免费音视频通话SDK的自动化测试框架搭建实录

年前我们团队接了个硬骨头——给公司的音视频通话SDK搭建一套自动化测试框架。说实话，刚开始我心里是没底的，毕竟音视频这玩意儿涉及的东西太杂了：网络波动、设备兼容性、编解码效率、音频抗丢包……随便拎出一个来都能让人掉层皮。但没办法，手工测试实在扛不住了，每次发版前都得熬三四个通宵，测到最后眼睛都是花的，还时不时漏掉几个隐蔽bug。

这篇文章就记录一下我们从零到一的整个搭建过程，中间踩了不少坑，也总结出一些实战经验，希望能给正在做类似事情的同行一点参考。

为什么要搞自动化？这事儿得先想清楚

在动手之前，我们先开了个务虚会，讨论的第一个问题就是：到底为什么需要自动化？手工测试难道不行吗？

答案其实很明显。首先，音视频sdk的测试场景太多了。光是一个视频通话功能，就有分辨率从144p到4K的N档选择，帧率从15到60的组合，还有各种网络环境下的表现——4G、5G、WiFi、弱网、高丢包率……靠人工测猴年马月也测不完。其次，音视频的问题是"玄学"型的，同一个bug可能这次出现下次又消失了，这种偶发性问题靠手工复现几乎不可能。最后，我们产品迭代速度快，基本上两周一个版本，每次版本发布前都有几十个case要回归，人力根本跟不上节奏。

想清楚这些之后，我们就义无反顾地跳进了自动化的大坑。

测试框架的核心架构设计

经过调研和讨论，我们最终确定了一个分层测试架构。这个架构借鉴了业界的一些成熟做法，但也结合了自己的实际情况做了定制化调整。

分层测试架构总览

整个框架分为四个层次，从底层到上层分别是：设备控制层、协议模拟层、业务逻辑层和报告生成层。每一层都有明确的职责边界，层与层之间通过标准接口通信，这样既保证了灵活性，也方便后续的扩展和维护。

层级	核心职责	关键技术栈
设备控制层	管理真机设备池、设备配对、远程ADB控制	STF、Appium、SikuliX
协议模拟层	网络模拟、弱网注入、丢包率控制	TC命令、Charles映射、网络损伤仪
业务逻辑层	用例编排、断言判断、流程控制	Python + Pytest、JavaScript
报告生成层	测试报告聚合、问题追踪、数据可视化	Allure、Jenkins、ELK

这个分层的好处是什么呢？最直接的就是解耦。设备控制层只管设备，协议模拟层只管网络，业务逻辑层只管测试流程，哪个模块出了问题一目了然，排查起来也快。而且每一层都可以独立演进，比如以后要从单设备测试扩展到多设备协同，只需要改动设备控制层就行，上层的用例代码基本不用动。

音视频sdk特有的测试维度

音视频SDK和普通的业务SDK不一样，它有一些自己独特的测试维度，这些维度在传统软件测试中涉及较少，我们也是边学边做。

音视频质量评估体系

这是最核心的部分。音视频通话质量到底好不好，不能靠主观感受，得用数据说话。我们建立了一套客观评估指标，分为音频和视频两大部分。

音频方面，我们重点关注几个指标：MOS评分（平均意见分，5分满分，4分以上才合格）、回声消除效果（AEC性能）、噪声抑制能力（ANS效果）、编解码延迟（端到端延迟控制在多少毫秒以内）、抗丢包率（在多少丢包率下还能保持清晰通话）。这些指标都需要专业的测试工具来采集，比如POLQA算法做MOS评分，SpeexDSP库做回声消除性能分析。

视频方面，我们关注的是：分辨率适配性（不同分辨率下是否都能正常编码解码）、帧率稳定性（实际帧率与目标帧率的偏差）、码率控制（在网络波动时码率调整是否平滑）、画面质量（PSNR和SSIM客观评分）、端到端延迟（从采集到显示的时间差）。这些指标的采集需要配合视频分析工具，我们用的是FFmpeg来做帧提取和质量分析。

弱网环境测试是重头戏

说实话，这才是最让人头疼的部分。真实场景下，用户可能在地铁里、电梯里、或者人流密集的场所使用音视频通话，网络环境差是常态。我们的产品要在这些场景下还能正常使用才行。

弱网测试主要模拟几种典型场景：高延迟高丢包（比如卫星通信模拟）、频繁网络切换（WiFi和4G之间反复横跳）、带宽受限（模拟网速只有几十K的情况）、网络瞬间中断（模拟断线重连）。这些场景通过Linux的TC命令来实现，通过tc qdisc添加netem模块，可以模拟各种网络损伤情况。

举个例子，模拟200ms延迟加5%丢包的命令是这样的：

tc qdisc add dev eth0 root netem delay 200ms loss 5%

看起来简单，但实际用的时候发现水很深。不同运营商的网络表现差异很大，同一个弱网参数在不同地区的测试结果可能完全不同。后来我们又买了一台网络损伤仪，专门用来做更精确的弱网模拟，这才算解决了这个问题。

