CI做到90%的行覆盖率

希望一组测试用例不仅能够“触发被测代码的各种分支”，还能够做好结果校验。

• 当业务代码出现问题的时候，测试用例可以发现这个问题，我们就认为这一组测试用例是有效的。
• 当业务代码出现问题的时候，测试用例没能发现这个问题，我们就认为这一组测试用例是无效的。

我们对测试用例有效性的理论建模是：

>> 测试有效性 = 被发现的问题数 / 出现问题的总数

为什么要评估测试用例的有效性?

用例有效性评估的方法?

基于故障复盘的模式成本太高，我们希望能够主动创造问题来评估测试用例的有效性。

我们找到了一种衡量“测试有效性”的方法，变异测试(mutation testing)：

异测试的例子

我们用了一组测试用例(3个)，去测试一个判断分支。而为了证明这一组测试用例的有效性，我们向业务代码中注入变异。我们把b<100的条件改成了b<=100。 我们认为：

• 一组Success的测试用例，在其被测对象发生变化后(注入变异后)，应该至少有一个失败。
• 如果这组测试用例仍然全部Success，则这组测试用例的有效性不足。

通过变异测试的方式：让注入变异后的业务代码作为“测试用例”，来测试“测试代码”。

我们实现了多种规则，可以主动的注入下面这些变异：何优雅的评估测试有效性?

为了全自动的进行测试有效性评估，我们做了一个变异机器人，其主要运作是：

1. 往被测代码中写入一个BUG(即：变异);
2. 执行测试;
3. 把测试结果和无变异时的测试结果做比对，判断是否有新的用例失败;
4. 重复1-3若干次，每次注入一个不同的Bug;

（编辑：唐山站长网）

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