这类问题看公众号已经没啥意义了，现在 AI 回答得很好

总结起来，测试点大概包括：

1. 功能测试：数据正确性、接口调用正确性、错误处理机制。

2. 异常测试：网络故障、服务不可用、数据格式错误。

3. 性能测试：高并发下的响应时间、吞吐量、资源使用。

4. 数据一致性测试：事务管理、回滚机制。

5. 安全测试：身份验证、数据加密。

6. 兼容性测试：接口版本升级后的兼容性。

7. 幂等性测试：重复请求处理。

8. 日志和监控：错误日志记录和监控报警。

9. 数据恢复测试：同步失败后的恢复机制。

10. 边界条件测试：特殊字符、长度限制等。

11. 配置测试：服务配置的正确性和灵活性。

12. 事务隔离测试：数据库事务的隔离级别。

13. 容错测试：服务实例故障时的处理。

可能还有其他方面，比如前端与 A 服务的交互是否正确，但题目主要关注后端部分，所以前端可能不在重点。不过如果用户提交的数据在前端有校验，后端是否也有校验，这可能需要测试前后端的数据校验一致性。

总之，需要覆盖各个层面的测试点，确保整个流程的可靠性和稳定性。

在测试服务 A 和服务 B 之间的数据同步场景时，需覆盖以下测试点，确保功能、可靠性、性能及安全性：

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一、功能测试

1. 数据正确性

   • A 服务接收前端数据后，验证本地数据库两个表的数据是否准确（字段值、时间戳、唯一性约束等）。
     
   • B 服务同步后的数据是否与 A 服务的数据一致（全字段对比）。
     

2. 接口调用流程

   • A 服务在完成本地落库后，能否正常调用 B 服务的同步接口。
     
   • B 服务接口的响应是否符合预期（如成功返回 200，失败返回 4xx/5xx）。
     

3. 错误处理

   • 若 B 服务同步失败（如网络超时、接口报错），A 服务是否触发重试机制（重试次数、间隔时间）。
     
   • 重试失败后，A 服务是否记录错误日志或告警，并标记数据状态为 “待同步”。
     

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二、异常场景测试

1. 网络问题

   • A 调用 B 时网络中断，验证 A 是否重试或回滚本地事务。
     
   • B 服务不可用（如宕机），A 是否熔断或降级处理。
     

2. 数据异常

   • A 传递给 B 的数据格式错误（如字段缺失、类型不符），B 是否返回明确错误码。
     
   • A 本地落库时部分表失败（如表 1 成功、表 2 失败），事务是否回滚。
     

3. 边界条件

   • 字段超长、空值、特殊字符、数值极值等场景下的处理。
     

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三、性能测试

1. 高并发场景

   • 多用户同时提交数据，验证 A 服务的吞吐量及数据库写入性能。
     
   • 同步调用 B 服务时，B 的接口响应时间是否在可接受范围（如 P99 < 1 秒）。
     

2. 压力测试

   • 持续高负载下，A 和 B 的 CPU、内存、数据库连接池是否正常，有无内存泄漏。
     

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四、数据一致性测试

1. 事务完整性

   • A 服务写入两个表时，若其中一个失败，事务是否回滚。
     
   • A 调用 B 失败后，本地数据是否保持一致性（如不删除原数据）。
     

2. 最终一致性

   • 若同步失败后通过异步补偿机制（如定时任务重试），验证最终数据是否一致。
     

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五、安全测试

1. 接口安全

   • A 调用 B 的接口是否通过 HTTPS、Token 鉴权、IP 白名单等防护措施。
     
   • 敏感数据（如用户信息）是否加密传输或脱敏。
     

2. 权限控制

   • B 服务接口是否仅允许 A 服务调用，非法请求是否被拦截。
     

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六、幂等性测试

• A 服务因超时重试调用 B 接口时，B 是否通过唯一 ID 或去重机制避免重复处理。
  

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七、日志与监控

1. 日志记录

   • A 和 B 的关键操作（如落库、接口调用）是否有详细日志，包含请求参数和响应结果。
     
   • 错误日志是否清晰定位问题（如数据库死锁、接口超时）。
     

2. 监控告警

   • 同步失败率、延迟时间等指标是否纳入监控，异常时触发告警。
     

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八、容灾与恢复

1. 服务容灾

   • B 服务宕机恢复后，A 能否自动恢复同步。
     
   • 若 A 服务重启，未完成的同步任务是否继续执行。
     

2. 数据恢复

   • 同步失败后，是否支持手动触发同步（如通过管理后台补发数据）。
     

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九、配置与兼容性

1. 配置校验

   • A 服务调用 B 的 URL、超时时间、重试策略等配置是否可动态调整。
     

2. 版本兼容

   • B 服务接口升级时，A 是否兼容新旧版本（如通过版本号区分）。
     

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通过覆盖以上测试点，可确保数据同步流程的可靠性、高效性和安全性。

多少有点，21 年之前他的履历可以找到大厂或者拿到很高的工资，21 年之后他就是芸芸众生
现在的环境就是，管你是什么大佬，投下简历试试就知道有多难

艾伦一生追求自由，却始终被宿命束缚
他的故事一直在质问 “自由是否存在”，以及 “为自由付出的代价是否合理”
有极端理想主义、强烈的执念、为达目的不惜代价的倾向
我很怕引入这类型的人，用得好是破局的利刃，失控则可能伤及到我

楼上 2.5 条悟可能更适合做同事，他会一直告诉我们 “会赢的”

