一. 现状·问题
针对现如今高并发场景的业务系统,“并发问题” 终归是必不可少的一类(占比接近10%),每次出现问题和事故后,需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香?
二. 分析原因
- 当前并发测试多数依赖测试人员进行脚本测试,同时还依赖了研发和产品识别出并发操作的场景用例。
- 对于并发测试,大概两条路子:
- 所有修改同样数据的命令式接口都测一遍?【耗费巨大测试成本】
- 保证黄金流程的接口,研发从头扒代码。【可能会遗漏,耗费一定研发成本】
自我反思
- 作为研发,是不是在刚开发接口时候,识别到并发场景随着单元测试阶段同时进行并发测试,这样的成本是最小的,收益是最高效的!
三. 采取措施
并发测试前置
采用ci持续集成机制,依靠行云流水线,底层利用junit5单元测试框架并发parallel引擎,嵌入同步数据库的自定义unit test脚本,将每个并发case维护成单元测试,数据自我闭环,可重复执行!
将核心的并发场景进行及时的运行验证,最早洞察,最早验证,最小成本,最大保障!
四. 实践步骤
前提:配置junit-platform.properties
# src/test/resources/junit-platform.properties
junit.jupiter.execution.parallel.enabled=true
junit.jupiter.execution.parallel.config.strategy=fixed
junit.jupiter.execution.parallel.config.fixed.parallelism=20
单接口并发-@repeatedtest
- manualcheckappconcurrenttest 出库复核并发测试「单接口并发」-> 手动复核 10个线程
核心代码块
public class manualcheckappconcurrenttest extends concurrenttest {
@resource
manualcheckappservice manualcheckappservice;
//记录执行成功的线程数
static int successthreadcount = 0;
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 单接口并发
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
@displayname("(单接口并发)并发测试【手动确认复核】")
@description("(10个线程)场景:复核1件,一共5件,应该有5个线程成功,5个线程失败:没有查询到容器明细记录" +
"使用友好式分布式锁防止并发,并发后等待重试,保证顺序执行无异常!")
@execution(concurrent)
@repeatedtest(value = 10, name = "{displayname}:{totalrepetitions}-{currentrepetition}")
public void testconfirmchecked(testinfo testinfo) {
manualcheckappservice.confirmchecked(mockconfirmcheckeddto());
successthreadcount++;
}
/**
* 断言最终结果:数据无问题,线程执行无问题
*/
@afterall
public static void assertresult() {
//线程执行成功数期望:一共5件,每个线程复核1件,共有5个线程成功
assertions.assertequals(5, successthreadcount);
//数据成功期望:没有待复核的容器明细了,因为都复核成功了,一共5件
confirmcheckeddto confirmcheckeddto = mockconfirmcheckeddto();
list<containerdetailpo> containerdetailpos = springutil.getbean(containerdetaildao.class).selectuncheckdetailsbysoandsku(
confirmcheckeddto.gettaskno(), confirmcheckeddto.getshipmentorderno(), confirmcheckeddto.getsku(), confirmcheckeddto.getwarehouseno());
assertions.asserttrue(collectionutils.isempty(containerdetailpos));
}
@test
@sql({"/concurrent/manualcheck.sql"})
@override
void preparedata()
多场景并发-@execution(concurrent)
- checkappconcurrenttest 出库复核并发测试「多场景并发」-> 手动复核|自动复核
核心代码块
public class checkappconcurrenttest extends concurrenttest {
@resource
manualcheckappservice manualcheckappservice;
@resource
autocheckappservice autocheckappservice;
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 多场景并发
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
@displayname("(多场景并发)并发测试【自动确认复核】")
@description("与手动复核发生并发场景,期望可能存在业务异常(自定义锁冲突发生的消息)")
@execution(concurrent)
@test
public void testautocheckbyso() {
autocheckappservice.autocheckbyso(lists.newarraylist("so-6_6_601-1492066800186167296"), mockautocheckbysodto());
}
@displayname("(多场景并发)并发测试【手动确认复核】")
@description("与自动复核发生并发场景,期望可能存在业务异常(自定义锁冲突发生的消息)")
@execution(concurrent)
@test
public void testconfirmchecked() {
manualcheckappservice.confirmchecked(mockconfirmcheckeddto());
}
/**
* 断言最终结果:数据无问题
*/
@afterall
public static void assertresult() {
//数据成功期望:没有待复核的容器明细了,无论是手动复核还是自动复核,都会全部复核完
confirmcheckeddto confirmcheckeddto = mockconfirmcheckeddto();
list<containerdetailpo> containerdetailpos = springutil.getbean(containerdetaildao.class).selectuncheckdetailsbysoandsku(
confirmcheckeddto.gettaskno(), confirmcheckeddto.getshipmentorderno(), confirmcheckeddto.getsku(), confirmcheckeddto.getwarehouseno());
assertions.asserttrue(collectionutils.isempty(containerdetailpos));
}
@test
@sql({"/concurrent/manualcheck.sql"})
@override
void preparedata() {}
并发单测基类-@transactional
concurrenttest 建议抽出并发测试基类(主要目的:准备数据、设置路由、数据清除、独立执行)
@tag("parallel")分组: 并发测试用例,有助于单独执行套件!
