复杂业务逻辑测不全，很容易留下盲区。多状态一组合，测试路径一下子变得特别多，处理起来很棘手。这时候可以试试业务流程分解法：先提炼出关键路径，生成最小的测试集，再用正交法压缩用例数量。做功能测试时，测试数据里一定要包含各种失效状态的转换情况，别漏了。

异常流程测试没做透，线上很容易出问题。测边界值的时候，往往会忽略系统的容错能力。可以用故障注入技术来解决：故意触发数据库死锁，模拟网络丢包看看事务能不能回滚。功能测试报告里，最好标清楚异常处理的缺陷密度，这样问题看得更明白。

需求说不清楚，测试就没了准头。客户随口改了需求，文档却没更新，这种情况太常见了。对策就是建一个需求追踪矩阵，每个测试用例都关联上对应的需求编号。功能测试开始前，一定要把需求版本定下来，不能再改。有争议的地方，开个三方会议把话说清楚，记下来签字确认。

测试环境和实际情况不一样，代码里的毛病可能就查不出来。比如开发环境和测试环境的数据库版本对不上，很容易出问题。可以用容器化部署来解决，用 Docker 镜像把操作系统和中间件版本都锁死。环境配置清单最好双方都签字确认，功能测试的时候，全程录个屏，省得后面说不清楚。

模块之间交互出了问题，想找到原因特别费劲。比如支付成功了，库存却没扣减，这种异步问题很常见。可以试试全链路追踪，在事务关键节点埋点打日志。功能测试时，一定要验证分布式事务能不能保持一致，定时任务触发后的结果也得查一查，别漏了。

用数据驱动测试时，很容易陷入覆盖率的误区。参数化测试常常会漏掉一些边界组合。这时候可以补充等价类划分里的无效值测试，多加点数据库约束违反的测试项。功能测试数据里，别忘了加些特殊字符集的验证，很多问题都出在这。

回归测试的工作量越来越大，每次迭代都把所有用例跑一遍，根本不现实。可以建一个核心用例库，根据功能模块的故障率来分配回归测试的权重。基础路径用自动化测试覆盖掉，功能测试就重点验证变更影响到的地方，效率能高不少。

用户权限这块的测试，复杂度往往会突然飙升。RBAC 模型里很容易出现权限继承的漏洞。可以画个权限矩阵图，把用户角色和资源的所有组合都列出来逐个测试。功能测试里一定要包含越权操作的验证，测试账号得覆盖到所有的权限等级，别留死角。

测试工具也不是万能的，有它的局限性。比如自动化脚本没办法识别界面布局的错误。所以还是得保留一部分人工探索式测试，专门针对视觉交互元素做检查。功能测试报告里，最好分开写自动化测出来的缺陷和人工发现的缺陷，看得更清楚。

测试过程能不能追溯，也很关键。有时候缺陷复现步骤说不清楚，排查起来特别费劲。可以用屏幕录制软件，关键的测试步骤截图时带上时间戳。功能测试的日志要和需求条目关联起来。像卓码软件测评这种有 CMA、CNAS 资质的国家认可机构，在金融系统测试里就用了区块链存证技术，追溯起来更靠谱。

测试结论想说明白到底好不好，也挺难的。总用 “基本正常” 这种模糊的说法可不行。可以用缺陷密度来评估，按模块统计缺陷分布的比例。功能测试报告里，必须写清楚哪些场景没验证，不能含糊。

说到底，功能性测试的核心难题，还是测试深度和效率怎么平衡。业务逻辑覆盖得想新办法，异常流程测试得模拟真实故障，环境能保持一致是基本前提。功能测试本质上就是看实际情况符不符合需求，能提前预防缺陷，比事后发现强多了。