大型分布式服务系统如何进行精准测试？保证测试质量的前提下，最大化减少测试无效工作
背景：
目前分布式服务系统比较多，比如一个柜面、网银渠道系统，涉及几十个乃至上百个下游系统，每次增量版本提测后，开发往往会说，影响范围比较大，做个主链路或者全量回归吧，可是由于每次版本时间测试时间都很紧张，工作量大，如果只改了几行代码，还要要回归这么长时间？对于测试人员来说说，要保证测试用例全部执行到位，很难做到。
因此代码改动后的 影响范围评估，以及测试完成后的 覆盖面评估 是个难题，目前大部分是依靠个人经验和业务熟悉度判断大概的范围。这种评估方式以主观判断为主，缺乏数据支撑，目前是想在我们测试管理系统有系统工具提供客观数据，基于数据进行量化评估。支持精准测试，在迭代版本的测试中最小化测试化最大化保证质量，只覆盖修改的内容，用有限的操作发现全部的问题。
难点所在
如果要实现精准测试，就需要建立代码与用例的映射关系， 当代码发生改动时推荐出关联的用例，能让测试精准地回归，降低成本，提高效率。大家在以往的实践过程有没有好的总结；可以拿出来分享的？目前这块我们正在逐步展开。
1同行回答
1、自动化
1.1 测试数据管理 业务测试数据、sql脚本
1.2 测试环境管理 当前比较好的方案是，一键启动一套测试环境用于自动化测试，测试完成后，推送报错相关的信息
1.3 测试用例管理 接口测试、单元测试的用例管理 用例与代码覆盖范围的绑定 量大的场景下，测试用例的有效利用率
2、方案
成本预算足够的话，可以考了市场面做精准测试相对还可以的几家考虑一下，比如PerfMa的XDolphin
打算自研的话，可以从以下几个方面去考虑以下，代码扫描、变更动态的分析、自动化的覆盖率、代码染色这些角度去找一下开源的工具或平台去逐步实施
高层支持的前提下，这块做好了，质量和效率的提升还是比较明显的。
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针对这个问题，可以考虑以下解决思路：
- 建立代码与用例的映射关系
建立代码与用例的映射关系是实现精准测试的关键。可以通过代码版本控制工具（如Git）和测试用例管理工具（如TestLink）来实现。具体来说，可以在代码提交时，将代码与相关的测试用例关联起来，并在测试用例管理工具中记录下来。这样，在每次代码修改后，就可以根据代码与用例的映射关系，自动推荐出需要回归的用例，从而实现精准测试。
- 使用自动化测试工具
自动化测试工具可以帮助测试人员快速执行测试用例，降低测试成本和提高测试效率。可以考虑使用一些开源的自动化测试工具，如Selenium、Appium等，来实现自动化测试。在执行测试用例时，可以根据代码与用例的映射关系，只执行与修改的代码相关的测试用例，从而实现精准测试。
- 使用测试覆盖率工具
测试覆盖率工具可以帮助测试人员评估测试用例的覆盖面，从而发现测试用例的不足之处。可以考虑使用一些开源的测试覆盖率工具，如JaCoCo、Cobertura等，来评估测试用例的覆盖面。在执行测试用例后，可以使用测试覆盖率工具来分析测试用例的覆盖面，并根据分析结果来优化测试用例，从而提高测试效率和测试质量。
- 建立测试用例库
建立测试用例库可以帮助测试人员快速找到需要执行的测试用例，从而提高测试效率。可以将测试用例按照模块、功能、场景等分类，并建立测试用例库。在执行测试用例时，可以从测试用例库中选择需要执行的测试用例，从而实现精准测试。
综上所述，建立代码与用例的映射关系、使用自动化测试工具、使用测试覆盖率工具和建立测试用例库是实现精准测试的关键。通过这些措施，可以最小化测试化，最大化保证质量，降低测试成本和提高测试效率。