前言
2018 年苏宁易购提出了智慧零售大开发战略,今年将新开 5000 家门店,到 2020 年,线下门店总数达 2 万家。半年来,以急速推进的大开发战略高超迭起,店面实现从城市到县镇市场全面覆盖,使得消费者在任何时间、任何地点、任何服务的需求都可以得到满足。
这样的发展速度对苏宁的 IT 技术提出了更高的要求,其中一个重要的环节就是加快软件版本的上线步伐,伴随着软件的上线必然存在巨大的测试压力,在敏捷过程中,苏宁测试遇到了如下困境:
- 依赖方不可用,测试人员无法提前介入测试;
- 数据构造,复杂的场景或者特殊的数据,无法很快生成,导致场景无法覆盖;
- 异常模拟;
- 外部系统不可用,或者没有对应的测试环境,或者需要现金交易;
- 压测时,依赖方性能较差,无法保证本系统性能最优;全链路压测时,无法限定链路范围;
为了提高生产效率和测试覆盖率,苏宁蛙测平台上线全场景 Mock 桩服务解决方案,支持 HTTP、ESB、RPC 等协议 Mock,支持同步、异步以及回调场景等功能,成功解决测试人员、开发人员在测试和研发过程中,数据构造、环境依赖等痛点,大大提高了生产效率,提高测试场景的覆盖率,保障了业务版本上线的质量。目前蛙测 Mock 服务应用于苏宁 100+ 中台、后台系统,服务了 1000+ 万次桩服务调用,在苏宁各个测试产品线得到了广泛的应用。具备的能力如下:
实践过程及应用效果
第一阶段:Mock1.0 从无到有过程
当初,苏宁并没有一套通用的 MOCK 服务能力,各个业务线基本是由开发人员,在应用代码中,植入 Mock 逻辑,由测试人员在应用外部统一针对特定接口进行预埋桩响应内容,这样的方案给开发和测试带来了很大的工作量,开发人员需要在版本迭代过程中,不断维护 Mock 逻辑,同时也污染了应用代码,很容易把 Mock 逻辑发布到生产坏境,增加上线的风险。所以,迫切的需要一套通用的 Mock 服务能力。基于这样的问题,苏宁蛙测服务平台,通过收集各个产品线 Mock 需求、分析,开始从 0 到 1 建设一站式 Mock 服务能力,实现代码无侵入式的通用 Mock 服务桩,也就是 Mock1.0 版本,整体思路是与中间件打通,组件识别 Mock 的标识,将请求路由到 MockService 上,实现千人千面的 Mock 服务:
正常请求:
而由测试工具发起的请求(HTTP、ESB、RPC 等),首先测试人员会在本地预埋 Mock 响应内容,同时启动本地 MockService,在发起 Mock 请求时会生成的 Mock 标识,Mock 请求到达被测系统 A 时,相应组件会识别此 Mock 标识,将依赖方的请求转发到 MockService 上,大致思路如下:
Mock 请求:
Mock 标识如何传递:
- RPC 类型:内部 Java 远程调用框架 RSF,在测试工具模拟服务消费方,发起 RSF 请求时,会附带本次请求中需要 Mock 的后端依赖方,以 Attachement 方式附带到 RSF 服务方,在服务方应用中,RSF 组件会进行识别、路由,RSF 中间件请求完成后,进行 Mock 信息清理;
- HTTP/ESB 类型:被测应用在打包或者 CD 发布时,手动或者自动在 web.xml 中配置中增加 Mock 的 filter 过滤器,在 doFileter 方法中,如果识别到 HTTP 请求头中包含 Mock 标识,则将 Mock 信息设置到中间件中,在中间件发起依赖方 HTTP 请求时,进行 Mock 识别、转发,请求结束后,清理本次请求的 Mock 信息;
测试工具如何埋桩:
一次 RPC 的调用,可能涉及多个后端依赖系统服务调用,所以,在工具脚本设计时,增加了步骤 Group 概念。把本次一次调用过程中,需要 Mock 的调用,放在一个 Group 下,在发起请求时,把 Group 下的 Mock 步骤,打成多个 Mock flag 标识,供 RPC 组件中 Mock 识别模块识别,交互如下:
在 MockService 服务上,还支持匹配规则,根据匹配规则,响应不同内容。
在 Mock1.0 服务中,仅支持 RPC、HTTP、ESB 同步类型、基于单次请求级别的 Mock 调用,测试人员在本地用测试工具进行发起请求,每个测试工具都作为一个独立的 MockService 存在,达到互不干扰、千人千面的效果,同时业务方系统无需植入 Mock 代码,即可支持 Mock 能力,大大减少开发工作量和发布上线风险。
随着 Mock 功能深入开展,基于请求级别的 Mock 还远远不能完全满足业务测试场景,尤其是后台系统,测试人员在实际使用过程中,又遇到如下困难:
- 多线程、Job 等异步方式发起后端依赖方请求,尤其应用自己实现的多线程逻辑时,请求的调用链路会断开,导致 Mock 标识无法传递;
- 被测应用的一次调用过程,往后端系统同一个接口,发起多次不同参数的请求,无法得到不同的 Mock 响应;
- 实际测试场景中,存在回调过程,无法模拟;
- 请求从 UI 层面发起时,无法生成 Mock 标识;
为了解决测试的痛点,提高测试覆盖率,蛙测平台将 Mock1.0 进行功能扩展,推出了全局桩、UI 桩、回调桩等功能,也就是 Mock2.0 版本。
第二阶段:Mock2.0 从局部到全面过程
