阿里研究员:测试稳定性三板斧,我怎么用?

简介: 阿里妹导读: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。今天,阿里研究员郑子颖来说说测试稳定性的三板斧。据说,阿里同学们都非常认同这三板斧,看完文章感觉很多做的事情有了理论基础。

1


阿里妹导读: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。今天,阿里研究员郑子颖来说说测试稳定性的三板斧。据说,阿里同学们都非常认同这三板斧,看完文章感觉很多做的事情有了理论基础。

2


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。

3

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。

4

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:

  1. 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。
  2. 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。

Note:
[1] 这里的用例主要指的是功能性的测试用例,包括:unit test、单系统的接口测试、全链路/端到端的测试,等等。
[2] 这样子做,实操层面的一个可能的负面影响是它可能会discourage微服务化治理(包括,域自治性,独立测试、独立发布能力等)。

原文发布时间为:2019-09-6
作者: 郑子颖
本文来自云栖社区合作伙伴“阿里技术”,了解相关信息可以关注“阿里技术”。

相关文章
|
6月前
|
缓存 运维 容灾
入行5年,谈谈我在阿里做测试开发的经验
作者在阿里一直从事测试开发相关工作,这几年学习很多、收获很多,作者希望给还在该方向摸爬滚打的同学一些启发和方向。
|
6月前
|
IDE Java 测试技术
使用JUnit进行单元测试:提高Java Web应用的稳定性和可靠性
【4月更文挑战第3天】本文介绍了JUnit,一个广泛使用的Java单元测试框架,由Kent Beck和Erich Gamma创建。JUnit核心特性包括注解、断言、测试套件、测试监听器和异常测试。在Java Web应用中,单元测试主要针对模型层。使用JUnit测试涉及设置环境、编写测试类、标记测试方法及运行和分析结果。单元测试能提早发现问题、简化调试、保证代码质量、促进重构并作为实时文档。掌握JUnit对提升软件质量和效率至关重要。
113 0
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
提升软件质量的关键路径:高效测试策略与实践在软件开发的宇宙中,每一行代码都如同星辰般璀璨,而将这些星辰编织成星系的过程,则依赖于严谨而高效的测试策略。本文将引领读者探索软件测试的奥秘,揭示如何通过精心设计的测试方案,不仅提升软件的性能与稳定性,还能加速产品上市的步伐,最终实现质量与效率的双重飞跃。
在软件工程的浩瀚星海中,测试不仅是发现缺陷的放大镜,更是保障软件质量的坚固防线。本文旨在探讨一种高效且创新的软件测试策略框架,它融合了传统方法的精髓与现代技术的突破,旨在为软件开发团队提供一套系统化、可执行性强的测试指引。我们将从测试规划的起点出发,沿着测试设计、执行、反馈再到持续优化的轨迹,逐步展开论述。每一步都强调实用性与前瞻性相结合,确保测试活动能够紧跟软件开发的步伐,及时适应变化,有效应对各种挑战。
|
25天前
|
存储 监控 网络协议
服务器压力测试是一种评估系统在极端条件下的表现和稳定性的技术
【10月更文挑战第11天】服务器压力测试是一种评估系统在极端条件下的表现和稳定性的技术
100 32
|
2月前
|
测试技术 UED 开发者
软件测试的艺术:从代码审查到用户反馈的全景探索在软件开发的宇宙中,测试是那颗确保星系正常运转的暗物质。它或许不总是站在聚光灯下,但无疑是支撑整个系统稳定性与可靠性的基石。《软件测试的艺术:从代码审查到用户反馈的全景探索》一文,旨在揭开软件测试这一神秘面纱,通过深入浅出的方式,引领读者穿梭于测试的各个环节,从细微处着眼,至宏观视角俯瞰,全方位解析如何打造无懈可击的软件产品。
本文以“软件测试的艺术”为核心,创新性地将技术深度与通俗易懂的语言风格相结合,绘制了一幅从代码审查到用户反馈全过程的测试蓝图。不同于常规摘要的枯燥概述,这里更像是一段旅程的预告片,承诺带领读者经历一场从微观世界到宏观视野的探索之旅,揭示每一个测试环节背后的哲学与实践智慧,让即便是非专业人士也能领略到软件测试的魅力所在,并从中获取实用的启示。
|
3月前
|
缓存 运维 容灾
入行5年,谈谈我在阿里做测试开发的经验
作者在阿里一直从事测试开发相关工作,这几年学习很多、收获很多,作者希望给还在该方向摸爬滚打的同学一些启发和方向。
|
5月前
|
负载均衡 Java 测试技术
性能测试与负载均衡:保证Java应用的稳定性
性能测试与负载均衡:保证Java应用的稳定性
|
5月前
|
Linux 测试技术 开发工具
CentOS Linux 8使用阿里源(安装jdk11、git测试)
CentOS Linux 8使用阿里源(安装jdk11、git测试)
475 1
|
5月前
|
监控 Shell 测试技术
一篇文章讲明白MonkeyAPP压力稳定性测试
一篇文章讲明白MonkeyAPP压力稳定性测试
312 1
|
5月前
|
JSON 测试技术 API
API接口测试指南:确保接口稳定性与可靠性的实践
API接口测试是确保软件产品质量的重要组成部分。通过遵循本指南中的测试步骤和最佳实践,开发者可以有效地验证API的功能、性能和安全性,从而提升软件的整体质量和用户满意度。
下一篇
无影云桌面