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自动化单元测试的落地方法,高效高质量部署并不难!

2017-01-30 09:06 李乐

作者|李乐
编辑|穆寰
自动化单元测试并不是什么新鲜事物,它应该是团队持之以恒的事情,可能有很多团队知道如何去做,但是还做得不够好;还有不少团队不知道如何去做,甚至有一些旧系统还不敢去重构,还在坚持着Java中的main方法调用的方式来执行,在漫长等待构建结果。

本文主要讲基于Java项目如何做自动化单元测试的实践。

是否值得

关于单元测试的意义,详细参考stackoverflow这篇文章:

http://stackoverflow.com/questions/67299/is-unit-testing-worth-the-effort,

Martin Fowler在博客中解释了TestPyramid,如下图所示:

TestPyramid

Unit是整个金字塔的基石(在建筑行业,基石是做建筑物基础的石头),如果基石不稳,Service和UI何谈有构建意义呢?只有基石稳如磐石,上层建筑才够坚固。

本来想拿瑞士做钟表的例子来说明下,但同事说的汽车例子更好。一辆汽车由许多配件组成,如果有以下两种选择,你会选择哪个呢?

  • 所有单元配件没有测试过,在4S店,销售人员告诉你:刚组装好,已经开了一天,能跑起来,你可以试试;

  • 所有单元配件在生产过程已经经过严格测试,在4S点,销售人员告诉你,已经通过国家认证,出厂合格,有质量保证,你可以试试;

答案不言而喻了。

实施单元测试,并不代表你的生产效率能提高迅猛,反而有时候阻碍了瞬间的生产效率(传统的开发一个功能,看似就算完成的动作,增加单元测试看起来无法是浪费时间),但是,它最直接的是提升产品质量,从而提升市场的形象,间接才会提升生产效率。

做产品,到底是要数量,还是质量呢?这个应该留给老板们去回答,看企业是否需要长远立足。

关键部分

自动化单元测试有四个关键组成部分要做到统一,如图所示:

关键组成部分

(一)配置管理:使用版本控制

版本控制系统(源代码控制管理系统)是保存文件多个版本的一种机制。一般来说,包括Subversion、Git在内的开源工具就可以满足绝大多数团队的需求。所有的版本控制系统都需要解决这样一个基础问题: 怎样让系统允许用户共享信息,而不会让他们因意外而互相干扰?

如果没有版本控制工具的协助,在开发中我们经常会遇到下面的一些问题:

  • 代码管理混乱。

  • 解决代码冲突困难。

  • 在代码整合期间引入深层BUG。

  • 无法对代码的拥有者进行权限控制。

  • 项目不同版本发布困难。

对所有内容都进行版本控制

版本控制不仅仅针对源代码,每个与所开发的软件相关的产物都应该被置于版本控制下,应当包括:源代码、测试代码、数据库脚本、构建和部署脚本、文档、web容器(tomcat的配置)所用的配置文件等。

保证频繁提交可靠代码到主干

频繁提交可靠、有质量保证的代码(编译通过是最基本要求),能够轻松回滚到最近可靠的版本,代码提交之后能够触发持续集成构建,及时得到反馈。

提交有意义的注释

强制要求团队成员使用有意义注释,甚至可以关联相关开发任务的原因是:当构建失败后,你知道是谁破坏了构建,找到可能的原因及定位缺陷位置。这些附加信息,可以缩短我们修复缺陷的时间。

示例:团队使用了svn和redmine,注释是:refs #任务id 提交说明

每个任务下可以看到多次提交记录:

相关修订版本

  • 所有的代码文件编码格式统一使用UTF-8

  • 上班前更新代码,下班前提交代码

前一天,团队其他成员可能提交了许多代码到svn,开始新的一天工作是,务必更新到最新版本,及时发现问题(例如代码冲突)并解决;

当日事,当日毕,下班别把当天的编码成果仅保存在本地,应当提交到svn,次日团队更新就可以获取到最新版本,形成良性循环。

构建管理:使用Maven构建工具

Maven是基于项目对象模型(POM),通过为Java项目的代码组织结构定义描述信息来管理项目的构建、报告和文档的软件项目管理工具。使用“惯例胜于配置”(convention over configuration)的原则,只要项目按照Maven制定的方式进行组织,它就几乎能用一条命令执行所有的构建、部署、测试等任务,却不用写很多行的XML(消除Ant文件中大量的样板文件)。

或许,使用Ant来构建的团队要问,为什么用Maven呢?简单来说有三点原因:

1、对第三方依赖库进行统一的版本管理

说实话,ant处理依赖包之间的冲突问题,还是得靠人工解决,这个对于研发来说是消耗时间的,倒不如把节省的时间投入到业务中去。另外再也不用每个项目繁琐复制spring.jar了,通过maven自动管理Java库和项目间的依赖,打包的时候会将所有jar复制到WEB- INF/lib/目录下。

