乔梁在MTSC大会上分享了主题为《一致性是研效提升的必经之路》的演讲，演讲内容主要是如何提高软件研发效率。他从香农在信息论中的熵增定律出发，讲到像软件这样的复杂系统，必须尽可能减少不确定性因素的影响，努力提高软件研发的一致性，从而达到提高软件研发效率的目的。 本文主要基于熵增定律，探讨该定律对软件测试行业是否存在指导作用。
首先，我们回顾一下什么是熵增定律。 这原本是热力学中的概念，一个孤立系统总是趋向于熵增，最终达到熵的最大状态，也就是系统的最混乱无序状态。1948年，香农将热力学的熵，引入到信息论。对于一个信息系统，如果没有外力作用，最终也会达到信息熵最大的状态，信息系统会越来越混乱，不确定性会越来越强。
影响软件系统运行的因素非常多，每个因素之间都会相互影响，所以根本无法根据单一因素来预测软件最终的状态。这和股市很相似，你最好永远不要通过某个单一信息预测股市的走势，因为单一因素和最终的结果不是线性相关的。
一个软件写好了之后，你直接部署好，过了一段时间再去看，它可能就不是你预期的样子了，可能早已经报了网关错误, 可能页面展示 500 错误，或者干脆无法访问了。 有很多原因都有可能造成这种混乱的状态，比如某个用户的操作触发了一个隐藏很深的缺陷，对程序造成了一个很小的修改，之后其他用户再进行了一些其他的操作， 也有可能是遭受恶意攻击等， 当然还有可能是你的服务器到期没续费，或者是云服务商倒闭了。
所以就算你的软件已经接近完美，不再需要任何修改和更新，你可以很长时间不去维护，软件也会变得越来越混乱。 而在一个产品的实际研发过程中，我们还需要不停的为软件系统添加新功能，增加新特性，带来更多信息（比特），导致系统更加复杂，这些新信息会进一步增加软件的信息熵。
一个软件系统越复杂，影响的因素越多，就越难通过人力控制。几乎所有的公司都想利用已经成熟的技术体系提高研发效率，但是实际上研发效率只会越来越低，一个产品往往是初创阶段研发效率高，越到后面效率越低。 原因之一就是因为业务增长必然导致信息熵增加，不确定性更高，干扰因素更多，从而拖慢研发进程，产生更多 bug。
在信息论中，信息熵通常用概率的倒数表示。概率越低表示程序的不确定性越高，信息熵越高，随机性事件就更容易形成 bug。
第一种因素是依赖的环境不确定。比如操作系统发生变化、数据库品牌和版本发生变化、访问的文件权限发生变化。
第二种因素是状态管理。可能发生变化的任何数据都处于某种状态，比如程序中的变量、数据库中存储的数据、文件中的数据。 这些数据可能被同一个系统的不同阶段读取和修改，但是外部根本不知道他什么时候修改的，从而造成不确定性。 漫游测试中的快递测试法采取跟踪数据，查看系统中哪些特性会读取和修改这个数据，从而测试这种不确定性。
第三种因素是程序的分支路径。如果你没有一个非常完备的定位系统，当你走在一条满是岔路的主干道上，你一定会迷路。
对于一个复杂的软件系统来说，熵增几乎是必然的，再加上加入越来越多的新功能（信息熵），软件的质量也会越来越无法保障， 我们能做的，只有投入越来越高的成本，延缓它的混乱状态形成过程。 我们也可以利用这种混乱状态的形成原因，改善自己的工作，就像你虽然无法预测股市的走势，但照样可以从中赚钱一样。所有的不确定性系统都没有办法通过单一因素进行控制，因为你不知道你控制的因素会不会对其他因素产生影响。所以你应该放弃对不确定性系统的控制，让他自由发展，我们要做的事情就是：计算不确定性，计算概率。
比如你计算出某只股票上涨的概率有 100%，那就代表这世界上没有哪个因素会阻止它下跌，这显然是不可能的。 你可以自己列举影响股价走势的因素，然后分配权重，最终计算出概率。需要注意的是，你永远不可能列出所有的因素，但你也不用慌，你可以把没有考虑到的其他因素放到一起，叫其他，也分配一个权重。 在一次一次的操作中，你会发现你的模型不够好，计算出的概率不精准，当你发现了其他因素，再修改和调整模型。
开发软件也好、测试软件也好，和买卖股票并没有什么区别，还是计算不确定性，你需要计算哪些随机事件会对系统产生影响。然后设法提高确定性和一致性。
现在我们写一个很简单的程序：
def run(): print("hello world")
这是一个信息熵很低的程序，确定性高，每次运行这个程序几乎总是得到一个确定的结果：在显示设备上打印 hello world。 但你永远不能说它是确定的，发生的概率是 100%。 如果程序依赖的环境变化了呢？比如某个新的版本不再支持这个 print 函数了呢？比如 print 的用法发生变化了呢？ 比如你的操作系统不能正确安装？ 比如你的显示设备无法正常工作？
