回归测试跑得太勤，真就万事大吉？
在开发一个电商网站的时候，团队每天提交代码十几次，每次提交都触发一轮完整的回归测试。表面上看，这是对质量的严格把关，但时间一长，问题就冒出来了：测试流程占用了大量服务器资源，构建排队严重，开发人员等结果等得不耐烦，甚至开始绕开某些检查。
频繁执行回归测试，最直接的影响就是资源消耗变大。自动化测试虽然不需要人工点击，但背后依赖的 CI/CD 流水线要跑用例、启动环境、生成报告，每一轮都在吃 CPU 和内存。尤其是涉及 UI 层的测试，动不动就要拉起浏览器实例，成本更高。
反馈延迟反而降低效率
理想情况是“改完即测，问题秒现”。但现实是，测试套件越积越大，一次全量回归从原来的10分钟拖到40分钟。开发者提交代码后干等着，要么转头做别的事导致上下文切换，要么干脆先忽略结果继续往下写。等到测试失败通知来了，可能已经过了好几个小时，再回头查问题，记忆模糊，调试成本翻倍。
更麻烦的是误报增多。比如某个测试依赖外部支付接口，网络抖动导致用例失败，但并不是代码出了问题。这种“狼来了”式的警报多了，团队对测试结果的信任度就会下降，有人开始觉得‘失败就重跑一下’，质量防线也就形同虚设。
不是不能频，而是要聪明地频
完全停掉高频回归测试也不现实。关键在于分层和筛选。比如可以把测试分成核心路径、边缘功能和兼容性三类。每次提交只跑核心路径的50个关键用例，保证主流程不出问题，其他用例安排在夜间或低峰期执行。
也可以引入变更感知机制。如果这次代码只改了用户登录模块，就没必要跑订单结算的全套测试。通过代码影响分析，精准执行相关用例，既能保证覆盖，又能减少80%以上的冗余运行。
某社交应用上线前曾因过度依赖全量回归，导致发布窗口被压缩到凌晨两点。后来他们改用增量策略，结合并行执行和容器化隔离，同样时间内跑完更多有效测试，发布节奏反而更稳了。
归根结底，测试频率不该是个固定数字，而应随着项目阶段动态调整。新功能集中期可以适当放宽频率，避免阻塞开发；临近上线则收紧标准，提高覆盖面。盲目追求“每次必跑全量”，只会让工具变成负担。