去年随着 3.1.1.0 版本的发布，TDengine 数据接入工具 taosX 正式推出。该工具具备强大的数据抓取、清洗、转换及加载（ETL）功能。它不仅能无缝对接物联网中的 MQTT 协议，更重要的是能够连接到工业数据源如 OPC-UA、OPC-DA、PI System 等。借助这一模块，工业场景中常用的 SCADA、DCS 等系统无需编写任何代码，仅需通过简单配置即可实现数据的实时、持续导入至 TDengine。
此外，该工具支持在 BI 和可视化工具中展示数据，实现远程监控、实时报警和可预测性维护等功能。用户还可以通过微信小程序直接查看设备的运行状态和生成报表。因此，taosX 不仅提升了企业的操作效率，还大幅简化了数据管理流程，助力企业更专注于核心业务的创新与发展，自推出以来，便获得了众多企业客户的关注。
在本篇文章中，我们将深入探讨 taosX 在持续集成（CI）流程优化以及其具体应用场景中的实践。在本次 CI 流程优化后，taosX 的工程质量得到了大幅提升，助力企业能够更有效地利用其数据资源。
使用 GitHub Action 优化现有 CI 流程
在优化之前，taosX 的 CI 流程是基于 Jenkins 构建的。具体来说，当 taosX/Explorer 的 main/3.0 分支有代码合并时，通过在 GitHub 仓库中配置的 webhook 自动触发编译和部署的 Jenkins 作业。该作业完成后，根据 Jenkins 作业之间配置的依赖关系，可以自动或手动触发自动化测试用例的执行作业。测试用例是通过 pytest 工具驱动的，执行完毕后会生成 Allure 测试报告。这一流程确保了代码变更的连续集成和质量控制。
为解决 CI 流程触发滞后性等问题，TDengine 研发团队决定采用 Github 提供的 CI/CD 解决方案 Github Action 对 taosX 的 CI 流程进行优化。
在使用 Github Action 需要确定 workflow 中任务执行所使用的 runner。所谓 runner 就是可以运行 Github Action 中的任务的机器。在 runner 中可以执行仓库 clone，软件的安装等任务。Github 默认提供了 runner 来执行 Action 中的任务，这些 runner 其实是 Github 安装好的虚拟机，这些 runner 也被称为 Github-hosted runner。有 Github 提供的机器，相对的也可以用用户自己的机器来运行 workflow。这些机器作为 runner 时被称为 Self-hosted runner。在使用 Github-hosted runner 的时候无法自定义硬件资源（比如 cpu 核数，内存等）。而 Self-hosted runner 则可以控制硬件资源，操作系统以及安装的各个软件。
在 taosx 运行的过程中由于需要加快 CI 流程的运行，需要一个硬件配置较高的设备（taosx 在编译的时候耗时较长，实际测试中发现如果使用 2c4g 的虚拟机进行编译的话耗时在 20 分钟左右，而使用 40c256g 的物理机编译时，耗时在 3 分钟左右）。在执行端到端测试的时候可以提前将测试代码 clone 到一个固定位置，每次只需要 git pull 进行更新，这样也会节省代码拉取的时间。鉴于以上因素，在执行 taosx CI 的是时候选用了 Self-hosted runner。
注意：Self-hosted runner 并不局限在物理机或虚拟机上，可以是一个容器，也可以部署到云端。
Github-hosted runner 与 Self-hosted runner 的详细区别见 Differences between GitHub-hosted and self-hosted runners。
在确定使用 Self-hosted runner 之后，就需要对现有的流程所使用的 workflow 文件进行编排，taosX CI 完整的 workflow 主要包含以下环节：
此流程是通过编写 YAML 格式的 workflow 文件来定义的，该文件需要放在 taosX 代码仓库的.github/workflows目录下。其定义分为以下几个部分：
# 名称name: PR-QA-workflow
# 触发方式on: workflow_dispatch: pull_request:
# 全局变量env: RELEASE_HOST: 192.168.1.45 RUSTFLAGS: "-C instrument-coverage --cfg tokio_unstable" ARTIFACT_BASE_DIR: /data/artifacts COVERAGE_BASE_DIR: /data/coverage DIR_PATH: ${{ github.event.number }} RUN_UNIT_TEST_FILE_FLAG: /etc/taos/taosx_run_unit_test
