通常在软件测试过程中，我们会关注测试用例的代码覆盖率。理想情况下，测试用例应该能够覆盖所有业务代码的函数、方法和模块，从而实现 100% 的代码覆盖率。然而，达到理想目标并不意味着测试用例已经健全。接下来，笔者将向您介绍一种称为 “变异测试” 的方法，它可以帮助我们实现目标覆盖率并补充测试用例。
官方解释
通俗地讲，变异测试会在程序编译或运行时产生微小的突变（即 “变异体”），理想的测试用例能够检测出突变体带来的程序行为异常。如果一个突变体能被测试用例发现该错误，则称其被消灭（即 “killed”），表明该测试用例是有效的。反之，如果程序行为变化无法被测试用例捕获，则称突变体存活（即 “survived”），表明该测试用例是无效的，需要补充相应的突变测试用例。
PITest 和 Jumble 都是 Java 程序中的变异测试工具，它们的作用是通过对程序代码进行人为修改（即 “变异”）来生成一系列的变异体，然后运行测试用例对这些变异体进行测试，以评估测试用例的质量和覆盖率。相比于 Jumble 框架，PITest 有以下优点：
•独立的变异测试框架
•支持多种语言
•生成的变异体数量相对较多，因此 PITest 的覆盖率更高
•会自动为每个测试用例生成变异体
基于以上优点和实际需求选择使用 PITest 框架。以下介绍使用 PITest 框架的过程。
1.maven 引入 PIT 插件
2.被测代码
3.单测用例
4.在被测代码执行单元测试，确保单元测试用例都是通过的
5.通过 mvn 命令运行 PIT，并生成 mutationCoverage 报告。图中可以发现，代码覆盖度是 90%，但 Mutation 覆盖度仅为 76%。
生成的突变覆盖度报告结合了突变覆盖和线覆盖信息。其中，深绿色表示已经被测试用例覆盖的突变体，深粉色表示未被测试用例覆盖的突变体；浅粉色表示未被测试用例覆盖的代码行，浅绿色表示已被测试用例覆盖的代码行。
举例分析突变报告内容，源代码中红箭头所指的第 12 行对应于产生突变的红箭头指向的第 12 行。该行代码由 “changed conditional boundary”（即条件边界变更）引起了变异，但测试用例没有捕获到这个突变，因此该突变被标记为 “survived”。
6.为了捕获这个突变，需要添加新的测试用例来覆盖边界条件，以达到让测试用例将突变杀掉（即 “killed”）的目的。
7.再次运行 PIT，并生成新的突变覆盖度报告。补充的测试用例将突变杀掉（即 “killed”）。
通过上面的例子，可以是有多种变异类型的。下面是常见的变异测试类型
•条件边界变异（Conditionals Boundary Mutator）
对关系运算 (<, <=, >, >=) 进行变异，例如把 “<” 突变成 “<=”
•反向条件变异（Negate Conditionals Mutator）
对关系运算 (==, !=, <=, >=, <, >) 进行变异，例如把"=="变成"!="
•增量运算变异（Increments Mutator）
对递增或者递减的运算（++, --）进行变异，例如把 “++” 变成 “--”
如果想单独测试某一种或某几种变异类型，可以在 pom 文件中 configuration 属性添加相关变异条件，例如
变异测试属于白盒测试范畴，需要对每个代码变异反复运行测试。如果单元测试已经做得比较完备，那么变异测试能够发挥其最大的价值。
总之，变异测试有助于评估测试用例的质量，测试人员设计的测试用例杀掉的变异体越多，说明其设计的测试用例质量越高。
