# 通信厂商
# 中兴真题一
# 1. 自我介绍
答题思路：
结合当前岗位需求，突出测试经验（尤其是保险/金融领域）、技术栈（自动化/性能/安全）、核心能力和项目亮点，体现综合实力。
话术：
您好，我是XX，有X年软件测试经验，专注于保险和金融领域的系统测试。擅长接口自动化（Python+Requests+Pytest）、性能测试（JMeter+监控分析）和安全测试（基础漏洞扫描）。在最近的项目中主导了测试框架搭建和CI/CD集成，推动测试左移和质量流程优化。注重用技术手段提升效率，比如通过自动化脚本将回归测试时间缩短50%。
# 2. 简单介绍一下在最近工作中担任的角色负责什么模块
答题思路：
说明负责的核心业务模块（如保险承保、理赔、支付等），强调测试职责（功能/自动化/性能）和跨团队协作（开发/产品）。
话术：
我主要负责保险核心系统中的投保承保模块和理赔流程模块。具体包括：
- 功能测试：需求评审、用例设计、缺陷跟踪；
- 自动化：用Python编写接口自动化脚本，覆盖主流程场景；
- 性能测试：主导高峰场景压测，如并发投保、批量理赔；
- 协作：参与技术方案评审，推动开发修复性能瓶颈和安全漏洞。
# 3. 介绍一下保险的上下游链路以及在框架中所用到的中间件
答题思路：
分上下游描述（前端→业务→第三方），结合中间件（消息队列/缓存/数据库）说明作用，体现系统架构理解。
话术：
保险系统的上下游链路包括：
- 上游：用户端（APP/Web）、渠道方（代理/银行）、第三方（支付/征信）；
- 下游：再保公司、监管平台、内部系统（财务/CRM）。
用到的中间件主要有： - Kafka：异步处理投保单和理赔通知，削峰填谷；
- Redis：缓存产品信息、用户会话，减少数据库压力；
- Dubbo：内部微服务调用，如核保服务调用风控服务；
- Elasticsearch：日志聚合和保单查询加速。
# 4. 平时工作中功能、接口自动化和性能的比例是多少
答题思路：
根据实际分配给出比例，强调自动化投入增长和性能测试的场景驱动（如大促前）。
话术：
大致比例是：功能测试占50%，接口自动化占30%，性能测试占20%。但近期在推动自动化覆盖，比例逐渐倾斜。性能测试通常集中在版本末期或重大活动前（如双11保险促销），会集中进行压测和调优。
# 5. 简单说一下怎么做的压测
答题思路：
按流程说明（目标→脚本→环境→执行→监控→分析），突出工具链和协作细节。
话术：
- 目标设定：与产品/开发确定TPS、响应时间、错误率指标（如投保接口TPS≥100）；
- 脚本开发：用JMeter模拟用户行为，参数化数据（如保单号），关联token；
- 环境隔离：使用独立压测环境，避免干扰生产；
- 场景执行：阶梯加压（如5-10-20线程逐步增加），持续运行30分钟以上；
- 监控：集成Prometheus监控服务器指标（CPU/内存），SkyWalking追踪链路；
- 分析：生成报告，定位瓶颈（如数据库慢查询、线程阻塞）。
# 6. 遇到哪些常见的性能问题并解决
答题思路：
分类举例（数据库/代码/中间件/配置），每个问题附根因和解决动作，体现分析能力。
话术：
- 数据库慢查询：理赔查询接口超时，通过索引优化和读写分离解决；
- 线程阻塞：保单生成接口并发时死锁，调整事务隔离级别和锁顺序；
- 缓存穿透：频繁查询不存在的保单号，用布隆过滤器或缓存空值；
- JVM FGC频繁：Young区过小，调整堆大小和GC策略（G1GC）。
# 7. 有过对性能测试关于代码层面的优化吗
答题思路：
从测试角度提建议（如算法/连接池/序列化），而非直接改代码，体现开发协作。
话术：
我会通过Profiler工具（如Arthas）定位代码瓶颈，并推动开发优化：
- 建议将递归查询改为迭代，减少栈溢出风险；
- 优化JSON序列化（Jackson替换FastJSON）；
- 调整连接池参数（如Druid最大连接数避免超时）。
# 8. 协助开发调优可能是开发代码本身逻辑的问题，怎么弄
答题思路：
强调用数据说话（压测结果+监控日志），避免主观判断，提供优化方向。
话术：
- 压测中记录异常节点（如SQL执行时间长），用APM工具定位到具体方法；
- 提供线程dump或内存快照给开发，分析锁竞争或对象堆积；
- 建议优化逻辑：如循环内避免重复查询DB，改用批量操作；
- 验证优化后重新压测，对比指标是否达标。
# 9. 测试左移
答题思路：
解释概念（提前测试），列举实践（需求评审/单元测试/冒烟用例），体现质量共建。
话术：
测试左移是将测试活动提前到开发阶段：
- 参与需求评审，识别业务漏洞（如理赔规则歧义）；
- 提供冒烟用例给开发自测，提前发现阻塞问题；
