近来我遇到越来越多的人对我们会发布还有bug的产品大为惊讶。而让我大吃一惊的是,这些人中还有许多是软件测试人员,我本以为他们应该对此早已经有所了解。建议大家先阅读Eric Sink较早写的(但是很棒的)文章。不知道我还能对此话题有多少贡献,但我想试试。
许多bug并不值得去修复。“你这也算是测试人员吗?”,你肯定会冲我大叫,“测试人员是产品质量的捍卫者。”我可以再重复一次(如果需要的话)许多bug并不值得去修复。“让我来告诉你原因。在大多数情况下,修复bug就必须要修改代码。而修改代码需要投入资源(时间)并会引入风险。这真是很糟糕,但这却是事实。有时,如果风险和投入远超过修复bug的价值,因此我们就不会被修复这些bug。
我们决定是否修复一个bug并不是,也不应该是靠“感觉”。我喜欢用“用户痛苦”的概念来帮助我做决定。我会用三个关键因素来考虑并确定“用户痛苦”:
1、严重性 —— 这个bug将产生什么影响 —— 它会让整个程序崩溃吗?它会导致用户的信息丢失吗?或者并不是那么严重?有更简单的解决方法吗?还是它仅仅是个无关紧要的问题?
2、频繁性 —— 用户碰到这个问题的频率高吗?它是程序主要工作流程中的一部分?还是隐藏在一个并不常用的功能中?在最常用的那部分程序中存在的小问题很可能是需要修复的,而一些不常用到的那部分程序中存在的大问题,也许我们会放在一边。
3、对客户的影响 ——如果你之前准备工作做得好,你应该已经知道你的客户是谁,你的每个客户群中会有多少(或者是你希望有多少)用户。这样你就需要判断,这个问题将会影响到每位用户一,还是仅仅一部分人。如果你能追踪出客户如何使用你的产品,你就能得到更准确的数据。
以上3点因素就构成了一个公式。给上面的每一个因素都分配一个数值范围,并且用一些计算 —— 你可以直接使用加法、乘法或是基于你的应用程序以及市场因素加上权值。打个比方,我们只需要执行加法并且对每个bug赋予10分的数值范围。
Bug #1:比如它是一个会让程序崩溃的bug(10分),它存在于程序的主要部分(10分),它影响了80%的客户(8分),因此这个bug的”用户痛苦“量值为28分,我们打赌我们肯定会修复它。
Bug #2:它仅仅是一个关于排列的bug(2分),它出现在二级窗口中(2分),这个bug所在的那部分程序只会在旧版本中被使用到(2分)。因此这个bug的“用户痛苦” 量值为6分,我们很可能不会去修复它了。
遗憾的是,很多情况并不像上面所说的那么简单。Bug #3是一个数据丢失问题(10分),它存在于一个应用程序的某个主要部分中,却只在某些特定的情况下才出错(5分)(顺便提一下,数据是主观编造出的)。客户研究证明它很少会被使用(2分)。因此它的 “用户痛苦”量值为17分,这是一个模棱两可的数据,修与不修都可以。一方面,修复它所需要的投入可能并不值得,只要这个问题能够被理解,并且它没有任何盲点,不再理会这个bug很可能是正确的处理方法。
从另一方面来看,你必须把它和系统中的其他bug进行权衡。我们在这里应用“破窗效应(Broken Window)”—— 如果应用程序中有太多此类中等阈值的bug,产品的质量(或者最起码,从质量的感觉上)一定大受影响。你在考虑系统中每一个bug的时候,还应该结合考虑系统中其他(已知的)bug,并且以此来分析、决定哪些bug是需要被修复的而哪些则不值得被修复。
正式发布的软件中有bug的确是一件十分糟糕的事 —— 但基于我们现有的开发工具和开发语言,我们还没有找到一个更加合理的解决方法。
补充:
写出这篇文章的时候,我想我遗漏了公式中的第四个因素:发布日期。临近发布日期时,这个因素在修复/不修复bug的决定中也起了关键作用。然而我并不确定它是否是第四个因素,也无法确定在临近发布时期时,修复一个bug所需要的 “用户痛苦”量值的阈值是多少。
原文转自:http://kb.cnblogs.com/page/55570/