在 Mock1.0 版本中,仅支持请求级别的 Mock 功能,而在 Mock2.0 版本中,Mock 能力将从请求级扩展到全局桩、UI 桩、回调桩等全面桩,解决测试过程中,所涉及的 Mock 需求。
全局桩:
全局桩功能是为了解决异步、多线程等测试场景,整体思路是:测试人员事先一次性的将需要 Mock 的依赖方接口信息,刷入被测系统 JVM 内存中,这些 MOCK 信息,全局生效,当请求中没有附带 Mock 标识时(请求可能由页面触发、也能由其他测试工具触发),被 Mock 的后方接口,一律走全局桩服务,当请求中附带 Mock 标识时,请求级 Mock 优先级高于全局桩 Mock。
UI 桩:
UI 桩主要应用于是分层测试设计中,通过分层、解耦,可以简化问题,针对有明确分层设计的系统,在层与层之间验证接口的正确性。比如:Web、APP UI 层面,可以适当介入 Mock,将关键接口 Mock 掉,达到 UI 验证的目的,而后端接口,通过接口方式进行场景验证,从而达到分层测试目的。UI 桩设计思路如下:
测试工具可以自动将本地浏览器代理、手机代理设置为 Proxy 服务地址,同时,根据规则,监听前后交互请求,测试人员可以选择录制生成自动化脚本,还可以根据规则篡改、响应等等,达到前后分离测试目的,还能屏蔽后端服务或者接口,对边界值、等价类划分等数据进行模拟,提高测试场景覆盖。
测试工具提供简单的 GUI 操作,具体如下:
启动代理:
生成步骤:
埋桩:
回调桩:
在实际系统交互中,还存在这样的场景:后方依赖服务响应比较慢,在高并发场景下,调用方会积压大量的线程阻塞等待依赖方的返回结果,导致调用方资源被耗尽,产生严重后果,为了解决这种场景,业务方一般采用异步回调方式来解决。为了模拟异步回调测试场景,Mock 能力也扩展了回调功能,模拟后方系统结果返回、延迟回调等场景,从而达到测试目的。
第三阶段:从自动化到压测挡板过程
从第一阶段的请求级桩到全局桩,桩的服务能力不断增强,不断满足测试产品线各类业务场景,主要针对功能的验证,模拟依赖方的返回,并结合自动化工具,固化成脚本,达到复用的目的。但在性能测试过程中,期望对 Mock 还需具备压测挡板的能力,问题如下:
- 在跨系统的性能测试中,由于客观因素的限制,如:测试资源有限、后端系统不具备压测条件、后端系统性能不达标等,导致无法线下压测被测系统性能;
- 全链路压测过程中,无法屏蔽外部依赖系统和限定链路范围;
- 线下压测过程中,很难模拟在后端应用不同性能下,比如:延迟设置 0.5s、1s 甚至 2s 的不同延迟,考察被测应用在不同的延迟情况下的性能表现。
为了解决以上压测过程中问题,蛙测推出了基于热插拔方式压测挡板服务,主要解决了压测过程中,模拟依赖应用性能,比如:TPS、响应延迟等,具备能力如下:
- 支持热插拔,随时可以终止 MockFilter 服务,提高了系统对灾难的及时恢复能力、扩展性和灵活性;
- 支持消费端挡板,桩信息一次性刷入被测应用 jvm 中,被 Mock 的后端服务,直接从消费端内存中直接获取并返回,模拟延迟等,此 Mock 请求直接从被测应用的服务器内拿 Mock 响应;
- 支持服务端挡板,桩服务由蛙测平台额外独立提供,根据用户设定的性能 TPS 指标,动态计算需要多少 Mock 服务线程以及多少台 Mock 服务节点,并把响应的 Mock 信息一次性刷入到 Mock 服务器中,供本次压测使用,此 Mock 请求从被测应用服务器外部拿 Mock 响应;
为什么要区分消费端挡板和服务端挡板呢?主要是在实际应用中,尤其生产环境的压测,并没有那么多的 Mock 服务器资源供挡板调用,而消费端挡板恰恰解决了这一问题,充分利用被压应用服务器资源,压测预热前,一次性刷入需要 Mock 的后端应用服务,压测过程中,通过各个中间件进行 MockFilter,决定后端调用是 Mock 调用还是真实调用,是消费端 Mock 还是服务端 Mock。
消费端挡板整体思路:
服务端挡板整体思路:
蛙测挡板创建:
消费端 VS 服务端挡板压测结果对比:
- 压测目的:消费端挡板与服务端挡板性能对比
- 机器 4C 8G
- 场景:被 Mock 系统模拟桩数 1 万条
从压测对比中,得出结论:消费端挡板性能表现远远的高于服务端挡板,但相应的对于服务端资源消耗占比较高。针对以上数据对比,并结合实际业务场景压测需求,可择优选择合适的挡板方案。
结语
蛙测的 Mock 服务能力从最初的请求级、千人千面的 Mock 到全局桩能力,从手工测试到自动化测试再到压测挡板,不断的探索、提升测试过程中的效能。未来,我们还会在字节码层面进行线上录制,转化成自动化脚本,回放到测试环境,Mock 掉必要的依赖调用等,达到线上录制回放的目的,在测试技术方向,蛙测团队将会继续努力探索,永不停歇!
作者简介
程派峰,苏宁易购测试平台高级技术经理,2013 年加入苏宁,一直从事测试工具与平台的研发工作。具备广泛的技术视野和很强的技术前瞻性,了解新技术、新趋势,擅长自动化测试技术创新。对各种开源框架有了解,并具备良好的落地实践,目前专注于工程效能及质量提升工作。
感谢张婵对本文的审校。
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