设备兼容性和分辨率适配

安卓生态的碎片化是个老问题了。我们的SDK要支持从入门机到旗舰机的各种设备，分辨率也是五花八门——16:9、19:9、20:9、21:9，刘海屏、挖孔屏、折叠屏……每一种都可能带来渲染兼容性问题。

我们采取的策略是建立设备矩阵，按价格段和品牌来划分。比如旗舰机选三星S系列和iPhone标准版，中端机选红米Note系列和realme GT系列，入门机选红米数字系列。每个价位段选两到三款代表性机型，覆盖主流分辨率比例。

分辨率适配测试的重点不是看画面有没有显示出来，而是要看画面有没有变形、前置摄像头有没有被遮挡、状态栏和导航栏的处理是否正确。这些问题用户遇到一次就会骂娘，所以我们宁可多花时间也不能漏掉。

用例设计和执行策略

框架搭好了，接下来就是写用例。用例设计这块，我们走过一些弯路，一开始想把所有功能都自动化，后来发现有些场景真不适合自动化，得靠人工。

适合自动化的场景

• 核心功能回归：比如视频通话的接通率、音频通话的清晰度、消息的送达率，这些稳定的基础功能最适合自动化，每次发版前跑一遍心里有底。
• 异常场景测试：网络中断重连、进程被杀死后恢复、来电中断处理，这些场景靠人工很难完美复现，但自动化可以精确控制每一步。
• 长时间稳定性测试：24小时挂机测试，连续通话8小时，内存泄漏检测，这些需要长时间观察的场景，自动化是唯一选择。
• 多设备组合测试：苹果打安卓、Windows打iOS，不同版本之间的互通测试，排列组合太多，人工根本跑不过来。

不适合自动化的场景

有些场景我们最终还是选择保留手工测试。比如画面美感评估——虽然有客观评分指标，但最终好不好看还是得人眼判断。还有交互体验测试，比如打赏流程是否顺畅、表情包发送是否跟手，这些涉及到用户主观感受的环节，机器判断不了。

另外，一些边界情况比如模拟器环境、Root设备、第三方应用冲突，这些场景太特殊且发生概率低，我们采用手工抽查的方式而不是全覆盖。

执行策略的讲究

测试执行也不是闷头跑就行，我们设计了分级执行策略。第一级是冒烟测试，每次代码提交触发，只跑最核心的十几个case，五分钟内出结果，保证基本功能没问题。第二级是回归测试，每天凌晨定时跑，覆盖所有稳定功能的case，两小时内跑完。第三级是全量测试，每周发版前跑一次，包括所有测试用例，耗时四到六个小时。第四级是专项测试，按需触发，比如发布新功能时专门针对该功能做深度测试。

这个分级策略的核心思想是：用最短的时间获取最大的信心。冒烟测试过了，至少说明主流程没问题，团队可以继续干活；回归测试过了，基本可以保证当天发的版本质量达标；全量测试过了，才能正式发布。

持续集成和结果追踪

自动化测试的价值在于持续反馈，所以必须和CI/CD流程深度集成。我们用的是Jenkins作为CI引擎，GitLab做代码仓库，每次代码提交都会触发对应的流水线。

测试报告这块，我们用的是Allure框架，它生成的报告确实漂亮，层级清晰，还有历史趋势图。但更重要的是数据留存，每次测试的结果我们都存在Elasticsearch里，方便做数据分析和问题追踪。比如某个case最近三次执行都失败了，系统会自动报警，不用等到发版前才发现。

还有一个细节是告警策略。刚开始我们把所有问题都用邮件告警，结果告警太多大家反而麻木了。后来改成分级告警：冒烟测试失败发即时通讯消息，回归测试失败触发电话通知，全量测试失败才找负责人。这样既保证了重要问题能被及时处理，又不会产生告警疲劳。

实际效果和下一步优化

框架上线运行了三个月，效果还是比较明显的。首先是回归测试的时间从原来的两天缩短到了两个小时；其次是漏测率大幅下降，特别是一些弱网场景下的崩溃问题，以前手工测试很难遇到，现在每次自动化都能捕获；第三是版本发布节奏稳定了，以前每次发版都手忙脚乱，现在基本可以按时发布。

当然，目前的框架还有很多不完善的地方。比如对iOS端的支持还不够，只能测安卓；比如视频质量评估的维度还可以更丰富；比如多设备协同测试的场景覆盖还不全。这些都是我们下一步要优化的方向。

另外有个体会：自动化测试不是一劳永逸的事情，它需要持续投入。随着产品迭代，用例要更新，框架要维护，设备要更新，这些都是成本。但如果把这笔账算清楚——一个人力一天能跑多少case，自动化能跑多少case——就会发现这笔投资是值得的。

作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在音视频领域深耕多年，服务了众多头部客户。我们的产品线覆盖语音通话、视频通话、互动直播、实时消息等多种场景，在全球超60%的泛娱乐APP中都有应用。这样丰富的业务场景，对测试体系提出了极高的要求，而我们也在这个过程中不断打磨和完善自己的测试能力。

关于音视频测试，还有太多可以聊的话题，比如AI降噪效果怎么量化评估、虚拟现实场景下的延迟要求、全球化部署的网络探测方案……这些都是后续值得深入研究的方向。有机会再继续分享吧。