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阿里研究员:测试稳定性三板斧,我怎么用?-阿里云开发者社区(en)

2019-11-07 00:00:00 mimukeji

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郑子颖:阿里巴巴研究员,2002年上海交通大学计算机系硕士毕业。2018年3月加入阿里,负责质量和技术风险。

1. 测试稳定性问题

理想情况下,我们希望每一个失败的测试用例[1]都是由真正的缺陷引起的。实际情况中,用例失败的原因大多是一些其他的原因:

  • 某个服务的版本部署的不对
  • 测试执行机的硬盘满了,因为上次运行时写的log没清掉
  • 数据库里有脏数据
  • 测试用例写得有问题
  • 测试运行时有人手工执行了一次定时任务,把流水捞走了
  • 消息串了
  • ...

每次排查都是一堆这种问题,时间久了,开发和测试同学也就疲了。有些同学对失败的用例草草看一眼,就说这是一个“环境问题”,不再排查下去了。如此一来,很多真正的缺陷就被漏过了。

2. 测试稳定性三板斧

如何治理测试稳定性问题?很多人会说:环境、流程管控、监控、工具化、加机器、专人负责、等等。这些都是对的。不过这些都是解决方案层面的,而不是方法论和理论体系层面的。

在方法论和理论体系层面,我们对安全生产有三板斧:可灰度、可监控、可回滚。类似的,对于测试稳定性,我也有三板斧:

  • 高频(Frequency)
  • 隔离(Isolation)
  • 用完即抛(Disposable)

三板斧之一:高频

"If it hurts, do it more often"是我说的最多的一句话之一。这句话从Martin Fowler那儿来的,有兴趣的可以读一下他的那篇“Frequency Reduces Difficulty”的原文。

高频跑测试的好处是:

  • 缩短验证的delay
  • 变主动验证为“消极等待”
  • 识别intermittent的问题
  • 暴露各层面的不稳定因素
  • 倒逼人肉环节的自动化
  • 提供更多的数据供分析
  • ...

高频不单单是治理测试稳定性的不二法门,也是治理其他工程问题的game changer:

持续打包:以前只是在部署测试环境前才打包,经常因为打包的问题导致部署花了很多时间,还影响了后面的测试进度。针对这个问题,我们做了持续打包,每个小时都会对master的HEAD打包,一旦遇到问题(例如:依赖的mvn包缺失、配置缺失、等等),马上修复。

天天上生产:现在每周发一次生产环境,每次都费事费力。我提出能不能天天上生产。发布还是按照原来的节奏来,每周发一次新代码,一周里的其余日子,就算没有新代码也要走一遍生产发布。空转。不为别的,就是为了要用高频来暴露问题、倒逼人肉环节的自动化、倒逼各种环节的优化。

分支合并很痛苦,那就频繁合并,一天一次,一天多次。做到极致就变成了主干开发,一直在rebase、一直在提交。

蚂蚁的SRE团队也是用的是高频的思路。为了加强容灾能力建设、提高容灾演练的成功率,SRE团队的一个主打思想就是要高频演练,用高频演练来充分暴露问题、倒逼能力建设。

高频也不是那么容易做到的。

高频需要基建保障。首先,高频需要资源。高频执行还会给基建的各个方面造成前所未有的压力。高频还需要能力水平达到一定的基准。就拿SRE的高频演练来说吧。如果每次演练还有很多问题,那是不可能搞高频的。能高频做演练的前提是我们的隔离机制、恢复能力已经到一定的水平了。对于测试运行来说,高频跑测试要收到效果,需要把隔离和用完即抛做好。

对于高频跑测试,一个很常见的疑虑是:原来一天只跑一次,失败的用例我已经没有时间一一排查了,现在高频跑了,我岂不是更没时间了?我的回答是:实际上,并不会这样,因为开始高频跑了以后,很快问题就会收敛的,所以总的需要排查的量可能是差不多的或者反而小了的。

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三板斧之二:隔离

相比起三板斧里的其他两个(高频、用完即抛),隔离的重要性应该是比较被广为接受的。隔离的好处包括:

  • 避免测试运行彼此影响,减少噪音。
  • 提高效率,执行某些破坏性测试的时候不再需要相互协调

隔离无非是两种:硬隔离、软隔离。至于到底是走硬隔离路线,还是走软隔离路线,要根据技术栈、架构、业务形态来具体分析。不过两条道路都是能通往终局:

  • 硬隔离(全隔离环境、物理隔离)要成为终态,关键是成本。要在不增加质量盲区的前提下压缩成本。例如,如果能把整个支付系统都压缩在一台服务器里面跑[2],而且所有的功能(包括中间件层面的,例如定时任务、消息订阅、分库分表规则等)都能很好的覆盖,那是一个理想的终局。每个人都可以随时搞几套全量环境,那是很爽的。另外,对架构的拆分解耦(例如,我们做的按域独立发布)是有助于降低硬隔离的成本的,可以把一整套被测系统部署的scope大大缩小。
  • 软隔离(半共享环境,逻辑隔离,链路级别隔离)要成为终局,关键是隔离的效果。如果隔离做到完美了,就能把今天的联调环境部署到生产环境里去跑。这样,就不存在stable环境稳定性的问题了。这样,做到了真正的testing in production,也是个很理想的终局状态。