2、统一项目的目录结构。

官方的约定:http://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-standard-directory-layout.html

保证所有项目的目录结构在任何服务器上都是一样的,每个目录起什么作用都很清楚明了。

3、统一软件构建阶段

http://maven.apache.org/guides/introduction/introduction-to-the-lifecycle.html

Maven2把软件开发的过程划分成了几个经典阶段,比如你先要生成一些java代码,再把这些代码复制到特定位置,然后编译代码,复制需要放到classpath下的资源,再进行单元测试,单元测试都通过了才能进行打包、发布。

(三)测试框架:JUnit&Mockito
JUnit

JUnit是一个Java语言的单元测试框架。

2013年见过一个旧项目,测试代码还是以main作为入口,为什么要使用JUnit?

JUnit 的优点是整个测试过程无人值守,开发无须在线参与和判断最终结果是否正确,可以很容易地一次性运行多个测试,使得开发更加关注测试逻辑的编写,而不是增加构建维护时间。

团队示例代码:

Mockito

Mockito是一个针对Java的mocking框架。使用它可以写出干净漂亮的测试用例和简单的API。它与EasyMock和jMock很相似,通过在执行后校验什么已经被调用,消除了对期望行为(expectations)的需要,改变其他mocking库以“记录-回放”(这会导致代码丑陋)的测试流程,使得自身的语法更像自然语言。

Mockito示例:

EasyMock示例:

官方对比文章:http://code.google.com/p/mockito/wiki/MockitoVSEasyMock

(四)反馈平台:Jenkins&Sonar

持续集成平台:Jenkins

Jenkins 的前身是 Hudson 是一个可扩展的持续集成引擎,主要用于:

  • 持续、自动地构建测试软件项目

  • 监控一些定时执行的任务

Jenkins将作为自动化单元测试持续集成的平台,实现自动化构建。

Jenkins平台

代码质量管理平台:Sonar

Sonar (SonarQube)是一个开源平台,用于管理源代码的质量。Sonar 不只是一个质量数据报告工具,更是代码质量管理平台。支持的语言包括:Java、PHP、C#、C、Cobol、PL/SQL、Flex 等。

主要特点:

  • 代码覆盖:通过单元测试,将会显示哪行代码被选中

  • 改善编码规则

  • 搜寻编码规则:按照名字,插件,激活级别和类别进行查询

  • 项目搜寻:按照项目的名字进行查询

  • 对比数据:比较同一张表中的任何测量的趋势

Sonar将作为自动化单元测试反馈报告统一展现平台,包括:

Sonar将作为自动化单元测试反馈报告统一展现平台,包括:

单元测试覆盖率、成功率、代码注释、代码复杂度等度量数据的展现。

Sonar平台

遵循原则

自动化测试金字塔,也称为自动化分层测试,Unit是整个金字塔的基石,最重要特点是运行速度非常快;第二个重要特点是UT应覆盖代码库的大部分,能够确定一旦UT通过后,应用程序就能正常工作。

Unit:70%,大部分自动化实现,用于验证一个单独函数或独立功能模块的代码;

Service:20%,涉及两个或两个以上,甚至更多模块之间交互的集成测试;

UI:10%,覆盖三个或以上的功能模块,真实用户场景和数据的验收测试;

这里仅仅列举了每个层次的百分比,实际要根据团队的方向来做调整。

自动化单元测试原则

提交代码、运行测试的重点是什么?快速捕获那些因修改向系统中引入的最常见错误,并通知开发人员,以便他们能快速修复他们。提交阶段提供反馈的价值在于,对它的投入可以让系统高效且更快地工作。

隔离UI操作

UI应当作为更高层次的测试Level,需要花费大量时间准备数据,业务逻辑复杂,过早进入UI阶段,容易分散开发的单元测试精力。

隔离数据库以及文件读写网络开销等操作

自动化测试中如果需要将结果写入数据库,然后再验证改结果是否被正确写入,这种验证方法简单、容易理解,但是它不是一个高效的方法。这个应当从集成测试的Level去解决。

首先:与数据库的交互,是漫长的,甚至有可能要投入维护数据库的时间,那将成为快速测试的一个障碍,开发人员不能得到及时有效的反馈。假设,我需要花费一个小时,才能验证完毕与数据库交互的结果,这种等待是多么漫长呀。

其次,数据管理需要成本,从数据的筛选(线上数据可能是T级)到测试环境的M级别,如何把筛选合适的大小,这都使得管理成本增加(当然在集成测试中可以使用DBUnit来解决部分问题)。

