微服务的测试策略-创新互联
微服务指的是技术层面的服务细化,并不是业务层面的变革。
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我们暂时把微服务看成是一个较大体系的“黑盒”,因为业务上没有变化,所以我们原来熟悉的等价类、场景法、探索性测试等测试策略还是可以照样执行,没有太多需要做出改变的,因为业务没有太大的变化。需要注意的是,基于风险的测试策略可能会发生一些变化,因为风险因素变多了,需要考虑的影响因子变多,风险分析、评估需要考量更多的内容而已。
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好了,我们现在再把“黑盒”打开,看看微服务的技术架构给测试带来了哪些新的风险。我们需要针对这些新的挑战做出一些不一样的策略。
微服务的稳定性:在单体架构中,业务的封装调用是基于函数来进行的,几乎不存在调用失败的情况。也不会存在版本不致的情况(都在一套代码内)。但是拆成微服务后,就会面临两个问题。
第一,服务依赖得不可控:因为微服务都是可以被独立部署的,那么部署的版本就会变得不可控,那就意味着可能你调用的接口版本会发生变化,导致调用失败(这类问题会在下次的文章中重点介绍,契约测试是个不错的解决方案)。
第二,连接调用存在失败风险:微服务之间的通信要么基于Rest,要么基于RPC,都会有可能因为网络波动导致调用失败,从而引发业务问题。
针对这个问题,通常采用的策略做好微服务的版本管理,在调用链路上配置版本依赖关系,做到环境的复用。如果做不到,那就从物理上做隔离即可,尽可能缩小影响范围。
微服务的可用性:在单体构架中,代码的可用性依赖于整体的性能表现,如果某个代码段出现性能问题,会影响整体的业务表现,比较容易被发现。但是在微服务中,我们无法有效地获取其他微服务的运行状态,这就需要有统一的组件来管理,通常情况下是Hystrix与Sentinel(当然还有其他的选择,看团队的技术选型)。处理的方式有两种:熔断、降级。
熔断指的是当下游的服务因为某种原因突然变得不可用或响应过慢,上游服务为了保证自己整体服务的可用性,不再继续调用目标服务,直接返回,快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。
降级指的是:服务主动停掉一些不太重要的业务,释放出服务器资源,增加响应速度。
针对这个问题,测试策略主要集中在机制的配置与生效验证上,如何保障配置的熔断降级机制能够有效,是测试的重点和难点。一般会通过性能压测来模拟。
数据一致性问题:当前面两种情况发生后,就有可能导致各微服务之间的数据不一致,从而影响业务。比如在购物的流程中订单支付成功,但调用库存服务时失败,就可能出现产品超卖的情况(订单数大于库存数)。这种场景下,一般在技术设计上会有相应的事件补偿和回调机制,来确保各方数据的一致性。
针对这个问题作为测试,需要了解这些机制的触发条件,并验证是否合理。同时,在设计测试用例时,需要关注跨系统的数据一致性验证,不能只关注自己测试的服务。
错误信息的排查:在单体架构中,当业务发生错误时,我们直接查看业务日志文件即可发现问题。但是在微服务的场景下,测试人员往往无法判断是哪个服务发生了错误,不可能每个组件一个个找过去。这就需要有统一的日志存储服务来处理。常见的技术实现是ELK平台(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana组合),更友好的,可能还会有链路跟踪系统(OpenTracing或者SkyWalking)。在这方面,测试能做的不多,更多的是依赖基础技术的沉淀(不要想着自己搞定,因为这些或多或少都会入侵业务代码,还可能影响性能)。
异步服务的验证:在微服务的架构体系中,为了更好地服务解耦,会引入MQ之类的异步服务组件,同时还能起到削峰填谷的作用。这类组件并不好测试。在制定测试策略时,需要了解MQ的选型,关注组件的消费速度、消息不被错误的消费等问题。
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以上,就是基于微服务架构下的一些常见测试策略。技术架构会随着业务的复杂度不断的演进,微服务的拆分也不是一蹴而就。所以,在制定测试策略时,也需要做到可演进。
当架构刚开始拆分时,我们可以直接按单体架构的测试策略进行测试;
当微服务数量较多时,我们只需要关注重点微服务的连通性、可用性及数据一致性;
当微服务数量达到非常多时,我们需要引入熔断降级机制,并建设统一的日志管理平台;
当微服务数量多到我们反应不过来时,会有更多的验证手段被构建出来。
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做个小的总结,对于微服务架构的测试策略,在业务层,我们可以沿用原来的测试策略,不需要做太多的变化。而对于架构本身带来的新特性,我们需要有针对性的对应措施,整体如下图所示。
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标题名称:微服务的测试策略-创新互联
文章源于:http://scyanting.com/article/didjdc.html