# 具体的jobjobs: build_rust: ... build_go: ...
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下文将按照 workflow 的顺序，对每个环节进行逐一介绍。
1.触发
用于触发 workflow 的配置如下：
on: workflow_dispatch: pull_request:
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说明：
关于触发事件的完整描述可参考：Events that trigger workflows
2.全局环境变量
在 workflow 中，我们设置了一些全局的环境变量，以供 workflow 中的 job 使用，具体如下所示：
env: RELEASE_HOST: 192.168.1.45 RUSTFLAGS: "-C instrument-coverage --cfg tokio_unstable" # rust 用于获取覆盖率的编译用环境变量 ARTIFACT_BASE_DIR: /data/artifacts # 编译之后编译中间文件及可执行文件存放的根目录 COVERAGE_BASE_DIR: /data/coverage # 生成报告后报告存放的根目录 DIR_PATH_3_0: "3.0" # 下一级使用 3.0 或 PR Number DIR_PATH: ${{ github.event.number }} # 下一级使用 3.0 或 PR Number RUN_UNIT_TEST_FILE_FLAG: /etc/taos/taosx_run_unit_test
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3.编译
1.在编译过程中，taosx、taosx-agent、opc 以及 mqtt 各个组件需要设置特定的环境变量，以便输出插桩程序。由于这些组件在编译过程中没有相互依赖，因此设置了三个可以并行执行的任务，分别负责各自组件的编译工作。
build_rust: runs-on: [self-hosted, linux, x64, qa, rust] build_go: runs-on: [self-hosted, linux, x64, qa, go] build_java: runs-on: [self-hosted, linux, x64, qa, java]
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三个编译任务—Rust 编译、Go 编译、Java 编译—之间不存在依赖关系，且各自在不同的机器上运行。因此，这三个任务可以同时并行执行。
2.在 taosx 及 taox-agent 编译和单元测试执行完成之后，需要将编译过程中产生的中间文件及可执行程序拷贝至特定目录，用以留存和区分。
- name: Copy files run: | ls $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin || mkdir -p $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin cp ./target/debug/taosx-build/debug/taosx ./target/debug/taosx-agent-build/debug/taosx-agent $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin/ cp -r ./target/debug/taosx-profraw/ $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/ cp -r ./target/debug/taosx-agent-profraw/ $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/ cd .. tar --exclude=./taosx/target/* -zcvf taosx.tar.gz ./taosx cp taosx.tar.gz $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/ rm taosx.tar.gz tar -xzf $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/taosx.tar.gz -C $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/ rm $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/taosx.tar.gz
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4.单元测试
目前运行了 taosx、opc、mqtt 三个组件的单元测试，单元测试的运行与编译处于同一阶段。
1.前期由于单元测试可能存在不稳定，或者单元测试耗时较长等问题的存在，添加了依据 /etc/taos/taosx_run_unit_test 该文件是否存在执行单元测试的逻辑。若该文件存在，则执行。
2.taosx 编译及运行单元测试的配置如下：
- name: Build taosx run: | # build taosx and taosx-agent # export RUSTFLAGS="-C instrument-coverage --cfg tokio_unstable" rm -rf ./target/debug/taosx-profraw/ export LLVM_PROFILE_FILE="./target/debug/taosx-profraw/taosx-%p-%m.profraw" cargo build --target-dir ./target/debug/taosx-build/ - name: taosx unit test continue-on-error: true run: | if [ -f "$RUN_UNIT_TEST_FILE_FLAG" ]; then echo "run taosx unit test" cargo llvm-cov nextest --workspace cargo llvm-cov report --lcov --output-path $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/taosx-unit-test-lcov.info fi
