阿里巴巴如何进行测试提效 | 阿里巴巴 DevOps 实践指南

编者按：本文源自阿里云云效团队出品的《阿里巴巴 DevOps 实践指南》，扫描上方二维码或前往：https://developer.aliyun.com/topic/devops，下载完整版电子书，了解阿里十年 DevOps 实践经验。

在任何业务发展的过程中都会不可避免的面临服务的膨胀，应用复杂度的增加，可持续测试的难度不断增加。一方面，用例集会不断的膨胀，一次 CI 验证要数十分钟，用例的维护成本越来越高，开发效率开始降低。另一方面，我们花了精力写了很多自动化用例，希望能够提高投入产出比，也就是测试的有效性。

提升测试速度

分布式测试

分布式测试的核心思想是通过增加计算资源，并发的对 case 进行执行，并在执行后对测试产生的结构化结果进行解析合并，进而提升单次测试的执行速度。

整个测试的执行过程可以划分为以下三个阶段：

• 测试用例解析与分发

• 分组用例的执行

• 分组测试结果合并

以阿里云某云产品核心团队的某工程为例，该工程拥有 1 万多个单元测试用例，在没有采用分布式测试方案之前，一次 CI 的验证时长超过 4 小时，导致问题发现、修复时长拉长，影响了日常的迭代速度。该团队后采取了分布式测试的方式进行，平均的执行时长被优化到了半小时以内。

分布式测试的本质就是用执行资源的堆叠，去换取更快的执行速度。理论上我们把每一个测试用例拆分到一个容器内执行，可以获得极致的反馈速度。但是并不是所有场景下都适合采用分布式测试，例如用例之间存在依赖，这些用例不能无差别的分布在不同的执行分组。

精准测试

分布式测试很大程度上解决了测试执行的速度问题。但是如果在任何情况下都无差别的执行全量的用例，会存在一些问题：

• 对计算资源的浪费

• 引入了大量的无效执行

• 用例本身稳定性问题导致排查时间浪费

• 在探索测试有效性的过程中，我们引入了精准测试的方案

什么是精准测试？

通过建立测试用例与业务方法的关联关系，在代码发生变化时，精准的推荐出需要运行的用例，进行测试执行与结果反馈。通过精准的圈定测试范围，可以带来效率和速度的双重收益。

精准测试的基本要素

• 测试用例（Case）与应用代码方法（CodeMethod）关联关系的建立。这种关联关系，我们定义为基线。

• 代码发生变更，根据基线中用例与应用代码方法的关联关系，准确推荐出变化的方法、关联的测试用例和变化的测试用例，并进行运行。

如何建立测试基线

• 基线的建立方式有多种，在阿里巴巴内部使用过以下两种方法去建立用例与代码的关联。

• 通过字节码注入的方式，埋入 trace 调用，并在调用中传入用例与业务方法的签名。通过采集 trace 的日志，拿到所有的测试用例与方法调用链路，建立起用例与方法的关联关系。

• 通过 AST 解析的方式。

如何进行用例推荐

在代码发生变更后，会基于代码变更解析出变化的测试用例与变化的业务方法。方法的变化通常是新增、删除、更新。

用例的代码变更情况比较简单，所有新增和更新的用例都会纳入到回归范围。

被测应用代码变更，要分情况考虑：

• 新增的方法：匹配不到任何用例，针对此次变更，开发或测试可能补充了测试用例，也可能未补充，需要进行提示。

• 更新的方法：更新的方法分两种情况，第一种，更新的方法有关联的用例，需要推荐出来；第二种，更新的方法原本就没有关联任何用例，需要提示用户补充测试用例进行覆盖。

• 删除的方法：删除的方法也分两种情况，第一种，该方法本身就不关联任何测试用例，不做任何提示；第二种，该方法关联了一些测试用例，那么考虑到方法有可能只是重构或者更名的情况，这部分关联的测试用例在没有被删除的情况下，也是需要进行回归的。

阿里云某核心云产品，通过使用精准测试的方案，一个迭代了一周左右的代码变更，从原先每次 CI 需要全量执行 3700+用例，到每次 CI 可以精准的执行变更影响的用例范围。速度提升了近一倍，测试范围缩小到不到原先的 1/6。

提升测试有效性

我们希望编写和运行的测试用例能够有效的覆盖代码的逻辑，其中重要的一个着手点是测试覆盖率，通过测试覆盖率来暴露问题，并促进问题的解决。

测试覆盖率

测试覆盖率，在本文中，指的是代码的覆盖率。即行覆盖率，分支覆盖率等。

此外，本文中所有涉及覆盖率采集的示例都以 Java 为例。

如何收集完整的覆盖率

一个应用下通常存在多种不同类型的自动化测试集

• 单元测试

• 手工测试

• API 测试

• WebUI 测试

• 其他

为了能够准确的反映一个应用的完整覆盖率，需要对上述多种自动化测试的结果进行聚合。在阿里，每一个测试的运行都会关联到相应的应用，从而可以对测试结果进行聚合。

为了能够收集所有类型的测试覆盖率，我们做了以下事情：

单元测试

对于单元测试来说，覆盖率数据产生在单测执行的机器上，我们会根据执行机上的原始代码信息，编译后的 class 信息，单测执行后产生的覆盖率数据原始文件，以及变更的代码信息，计算出单元测试的覆盖率报告。

