如何提高软件功能测试的能力呢?
软件手工/黑盒/系统/功能测试,一年时间就已经学完啦,足够满足生产应用啦。
测试员的话,黑盒测试的用例编写方法会用吗?软件测试流程背下来了吗?缺陷管理工具用明白了没?缺陷生命周期都记住了吗?上面是基础,5年以上的话,需求分析能力如何啊?数据表结构能看懂否?行业选了没?基金,银行,医疗,保险,ERP,相关知识掌握多少?被测系统的逻辑结构,物理结构,能否看懂?被测系统是否能分析出其特性?是否了解项目管理?测试团队与开发团队如何配合?会管理测试团队吗?知道自己的团队做的快不快,好不好,有多快,有多好,比谁快,比谁好么?除了黑盒,白盒了解么?除了手工,自动化了解么?除了Client端/web测试,接口测试了解么?除了系统测试,单元测试,集成测试了解么?除了功能测试,性能/安全/稳定/可用/兼容/本地/国际测试了解么?呵呵,如果不了解,就用关键字去查查吧。
如何优化JAVA程序开发,提高JAVA性能?
通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。
一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。
我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。
而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能。
下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧。
1.对象的生成和大小的调整。
JAVA程序设计中一个普遍的问题就是没有好好的利用JAVA语言本身提供的函数,从而常常会生成大量的对象(或实例)。
由于系统不仅要花时间生成对象,以后可能还需花时间对这些对象进行垃圾回收和处理。
因此,生成过多的对象将会给程序的性能带来很大的影响。
例1:关于Sting ,StingBuffe,+和appendJAVA语言提供了对于Sting类型变量的操作。
但如果使用不当,会给程序的性能带来影响。
如下面的语句:Sting name=new Sting("HuangWeiFeng");System.out.pintln(name+"is my name");看似已经很精简了,其实并非如此。
为了生成二进制的代码,要进行如下的步骤和操作: (1) 生成新的字符串 new Sting(STR_1); (2) 复制该字符串; (3) 加载字符串常量"HuangWeiFeng"(STR_2); (4) 调用字符串的构架器(Constucto); (5) 保存该字符串到数组中(从位置0开始); (6) 从java.io.PintSteam类中得到静态的out变量; (7) 生成新的字符串缓冲变量new StingBuffe(STR_BUF_1); (8) 复制该字符串缓冲变量; (9) 调用字符串缓冲的构架器(Constucto); (10) 保存该字符串缓冲到数组中(从位置1开始);(11) 以STR_1为参数,调用字符串缓冲(StingBuffe)类中的append方法;(12) 加载字符串常量"is my name"(STR_3);(13) 以STR_3为参数,调用字符串缓冲(StingBuffe)类中的append方法;(14) 对于STR_BUF_1执行toSting命令;(15) 调用out变量中的pintln方法,输出结果。
由此可以看出,这两行简单的代码,就生成了STR_1,STR_2,STR_3,STR_4和STR_BUF_1五个对象变量。
这些生成的类的实例一般都存放在堆中。
堆要对所有类的超类,类的实例进行初始化,同时还要调用类极其每个超类的构架器。
而这些操作都是非常消耗系统资源的。
因此,对对象的生成进行限制,是完全有必要的。
经修改,上面的代码可以用如下的代码来替换。