最后,如果一定要有读写操作才能完成的测试,也要反思代码的可测试性做的如何?是否需要重构。

单元测试决不要依赖于数据库以及文件系统、网络开销等一切外部依赖。

使用Mock替身与Spring容器隔离

如果在单元测试中,还需要启动Spring容器进行依赖注入、加载依赖的WebService等,这个过程是相当消耗时间的。

可以使用模拟工具集:Mockito、EasyMock、JMock等来解决,研发团队主要是基于Mockito的实践。与需要组装所有的依赖和状态相比,使用模拟技术的测试运行起来通常是非常快,这样子开发人员在提交代码之后,可以在持续集成平台快速得到反馈。

设计简单的测试

明确定义方法:

成功:public void testSendReportLongDateSuccess()

失败:public void testSendReportLongDateFail(),可以包括异常

和单一的断言,避免在一个方法内使用多个复杂断言,这会造成代码结构的复杂,使得测试的复杂性提高。

定义测试套件的运行时间

使用Mock构建的单元测试,每个方法的构建时间应该是毫秒级别,整个类是秒级别,理想的是整体构建时间控制在5分钟以内,如果超过怎么办呢?

首先,拆分成多个套件,在多台机器上并行执行这些套件;

其次,重构那些运行时间比较长且不经常失败的测试类;

更多参考推荐阅读:《Unit Testing Guidelines》

http://geosoft.no/development/unittesting.html

遵循流程

典型工作流程

  1. 开发人员遵循每日构建原则,提交功能代码、测试代码(以UnitTest结尾的测试类)到Svn;

  2. Jenkins平台,根据配置原则(假设配置定时器每6分钟检查Svn有代码更新则构建)进行:代码更新、代码编译、UnitTest、持续反馈的流水线工作;

  3. 构建结果发送到Sonar,并且把失败的构建以邮件方式通知影响代码的开发人员;

  4. 开发人员、测试人员需要在Sonar平台进行review;

落地实践
Jenkins配置重点
构建触发器:推荐使用PollSCM

Poll SCM:定时检查源码变更(根据SCM软件的版本号),如果有更新就执行checkout。

Build periodically:周期进行项目构建(它不care源码是否发生变化)。

配置时间:H/6

首先,Build配置

Goals and options:emma:emma -Dtest=*UnitTest soanr:sonar

注明:

emma:emma,Add the “emma:emma” goal to your build to generate Emma reports;

-Dtest=*UnitTest,参数配置,运行以UnitTest结尾的测试类;

sonar:sonar,来触发静态代码分析。

需要安装Emma Plugin(https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Emma+Plugin)

其次,构建后操作

增加Aggregate downstream test results,勾选自动整合所有的downstream测试;

增加Editable Email Notification,在“高级”选项增加触发器“Unstable”,

勾选“Send To Committers”,Check this checkbox to send the email to anyone who checked in code for the last build。

注明:Editable Email Notification插件是 https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Email-ext+plugin

另外一些Jenkins的单元测试覆盖率展现方式,可以查看官网。

构建管理工具(Maven)

项目统一使用Maven进行构建管理,在pom.xml中进行依赖jar包配置

持续集成服务器上同时需要安装Maven,setting.xml除了配置仓库之外,还需要配置sonar,包括sonar服务器地址、数据库连接方式:

Mockito配置重点

所有单元测试继承MockitoTestContext父类

MockitoTestContext 父类:

BillingBusinessManager 源码:

BillingBusinessManagerUnitTest类:

更多Mockito的使用,可以参考官网:http://code.google.com/p/mockito/

最后总结

如何加强开发过程中的自测环节,一直都是个头痛的问题,开发的代码质量究竟如何?模块之间的质量究竟如何?回归测试的效率如何?重构之后,如何快速验证模块的有效性?

这些在没有做自动化单元测试之前,都是难以考究的问题。唯有通过数据去衡量,横向对比多个版本的构建分析结果,才能够发现整个项目质量的趋势,是提升了,还是下降了,这样开发、测试人员才能够有信心做出恰当的判断。

当然,单元测试也不是银弹,即便项目的覆盖率达到100%,也不能表明产品质量没有任何问题,不会产生任何缺陷。重点在于确保单元测试环节的实施,可以提前释放压力、风险、暴露问题等多个方面,改变以往没有单元测试,所有问题都集中到最后爆发的弊端。

最后,用一张图来做个对比:

使用前后对比

增加单元测试之后:

  1. 开发效率有望提升5-20%;重构、回归测试效率提升10%,降低出错的几率,总体代码质量提升;

  2. 在开发过程中暴露更多问题,将风险和压力提前释放,持续构建促使开发重视代码质量;

  3. UnitTest质量对于团队来说,是可视化了,交付的是有质量的产品,而不是数量;

作者介绍

李乐,测试经理,7年以上工作经验,目前就职于ChinaCache质量部

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