CI+JUnit5并发单测机制创新实践

目录

一. 现状·问题

二. 分析原因

三. 采取措施

四. 实践步骤

五. 效能提升

资料获取方法

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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：

1. 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】
2. 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 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 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 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

JUnit 5 User Guide

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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资料获取方法

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