StingBuffe name=new StingBuffe("HuangWeiFeng");System.out.pintln(name.append("is my name.").toSting());系统将进行如下的操作: (1) 生成新的字符串缓冲变量new StingBuffe(STR_BUF_1); (2) 复制该字符串缓冲变量; (3) 加载字符串常量"HuangWeiFeng"(STR_1); (4) 调用字符串缓冲的构架器(Constucto); (5) 保存该字符串缓冲到数组中(从位置1开始); (6) 从java.io.PintSteam类中得到静态的out变量; (7) 加载STR_BUF_1; (8) 加载字符串常量"is my name"(STR_2); (9) 以STR_2为参数,调用字符串缓冲(StingBuffe)实例中的append方法; (10) 对于STR_BUF_1执行toSting命令(STR_3);(11)调用out变量中的pintln方法,输出结果。
由此可以看出,经过改进后的代码只生成了四个对象变量:STR_1,STR_2,STR_3和STR_BUF_1.你可能觉得少生成一个对象不会对程序的性能有很大的提高。
但下面的代码段2的执行速度将是代码段1的2倍。
因为代码段1生成了八个对象,而代码段2只生成了四个对象。
如何通过测试提高软件质量和可靠性1500字论文
1、软件测试相关概念 (1)软件测试:软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。
或者说,软件测试是根据软件开发各阶段的规格说明和程序的内部结构而精心设计出一批测试用例,并利用这些测试用例的运行结果来发现程序错误的过程。
(2)软件测试用例:测试用例实际上是对软件运行过程中所有可能存在的目标、运动、行动、环境和结果的描述。
测试用例是测试组织的最小单位,指对一项特定的软件产品进行测试任务的描述,体现测试方案、方法、技术和策略。
内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等,并最终形成文档。
软件测试的核心是设计和执行测试用例。
而测试用例的选择问题可以看作是从庞大的输入状态组合中,搜寻哪些可以发现错误的状态组合。
因此需要用抽象的手段来尽量使测试更加有效。
(3)测试用例库:完整的单元测试很少只执行一个测试用例,开发人员通常都需要编写多个测试用例才能对某一软件功能进行比较完整的测试,这些相关的测试用例称为一个测试用例集。
将大量的测试用例收集到测试用例库中,合理的分类后供测试人员选择使用,能够极大地提高软件问题的发现率。
2、提高测试质量的方法 2.1 采用测试性设计技术 软件测试是目前用来验证软件是否能够完成所期望的功能的唯一有效的方法。
但是在测试的实施过程中,由于种种原因导致测试的难度相当大,甚至出现了无法测试的情形。
为了提高软件的可测试性,我们在软件设计时应当遵循测试性设计原则,通过改变设计或代码、为软件增加专门测试结构等方法来提高软件的可测试性。
(1)测试驱动设计。
这种设计就是直接把软件需求变成测试代码。
在确定软件测试性能要求的基础上优先编写测试代码。
先写验收测试,再写单元测试,并在开发过程中不断修正。
(2)每个操作对应一个方法,使方法小型化。
使用小型化方法说明和重载带缺省方法参数的方法,使得测试中调用这些方法变的很容易。
(3)显示与控制分离。
把代码移到GUI视图的外面,各种GUI动作就能成了模型上的简单方法调用。
这样,在修改程序功能不会影响视图,同时通过方法调用测试功能也比间接地测试功能更容易。
(4)对于可能要作为参数的类,做一个接口。
用接口说明外部程序组件或在需要时改变接口形成一个空类作为参数传入。
2.2 选择合适的测试管理模型 模型是系统功能的形式化或半形式化的表示,支持输入状态组合的系统枚举。
基于模型的测试主要考虑系统的功能,可以认为是功能测试的一种。
测试模型体现了被测试系统的最本质的功能关系。
而且要比系统本身更易于开发和分析。
一个可测试的模型要能提供足够的信息用来产生测试用例。
所以可测试的模型必须满足以下要求: (1)必须是某种测试实现的完全准确的反映,模型必须表示要检查的所有特征; (2)是对细节的抽象; (3)可以表示所有事件和所有的动作;⑷可以表示系统的各种状态,以便由可知的方法来确定已达到或没有达到什么状态。
有哪些比较容易被开发人员忽略的能提高Android软件性能的细节
合理摆放快捷方式绝大多数情况下,我们运行软件都是通常该软件的快捷方式来做到的,硬盘越来越大,安装的软件也越来越多,有很多朋友喜欢把快捷方式都放到桌面上,这样不但使您眼花缭乱,而且系统性能也会下降,而且会造成系统资源占用过大而使系统变得不稳定,所以我们最好把桌面上的快捷方式控制在10个左右,其它的快捷方式可全放到开始菜单和快捷启动栏中,而且把所有软件的卸载快捷方式删除以提高系统性能
如何提高软件的质量?