没办法，看到很多人不管是面试还是工作，都保留着学生时期的思维，觉得 "错了" 就是 自己 “答案” 不正确

根据我多年唱跳的经验来说，工作的个人发展就是靠运气，只不过很多人会觉得是因为自己的努力

唱、跳、rap 均属于需要公开表达自我的艺术形式，表明候选人 外向、自信，享受在他人面前展示才华，不畏惧被关注或评价，

打篮球作为群体运动，需与队友互动，反映其 社交能力 和 团队协作能力 ，还有年轻健康的 body，是一个真正的鳗。

rap 的即兴创作需要快思维、创新意识 和情感表达，证明候选人具备较强的 艺术敏感度 和开放心态。

总结： 一个人同时掌握多种跨领域技能，说明 学习能力强，愿意接受新挑战并投入时间精力精进自我，而且是 IKUN，比较好相处

不知道你是不是有类似大厂的经历，这个经历也不一定是好事，特别是你去投小公司，

有些面试官可能她/他以前进不去，看到面试者上写着某某厂经历时，会有一种报复感 或者 是不甘感，ta 不会觉得你是个人才，而是想借着面试，从多角度刁难证明你不行，最后再让你回去等消息，平日里聊天时就可以来一句 “我面过某某厂的人，他们真不怎样”

以前活跃的基本都走了，所以你就常常看到我

值不值钱不是你技能说了算，是市场行情说了算，高盈利/高前景业务才有高工资

现在这市场环境是很恶劣，你能约到这么多面试已经是相当优秀了，不过通过你的描述，我能感觉得出至少有一半以上的公司都是拿你刷 KPI 或者做市场调研了。至于面试回答问题，其实这个反倒不重要爱，你大部分都能进到三面或者终面，那就不是问题回答得不好，是因为你的学历问题。

如果你不介意外包，其实可以找下恒温，做数字马力那个

曾经拿过你司的体验卡，你们真的很喜欢裁员

高龄测试在大厂依靠：出生早（80%）+ 运气（19%）+ 个人努力（0% 或者 100%）

提升竞争力的关键在于加入【一个业务上有竞争力的公司】、【处于风口上的业务】

太闲？ 那离倒闭不远了。。。。。

首先排除深圳，深圳是年轻人的城市，33 相当于坐过牢，建议杭州

我跟人事聊过，她们对于【非统招本】都是直接 pass 掉

正解

你不如给我五块钱，我给你一堆自动化培训课程

肯定选 1 啊

现在找工作得找熟人内推好点，因为人选太多，到 HR 环节时会进行横向对比，择优录取，有可能就是因为别人比你年轻 1 岁。。。。

过分，只收小年轻

虾皮都半死不活了吧，你这是被 HR 刷 KPI 了

跟你说说我每个问题的目的。。。防止你看不懂

1[你工作这么久了，单人还要写这么多吗？]

我这个问题主要是验证工作经验和人力分配的合理性，
资历较深的员工，往往需要更关注测试框架设计、流程优化或团队管理，或承担有测试深度的工作，这大量的基础用例编写是不是一种资源错配的表现？。当然如果你说你公司只有你一个人，那当我没说，但是从你的回复中可以知道你也担任过面试官，那就不应该只有你一个测试。

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2[项目规模和团队分工怎样？有多少个模块？]

我这个问题主要是验证实际业务需求是否需要单人 8000 条用例，
大项目、多模块的系统才可能产生大量用例，小而精的项目通常无需庞杂用例库。若模块数量少却声称用例多，可能存在虚报。团队是否分工直接影响个人工作量，若多人协作，我想知道你分到哪个模块达成这么高数量的用例？。

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3【项目迭代周期怎样？】

我这个问题主要是验证是否具备时间可行性和业务合理性
迭代快的在新增用例上多是聚焦本次迭代的需求，增量小且自动化为主
迭代慢的在新增用例上以大功能模块，覆盖全场景且手动为主

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4[项目有几个测试人力？]

我这个问题主要是验证用例数是否合理
如果是多人协作，假设团队有 5 人，按每人 8000 条计算，年总用例数 4 万条甚至需维护十几万条历史用例，这离谱到极致。

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5[测试用例的颗粒度怎样？]

我这个问题主要是验证是否是低质量堆量
若颗粒度过细（如单个输入项拆分 10 条用例），或冗余重复（如通过数据驱动复制相似流程），看似总数量大但价值低，可能通过刻意拆条 “灌水”，那 8 千还挺正常

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6【自动化用例占比多少？是否有通过数据驱动快速生成参数化用例】

我这个问题主要是验证是否包含自动化生成的 “伪用例”
自动化测试框架（如数据驱动、关键字驱动）可快速生成数百条参数化用例（例如输入不同用户类型、边界值），这类 “用例” 本质是脚本执行的参数，不依赖人工编写，本身应该也没人会去把这个记为自己写的测试用例 emmmmmmmmmm。若自动化用例占比较高（如 80%），且人为将自动化参数算作 “用例数”，则 8000 条可能更合理。

所以我才不喜欢问这种无聊的问题，正经人谁去记写过多少条测试用例？

不是，你知道一年 8 千条用例是什么概念吗？
你的回复也跟我问的风马牛不相及，

我只是好奇你所做项目的规模和人力配置比，
你是怎么一年写了 8 千条用例的，这八千条用例到底是功能用例还是自动化用例，然后问出如下问题：

你工作这么久了，单人还要写这么多吗？
项目规模和团队分工怎样？有多少个模块？
项目迭代周期怎样？
项目有几个测试人力？
测试用例的颗粒度怎样？
自动化用例占比多少？ 是否有通过数据驱动快速生成参数化用例？

现在的招聘要求跟许愿差不多，全精通、会开发、会运维，标价 11K，还一堆人投
你确定要找马？