- 推动单元测试覆盖核心逻辑，用Jacoco检查覆盖率；
- 集成静态代码扫描（SonarQube）规范代码质量。
# 10. 有对开发自测进行检验吗？怎么确定自测达到标准
答题思路：
通过工具（覆盖率报告/冒烟通过率）和流程（提测门槛）量化标准。
话术：
会设置提测门槛：
- 开发需提供单元测试覆盖率报告（核心模块≥80%）；
- 冒烟用例全部通过（自动化脚本校验）；
- 代码扫描无严重漏洞（如空指针、SQL注入）；
- 未达标则打回提测，并协助开发补充用例。
# 11. 提测时都会去看开发单元测试的覆盖率吗
答题思路：
肯定回答，说明检查工具和标准，强调核心模块重点覆盖。
话术：
是的，我会用Jacoco检查单元测试覆盖率：
- 整体覆盖率要求≥70%，核心业务（如保费计算）≥90%；
- 关注未覆盖的分支（如异常流程），督促开发补充；
- 将覆盖率与CI流水线集成，未达标则阻断构建。
# 12. 说一下测试的流程规范
答题思路：
按阶段描述（需求→用例→执行→报告→复盘），突出闭环和规范输出。
话术：
- 需求阶段：参与评审，输出测试点；
- 设计阶段：编写用例（MindMap+Excel），组织评审；
- 执行阶段：冒烟→功能→自动化→性能，缺陷跟踪（Jira）；
- 报告阶段：输出测试报告，包括覆盖率、缺陷密度；
- 复盘阶段：总结漏测点，更新用例库。
# 13. 有产品验收的流程吗
答题思路：
说明UAT环节（用户/产品验证），列举验收标准和输出物。
话术：
有的，在测试通过后：
- 预生产环境部署，由产品经理和业务方验收；
- 验收标准：主流程畅通、UI/交互符合原型、数据准确；
- 输出验收报告和签字确认，完成后上线。
# 14. 怎么保证测试用例的覆盖率
答题思路：
结合方法论（等价类/边界值/场景法）和工具（需求覆盖追踪），强调持续维护。
话术：
- 设计时用等价类划分、边界值分析覆盖正常和异常场景；
- 通过需求矩阵表（Traceability Matrix）确保每个需求点有用例；
- 定期回归评审，补充漏测场景（如生产问题反向用例）；
- 用Pytest+Allure统计自动化用例覆盖的业务接口。
# 15. 做过安全相关的测试吗？接口测试怎么保证安全性
答题思路：
列举安全测试经验（工具+手动），接口安全重点（鉴权/参数/加密）。
话术：
做过基础安全测试：
- 用BurpSuite扫描SQL注入、XSS；
- 接口测试中校验：
- 鉴权：token失效或越权访问是否阻断；
- 参数：特殊字符（如SQL符号）、边界值、批量请求防重放；
- 加密：敏感字段（身份证号）是否脱敏或加密传输。
# 16. 接口测试怎么做的
答题思路：
说明技术栈（Python+Pytest+Allure）、框架设计（分层+数据驱动）和CI集成。
话术：
- 用Python+Requests发请求，Pytest管理用例，Allure出报告；
- 框架分层：基础封装（API基类）、数据驱动（YAML文件）、工具类（数据库校验）；
- 覆盖场景：正常流程、异常参数、业务规则（如保费计算）；
- 集成Jenkins每日执行，企业微信通知结果。
# 17. 主流数据库会到哪种程度
答题思路：
强调测试常用操作（增删改查/联表/事务），略提高阶能力（索引优化/存储过程）。
话术：
熟练使用MySQL和Oracle：
- 日常：复杂查询（多表关联、子查询）、事务验证（回滚机制）、数据构造；
- 优化：通过执行计划分析索引有效性，建议开发添加索引；
- 会写存储过程和触发器用于数据迁移或校验。
# 18. 编写存储过程有问题吗
答题思路：
肯定能力，举例简单场景（数据加工/批量更新），避免过度承诺。
话术：
可以编写基础存储过程，比如：
- 批量生成测试数据（如万级保单记录）；
- 数据清洗：将异常保单状态批量更新；
- 但复杂逻辑（如递归查询）仍需开发协助优化。
# 19. 对中间件了解怎么样，平常有测试过相关的中间件吗
答题思路：
结合测试场景（消息堆积/缓存失效）说明验证方法，体现问题排查能力。
话术：
测试中常验证中间件功能：
- Kafka：模拟消费者宕机，检查消息是否重复消费或丢失；
- Redis：测试缓存击穿（查不存在Key）和雪崩（大量Key过期）；
- Dubbo： mock服务提供者超时，验证熔降级机制。
# 20. 对缓存了解到什么程度，说一下缓存使用场景
答题思路：
说明缓存作用（提速/削峰），举例业务场景（热点数据/会话），注意缓存问题。
话术：
缓存主要用于高频访问数据：
- 场景：保险产品信息、用户画像、会话token；
- 注意问题：
- 缓存与DB一致性（延时双删或订阅binlog）；
- 热点Key倾斜（用本地缓存+分片）；
