job测试检查点

定时任务测试分享：

job测试方案的介绍：

需求澄清

• 明确业务需求：与业务、产品、开发了解需求背景，用户的数量，用户场景等信息。
• 明确测试范围:与产品、开发共同评估，具体对应的场景，具体涉及的接口和表，数据量，被调用关联方链路，了解是否使用Redis和mq等。
• 明确测试目的：评估数量为性能测试提供依据，检查预估下是否满足任务需求的等。

测试策略：

• 性能评估
• 数据量评估
• 数据逻辑评估
• 场景梳理

测试案例

• 编写测试案例
• 案例评审

测试数据准备

• 制造符合场景的测试数据，数量级后，调度job

测试执行，形成测试结论。

job常用测试场景：

数据准确性测试

• 检查并记录数据是否准确，是否存在异常，或者错误信息，如：数字检查，日期，精度，检查是否存在异常，空，null
• 根据业务场景检查数据：例如：年龄大于0的正数，检查数据字符符合预期,有无乱码等。

数据完整性：

• 相较源表比较目标数据量和数据值是否符合预期，数据的记录和信息是否完整，是否缺失，确保加载记录和预期基数是否匹配。

数据逻辑检查

• 计算符合业务逻辑，运算符，函数使用正确
• 异常值，脏数据处理符合预期
• 字段类型一致
• 数据存储检查一致

job调度

• 验证任务本身是否支持重试机制
• 是否支持定时配置
• 是否支持失败告警
• 验证依赖的父任务是否配置到位
• 验证依赖层级是否合理
• 验证如无是否在规定时间内完成

上下游联调：

• 接口正常调用，并同步业务处理后的逻辑
• 调用关联接口接口并发验证
• 调用接口超时验证
• 消息队列：消息速率，大小考虑等。

job场景checkList

测试中我们可以把job测试过程中中常用的场景写成checklist，每次编写案例的时候可以作为参考（如上述场景即可用来编写案例的参考），如下点也可以作为检查点：

原始数据分析	明确原始数据的来源，数据量，掌握原始数据各字段的含义
job调度时间检查	检查job的调度规则，调度频率，事件，是否指定服务器等
job触发条件检查	job开启关闭的条件，及这个操作带来的影响分析
job调度逻辑的检查	是否是多线程处理，是否存在线程死锁，是否限流机制等
job数据处理检查	job处理各数据处理结果正确性检查，是否存在数据重复处理事务回滚机制
job性能检查	job处理耗时，耗时带来的影响
job容错机制检查	接口异常，接口超时，关联系统异常容错机制，是否存在重试
SQL检查点	涉及的表，数据规模，可能遍历的数据量是多少，避免慢SQL