​面对繁杂机械重复的测试工作，面对测试精度、难度极高的大数据量校验、单元测试、统计测试覆盖率等工作，面对多线程的并发测试，如何使用软件或工具，帮助减少重复机械工作，将繁杂工作流程化、自动化，提高测试的准确性和测试人员的积极性。

阿里巴巴研发协同平台资深开发工程师迪龙分享如何帮助企业把控质量红线？

下面就跟着我三步搞定研发协同RDC的实验室新功能。

启用实验室

在 项目 目录的 设置 页面里，切换到 服务 模块，在 实验室 图标上点击 添加 。

实验室 会出现在左侧的菜单栏里，这样就完成了 启用实验室 。点击就可以进入到实验室页面。

新建实验室

在 实验室 页面，点击 新建 按钮，会在浮层里出现新建实验室的表单

在表单里一共有四项内容：代码地址，分支，构建配置文件，名称。其中需要将 构建配置文件 放置在代码根目录下，点击 编辑帮助 进入到 构建配置编辑 页面，点击右上角可以 切换到源码模式

一个典型的构建配置如下：

1. stage:
2. 单元测试:
3. env:
4. cluster: rdc
5. plugin:
6. -
7. param:
8. url: '${repo}'
9. branch: '${branch}'
10. path: '${source_root}'
11. name: checkout
12. pos: front
13. -
14. param:
15. source_path: '${source_root}'
16. source_old_path: '${source_root}/../sourceold'
17. type: java
18. diffcoverage: open
19. coverage: open
20. name: java_coverage_collector
21. pos: back
22. -
23. param:
24. path: '${source_root}'
25. name: case_result_parser
26. pos: back
27. exec:
28. - 'mvn -B install -Dmaven.test.skip=true -Dautoconfig.skip'
29. - 'mvn -B org.codehaus.mojo:cobertura-maven-plugin:2.7:cobertura -Dmaven.test.failure.ignore=true'
30. 集成测试:
31. env:
32. load: 单元测试
33. plugin:
34. -
35. param:
36. url: '${repo}'
37. branch: '${branch}'
38. path: '${source_root}'
39. name: checkout
40. pos: front
41. -
42. param:
43. path: '${source_root}'
44. name: case_result_parser
45. pos: back
46. exec:
47. - 'mvn -B test -Dmaven.test.failure.ignore=true'
48. pipeline:
49. - 单元测试
50. - 集成测试

stage 执行阶段，一个构建可以包含多个阶段。
env 执行环境
cluster 集群环境，目前提供公共集群 rdc, 一次构建只能使用一个环境
load 复用环境
exec 执行脚本
plugin 插件
pipeline 执行顺序，数组类型。数组里的每一项对应阶段键名。按数组顺序依次串行执行。

编辑完成后，点击下载。将下载下来的 .rdcci.yml 文件提交到代码项目里。填写完表单和上述操作后，点击新建按钮就可以看到构建的进行情况了。

运行实验室

新建完实验室就会直接运行了。点击右上角的 运行 按钮可以再次构建了。

在公测期间，实验室首先提供自动化测试服务，并且暂时只支持 阿里云Code 托管的公共代码项目（如果是Private的代码项目，需要有相应的访问权限)

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