武大胆·3 months ago

App 技术架构

一个典型的App技术架构分为 客户端（Client） 和 服务端（Server） 两部分，通过 网络通信 实现数据交互。以下是分层架构示意图：

客户端技术架构

UI层（View）
- 负责界面渲染和用户交互。
- 技术实现：
  - Android：XML布局 + Jetpack Compose（声明式UI）。
  - iOS：Storyboard/SwiftUI。
  - 跨平台：Flutter（Dart）、React Native（JavaScript）。
业务逻辑层（ViewModel/Presenter）
- 处理业务逻辑、数据转换和状态管理。
- 技术实现：
  - Android：ViewModel + LiveData。
  - iOS：Combine框架（Swift）。
  - 跨平台：Bloc模式（Flutter）、Redux（React Native）。
网络层（Repository/DataSource）
- 封装API请求、缓存策略和错误处理。
- 技术实现：
  - Android：Retrofit + OkHttp。
  - iOS：Alamofire（Swift）或 URLSession。
  - 跨平台：Dio（Flutter）、Axios（React Native）。
本地存储层（Local Storage）
- 管理本地数据持久化。
- 技术实现：
  - SQLite：Room（Android）、Core Data（iOS）。
  - 键值存储：SharedPreferences（Android）、UserDefaults（iOS）。
  - 文件存储：File System API。

平台	开发语言	主流框架/工具
Android原生	Kotlin/Java	Jetpack、Retrofit、Glide、Room
iOS原生	Swift/Obj-C	SwiftUI/UIKit、Alamofire、Core Data
跨平台	Dart/JS	Flutter、React Native、Ionic

API网关层（API Gateway）
- 统一入口，处理路由、鉴权、限流和日志。
- 技术实现：Nginx、Kong、Spring Cloud Gateway。
业务逻辑层（Application Layer）
- 实现核心业务逻辑（如订单处理、用户管理）。
- 技术实现：
  - Java：Spring Boot、Micronaut。
  - Python：Django、FastAPI。
  - Node.js：Express、NestJS。
  - Go：Gin、Echo。
数据存储层（Data Storage）
- 持久化数据存储与查询。
- 技术实现：
  - 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL。
  - 非关系型数据库：MongoDB、Redis（缓存）。
  - 大数据存储：HBase、Elasticsearch（搜索）。
消息队列与异步处理
- 解耦高并发任务（如邮件发送、订单异步处理）。
- 技术实现：Kafka、RabbitMQ、Celery（Python）。
微服务与容器化（可选）
- 复杂系统拆分为独立服务，提升扩展性。
- 技术实现：Docker、Kubernetes、gRPC。

类型	技术选型
开发语言	Java、Python、Node.js、Go、C#
数据库	MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis
云服务	AWS、阿里云、Firebase（Serverless）
监控与运维	Prometheus（监控）、Grafana（可视化）

客户端发起请求
- 用户输入账号密码，客户端通过HTTPS发送登录请求（POST /api/login）。
- 数据格式：JSON（如 {"username": "user1", "password": "***"}）。
服务端处理请求
- API网关验证请求合法性（如IP白名单、频率限制）。
- 业务逻辑层校验账号密码，生成Token（JWT）。
- 数据库查询用户信息（MySQL SELECT * FROM users WHERE username = ?）。
服务端返回响应
- 成功：返回 200 OK + Token及用户数据。
- 失败：返回 401 Unauthorized + 错误码。
客户端处理响应
- 解析响应数据，存储Token至本地（SharedPreferences/Keychain）。
- 跳转至首页，更新UI状态。

需求分析阶段
- 明确测试目标：理解功能需求、用户场景和非功能性需求（如性能、安全）。
- 编写测试需求文档：确定测试范围、优先级和验收标准。
测试计划阶段
- 制定测试策略：确定测试类型（功能、性能、兼容性等）、资源分配和时间表。
- 风险评估：识别潜在风险（如设备碎片化、网络环境差异）并制定应对方案。
测试用例设计
- 根据需求编写测试用例，覆盖正向、逆向场景和边界条件。
- 使用等价类划分、边界值分析、场景法等设计方法。
测试环境搭建
- 准备硬件设备（真机、模拟器）、网络环境、测试数据和工具链。
测试执行
- 按优先级执行测试用例，记录测试结果和缺陷。
- 分阶段进行：冒烟测试 → 功能测试 → 回归测试 → 验收测试。
缺陷管理
- 使用工具（如JIRA、Bugzilla）跟踪缺陷生命周期（提交→修复→验证→关闭）。
- 分析缺陷分布，优化测试重点。
测试报告与总结
- 输出测试报告：覆盖率、缺陷统计、风险分析和改进建议。
- 复盘测试过程，优化后续测试策略。

黑盒测试
- 关注输入输出，不涉及内部代码逻辑。
- 典型方法：功能测试、用户体验测试、安装卸载测试。
白盒测试
- 基于代码逻辑设计用例，覆盖分支、路径和条件。
- 常用技术：代码覆盖率分析（如JaCoCo）、静态代码检查（如SonarQube）。
灰盒测试
- 结合黑盒与白盒，通过接口或日志分析定位问题。
专项测试类型
- 功能测试：验证核心功能（如登录、支付）是否符合需求。
- 性能测试：响应时间、内存/CPU占用、启动速度（工具：GT、PerfDog）。
- 兼容性测试：覆盖不同设备、OS版本、屏幕分辨率、网络环境（工具：Firebase Test Lab）。
- 安全测试：数据加密、权限管理、漏洞扫描（工具：OWASP ZAP、Burp Suite）。
- 用户体验测试：界面易用性、交互流畅度、多语言支持。
- 安装卸载测试：安装包大小、升级覆盖、残留文件清理。
- 接口测试：验证API调用和数据传输（工具：Postman、Charles）。
- 回归测试：自动化脚本覆盖主流程，确保新版本无回退问题。

自动化测试
- UI自动化：Appium（跨平台）、Espresso（Android）、XCUITest（iOS）。
- 接口自动化：RestAssured、Python Requests。
- 性能自动化：JMeter、LoadRunner。
云测试平台
- 使用AWS Device Farm、Sauce Labs等平台实现多设备并行测试。
Monkey测试
- 通过随机事件（点击、滑动）检测崩溃和ANR（工具：Android ADB Monkey）。
A/B测试
- 对比不同版本的用户行为数据，优化功能设计（工具：Firebase A/B Testing）。
代码静态分析
- 使用Lint工具检测代码规范、内存泄漏和潜在崩溃。
网络模拟工具
- 模拟弱网、延迟、丢包（工具：Network Link Conditioner、Charles Proxy）。

硬件环境
- 真机覆盖主流品牌（如iPhone、华为、三星）和不同配置（CPU、内存）。
- 模拟器/虚拟机：Android Studio模拟器、iOS Simulator。
软件环境
- 操作系统：Android（不同版本及定制ROM）、iOS（最新及旧版本）。
- 第三方依赖：SDK版本（如Google Play Services）、数据库兼容性。
网络环境
- 测试不同网络类型（Wi-Fi、4G/5G）、弱网（2G/高延迟）及离线场景。
数据环境
- 准备测试数据：正常数据、异常数据（如超长文本、特殊字符）。
- 数据隔离：避免测试数据污染生产环境。
持续集成（CI）环境
- 集成Jenkins、GitLab CI等工具，实现自动化构建→测试→报告流程。
安全测试环境
- 搭建沙盒环境，模拟中间人攻击、数据篡改等安全威胁。