Verbesserung der Testzuverlässigkeit und -effizienz in CI/CD-Pipelines
Ein Flaky-Test ist ein Test, der manchmal besteht und manchmal fehlschlägt, ohne dass Änderungen am getesteten Code vorgenommen werden. Diese Tests können besonders problematisch sein, da sie die Zuverlässigkeit der Testsuite beeinträchtigen.
Bedenken Sie, dass Ihre CI/CD-Pipeline so konfiguriert ist, dass sie nur dann funktioniert, wenn der Build erfolgreich ist und Ihr Code eine Reihe vordefinierter Testfälle besteht.
Im Idealfall müssen Sie die Priorität für jeden Testfall festgelegt haben und davon ausgehen, dass die neueste Codebasis mindestens einen bestimmten Prozentsatz der Fälle besteht.
Aber aufgrund der instabilen Testfälle, die immer wieder fehlschlagen, weil sie möglicherweise veraltet sind oder der Anwendungsfall geändert wird, schlägt Ihr Testfall fehl und das Zusammenführen der Pull-Anfrage wird zu einem Albtraum. Anstatt den Prozentsatz bestandener Fälle zu reduzieren, sollten wir eine Überarbeitung dieser Testfälle in Betracht ziehen.
Unvorhersehbare Testergebnisse: Unzuverlässige Tests verursachen Unvorhersehbarkeit, da sie manchmal bestanden werden und manchmal fehlschlagen, obwohl sich der Code nicht geändert hat. Diese Zufälligkeit kann es schwierig machen, Testergebnissen zu vertrauen.
Komplexes Debugging: Das Aufspüren der Grundursache eines fehlerhaften Tests kann eine Herausforderung sein, da das Problem möglicherweise nicht konsistent reproduziert wird, was es schwierig macht, es zu identifizieren und zu beheben.
Zeit- und Ressourcenverschwendung: Entwickler können viel Zeit damit verbringen, Tests erneut auszuführen, Fehlalarme zu untersuchen und Probleme zu debuggen, die nicht wirklich mit der Funktionalität des Codes zusammenhängen.
Auswirkungen auf Continuous Integration (CI): Unzuverlässige Tests können Continuous-Integration-Pipelines stören, was zu unnötigen Build-Fehlern führt und die Gesamteffizienz automatisierter Testprozesse verringert.
Falsches Vertrauen oder Misstrauen: Unzuverlässige Tests können entweder falsches Vertrauen erzeugen, wenn sie sporadisch bestehen, oder Misstrauen gegenüber der Testsuite hervorrufen, wenn sie unvorhersehbar scheitern, wodurch es schwieriger wird, sich auf Testergebnisse zu verlassen.
Best Practices zur Abhilfe: Um unzuverlässige Tests zu reduzieren, können Entwickler externe Abhängigkeiten simulieren, deterministische Daten verwenden, sicherstellen, dass Tests isoliert sind, und sich nicht auf den Zeitpunkt oder die Reihenfolge der Ausführung verlassen.
Automatisierte Erkennung: Die Implementierung automatisierter Tools, die fehlerhafte Tests erkennen, indem sie Tests mehrmals ausführen und die Ergebnisse vergleichen, kann dabei helfen, fehlerhafte Tests frühzeitig im Entwicklungszyklus zu erkennen und zu beheben.
Testisolation: Durch die Sicherstellung, dass jeder Test vollständig isoliert ausgeführt wird, ohne sich auf gemeinsame Zustände oder externe Faktoren zu verlassen, kann die Wahrscheinlichkeit von Flakiness erheblich verringert werden.
Regelmäßige Wartung: Regelmäßige Überprüfung und Umgestaltung der Testsuite, um fehlerhafte Tests zu entfernen oder zu reparieren, trägt dazu bei, die Integrität und Zuverlässigkeit des Testprozesses im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.
Jenkins, CircleCI, Travis CI: Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)-Tools wie diese können so konfiguriert werden, dass fehlgeschlagene Tests erneut ausgeführt werden, was dabei hilft, fehlerhafte Tests zu identifizieren. Sie verfügen oft über Plugins oder integrierte Unterstützung für die Handhabung von Flaky-Tests.
Docker: Unternehmen nutzen Docker, um isolierte Umgebungen für die Ausführung von Tests zu erstellen. Dadurch wird sichergestellt, dass Tests bei jeder Ausführung in einer konsistenten und sauberen Umgebung vorliegen, wodurch durch Umgebungsunterschiede verursachte Flockenbildung reduziert wird.
