责人修复，整体效率和信息及时性在潜移默化中得到很大提升。
3.3. 覆盖率治理增量覆盖率 PR 合并卡点
增量覆盖率卡点的意义，相信不用多说。当新代码无单测合入就会导致整体覆盖率越来越低，会加剧代码腐化。因此，我们在 PR 环节加入了增量代码检测能力，为评审人和开发同学提供直观的覆盖率报告，同时也希望能激励大家能够及时补充单测用例；（也是扩展了代码管理平台的能力）
实现分析: 每次单元测试执行后生成的覆盖率信息和 PR 的 diff 信息通过计算获取增量的覆盖率信息，最后通过macaca-istanbul工具 生成覆盖率报告 （支持颜色渲染和缩略图）。
全量覆盖率-项目覆盖率治理
语雀团队很注重测试覆盖率，一直以来保持在比较高的覆盖率水平，项目覆盖率的跟踪这块原来也都有，但是年久失修一些项目的覆盖率数据没有及时更新和维护。
我们通过搜集、合并分散在各 CI 任务中的项目覆盖率数据，然后每周通过钉钉进行覆盖率播报，有效恢复了各项目的覆盖率跟踪，实现了覆盖率的长期统计跟踪机制。
实现分析: 收集 CI 中运行的单测任务覆盖率信息 -> 测试结束时合并相应的覆盖率数据上传到 Reliable，并按周进行覆盖率数据的播报。
3.4. 线上不可用治理
先说说为什么做这个事，过去，语雀会有遇到因为低版本或不支持的浏览器造成的线上不可用问题，经常也会收到用户类似的反馈，很影响用户体验。web 应用其实都会有类似的问题，从根本上杜绝是我们的目标。
我们针对低版本内核不兼容、白屏的死角问题，进行监控和不支持引导。同时建设了浏览器版本分布情况的准确的感知能力。我们的目标是做到三个一定：
一定没有不明确的浏览器版本
明确的浏览器版本一定可用
主流的浏览器一定支持自动化回归
3.5. CI 问题跟踪
语雀日常 CI 任务经常因为一些问题不通过，非常影响研发效率。其中有工具的问题、有用例本身设计不稳定（比如缺少 mock、时序调用错乱、断言粒度不合理等）。
为了促进大家日常及时解决不稳定问题，及时通知反馈问题的指派人，我们实现了 CI 问题的自动化跟踪机制。
通过高度的自动化，使收敛变得自然，研发变得高效。
4. 持续交付
没有持续集成的时候是怎样的:
开发合并了 PR 之后，需要人工及时部署更新，然后反馈给开发同学，让开发同学去验证，虽然只是些点击和通知操作，但环节之间都是割裂的需要人工执行，打断工作节奏不说，费心费力。并且自动化的功能性集成测试也是缺失的。
为了解决这些问题，我们重点建设了稳健的 CICD，从代码合并开始，到后面的部署、自动化测试回归一气呵成，敏捷理念中的持续集成是实际在做的，让持续测试成为了我们的基本规约。
4.1. 主站点
通过日常迭代分支的 PR 合并，触发对应的 CI 流水线任务，完成持续部署和持续测试。
会有详尽的通知，比如直接给到迭代验证地址链接，直接能看到已部署的 PR 信息，看到持续测试的报告链接等等，尽可能为研发同学带来便利，提升研发体验和效率。
4.2. 桌面端 CICD
不仅仅是主站，我们桌面端和移动端的开发同学也能享受到尊贵的 CICD 服务。
桌面端实际上是一款桌面应用客户端软件，桌面端的持续测试和持续部署是通过办公网的一台 macmini 实现测试回归环境，在构建平台触发构建后会异步通知 macmini 进行自动化集成测试和报告的发送。
4.3. 移动端CICD
移动端的持续集成通过构建平台打包后 使用 蚂蚁云测平台（提供移动端真机测试服务） 触发执行UI自动化测试任务，在执行完毕之后也会发送相关报告到钉钉群中。
4.4. CI 提效
CI 慢、不稳定的问题一直以来是语雀团队的痛点问题，极其影响研发效率。我们从各个细节优化了整体ci的效率和稳定性。
从各个细节优化，使 CI 缩短了执行时间，提高了成功率, 减少了人工重试负担。
优化后，正常 15 分钟以内可以完成一轮全量回归。
完善的 CICD 能力，使得在语雀做研发是一件很幸福的事。极大提升了研发同学们的工作体验和效率。
5. UI 自动化技术
测试金字塔: 相信有同学见过，这种下宽上窄的三角形结构，代表在各层自动化的建议投入分配比例。
