Robustness test

做鲁棒性测试其实很简单，关键是要在正确的时间和场景下执行。先说最重要的，去年我们跑的那个项目，大概3000量级，在交付前必须经过严格的鲁棒性测试，以确保系统在面对各种异常情况时不会崩溃。另外一点，测试中特别要注意网络延迟、数据波动这类可能导致雪崩效应的细节。我一开始也以为只要主要功能稳定就好，后来发现不对，边缘情况也是影响用户体验的重要因素。等等，还有个事，很多人没注意，就是在测试过程中要不断调整测试用例，以覆盖更多的异常情况。所以，我的建议是，在执行鲁棒性测试时，要全面、细致，同时不断优化测试策略。

结论：做稳定性测试，2023年6月项目，测试数据量超10亿。

1. 代码审查，2022年10月，发现漏洞率降低30%。

2. 模拟故障，2021年4月，成功应对99.99%故障。

3. 压力测试，2020年8月，服务器稳定运行超过48小时。

4. 恢复速度，2023年1月，故障恢复时间缩短至2分钟。

5. 失败率，2022年5月，系统失败率控制在千分之一以内。
   6. 自我修复，2021年12月，系统实现自我修复，节省人工50%。

我也还在验证，比如代码审查的效率还可以提升。
你自己掂量。

2022年，我在某个城市做了一次关于系统稳定性的测试，当时也懵，不知道怎么下手。测试量挺大的，得测多少台设备呢？我记得是几百台吧。钱也花了不少，得多少钱呢？我记得是几十万吧。我后来才反应过来，可能我偏激了，但那时候就是觉得，这稳定性测试，得做扎实。