一、什么是质量? 作为软件产品的销售人员,市场人员或维护人员经常会受到客户这样那样的指责或抱怨,客户说:你们产品的质量太差,不稳定等等。
那么什么是质量呢?我们该如何来衡量质量呢? 质量具有三个维度: ?? 符合目标。
目标是客户所定义的,符合目标即判断我们是不是在做需要做的事情。
?? 符合需求。
即产品是不是在做让它做的事情。
?? 符合实际需求。
实际的需求包括用户明确说明的和隐含的需求。
ISO 关于质量的定义表示如下: “ 一个实体(产品或服务)的所有特性,基于这些特性可以满足明显的或隐含的需要。
” 注意,在这个定义中包含明显的需求和隐含的需求。
而往往我们会忽略隐含的需求。
因此在控制一个产品的质量的过程中必须关注这些隐含的需求,并给予应有的验证。
另一方面因为我们的产品是为客户提供服务的,因此凡是不满足客户需求的,我们都认为是一个失效( failure )。
所以我们的产品必须始终围绕着客户的需求进行开发和验证。
这里我们谈到客户,其实在一个软件的需求收集过程中需要关注客户和用户。
而我们经常会忽略客户与用户之间的区别。
那么谁是客户?谁是用户呢?简单的来说,客户是真正能够决定是否购买你软件的人,而用户是实际使用软件的人。
了解了这个区别,对于你在分析需求的重要性的时候就可以进行参考。
同时在产品质量验证的时候也可以做出不同的权衡。
另一方面我们在考虑我们用户需求的时候,往往只考虑了实际使用软件的人员,而忽略了其它一些人员对软件的要求或对软件造成的潜在竞争,这包括维护人员的要求、系统管理人员的要求、软件上下游人员的要求、先前版本的情况、市场上竞争对手的软件情况等。
每个人提到质量的时候,经常会遇到下列矛盾,在这些矛盾中隐含着对质量的承诺【 5 】: ?? 质量需要一个承诺,尤其是高层管理者的承诺。
但为了得到质量,高层管理者必须和其雇用的员工进行紧密合作; ?? 许多人相信没有缺陷的产品和服务是不可能的。
但是控制在一定级别的缺陷数是正常并可接受的; ?? 质量经常是和成本紧密联系在一起,一个高质量的产品同时也意味着高投入。
这是设计的质量和一致性质量的一个矛盾; ?? 一个高的质量要求需求规格说明书足够详细,以便产品可以根据这些规格说明书进行定量的分析。
然而许多组织没有能力或者不愿意产生如此详细程度的规格说明书; ?? 技术人员经常相信规范和标准会束缚他们的创造力,因此就不遵照标准做事。
然而如果要得到高质量的产品,就必须遵循良好定义的标准和过程。
二、流程对质量的贡献 好了,既然已经了解了什么是质量,那么怎么才能改进软件产品的质量呢?从一个企业的长远发展来看,首先应当从流程抓起,规范软件产品的开发过程。
这是一个软件企业从小作坊的生产方式向集成化、规范化的大公司迈进的必经之路,也是从根本上解决质量问题,提高工作效率的一个关键手段。
软件产品的开发同其它产品(如汽车)的生产有着共同特性,即需要按一定的过程来进行生产。
在工业界,流水线生产方式被证明是一种高效且能够比较稳定地保证产品质量的一种方式。
通过这种方式,不同的人员被安排在流程的不同位置,最终为着一个目标共同努力,这样可以防止人员工作间的内耗,极大的提高工作效率。
并且由于其过程来源于成功的实例,因此其最终的产品质量能够满足过程所设定的范围要求。
软件工程在软件的发展过程中吸取了这个经验并把它应用到了软件开发中,这就形成了软件工程过程,简单的说就是开发流程。
无论做什么事情,都有一个循序渐进的过程,从计划到策略再到实现。
软件流程就是按照这种思维来定义开发过程,它根据不同的产品特点和以往的成功经验,定义了从需求到最终产品交付的一整套流程。
流程告诉我们该怎么一步一步去实现产品,可能会有那些风险,如何去避免风险等等。
由于流程来源于成功的经验,因此,按照流程进行开发可以使得我们少走弯路,并有效的提高产品质量,提高用户的满意度。
目前流行的流程方法有很多种,不同的过程模型适合于不同类型的项目。
瀑布模型是应用的最为广泛的一种模型,也是最容易理解和掌握的模型,然而它的缺陷也是显而易见的。
遗漏的需求或者不断变更的需求会使得该模型无所适从。
然而,对于那些容易理解但很复杂的项目,采用瀑布模型会是比较适合的,因为你可以按部就班的去处理复杂的问题。
在质量要求高于成本和进度要求的时候,该模型表现的尤其突出。
螺旋模型是也是一个经典模型,它关注于发现和降低项目的风险【 8 】。
螺旋型项目从小的规模开始,然后探测风险,制定风险控制计划,接着确定下一步项目是否还要继续,然后进行下一个螺旋的反复。
该模型的最大优点就是随着成本的增加,风险程度随之降低。
然而螺旋模型的缺点是比较复杂,且需要管理人员有责任心,专注以及有管理方面经验。
RUP ( Rational Unified Process )是 Rational 公司提出的一套开发过程模型,它是一个面向对象软件工程的通用业务流程【 9 】。
它描述了一系列相关的软件工程流程,它们具有相同的结构,...
如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。
但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。
同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。
本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。
下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(例如数据提取,数据清洗,处理,存储,以及介绍)。
本文应作为一个通用准则,以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
1. 大数据是什么? 大数据是最近IT界最常用的术语之一。
然而对大数据的定义也不尽相同,所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。