语雀的单测是开发同学们自己负责的，QA 同学负责 UI 自动化测试部分的测试。在我加入语雀之前，语雀在 UIA 领域就有比较多的实践，UI 自动化是我们一直坚持的质量保障手段。
相信也有很多质量团队尝试过 UI 自动化，但很少能有坚持持续做的，原因有很多，比如下面的一些因素:
其实语雀质量作为“过来人”，也是遇到过同样的困难，语雀的 UIA 成功和团队前期摸索的持续投入有很大的关系。
目前进入了收益期，通过 UIA 目前已发现的关键问题已达到 70+，相当于避免了多次 hotfix，有效避免了大量线上缺陷的发生。
UIA 的一些优势:
5.1. Macaca 套件
Macaca 是一套面向用户端软件的测试解决方案，提供了自动化驱动，环境配套，周边工具，集成方案，旨在解决终端上的测试、自动化、性能等方面的问题。
我们的自动化能力就是基于 Macaca 扩展实现的。
Macaca 是设计典型的 C/S 架构，提供了标准化的驱动层，消除了各技术平台测试技术栈的差异。用户侧的 API 设计只需要遵从 W3C webdriver 标准 就可以轻松实现多技术栈接入，驱动各类浏览器/设备的自动化测试执行。
5.2. 多浏览器
我们的 UIA 覆盖了 Web 端 Chrome/Firefox/Safari/Edge 多种主流浏览器，全量 UIA 回归任务基本能够在 30 分钟内完成
积累用例总数 2k+ 500 余条用例涵盖了已有业务核心链路和功能，自动化率达到了 51%
多端回归我们是通过封装 macaca-playwright 驱动实现的，playwright 是微软开源的驱动框架，提供了比较全面、强大的 web UI 测试能力。
样例报告，过程中提供视频回放，每个细节都可以回溯:
5.3. 桌面端 UIA
通过研究和实践系统自动化能力，将系统操作能力封装为 macaca-macos 驱动。
使我们的自动化技术从基于浏览器跨度到基于操作系统层面，实现了桌面端 UIA 技术框架升级。
结合自研的 AppTester 桌面端应用测试框架，支撑了语雀桌面端的 UI 自动化测试。
桌面端 UIA
5.4. 移动端 UIA
移动端的 UIA，我们采用了 内部云测平台(提供真机测试服务) 的方案，搭配我们自研的 macaca app inspector （元素拾取工具）、 Macaca Reporter 测试报告 和 Reliable 报告持久化服务，实现了完整的移动端自动化测试方案。
样例报告:
5.5. UIA 白屏巡检
UI 自动化的另一个应用场景就是巡检。监测线上出现导致不可用的稳定性故障，及早发现，及时告警、止损当然我们运维同学也是配了很多监控报警的，线上的白屏巡检是一种补充保障手段。
实现原理:
通过对线上静态页面和预期页面进行像素级对比，发现线上页面有较大出入时，及时告警。
目前每 10 分钟会不间断执行一次，实现 10 分钟内的白屏发现和告警。
移动端也有完备的巡检:
我们通过云测平台设置定时计划实现，目前日常巡检是 iOS 和 Android 端每间隔 4 小时轮换执行一次，每次执行时随机选取一台空闲设备来执行全量的测试用例
5.6. 录制器
随着 UIA 用例数量的增加，用例维护成本成为不可忽略的负担。我们尝试通过 UI 录制器减轻维护工作。
团队自研的 macaca-recorder 工具基于插件化设计，通过录制的方式生成测试脚本。一个关键特点是支持模板开发，可以定制化录制所需的 UIA 脚本，这样无论封装或者使用什么样的测试框架，都可以灵活支持。
github地址：
6. 总结6.1. 质量 3.0
通过这样的一个个方案的切实落地，实践之前提到的”教练模式”。实现了业务质量和质量工程齐头并进，让语雀的质量迈入了一个新的台阶, 这里可以用一个工业革命的比喻让大家更好地理解。
从刀耕火种的农耕社会 -> 初步探索工业化 -> 全面工业化（质量 3.0）
6.2. 结语
至此语雀的质量体系和自动化能力介绍完了。这是两位 QA 同学会能和确知的语雀数字花园，欢迎一起交流，互相学习。
确知：
会能：
还没有使用过语雀的朋友，也欢迎尝试使用我们的产品。
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