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taosx 运行完单元测试之后，会输出单元测试覆盖率报告到 $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/，用于之后与端到端测试的覆盖率结果进行合并。
3.MQTT 编译机运行单元测试的配置如下：
- name: Build mqtt run: | cd plugins/mqtt go build -cover -o taosx-mqtt
- name: Run Mqtt Unit Test continue-on-error: true run: | cd plugins/mqtt if [ -f "$RUN_UNIT_TEST_FILE_FLAG" ]; then echo "run mqtt unit test" go test -coverpkg=./... -coverprofile=mqtt_unit_report.txt -timeout=5s ./... fi - name: Copy MQTT Files run: | cd plugins/mqtt if [ -f "mqtt_unit_report.txt" ]; then ssh root@$RELEASE_HOST "ls $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/go_cover/mqtt_cover_data/ || mkdir -p $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/go_cover/mqtt_cover_data/" scp mqtt_unit_report.txt root@$RELEASE_HOST:$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/go_cover/mqtt_cover_data/ rm mqtt_unit_report.txt fi ssh root@$RELEASE_HOST "ls $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin/mqtt || mkdir -p $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin/mqtt/" scp taosx-mqtt root@$RELEASE_HOST:$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/bin/mqtt/
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同样，MQTT 的单元测试报告在单元测试完成之后会输出，并拷贝到 $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/go_cover/mqtt_cover_data/，用于之后与端到端测试覆盖率报告合并。
5.部署
1.在部署过程中，需要进行两次部署操作。首先是为 MQTT 用例的执行进行部署。在这一阶段，由于 taosx 或 taosx-agent 需要以子进程的形式启动 taosx-mqtt，因此在运行 MQTT 用例时，必须配置相应的环境变量。如下：
steps: - name: Deploy taosx run: | pwd ls ${{ github.workspace }} # run taosx ssh root@$RELEASE_HOST "ls $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/go_cover/mqtt_cover_data/ || mkdir -p $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/go_cover/mqtt_cover_data/" ssh root@$RELEASE_HOST "nohup sh -c 'DATABASE_URL=/var/lib/taos/taosx/taosx.db LLVM_PROFILE_FILE=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/taosx-profraw/taosx-%p-%m.profraw GOCOVERDIR=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/go_cover/mqtt_cover_data/ PLUGINS_HOME=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/ ENABLE_COVERAGE=true nohup $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/taosx serve > $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/taosx.log 2>&1 &'" - name: Deploy taosx-agent run: | pwd ls ${{ github.workspace }} # run taosx-agent ssh root@$RELEASE_HOST "nohup sh -c 'GOCOVERDIR=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/go_cover/mqtt_cover_data/ PLUGINS_HOME=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/ ENABLE_COVERAGE=true LLVM_PROFILE_FILE=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/taosx-agent-profraw/taosx-agent-%p-%m.profraw nohup $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/taosx-agent > $ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/bin/taosx-agent.log 2>&1 &'"
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2.第二次部署与第一次部署大体相同，区别是 GOCOVERDIR 的赋值会修改为 OPC 准备的目录。
GOCOVERDIR=$ARTIFACT_BASE_DIR/$DIR_PATH/go_cover/opc_cover_data