大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征,通常称为数据的5 Vs。
分别是大规模,多样性,高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果真的想做,可以来这里,这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,想说的是,除非想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
据Gartner称,大规模可以被定义为“在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。
当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源,同时也会来自于一些新兴的数据源,例如常规(手持、工业)设备,日志,汽车等,当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称,多样性可以定义如下:“高度变异的信息资产,在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。
同时还包括以前的历史数据,由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。
从各种设备,传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。
由此,实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。
根据Gartner,高效性可以被定义如下:“高速的数据流I/O(生产和消费),但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性,或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。
要做出正确的商业决策,当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确(精确)的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。
像电信,金融,电子商务,社交媒体等,已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。
他们可以预测用户行为,并推荐相关产品,提供危险交易预警服务,等等。
与其他IT系统一样,性能是大数据系统获得成功的关键。
本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2. 大数据系统应包含的功能模块 大数据系统应该包含的功能模块,首先是能够从多种数据源获取数据的功能,数据的预处理(例如,清洗,验证等),存储数据,数据处理、数据分析等(例如做预测分析??,生成在线使用建议等等),最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件 描述本节的其余部分简要说明了每个组分,如图1。
2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统,需要对各种不同种类来源的数据进行分析。
这些来源可能是从在线Web应用程序,批量上传或feed,流媒体直播数据,来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。
例如,在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据,feed可能会来自于CSV文件,其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内,并且通常这些系统都是外部应用程序,由第三方供应商或团队提供并维护,所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2 数据采集第一步,获取数据。
这个过程包括分析,验证,清洗,转换,去重,然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。
在下面的章节中,本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。
请注意,本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3 存储数据第二步,一旦数据进入大数据系统,清洗,并转化为所需格式时,这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中,本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。
在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4 数据处理和分析第三步,在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的,包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序,在规定的时间间隔内进行数据结果归集,执行机器学习算法,预测分析等。
在下面的章节中,本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤,展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。
该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好...
