金磊 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
就在剛剛，本年度ACM SIGSOFT Outstanding Doctroal Dissertation Award（杰出博士論文獎）新鮮出爐。
這項一年僅有一個名額的學術大獎，被華人Wing Lam（林永政）斬獲。
他在UIUC（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）讀博士期間，受謝濤教授（現北京大學講習教授）和Darko Marinov教授共同指導。
而據ACM官方介紹，此次林永政獲得該獎項，是因為其在軟件工程方面所做出的杰出貢獻：
謝濤教授也對此送上了祝福：
獲獎論文
林永政斬獲這份“大獎”背后的研究，是他在UIUC攻讀博士時的畢業論文——Detecting Characterizing，And Taming Flaky Tests。
這項研究的大背景是隨著技術的發展，回歸測試逐漸成為軟件測試中的一項重要內容。
例如每一次的代碼提交、軟件集成和產品交付等，都需要需要回歸測試來進行檢驗。
可以說，回歸測試是上述這些過程中的一種“試金石”。
但可想而知的一點是，當產品功能增加的時候，回歸測試用例的數量也會隨著增加。
因此，將回歸測試自動化便是提高效率的一種趨勢。
然而在這個過程中，Flaky Tests卻成為了另一個老大難的問題。
（Flaky Tests是指在被測對象和測試條件都不變的情況下，時而成功時而失敗、較為不穩定的測試。）
因為自動化回歸測試固有的Flakiness性質，會讓回歸測試很難做到100%的穩定性，而且用例執行頻率越高，這種不穩定性會被越發放大。
林永政的這篇論文，就是圍繞著Flaky Tests而展開，主要做了三方面的工作：
首先，提出了檢測Flaky Tests的新技術，可以讓開發人員預先防止Flaky Tests影響回歸測試的結果。
其次，提出了描述Flaky Tests的新技術，幫助開發人員更好地理解他們的Flaky Tests。
最后，提出了新技術來馴服（tame）Flaky Tests的問題，通過適應flakiness，使Flaky Tests在回歸測試中不會誤導開發者。
在檢測Flaky Tests方面，林永政的工作提出了一個名為iDFlakies的框架。
它可以用來檢測和局部分類Flaky Tests：
△運行iDFlakies的用例
利用這個框架，林永政在683個項目中進行了應用；除此之外，他還提供了一個包含422個Flaky Tests的數據集用于研究。
根據數據集顯示，50.5%的Flaky Tests是順序依賴（order-dependent，OD）的，而49.5%則是非確定性的（non-deterministic，NOD）。
而且林永政的研究還發現，運行隨機類方法配置可以檢測出總體上最不穩定（flaky）的測試。
在描述Flaky Tests方面，這篇論文率先提出了幫助開發者調試Flaky Tests失敗的自動化工具。
在這個步驟中，論文還研究了測試順序對NOD測試的影響：即使是相同的順序也可能會決定測試的成敗。
最后，在馴服Flaky Tests方面，林永政的研究第一個提出自動化技術，可以減少OD測試的假性失敗（spurious failures）數量，減少了73%。
與此同時，還提出了第一個自動化技術來加速AW（async-waiting）類型的Flaky Tests（加速了38%）。
論文詳情見文末鏈接。
誰是林永政？
林永政（Wing Lam）出生于香港，后在美國西雅圖長大。
其本科就讀于西雅圖華盛頓大學，后被謝濤教授招進UIUC研究組讀博。
很巧的是，林永政本科期間做科研時的導師，正是謝濤教授當年的博導David Notkin。
林永政最初所感興趣的方向是與安卓測試相關，因此很早地便與謝濤教授有了接觸。
后來是因為他的博士畢業論文題目，與謝濤教授在UIUC的同事Darko Marinov教授有交集，最終決定二人對其共同指導。
而從林永政的博士論文中不難看出，謝濤教授對其的科研影響頗深。林永政回憶到：
我清楚地記得，在我獲得博士學位的最初幾年里，謝濤教授和我一起度過了漫長的時間，從這段時間里我學會了如何塑造自我，讓我成長為現在的科研工作者。
例如謝濤教授曾對我說的一句話是，我不應該只是一味地“煮”我的研究，而應該讓他“聞到”或“嘗到”湯的味道。
并且林永政還表示，謝濤教授經常鼓勵他應當多考慮其工作的大局，要對工作抱有更遠大的夢想：
我希望能將這樣的理想灌輸給我未來的學生。
現如今，林永政在美國George Mason大學當助理教授。
關于ACM SIGSOFT杰出博士論文獎
ACM SIGSOFT杰出博士論文獎，每年都會頒給軟件工程領域杰出博士論文的作者。
獲獎論文的作者將被邀請在Software Engineering Notes（SEN）中發表論文摘要。
該獎項包含1000美元的酬金和證書，均會在軟件工程領域頂級會議ICSE（International Conference on Software Engineering）中頒發。
論文地址：
https://www.ideals.illinois.edu/handle/2142/113017
參考鏈接：
[1]https://www.sigsoft.org/awards/dissertationAward.html
[2]https://cs.gmu.edu/~winglam/
[3]http://www.51testing.com/html/45/n-4462645.html
本文首發于微信公眾號：量子位。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。