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6.端到端测试
在部署完成之后，就可以执行端到端的测试。由于第一次部署设置的是 MQTT 的覆盖率文件的路径，所以第一次运行的测试也是 MQTT 的用例。
端到端测试的代码已经存放至/data/github/TestNG_taosX，每次执行之前只需要使用 git pull 更新代码即可。
在执行完端到端测试之后应该停止 taosx 及 taosx-agent 用于获取 taosx 及 agent 的覆盖率信息。此时需要通过 kill -2 关闭，这样能够发送 SIGINT 信号给指定的进程，使得进程能够优雅退出，不能通过 kill -9 否则无法成功获取覆盖率信息。
MQTT 的端到端测试用例的执行配置如下：
test_mqtt: runs-on: [self-hosted, linux, x64, qa, rust] needs: deploy_for_mqtt steps: - name: Update Repo run: | # 这里最好是 TestNG_taosx 已经被拉取到一个固定的位置 # 重新登录执行 git pull，因为当前的 git 仓库对应的是 taosx ssh root@$RELEASE_HOST "cd /data/github/TestNG_taosX && git pull"
- name: Run Test run: | ls $COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH/allure_profile || mkdir -p $COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH/allure_profile cd /data/github/TestNG_taosX && source ./setenv.sh && poetry install && cd tests && poetry run pytest --alluredir=$COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH/allure_profile --timeout=300 -m sanity mqtt_test.py
- name: Stop taosx-agent & taosx run: | pids=$(pgrep taosx-agent); if [ -n "$pids" ]; then for pid in $pids; do "run kill -9 taosx-agent"; kill -2 "$pid"; done; fi pids=$(pgrep taosx); if [ -n "$pids" ]; then for pid in $pids; do "run kill -9 taosx"; kill -2 "$pid"; done; fi - name: Force stop taosx-agent & taosx if: always() run: | pids=$(pgrep taosx-agent); if [ -n "$pids" ]; then for pid in $pids; do "run kill -9 taosx-agent"; kill -9 "$pid"; done; fi pids=$(pgrep taosx); if [ -n "$pids" ]; then for pid in $pids; do "run kill -9 taosx"; kill -9 "$pid"; done; fi
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5.执行除 MQTT 之外的用例的 pytest 命令：
cd /data/github/TestNG_taosX && source ./setenv.sh && poetry install && cd tests \&& poetry run pytest --alluredir=$COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/allure_profile \--timeout=300 -m sanity -k "not mqtt_test.py"
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说明：
执行 poetry install 安装测试依赖
执行 pytest 命令来运行自动化测试，通过-m 参数指定执行带有 sanity 标签的用例
通过 --alluredir 参数指定报告的目录
通过 --timeout 指定每个用例的超时时间，避免出现用例长时间挂起的情况
7.生成覆盖率报告
Job 的日志截图：
taosX 的覆盖率报告截图：
OpenTSDB 的覆盖率报告截图：
OPC 的覆盖率报告截图：
8.生成测试报告
这里的测试报告则是 pytest 运行完成之后，端到端测试的测试报告。测试报告生成的逻辑如下：
- name: allure report run: | allure generate $COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/allure_profile -o $COVERAGE_BASE_DIR/$DIR_PATH_3_0/allure_report/ --clean # 这里会直接输出报告的地址 echo "see report at $REPORT_BASE_URL/$DIR_PATH_3_0/allure_report/"
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Job 的日志如下：
其中的测试报告链接可以直接点击，测试报告如下图所示：
一个完整的例子
1.开发者通过提交 PR 触发 CI 运行。
2.通过点击执行的 Action 可以查看执行的结果。
开发者在查看该 Action 的时候可以在底部看到流程中哪个 Job 的运行是出错了的。
3.可以通过点击下方的出错的任务查看任务出错的原因。
4.最后可以通过点击 generate_report 中查看报告的具体结果。
结语
综上所述，我们已经实现了一项自动化功能：每当开发人员在 taosX 仓库提交 Pull Request（PR）时，即自动触发 CI 流程。通过这一流程，开发和测试人员能够利用生成的测试报告和覆盖率报告来评估 PR 中的代码变更。如果你也对 taosX 这一工具感兴趣，欢迎添加小 T 微信（tdengine）与 TDengine 的解决方案专家进行一对一沟通。我们将提供专业的指导，帮助你更深入地了解和应用 taosX。
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