提高PHP性能方法有哪些?
缓存数据库查询的结果可以显著缩短脚本执行时间,并最大限度地减少数据库服务器上的负载。
如果要处理的数据基本上是静态的,则该技术将非常有效。
这是因为对远程数据库的许多数据请求最终可以从本地缓存得到满足,从而不必连接到数据库、执行查询以及获取结果。
但当您使用的数据库与 Web 服务器位于不同的计算机上时,缓存数据库结果集通常是一个不错的方法。
不过,根据您的情况确定最佳的缓存策略却是一个难题。
例如,对于使用最新数据库结果集比较重要的应用程序而言,时间触发的缓存方法(缓存系统常用的方法,它假设每次到达失效时间戳记时就重新生成缓存)可能并不是一个令人满意的解决方案。
这种情况下,您需要采用一种机制,每当应用程序需要缓存的数据库数据发生更改时,该机制将通知该应用程序,以便该应用程序将缓存的过期数据与数据库保持一致。
这种情况下使用“数据库更改通知”(一个新的 Oracle 数据库 10g 第 2 版特性)将非常方便。
“数据库更改通知”入门 “数据库更改通知”特性的用法非常简单:创建一个针对通知执行的通知处理程序 – 一个 PL/SQL 存储过程或客户端 OCI 回调函数。
然后,针对要接收其更改通知的数据库对象注册一个查询,以便每当事务更改其中的任何对象并提交时调用通知处理程序。
通常情况下,通知处理程序将被修改的表的名称、所做更改的类型以及所更改行的行 ID(可选)发送给客户端监听程序,以便客户端应用程序可以在响应中执行相应的处理。
为了了解“数据库更改通知”特性的作用方式,请考虑以下示例。
假设您的 PHP 应用程序访问 OE.ORDERS 表中存储的订单以及 OE.ORDER_ITEMS 中存储的订单项。
鉴于很少更改已下订单的信息,您可能希望应用程序同时缓存针对 ORDERS 和 ORDER_ITEMS 表的查询结果集。
要避免访问过期数据,您可以使用“数据库更改通知”,它可让您的应用程序方便地获知以上两个表中所存储数据的更改。
您必须先将 CHANGE NOTIFICATION 系统权限以及 EXECUTE ON DBMS_CHANGENOTIFICATION 权限授予 OE 用户,才能注册对 ORDERS 和 ORDER_ITEMS 表的查询,以便接收通知和响应对这两个表所做的 DML 或 DDL 更改。
为此,可以从 SQL 命令行工具(如 SQL*Plus)中执行下列命令。
CONNECT / AS SYSDBA; GRANT CHANGE NOTIFICATION TO oe; GRANT EXECUTE ON DBMS_CHANGE_NOTIFICATION TO oe; 确保将 init.ora 参数 job_queue_processes 设置为非零值,以便接收 PL/SQL 通知。
或者,您也可以使用下面的 ALTER SYSTEM 命令: ALTER SYSTEM SET "job_queue_processes"=2; 然后,在以 OE/OE 连接后,您可以创建一个通知处理程序。
但首先,您必须创建将由通知处理程序使用的数据库对象。
例如,您可能需要创建一个或多个数据库表,以便通知处理程序将注册表的更改记录到其中。
在以下示例中,您将创建 nfresults 表来记录以下信息:更改发生的日期和时间、被修改的表的名称以及一个消息(说明通知处理程序是否成功地将通知消息发送给客户端)。
CONNECT oe/oe; CREATE TABLE nfresults ( operdate DATE, tblname VARCHAR2(60), rslt_msg VARCHAR2(100) ); 在实际情况中,您可能需要创建更多表来记录通知事件以及所更改行的行 ID 等信息,但就本文而言,nfresults 表完全可以满足需要。
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