All-Pairs Testing

最后修改于 2025 年 4 月 4 日

All-Pairs Testing 的定义

All-Pairs Testing，也称为成对测试，是一种组合软件测试方法，它系统地测试每个输入参数的所有可能的离散组合。这种黑盒测试技术通过一次专注于两个变量之间的交互，大大减少了测试用例的数量，同时保持了有效的覆盖率。该方法基于这样一个观察：大多数软件缺陷源于两个参数之间的交互，而不是更高阶的组合。通过验证所有成对交互，测试人员可以用穷举测试所需精力的一小部分来实现大量的缺陷检测。

All-Pairs Testing 的数学基础来自于组合设计理论，特别是正交数组。它提供了一种结构化的方法来选择覆盖所有参数值的所有可能对的测试用例。当处理具有多个输入参数的系统时，每个参数有多个可能值，而完全的组合测试不切实际时，这种方法尤其有价值。该技术在 20 世纪 90 年代作为解决软件测试中组合爆炸问题的实用方案而流行起来。

All-Pairs Testing 的更广阔背景

All-Pairs Testing 在软件测试领域占据着战略地位，是穷举测试和随机抽样之间的一种有效折衷。在具有大量配置选项、环境变量和用户输入的现代系统中，穷举测试在计算上变得不可行。All-Pairs Testing 通过提供变量交互的系统化覆盖，而无需考虑所有可能的组合，从而应对了这一挑战。它特别适用于回归测试、配置测试和系统集成测试场景，在这些场景中参数交互至关重要。

该技术符合测试中的帕累托原则——即 80% 的缺陷可以在 20% 的测试用例中找到。在持续集成和 DevOps 环境中，快速反馈至关重要，all-pairs testing 使团队能够以可管理的测试套件来维持高覆盖率。它通过提供集中的交互覆盖来补充其他测试方法，而其他技术则处理不同的方面，如边界值或错误条件。该方法已在电信、汽车软件和企业系统等行业中得到广泛应用，这些行业中复杂的参数交互很常见。

All-Pairs Testing 的特点

• 组合效率 - 在覆盖参数之间的所有成对交互的同时，呈指数级减少测试用例。
• 缺陷检测重点 - 针对最常见的缺陷来源：两个参数之间的交互。
• 系统化方法 - 使用数学算法生成最优测试用例集，而不是随机选择。
• 可扩展解决方案 - 即使参数和值的数量增加，也能保持有效性。
• 黑盒技术 - 不需要了解内部代码结构，专注于输入/输出组合。
• 与其他方法互补 - 与边界值分析、等价划分和其他技术配合良好。

All-Pairs Testing 技术类型

All-Pairs Testing 可以使用各种算法方法来实现，每种方法在不同的测试场景下都有其独特的优势。这些技术在复杂性、最优性和对特定参数配置的适用性方面有所不同。有些方法生成最小的测试集，而其他方法则优先考虑执行顺序或附加覆盖标准。技术选择通常取决于被测系统的特定特性和可用的工具支持。

现代实现经常使用复杂的算法来处理参数之间的约束（其中某些组合无效）并在需要时扩展到纯成对覆盖之外。下面我们概述了 all-pairs testing 中使用的主要技术，以及它们的关键特性和典型用例。了解这些变体有助于测试人员为他们的特定测试需求选择最合适的方法。

技术	描述	最适合
正交数组	确保在最小的测试用例集中所有成对组合的均匀覆盖的数学结构。提供所有因素的平衡表示。	参数值均匀且无约束的系统
IPO（In-Parameter-Order）	一种增量构建测试用例的算法，一次添加一个参数，同时保持成对覆盖。	具有大量不同重要性参数的大型系统
贪婪算法	通过选择下一个覆盖最多未覆盖对的测试来构建测试用例的启发式方法。	快速生成合理小的测试集
基于约束	处理依赖关系的扩展，其中某些参数组合无效或不可能。	具有许多业务规则和约束的实际系统
变量强度	混合方法，将成对覆盖应用于大多数参数，但对关键子集应用更高阶覆盖。	某些参数交互比其他参数更关键的系统

All-Pairs Testing 的优势

All-Pairs Testing 在软件质量保证方面提供了显著的优势，特别是对于具有多种配置选项的复杂系统。最显著的优势是测试用例数量的大幅减少——通常与穷举测试相比实现了 90% 以上的减少，同时仍然可以发现大部分缺陷。这种效率直接转化为更快的测试执行、更少的资源需求和更快的反馈周期。团队可以保持高覆盖率，而无需进行全组合测试不切实际的时间和成本要求。

除了效率之外，all-pairs testing 还提供了对参数交互的系统化、可衡量的覆盖，这与临时测试方法不同。它有助于识别单独测试参数或通过随机抽样可能遗漏的缺陷。该方法在查找仅在特定条件组合下出现的交互错误方面特别有效。此外，成对测试用例生成的结构化性质使得跨不同测试周期和团队成员的测试规划更具可预测性和可重复性。

实施最佳实践

• 识别所有相关参数和值 - 在生成之前创建输入变量及其可能值的综合列表。
• 按重要性对参数进行优先级排序 - 将更多注意力集中在对系统行为有更高影响的关键参数上。
• 使用专用工具进行测试生成 - 利用专门的成对测试工具来确保最优测试集生成。
• 记录参数约束 - 明确注明任何无效组合，以避免生成无用的测试用例。
• 与其他技术结合 - 使用边界值分析和其他方法来增强成对测试，以实现全面的覆盖。
• 审查生成的测试用例 - 验证测试集是否具有实际意义并覆盖预期的场景。
• 衡量实际覆盖率 - 跟踪已测试的对，以确保覆盖范围没有差距。

来源

All-pairs testing

在本文中，我们深入探讨了 All-Pairs Testing，探讨了它的定义、背景、特点、技术、优势和最佳实践。本综合指南为读者提供了在其项目中有效实施成对测试所需的知识。

作者

我叫 Jan Bodnar，是一位充满热情的程序员，拥有丰富的编程经验。自 2007 年以来，我一直撰写编程文章，分享我对语言、框架和最佳实践的见解。迄今为止，我已撰写了 1400 多篇文章和 8 本电子书，主题涵盖从初学者教程到高级开发技术。凭借十多年的编程教学经验，我致力于让复杂的概念对学习者和专业人士来说都易于理解且实用。

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