Virtuelle Maschinen (VMs): Ähnlich wie Docker können VMs verwendet werden, um sicherzustellen, dass Tests in einer kontrollierten und isolierten Umgebung ausgeführt werden, wodurch Störungen durch andere Prozesse oder Abhängigkeiten minimiert werden.
Statistische Analyse mit maschinellem Lernen: Einige fortschrittliche Systeme nutzen maschinelles Lernen, um Testergebnisse zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf unzuverlässige Tests hinweisen. Dies kann dabei helfen, Schuppenbildung proaktiv zu erkennen und zu beheben.
Codeüberprüfungsrichtlinien und Versionskontroll-Hooks: Durch die Implementierung strenger Codeüberprüfungsrichtlinien, die Prüfungen auf potenzielle Ursachen für Flakyness umfassen, kann die Einführung von Flaky-Tests verhindert werden.
Die Verwendung von Pre-Commit-Hooks oder anderen Versionskontrollmechanismen zur kontrollierten Ausführung von Tests vor dem Zusammenführen von Änderungen kann fehlerhafte Tests frühzeitig erkennen.
Fehlgeschlagene Tests erneut ausführen: Google verfügt über eine Richtlinie, nach der fehlgeschlagene Tests erneut ausgeführt werden, um festzustellen, ob der Fehler konsistent ist. Dies hilft, schuppige Tests zu erkennen. Sie verfügen außerdem über interne Tools und Infrastruktur, um Fehler in ihren umfangreichen Testsuiten zu verwalten und zu mindern.
Testisolation: Google betont die Bedeutung der Testisolation, um sicherzustellen, dass sich Tests nicht gegenseitig stören, was für die Reduzierung von Schuppenbildung von entscheidender Bedeutung ist.
Testanalysen und Berichte: Microsoft verwendet detaillierte Testanalyse- und Berichterstellungstools, um fehlerhafte Tests zu verfolgen. Durch die Analyse der Testergebnisse im Laufe der Zeit können sie Muster erkennen und fehlerhafte Tests lokalisieren.
Quarantäne fehlerhafter Tests: Microsoft stellt manchmal fehlerhafte Tests unter Quarantäne und trennt sie von der Haupttestsuite, bis sie behoben sind, um zu verhindern, dass sie die Gesamttestergebnisse beeinflussen.
3. Facebook:
Detox: Facebook hat eine Open-Source-Bibliothek namens Detox entwickelt, um seine mobilen Apps zu testen. Detox stellt sicher, dass Tests in einem konsistenten Zustand und in einer konsistenten Umgebung ausgeführt werden, wodurch die durch asynchrone Vorgänge und andere Zeitprobleme verursachte Flakigkeit reduziert wird.
Kontinuierliches Testen: Facebook integriert kontinuierliches Testen in seinen Entwicklungsprozess und verwendet Tools, um Tests automatisch erneut auszuführen und unzuverlässiges Verhalten früh im Entwicklungszyklus zu erkennen.
4. Netflix:
Chaos Engineering: Netflix nutzt Chaos-Engineering-Praktiken, um die Widerstandsfähigkeit seiner Systeme zu testen. Durch die absichtliche Einführung von Fehlern und Störungen können sie fehlerhafte Tests identifizieren und die Robustheit ihrer Tests und Systeme verbessern.
Automatisierte Wiederholungsversuche: Netflix verwendet automatisierte Wiederholungsmechanismen in seinen CI/CD-Pipelines, um Tests, die zeitweise fehlschlagen, erneut auszuführen und so fehlerhafte Tests zu identifizieren und zu verwalten.
5. LinkedIn:
Flockige Testmanagement-Tools: LinkedIn hat Tools speziell für die Verwaltung von Flaky-Tests entwickelt. Diese Tools helfen dabei, fehlerhafte Tests zu verfolgen, Einblick in ihr Auftreten zu geben und ihre Lösung zu priorisieren.
Standardisierung von Testumgebungen: LinkedIn konzentriert sich auf die Standardisierung von Testumgebungen, um die Variabilität zu reduzieren und sicherzustellen, dass Tests unter konsistenten Bedingungen ausgeführt werden, was dazu beiträgt, Unzulänglichkeiten zu verringern.
Apoorv Tomar ist Softwareentwickler und bloggt bei **Mindroast. Sie können sich in sozialen Netzwerken vernetzen. Abonnieren Sie den **Newsletter für die neuesten kuratierten Inhalte.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo identifizieren und entschärfen Sie fehlerhafte Tests: Best Practices und Strategien.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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