电商业务数据测试用例参考

1. 数据采集层测试
用例编号 测试目标 测试场景 预期结果
TC-001 验证用户行为日志采集完整性 模拟用户浏览、点击、加购行为 Kafka Topic中日志记录数与模拟量一致
TC-002 验证无效数据过滤规则 发送爬虫请求(高频IP) 清洗后数据中无该IP的日志记录
2. 数据处理层测试
用例编号 测试目标 测试场景 预期结果
TC-003 验证用户兴趣标签计算逻辑 用户连续浏览3次"运动鞋"类目 用户画像中"运动鞋"兴趣权重≥0.8
TC-004 验证实时推荐算法覆盖率 新用户首次访问无历史行为 推荐列表包含热门商品且无重复
3. 输出层测试
用例编号 测试目标 测试场景 预期结果
TC-005 验证推荐结果写入Redis的实时性 用户下单后30秒内刷新页面 推荐列表排除已下单商品
TC-006 验证API返回结果的安全性 请求未授权用户的推荐接口 返回403错误码
4. 性能与容错测试
用例编号 测试目标 测试场景 预期结果
TC-007 验证高并发下的数据处理延迟 每秒发送10万条日志,持续5分钟 端到端延迟≤1秒,无数据堆积
TC-008 验证Spark任务容错恢复能力 强制终止Spark Executor进程 任务自动恢复,数据计算结果一致

测试步骤详解(以TC-001和TC-007为例)

用例TC-001:用户行为日志采集完整性

步骤:

  1. 准备测试数据

    • 使用Python脚本生成模拟用户行为日志(JSON格式),包含:

      python 复制代码
      {"user_id": "U123", "event": "click", "item_id": "I456", "timestamp": 1620000000}
    • 总数据量:10,000条(含浏览、点击、加购)。

  2. 发送数据到Kafka

    • 使用kafka-console-producer命令行工具或自定义Producer发送测试数据到指定Topic。

    • 命令示例:

      bash 复制代码
      cat test_logs.json | kafka-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic user_behavior
  3. 验证数据完整性

    • 使用kafka-console-consumer消费Topic数据并统计数量:

      bash 复制代码
      kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic user_behavior --from-beginning | wc -l
    • 通过标准:消费到的数据量=10,000条,且字段无缺失。


用例TC-007:高并发数据处理延迟测试

步骤:

  1. 模拟高并发流量

    • 使用Apache JMeterGatling工具构造每秒10万条日志的请求压力。

    • 配置JMeter线程组:

      • 线程数:500

      • Ramp-up时间:10秒

      • 循环次数:持续300秒

  2. 监控数据处理链路

    • Kafka吞吐量 :通过Kafka Manager监控Topic的Messages In/Seconds是否达到10万/秒。

    • Spark Streaming延迟 :在Spark UI中查看Processing TimeScheduling Delay

    • 端到端延迟 :在推荐API响应头中记录X-Data-Latency字段(从日志生成到推荐结果返回的时间)。

  3. 验证资源与容错

    • 使用Grafana监控集群资源:CPU利用率≤80%,内存无OOM(Out of Memory)错误。

    • 检查Kafka消费者组是否有Lag(未消费消息堆积)。

  4. 结果校验

    • 数据一致性:对比原始日志与HDFS落地文件的总记录数是否一致。

    • 延迟达标:95%的请求端到端延迟≤1秒。


关键测试工具与技巧

  1. 数据生成工具

    • Python Faker库:生成模拟用户ID、商品ID、时间戳等字段。

    • Apache Kafka Toolskafka-producer-perf-test用于压测。

  2. 自动化校验脚本

    • 使用PySpark对比处理前后数据差异:

      python 复制代码
      # 对比原始数据与处理后的Hive表数据量
      raw_count = spark.read.json("hdfs://raw_logs").count()
      processed_count = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM user_behavior_clean").collect()[0][0]
      assert raw_count == processed_count, "数据丢失!"
  3. 日志追踪

    • 在日志中植入唯一标识(如trace_id),通过ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)追踪全链路处理过程。

总结

数据测试需要系统化验证大数据处理链路的功能性、性能、容错能力。实际工作中需结合业务需求补充场景(如冷启动推荐、数据回溯测试等),并利用自动化框架(如Airflow调度测试任务)提升效率。

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