整篇论述总的来讲会很长，从自动化的思维、模型、工具，到各层次的自动化测试技术、测试框架、测试平台，包括面向未来的自动化技术都将涉及，因此打算拆成几个部分去写。此外，由于涉及的范围比较广泛，部分内容还是有些深度的，我尽量通过完整描述上下文，以便大家能够理解，如果有不清晰或错误（知识总是有限的）的地方，也请大家指正。
01. 自动化测试思维
熟悉我的读者应该知道，我习惯在写具体的应用之前，先讲思维。因为我认为任何事情首先要抓的是它的本质，了解了本质以后，再去看现象就会容易很多。可以这么说：一流的测试做思维，二流的测试做模型，三流的测试做工具（这里的“测试”是动词，不是指人，轻拍）。
一提到自动化测试体系设计，很多人的反应就是金字塔模型。但是测试理论发展到今天，金字塔模型的适用度已经不高了（后面会具体展开讲），我们不能光抱着旧模型旧思想不放。业务中需要采用什么模型，或者能够诞生出什么样的新模型，都是由自动化测试思维来指导的。很多团队将自动化应用的失败，归咎于模型的错误，这有失偏颇。有问题的不是模型，而是缺乏模型背后的思维。
什么是自动化测试思维？字面上的意思就是把测试工作做成由机器自动执行的形式，关于这点大伙应该都能理解，而问题出在想法和实践的关联上，理解并不代表会用。举个例子，大家觉得生产环境的机器监控是不是自动化测试？必须是啊，它也是通过系统的形式在解决错误验证的问题，不论是从手段还是目的上，妥妥的是自动化测试的一种。那为什么还有很多人认为它是运维的一部分呢？
所以我们在讲自动化测试的时候，不能光是局限于单元测试、接口自动化、UI 自动化，而是在方方面面上，都要思考是否可以形成自动化测试的能力，以及采用这种能力之后的投入产出比，做出综合判断，这才是自动化测试思维。至今为止，自动化测试思维最为成功的应用，我觉得有两个，一个是流量回放技术，另一个是图像识别和机器学习结合的自动化技术。先别着急，后面都会具体讲到。
02. 自动化测试模型
说到自动化测试模型，金字塔模型一定是一个绕不开的槛，10->20->70 的比例被奉为自动化实践的金科玉律。但现在离金字塔模型提出已经过去十几年了，现今的业务形态、测试理论、自动化技术早已发生了巨大的变化。实际一点问，诸位的团队有几个是在严格使用这个模型的？难道只是因为国内理念没跟上吗？
首先，我们要看下自动化最大的挑战是什么。我们都知道，自动化的目的是为了节约人工成本，那如果实现自动化本身要消耗的成本就很高，你还觉得它有意义吗？当然没有。所以从过去到现在，自动化的技术发展一直是在跟成本这个课题做斗争。仔细回忆一下，录制回放、流量回放、屏幕比对、图像识别等等，哪个不是为了降低自动化成本而诞生的。所以，金字塔模型的基础，是建立在受当时技术限制而采用这种模型成本最优的前提下。
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但现在已经是 2023 年了，流量回放技术让 API（其实流量回放可以用于多个层面，后面再细说）自动化回归的成本接近于 0，新的基于图像识别的机器学习技术也让 UI 自动化回归的成本接近于 0，这两个技术的采用，使得模型直接演变成了纺缍形甚至是倒三角形，我们能说它不合理吗？显然不能。因此，成本才是决定这个模型是个什么“形状”的核心要素，金字塔也好，纺缍也好，倒三角也好，只要 ROI 高，都是好模型。
额外说一点，即便是金字塔，现存的图形也是画得五花八门。集成测试和接口测试混为一谈，界面测试和端到端测试混为一谈。比如端到端，其实还是对原本的“系统测试”概念做了一些扩展，对于 Paas/Iaas 型业务，端点往往不是界面而是接口，或干脆就是命令行。所以我们不能认为端到端就是界面，不是一回事。
严格来说，金字塔的结构有两类：一类是基于颗粒度的，比如单元测试->集成测试->系统测试（端到端）；另一类是基于层次深度的，比如设备层->编码层->接口层->界面层。这里并不是指每一层都一定存在，需要根据自己的业务具体分析。
03. 自动化测试覆盖
我们有了模型之后，是否只要根据模型每一层的“胖瘦”来决定它们的覆盖率就可以了呢？或者说在有条件的情况下，覆盖率是不是越高越好？我们习惯把各个层级的自动化单独对待，分别去制定它们的覆盖率指标，很少有人会去思考层级和层级之间的关系。考虑下面这个例子，不同的商品价格给予不同的折扣，假定业务代码如下并对外包装了一个访问接口：
public float getDiscount(float commodityPrice) {
float discount;
if (commodityPrice >= 500.0) {
discount = 0.3;
} else if (commodityPrice >= 300.0) {
discount = 0.2;
} else if (commodityPrice >= 100.0) {
discount = 0.1;
} else {
discount = 0.0;
}
return discount;
}这段逻辑不论是代码（单元）测试，或者是接口测试，实现起来都很容易，四个用例（暂不考虑边界和异常）即可搞定，所以大部分人都会追求代码测试和接口测试的自动化 100% 覆盖（代码四个+接口四个），毕竟成本不高嘛。但是从有效性来讲，冗余度高达 75%。因为业务逻辑已经在代码层做掉了，对于接口测试而言，我们只需要保证接口链路是通的即可，没有必要对各个逻辑分支再做一遍重复校验。
打个比方，我们家里用的净水器，一般会有 3~5 层的过滤网，先从泥沙等较大的物体开始，直至细菌等微小的目标，每一层都有其目的和作用。如果我们从第一层开始就采用最精细的过滤材料，势必会导致材料浪费和成本提升。
自动化分层也是这个道理，我们应当先从实现成本最低的层级（再说一次，不一定是代码层）开始，覆盖尽可能多的用例，之后根据成本排序依次对前一个层级未能覆盖的部分，结合层级本身的特点进行补充。因此，自动化分层思想其实是一个互补思想，而不要独立去看待。
需要特别提醒一点的是，不要过度相信高覆盖率。比如以下代码：
public float test(float divisor) {
return 100.0/divisor;
}我们只需要 test(10.0) 就可以达到 100% 的覆盖率，但很明显代码并未处理除数为 0 的情况，因此我们不能说 100% 的（代码）覆盖率就是无 Bug 的。所以覆盖率分业务覆盖率和代码覆盖率，对测试有效性也有很多手段可以采用，比如变异测试、混沌工程等等。由于测试有效性和自动化没有硬性关联，本文中提及相关内容时可能会略微做介绍，其他就不过多讲解了。今天关于自动化的内容暂时先讲到这，我们下周继续 : )
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