幸运的是通过 DevOps 研发体系，我们可以使用 docker 这样的确定性工具来部署，尽量保证依赖环境的一致性，因此在测试时我们可以减少环境不确定性带来的权重，但是并不表示我们不需要测试环境本身。 比如用户选择什么样的客户端、客户端版本都是我们不能确定的，那就不要对不同的浏览器，不同的app版本进行测试。（当然程序也可以选择强制规定用户只能选择某个客户端）
对于系统、数据库、客户端、版本号、解释器等所有的依赖最好纳入缺陷分析的范围中。
接下来是用户输入造成的不确定性。任何一个程序，用户的输入是不受控制的，这就会对程序造成非常大的随机性的影响。
def run(user_input): print(user_input)
print 函数能处理所有的用户输入吗？ 字符串可以？整数可以？ emoji 可以？100G的数据也可以？ 如果程序里面调用了其他程序 do_something(user_input)， 这个程序可以处理所有的用户输入吗？
def run(user_input): do_something(user_input)
在 java 这样的静态类型语言上，已经对用户输入的参数类型从语言层面做了类型检测，提供了标准化和一致性的方法， 而像 python 这样的动态类型语言则必须由开发人员自己进行校验，程序的确定性保障更多的需要依靠开发人员的逻辑能力和编码水平，而不同开发人员会形成不同的处理方法，增加了程序的不确定性。
虽然静态语言对数据类型进行了类型检测，提供了一致性方法，但是不代表研发人员就可以放任用户数据不管。因为用户输入可以通过其他途径，比如输入长度超过处理能力，比如输入恶意数据破坏程序等等。
总之，开发需要进一步控制用户输入，就会编写分支语句和异常处理语句对程序进行控制，就好像为了方便所有的居民出行，一定会在主干道上挖出千奇百怪的小路一样。还是那句话，分支路径多了，人就容易迷路。
def run(user_input): if user_input > 10: ... elif user_input > 100: ..、 if isinstance(userinput, str): ... try: do_something(user_input) except ValueError: ...
对于完全无法确定的随机用户数据，程序会编写分支语句来形成确定性的执行，这多个分支是否运行就是概率问题。 测试程序时就必须考虑，开发人员是否考虑了所有的情况，如果某个用户输入没有对应的分支执行怎么办？ 如果开发人员的分支处理不合理怎么办？
在编写代码的时候，if 语句忘记处理 else，分支覆盖不全的情况比比皆是。 异常捕获语句则只考虑了自己能力范围内的异常类型，有大量未知异常没有按预期方式处理。 开发人员还会使用大量第三方库进行参数验证，简化自己的参数验证代码，但是这些第三库是否符合要求，有没有漏洞和bug，是否按正确方式使用了，又是个不确定性问题。
除了用户的输入参数，在程序运行过程中，还会使用其他的数据，比如系统生成的时间戳、随机生成的变量，使用了经由其他程序修改后的数据等等。 这些数据都不是程序员自己能控制的，属于随机性事件，因而很难被发现、控制和测试。
对于开发人员来说，尽量编写确定性高的代码，能有效抑制 bug 的产生。什么是确定性高的代码呢？比如编写纯函数，尽量减少对其他接口的依赖、不随意修改全局变量、不随意修改类中的属性， 尽量减少对文件、数据库等状态数据的依赖。（这样的代码我叫做可测试性高，但是有几家公司是这样写代码的。）
对于测试人员来说，则需要分析哪些特性适合编写纯函数、哪些地方的数据是系统生成的、分析用户输入会形成哪些分支代码、分析依赖了哪些数据库数据、文件数据、以及其他接口提供的数据，同时，测试人员自己编写的代码也应该参考这些情况，减少不确定性。
最后，多个程序之间、多个特性之间、多个模块之间相互调用形成的不确定性更加难以控制。 功能越复杂，涉及到的数据会越多， 根据不同的操作顺序，形成的排列组合会成指数级上升。 使用场景测试法、判定表等方案从理论上是可行的，但是实际测试过程中很难全部覆盖到。 目前通过像智能化测试、精准测试这样的技术也许能缓解部分测试难题，但是这些技术手段本身的信息熵就很高。
乔梁还从管理角度提出了以下一些提高一致性、减少不确定性的解决方案，可以作为参考。
流程：同一流程，不同人执行的产出结果与质量是否一致？
工具：同一件任务，内部有多少种工具平台？
个人：同一产品代码，在多大程度上像是同一个人写出来的？
组织：在结构与机制上，是否支持员工追求“一致性”？
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