在一家做电商系统的公司，开发团队每天都要上线几个小功能，比如优惠券更新、支付流程优化。为了保证老功能不出问题，测试团队设置了自动化回归测试，每次代码提交后自动跑一遍全套用例。刚开始大家都觉得安心，可没过多久，问题开始冒出来。
机器资源被占满，同事等测试结果等到心累
这套回归测试包含上千个用例，完整跑一次要将近两个小时。由于开发改得频繁，一天能触发五六次全量回归。服务器资源很快吃紧，构建队列排长龙，新提交的代码得等上一小时才开始测试。有次前端同事改了个按钮颜色，结果等了70分钟才看到测试通过，忍不住在群里吐槽：‘我改了个样式，比煮泡面还慢。’
测试疲劳让真问题被忽略
因为每天都能收到三四封‘回归测试完成’的邮件，团队渐渐对结果变得麻木。有次数据库连接池配置被误改，测试报告里明明标红了十几个接口超时，但因为前一天也出现过类似警告（后来发现是环境临时问题），这次直接被当作‘偶发问题’忽略了。直到上线后用户投诉下单卡顿，才查出是这次漏过的隐患。
开发节奏反而被拖慢
更麻烦的是，有些非核心模块的测试用例本身写得过于严格。比如一个商品推荐接口，只要返回列表顺序稍有变化就算失败。而实际业务中这个顺序本就是随机的。结果每次重构底层算法，哪怕功能完全正常，回归测试都会报错。开发不得不花时间去调整测试脚本，而不是专注改进推荐效果。
不是不能跑，而是得聪明地跑
后来团队做了调整：不再每次提交都跑全量用例。根据代码修改的模块，只执行相关的子集。比如只动了订单页面，就只跑订单和支付相关的测试。同时把那些容易误报的用例重新评审，放宽非关键字段的校验。这样一来，平均等待时间从80分钟降到15分钟以内，重要问题的响应速度反而更快了。
频繁执行回归测试本意是求稳，但如果不加策略，反而可能让团队陷入‘测试内卷’——投入越来越多资源，得到的安全感却越来越少。就像家里装了十个报警器，每天响八次，最后谁还会认真去看警报内容呢？