- 缓存穿透（布隆过滤器）。
# 21. 为什么查询缓存比数据库快
答题思路：
对比内存vs磁盘IO、数据结构优化（哈希表）、避免SQL解析。
话术：
- 内存读写速度远高于磁盘IO；
- Redis用哈希表存储，时间复杂度O(1)，而SQL需解析、优化、执行；
- 缓存避免网络开销（如应用与DB服务器距离）。
# 22. 有出现数据库和缓存不一致的情况吗
答题思路：
举例场景（并发更新），说明解决方案（延时双删/重试机制）。
话术：
遇到过，比如并发下单时：
- 先更新DB，后删缓存，但删除失败导致脏数据；
- 解决方案：
- 写DB后休眠500ms再删缓存（延时双删）；
- 通过Canal订阅binlog，异步淘汰缓存。
# 23. 接口自动化中用到的装饰器有哪些
答题思路：
列举常用装饰器（日志/重试/数据驱动），说明自定义场景。
话术：
- @pytest.mark.parametrize：数据驱动；
- @allure.story：用例分级；
- 自定义装饰器：如@retry(重试机制)、@log(请求日志记录)。
# 24. 装饰器和闭包有什么区别
答题思路：
从概念（功能增强vs函数捕获变量）、实现（语法糖vs嵌套函数）对比。
话术：
- 装饰器：一种语法糖，用于增强函数功能（如添加日志），基于闭包实现；
- 闭包：嵌套函数，内层函数引用外层变量（如计数器函数），用于保存状态。
# 25. 迭代器和生成器的区别
答题思路：
对比特性（惰性计算）、内存占用、实现方式（iter vs yield）。
话术：
- 迭代器：实现__iter__和__next__方法，逐次返回值；
- 生成器：用yield关键字，更简洁，支持惰性计算（如读取大文件），节省内存。
# 26. 常见数据类型哪些是可迭代的
答题思路：
列举序列（列表/字符串）、映射（字典）、集合，强调可遍历特性。
话术：
所有实现了__iter__方法的对象：
- 序列：list、str、tuple；
- 映射：dict（迭代Key）；
- 集合：set、frozenset；
- 文件对象（逐行迭代）。
# 27. 说一下在多线程编程中实现了哪些功能
答题思路：
结合测试场景（并发请求/数据生成），说明线程池和锁的应用。
话术：
在性能测试中常用：
- 用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor模拟并发用户；
- 线程安全：通过Lock控制共享资源（如全局计数器）；
- 多线程生成测试数据（如万级保单号）。
# 28. 接口自动化中有用到多线程编程吗
答题思路：
肯定并说明场景（批量执行/性能预热），注意线程安全。
话术：
部分场景会使用：
- 批量执行用例：如同时运行100个查询接口测试；
- 预热环境：多线程调用接口准备测试数据；
- 注意用线程池控制并发数，避免压垮测试环境。
# 29. 前端性能调优和后端性能调优有什么区别
答题思路：
前端侧重资源加载/渲染（浏览器），后端侧重并发/代码/数据库（服务器）。
话术：
- 前端：减少HTTP请求（合并CSS/JS）、压缩图片、CDN加速、懒加载；
- 后端：优化SQL、线程池、缓存、异步处理（消息队列）；
- 工具：前端用Chrome DevTools，后端用APM和压测工具。
# 30. 对页面加载很慢的情况有没有提过有效的意见
答题思路：
从前端（资源优化）、后端（接口提速）、网络（CDN）多角度建议。
话术：
分析Chrome Network面板后建议：
- 前端：启用Gzip压缩、减少DOM数量、图片WebP格式；
- 后端：接口响应时间＞2s时，优化SQL或加缓存；
- 网络：静态资源部署CDN，减少DNS查询。
# 31. 死锁是接口的字段产生的死锁吗
答题思路：
澄清死锁通常源于资源竞争（数据库行锁/线程锁），非字段本身。
话术：
死锁多与并发资源竞争有关：
- 数据库死锁：并发更新保单表时，循环等待行锁；
- 线程死锁：多线程持有锁并相互请求；
- 解决方案：调整锁顺序、超时机制、事务拆解。
# 32. 会使用抓包，mock的基本工具吗
答题思路：
肯定回答，列举工具（Charles/MockJS）和应用场景（调试/依赖解耦）。
话术：
- 抓包：用Charles/Fiddler分析请求响应，篡改数据测试边界值；
- Mock：用MockJS模拟未开发接口（如支付回调），保证测试进度。
# 33. 有什么想问我的吗
答题思路：
围绕团队技术栈、项目挑战、绩效标准提问，体现积极性和思考。
话术：
- 团队目前的自动化覆盖率和后续推进计划？
- 保险业务中最大的技术挑战（如数据一致性或性能瓶颈）？
- 测试团队的职业发展路径和培训机会？