这两种终局状态,我在我以前的工作中都达到过。的确都能work的。这两种隔离要通往终局,都是技术挑战。压缩成本是技术问题。逻辑隔离做彻底做牢靠也是技术问题。

对于我们今天的支付或电商系统来说,我们未来的终局是硬隔离还是软隔离呢?现在还很难说。从技术可行性方面判断,软隔离更有可能成为我们的终局。硬隔离做到深水区以后就很难做了,因为会遇到架构的物理极限。突破架构的物理极限,有可能产生新的质量盲区。但相当长的一段时间里,硬隔离会继续对我们帮助很大。例如,我们要做各种非常规测试的时候,就需要硬隔离。软隔离要做到能够支持非常规测试,技术复杂度很高。从上个财年开始,我在我团队搞一键拉全量测试环境(硬隔离)的原因就是:一键拉全量环境相对比较容易做,主要就是自动化,而基于路由的软隔离方案一下子还不太ready,短期内达到我们需要的隔离水平还很难。

硬隔离和软隔离也不是对立的,是可以一起用的。例如,我们在拉起基于路由的隔离环境的时候,拉会新的数据库。在数据库层面是一种硬隔离,是对数据库层面软隔离能力欠缺的一种补充。

总之,隔离是必须的。采取何种隔离方案,要阶段性的基于复杂度、成本、效果等因素的综合考量。

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三板斧之三:用完即抛

我最喜欢的另一句话是:Test environment is ephemeral。这句话是我原创的。Ephemeral的意思就是short-living,短暂的,短命的。我对我的QA团队反复讲这句话,希望同学们能在日常工作中时刻记得这个原则。

"Test environment is ephemeral"就意味着:

  • 我们的test setup能力要很强。我们今天在搞的一键拉起环境,就是这种能力的一部分。而且setup起来以后,要能快速verify。
  • 我们的test strategy、test plan、testability design和test automation,必须不依赖一个long living的测试环境。包括:不能依赖一个long living 的test environment里面的一些老数据。例如,Test automation必须能自己造数据,造自己需要的所有的数据。

有了这些能力,能够以零人力成本、非常快速且非常repeatable的从无到有建一套“开箱即用”的测试环境,能够造出来测试需要的所有数据,我们就能做到测试环境的用完即抛:要跑测试了就新建一个环境,测试跑完了就把环境销毁掉。下次要用再建一个新的。而且,不单单是测试环境,测试执行机也要用完即抛。

对于用完还需要保留一定时间的环境,也要设一个比较短的上限。例如,我以前采用过这样的做法:

  • 联调测试环境默认生命周期是7天。
  • 如果到时间还需要保留,可以延展有效期(expiration date)。每次展期最多可以展7天(相当于是 newExpDate = now + 7,而不是newExpDate = currentExpDate + 7)。
  • 最多可以展期到30天(从createDate开始算),需要30天以上的,需要特批(比如,事业群CTO)。
  • 这样的好处就是倒逼。必须一刀切的倒逼,一开始会有点痛苦,但很快大家就会习惯的,自动化什么的很快就跟上了。不这么逼一逼,很多改进是不会发生的。

用完即抛的好处是:

  • 解决环境腐化问题,减少脏数据
  • 提高repeatability,确保每次测试运行的环境都是一致的
  • 倒逼各种优化和自动化能力的建设(测试环境的准备、造数据、等等)
  • 提高资源使用的流动性。实际的物理资源不变的前提下,增加流动性就能增加实际容量。

测试环境用完即抛的确会引入一些新的质量风险。如果有一套长期维护的环境,里面的数据是之前老版本的代码生成的,部署了新版本代码后,这些老数据是可以帮我们发现新代码里面的数据兼容性问题的。现在用完即抛,没有老数据了,这些数据兼容性问题就可能无法发现。

这个风险的确是存在的。解决这个风向的思路是往前看,而不是往回退。我们要探索数据兼容性问题是否有其他的解法。有没有其他的测试或者质量保障手段。甚至要想一想,怎么做到“从测到不测”,把数据兼容性问题通过架构设计来消除掉,让它不成为一个问题。

3. 落地

上面讲的三板斧,高频、隔离、用完即抛,的确是有点理想主义的。我们今天的基建、架构、自动化建设,离理想状态还有不少差距的。

但我们就是要有那么一点的理想主义的。把这三板斧做好,技术上的挑战是非常非常大的,但我们有乐观主义,相信我们能够达到目标。我们有现实主义,我们可以分解目标,结合实际情况,一步步的去做。

文章来源:AlibabaTechQA
开发者社区整理

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