核心代码块
@springboottest(classes = webapplication.class)
@tag("parallel")
public abstract class concurrenttest {
/**
* 并发测试场景的前提数据准备
* { @sql 数据脚本配置 }
*/
@transactional
@order(0)
@rollback(false)
abstract void preparedata();
/**
* 设置当前线程数据源
*/
@beforetransaction
public void setthreaddatasource() {
datasourcecontextholder.cleardatasourcekey();
//多数据源,分库分表
datasourcecontextholder.setdatasource("ds0");
}
/**
* 清除数据
*/
@rollback(false)
@afterall
public static void cleardata(){
new databasesynctest().execute("wms_check","wms_check_test");
}
数据准备-@sql
如何准备数据?
=> 新建一个专门单元测试/并发测试的空数据库
准备测试场景的前置数据sql脚本
源脚本
delete from ck_task;
insert into ck_task (id, task_no, sku_qty, total_qty, platform_no, status, warehouse_no, create_user,
update_user, create_time, update_time, ts, deleted, suggest_platform, uuid,
parent_task_no, pick_differ_allow, operation_type, picking_flag, task_type,
ext_info,
subtask_qty, tenant_code, current_stream_no, confluence, batch_no, requirements)
values (1492071049884340224, 't6x6x60122021100000329', 1.0000, 5.0000, '', 0, '6_6_601', 'xiaoyan', 'xiaoyan',
'2022-02-11 17:45:26', '2022-02-11 17:45:26', '2022-02-11 17:45:26', 0, '', 'zyr1228003', '', 0, 0, 0, 0, null,
null, 'tc30020150', 0, 1, 'cj006001', '{"allowbatchcheck": true}');
数据回滚-@parameterizedtest
ci自动同步数据库表结构: 测试环境数据库->单测数据库
利好:(研发无需被动维护schema,自动与真实数据库结构同步)
只需要将下面单测copy到代码中,将fromdb和todb参数修改成自己数据库即可!
源代码
@displayname("单元测试mysql-db结构同步")
@sneakythrows
@parameterizedtest
@csvsource("wms_check,wms_check_test")
public void execute(string fromdb, string todb) {
resultset resultset = null;
class.forname("com.mysql.jdbc.driver");
try (
connection connection = drivermanager.getconnection("***","user", "***");
statement statement = connection.createstatement()
) {
string initdb = "drop database if exists " + todb + ";create database " + todb + ";";
log.info(initdb);
statement.executeupdate(initdb);
resultset = statement.executequery("show tables from " + fromdb + ";");
list<string> tablenames = lists.newarraylist();
while (resultset.next()) {
tablenames.add(resultset.getstring("tables_in_" + fromdb));
}
for (string tablename : tablenames) {
string syncsql = "drop table if exists " + todb + "." + tablename + ";" +
"create table " + todb + "." + tablename + " like " + fromdb + "." + tablename + ";";
log.info(syncsql);
statement.executeupdate(syncsql);
}
} finally {
if(resultset != null){
resultset.close();
}
}
}
配置ci-@行云流水线
建议在提测流水线增加,不要再日常dev流水线(集成测试相对耗时)
只执行并发单测用例-dtest.mode 基于junit5 @tag
https://junit.org/junit5/docs/current/user-guide/#writing-tests-tagging-and-filtering
mvn test -dtest.mode=parallel
配置idea-本地测试
—— 只运行并发测试用例
执行结果
单接口并发单测
多场景并发单测
五. 效能提升
5.1需求交付效率提升
5.1.1降低测试周期阶段时长
2022-02月实践后
因为「并发测试」前置到「研发单元测试」环节,所以「测试阶段」时长缩短 (2.5 天 -> 1 天)
2022-q1
2022-q2
2022-q3
2022-q4
「测试周期」阶段停留时长和占比,呈下降趋势!
5.1.2缩短需求交付全周期
2022-02月实践后
因为「测试周期」缩短,研发单元测试成本几乎不变,所以「需求交付全周期」随之缩短(55 天 -> 35 天)!
5.2人效提升
5.2.1提升验证全面性
「case by case」 ,通过单元测试「断言机制」,最细粒度全方位验证!
在【开发阶段】识别到接口存在并发问题,及时编写单元测试进行验证,针对分布式锁和乐观锁等常用防并发手段,对应不同的assert方式:
- 数据库乐观锁:通过判断最终数据保证执行无问题
- 分布式友好锁:不会报错,会等待,最终所有请求处理成功
- 分布式冲突锁:直接报错,断言异常信息
- ......
5.2.2降低测试人力成本
减少花大量时间专项测试n个接口并发测试成本,「最早发现,最早处理,最小成本」!
根据下图可见,从编码阶段、单元测试阶段、接口测试阶段、集成测试阶段、预发布阶段等软件生命周期中,越早发现问题,付出成本越小。
5.2.3提升需求吞吐量
2022-02月实践后
因为减少人力成本,所以会直接提升需求的吞吐量(200个 -> 225个)!
5.3过程质量提升
5.3.1降低问题的发生概率
「并发测试前置」 到研发单元测试环节,可减少缺陷数,降低问题发生概率!
5.3.2减少线上问题数
今年线上问题-并发问题 类别为 0
5.3.2减少bug数
过程质量中并发问题趋势逐步降低
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