手工/自动化测试

我们实现了一个覆盖率采集客户端，和一个覆盖率采集/报告计算解析的覆盖率平台。通过运维平台将覆盖率采集客户端部署到应用的集成环境，在应用启动时会挂载一个 javaagent 进程。当我们在任意测试平台触发任意类型的自动化测试时，会通知覆盖率平台与覆盖率采集客户端进行交互，完成覆盖率计算原始数据的采集与解析。

另外，在进行发布卡点时，我们会合并相应的单测覆盖率形成完整的覆盖率报告。

测试覆盖率能给研发过程带来哪些价值

• 分析未覆盖部分的代码，从而反推在前期测试设计是否充分，没有覆盖到的代码是否是测试设计的盲点，为什么没有考虑到？需求/设计不够清晰，测试设计的理解有误，工程方法应用后的造成的策略性放弃等等，之后逐步补充测试用例。

• 代码覆盖率高不能说明代码质量高，但是反过来看，代码覆盖率低，代码质量不会高到哪里去，可以作为测试自我审视的重要工具之一。

• 分析变更代码的覆盖情况，从而保证对变更的测试充分，增强发布成功率与信心。

除了上述的“测试覆盖率”，还可以使用相同的技术来统计“线上业务对代码的覆盖情况”。也就是统计出来有哪些代码是被真正的线上业务所用到的，哪些是从来没有被调用到的。从而检测出程序中的废代码，可以逆向反推在代码设计中思维混乱点，提醒设计/开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。

增量覆盖率

有了完整的测试覆盖率数据之后，就可以让它发挥作用了。但脱离了具体的场景，单独追求一个较高的测试覆盖率数值是没有意义的。如果一味的追求较高的覆盖率的数值，往往带来的的是用例的过度设计。如何健康有效的让项目的测试覆盖率稳步的提升，在阿里巴巴内部，我们更多的是采用关注增量覆盖率的方式来提升整体的测试覆盖率。

什么是增量覆盖率

增量覆盖率是指，某一次测试过程中，变化的代码的测试覆盖情况。

变化的代码=被测分支的代码与目标对比分支的 diff（通常目标对比分支是我们最终会合入的分支）。

增量覆盖率=变化的被覆盖的代码行/变化的代码行。

增量覆盖率的价值

• 发布之前是否存在漏测

• 针对漏测完善用例集

• 增强变更发布的成功率与发布信心

• 通过追求增量覆盖率进而提高被测应用的整体测试充分度

增量覆盖率的应用

在单元测试的时候，会有单元测试的增量覆盖率，在测试/预发等环境进行各种接口自动化/UI 自动化/流量回放/手工测试时，也会有增量覆盖率产生。当增量覆盖率与持续交付流水线进行结合时，能够有效的保障项目质量是在往好的趋势发展。

在阿里巴巴内部的实践中，我们通常会在 CICD 流水线中的关键阶段设置各类卡点，保障在多人协作的场景下，每个开发同学提交进入集成的代码经过充分的自测。在上线前的集成阶段，进入的代码在集成环境中被充分验证后，才会被允许发布上线。

通过增量覆盖率的反馈，开发/测试同学可以针对性的去补充各类测试用例，尽可能的保障在各阶段不存在测试遗漏。同时，在不断的完善测试集的情况下，项目的整体测试覆盖率也会得到健康有效的提升。

线上覆盖率

覆盖率的采集我们通常不会应用到线上环境中，但是如果将覆盖率采集放到线上环境，又能演化出应用瘦身的场景，帮助我们从另外一个角度提升效率。

通常在线业务的服务都会部署多个副本，为了减少风险，我们会在其中的少量副本上进行覆盖率采集。经过一个较长的采集周期后，会生成线上覆盖率报告。在这个时候可以认为被覆盖到的代码都是有效代码，而剩下的那些长时间没有流量覆盖的代码，需要谨慎的考虑删除/重构。通过这样的方式去精简我们的代码，从而降低维护成本。

在阿里巴巴内部，当我们决定对某些维护困难或者腐化明显的应用进行重构时，都会进行一段时间的线上覆盖率采集，并根据报告去指导我们进行代码重构，代码瘦身。

小结

分布式测试为测试速度插上了翅膀，精准测试有效的识别出了测试的范围，增量覆盖率又为测试的不断完备提供了有利的指引，线上覆盖率帮助我们有效的进行应用瘦身。充分利用好这些技术手段进行测试提效，可以让持续交付的过程更加的顺畅。

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