灰太狼 2019-07-01
本文首发于泊浮目的专栏:https://segmentfault.com/blog...
最近项目在测试阶段陆陆续续的测出了一些bug.这个情况刚出现的时候,让笔者很困惑——平时我们的每个feature代码都是跟随着大量看起来考虑很周全的case进入代码仓库的,然而事实还是打了我们的脸.故在本文,笔者将会从最近的所学所想来谈谈编写测试的时候我们应该注意什么.
前阵子看了一本书,里面提到了单元测试的一些原则:
AIR即空气,单元测试亦是如此。当业务代码在线上运行时,可能感觉不到测试用例的存在和价值,但在代码质量的保障上,却是非常关键的。新增代码应该同步增加测试用例,修改代码逻辑时也应该同步保证测试用例成功执行。AIR原则具体包括:
简单的解释一下三个原则:
编写单元测试用例时,为了保证被测模块的交付质量,需要符合BCDE原则。
之前提到的原则是基于单元测试的,但在ZStack的白盒测试中也可以作为有价值的参考.
戳此了解ZStack的白盒集成测试:https://segmentfault.com/a/11...
由于ZStack的整套测试框架也是基于Junit扩展而来,因此也是一定程度上遵循了上面提到的AIR原则.除了A原则,I和R原则在一定程度上打了折扣:
当然,出现这些问题时则表示当前的代码中有bug.但单元测试则不会受到这样的影响——它能测出bug,AIR原则也得以保证.
在本次示例中,我们将以VmInstance的创建API即——APICreateVmInstacneMsg
作为测试对象.如果读者不是很了解上下文,也可以简单的看一下这个Case:OneVmBasicLifeCycleCase
边界测试是用来探测和验证代码在处理极端的情况下会发生什么.而错误测试为了保证ZStack在一些错误的状态下做出我们所期待的行为.
那么我们该如何编写这样的测试呢?我们先来简单的理一下创建Vm的流程:
而其中每一个步骤可以分成好几个小步骤,以VmAllocateHostFlow
为例:
我们可以看到,根据不同的策略,allocateHost里还会有好几个flow.而由于松耦合架构,我们可以在测试中轻易的模拟极端问题的出现,如:
以此类推,以上创建vm的8个flow都可以轻易模拟各种边界条件及错误情况.
正确性测试听起来应该会很简单,(比如调用一个API,然后看结果返回是否正确)但如果放到集成测试中,我们还是可以拓展出一些额外的关注点的.还是以上面提到的createVm为例子,我们看到了8个flow,然后里面可能还嵌套着好几个子flow.如图所示:
在编写正确性测试时,我们可以考虑额外关注以下几点:
关注管理节点内的服务:
关注管理节点外的服务:
而与文档结合的测试用例,则应当由团队的测试人员来定义.可以确定的是,这类的测试更加关注于API(即输入输出),而不是内部的状态.