網上有很多關于pos機薅羊毛,獲利 770 余萬的知識，也有很多人為大家解答關于pos機薅羊毛的問題，今天pos機之家(www.www690aa.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!
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1、pos機薅羊毛
pos機薅羊毛
20日，上海某公司在定期對運營的APP后臺進行梳理時發現2020年11月至12月期間，有約1600筆利用公司發售的抵用券進行購買的記錄存在異常。
經后臺比對，發現有兩名客戶反復使用同一抵用券進行刷單。通過重復刷單，其中一名嫌疑人獲取了價值640萬的貨，另一名刷取了130萬的貨。
其中一名嫌疑人朱某去年11月發現系統對于抵用券的使用方式管理不嚴，可以利用支付時間差的方式來鉆空子。
使用面值800元的抵用券，下一個1000元的訂單，自己實際支付200元費用，就能拿到1000元的貨物，再將這1000元的貨進行倒賣，就能從中賺取差價。
事實上，這種利用程序漏洞進行“薅羊毛”行為的事情并不少見。
比如大家熟知的2019年拼多多被曝出現重大Bug，用戶可領100元無門檻券，全場通用，也因此損失超過千萬。
日產尼桑汽車由于安全氣囊感應探測器的軟件故障，召回超過100萬輛汽車。據報道，由于此軟件故障導致兩起事故。
星巴克咖啡由于POS系統的軟件故障無法處理交易，因此被迫關閉了美國和加拿大約60％的商店。
這些大企業不缺乏軟件測試工程師，但為什么還是會出現這樣的軟件漏洞呢？
其實軟件測試這件事情本身的難度一點都不亞于軟件開發，甚至可能更難一點。
今天小易就給大家分享，阿里研究員提出的軟件測試中常見的一些難題。
1
測夠了嗎？
其實這是一個測試充分度的問題。
代碼覆蓋率是衡量測試充分性的起點，但遠遠不是終點。要回答”測夠了嗎“，至少還要考慮是否測了所有的場景、所有的狀態、所有的狀態轉移路徑、所有的事件序列、所有可能的配置、所有可能的數據等等等等。
即便如此，我們可能還是無法100%確信我們已經測夠了。可能我們最終只能做到非常趨近于測夠了。
2
bug發現能力如何？
如何評價一組測試用例的發現bug的能力，屬于測試有效性的問題。
評價測試用例有效性可以通過正向的分析進行，例如，分析測試用例是否校驗了所有在測試過程中SUT落庫的數據。更具有通用性的做法是變異測試（Mutation Testing），即在被測代碼里注入不同的“人造bug”，統計多少能被測試用例感知到。
3
哪些測試用例是在浪費時間？
那么多用例，要花那么多時間去跑，這里面一定有很多時間是浪費掉的，但如何才能知道哪些是浪費掉的呢？
浪費的形式包括：
冗余步驟：有些是浪費在一些重復的步驟上，每個用例都要去做一些類似的數據準備，每個用例都要去執行一些中間過程。等價類：一個支付場景，要不要在所有的國家、所有的幣種、所有的商戶、所有的支付渠道和卡組的排列組合都測一遍？這么測，代價太高。有沒有更通用的、而且比較完備和可靠的等價類分析的技術手段？有N個用例，推測這N個用例里面可能存在M個用例，即使刪掉這M個用例，剩下的N-M個用例的效果和之前N個用例的效果一樣。如何識別是否存在這樣的M個用例、如果存在的話是哪M個。據說阿里內部職級晉升P9評審，曾經就出現過“測試用例很多，你怎么刪”的問題，看似簡單，其實很難。
4
要不要做全鏈路回歸？
很多團隊都會糾結到底要不要做全鏈路回歸、做到什么程度。
這個問題的核心點就是：有沒有可能，只要把系統間的邊界約定的足夠好足夠完整，就可以做到在改動一個系統的代碼后，不需要和上下游系統進行集成測試，只要按照邊界約定驗證好自己的代碼就可以確保沒有任何regression了。
很多人相信那是可能的，但既無法證明，也不敢在實操中就完全不跑集成。
5
如何減少分析遺漏？
分析遺漏是很多故障的原因。
開發做系分的時候，有一個corner case沒考慮到、沒有處理。測試做測分的時候，忘記考慮某個特殊場景了。兼容性評估，評估下來沒有兼容性問題的，但結果是有的。
而且很多時候，分析遺漏屬于unknown unknowns，我們壓根就不知道我們不知道。
6
用例自動生成
Fuzz Test、Model Based Test、錄制回放、Traffic Bifurcation（引流）等都是自動生成用例的手段。有些已經比較成熟（例如單系統的錄制回放、引流），有些多個團隊都在探索（例如Fuzz），有些則一直沒有大規模的成功實踐（例如MBT）。
7
問題自動排查
包括線上和線下。對于比較初級的問題，自動排查方案往往有兩個局限性。
首先，方案不夠通用，多多少少比較定制化。其次，比較依賴人工積累規則（說的好聽點叫“專家經驗”），主要是通過記錄和重復人肉排查的步驟來實現。然而，每個問題都不完全一樣，問題稍微一變，之前的排查步驟可能就不工作了。
8
缺陷自動修復
阿里的Precfix、Facebook的SapFix等是目前比較知名的一些工業界的做法。但總的來說，現有的技術方案，都有這樣那樣的局限性和不足，這個領域還在相對早期階段，后面的路還很長。
9
測試數據準備如何提高效率？
測試用例的一個重要設計原則是：測試用例之間不應該有依賴關系，一個測試用例的執行結果不應該受到其他測試用例的執行結果（包括是否執行）的影響。
但如果每個用例所需要用到的測試數據都是自己來從頭準備的，執行效率就比較低。怎么既不違背“測試用例之間不應該有依賴關系”的大原則，又能減少測試數據的準備時間？
10
兼容性測試
代碼和數據的兼容性問題有很多形式。例如，如何確保新代碼能夠正確的處理所有的老數據？有時候，老數據是幾個月前的老代碼產生的，例如，一個正向支付單據可能會到幾個月以后才發生退款退票。
有時候，老數據可能就是幾分鐘前產生的：用戶的一個操作，背后的流程執行到中間的時候代碼被升級了。
驗證這些場景下的兼容性的難度在于：需要驗證的可能性太多了。今天的退款請求對應的正向單據，可能是過去很多個版本的代碼產生的。一個業務流程執行到中間具體什么地方代碼被升級了，可能性也非常多。
11
防錯設計
嚴格來說，防錯設計并不是software testing范疇內的。
但做測試做久了就發現，有很多bug、很多故障，如果設計的更好一點，就壓根不會發生（因此也就談不上需要測試了）。
公眾號：易思訓教育
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