详解ChinaCache分层自动化测试平台
如何评价一个项目的过程质量？是从代码的层面，还是从发现的bug来统计，或者是其他信息。如何有效记录并分析每个测试阶段（冒烟测试、系统测试等等）的问题以及反馈提测质量？
本文主要介绍ChinaCache的CDN架构如何做分层自动化测试，以及分层自动化测试的价值所在。阐述的内容主要覆盖CDN核心运营支撑系统的分层自动化测试，当然测试结果不是最终目的，而是要打通整个软件生命周期的全程软件测试流程。
ChinaCache的CDN架构
ChinaCache在2005年发布的《CDN技术白皮书》中描述的CDN统架构，是一套实际的、运行良好的商用CDN系统，如图所示：
简单介绍一下各个模块：
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CCN（ChinaCache Nod）模块对应分发服务系统，是CDN的基本服务模块，由分布于各个城市、各个运营网络中的cache设备和辅助设备组成。
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GAC（Global Access Controller）模块，对应负载均衡系统，主要采用了智能DNS解析方案，负责通过域名解析应答实现将用户请求调度到最优服务节点的目的。
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NOC（Network Operating Center）模块对应网络管理系统，负责对全网进行7×24小时的监控和管理。NOC可以监控ChinaCache CDN中的链路状况、节点响应速度、设备运行状态，也可以监控到客户的源站运行状况等信息，一旦发现异常马上采取相应措施予以解决，是保障CDN服务安全可靠性的重要系统。蓝汛的NOC中设置了源站点监控功能，对客户源站进行可达性监控，从而减轻或者避免由于源站故障造成的服务中断。
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OSS（Operating Support System）模块对应运营管理子系统，负责采集和汇总各个CCN的日志记录信息，然后由中央处理模块加以整理和分析，最后通过客户服务系统进行发布（Portal）。客户通过Portal可以访问OSS提供的查询频道的实时流量、流量分布、点击数量、访问日志等信息。
测试痛点
由于整个ChinaCacheCDN的架构过于复杂，因此带来了很多的痛点。
研发人员无法及早参与进入到冒烟测试阶段。
测试人员发现问题（例如无法执行程序、无法打开）的时候又被动、无奈反复打回给研发人员处理，这些问题实际在研发人员自测阶段就应当发现并且修复；如何高效地进行冒烟测试，而不是反反复复的手工测试和口口相传的提测呢？在这种需求下如果没有见效的流程，就会停留在反复折腾：
研发提测 ⟹ 测试发现不通过打回 ⟹ 研发修复继续提测 ⟹ 测试继续冒烟
这种一来一回的模式实在是消耗了大量宝贵的时间，本来测试时间已经被项目周期压缩的少之又少了，加上研发过程的质量不达标，反复占用测试周期中最后的宝贵时间来修复问题。如果把测试过程交给系统去评估质量和执行用例，设定由研发人员、测试人员认可的预设条件作为冒烟测试阶段，通过之后则相当于具备了正式提测条件，依照这样的流程，从而让研发人员、测试人员把重复的工作时间节省下来，更加专注去关注业务的实现。
测试人员的单点状态
在一些场景，例如重构需要回归测试，如果无法安排测试人员执行测试用例，研发人员只能等待，进度只能被延后；按照分层思想的构建，提供平台化的操作，研发人员完全可以自助让通过冒烟测试阶段的产品/项目，进入系统测试阶段，自助在测试平台配置功能回归测试用例，完成任务。
研发人员修改的模块，自身无法快速验证功能涉及的影响范围
这种状况导致研发人员必须强依赖与测试人员构建冒烟阶段。在CDN架构中，如何及早介入冒烟测试，如何快速回归验证功能的有效性，从代码、服务等层面进行质量评估呢？这个可以通过分层测试架构来解决。
分层测试架构
ChinaCache的CDN架构，其部分核心运营支撑系统如下图所示：
HPCC
节点内资源调度平台，是基于高性能代理服务器Nginx和云存储系统构建的新一代CDN平台，旨在降低资源成本，提高用户体验。其最核心的特征就是系统分布式化，业务存储分离，提供分级存储功能等。
配置管理系统CMS
负责针对ChinaCache核心业务、支持系统、基础资源等进行配置管理、配置下发等操作。
一个简单场景：客户要修改域名解析配置，通过运维工程师在CMS后台修改之后，等待配置下发到节点服务器即可生效。
计费系统
解析节点传过来的计费日志文件，生成各种维度的带宽数据进行实时入库（Redis）和持久化入库（Oracle），并提供API接口查询带宽数据。
一个简单场景：客户的带宽如何计算？每个频道的带宽是多少？带宽预测是多少？都可以通过计费系统得出结果。
客户服务系统Portal
- 为ChinaCache各产品线的客户提供统一的服务数据展现平台和业务操作平台；
- 为ChinaCache的内部人员提供客户运行数据的查询平台。
TestPyramid
以上提到的核心系统，有Web操作界面的、无Web操作界面的、有用Java编写的、也有用Python编写的，当然还有C、Lua编写的，核心运营支撑系统之间通过API接口进行数据交互。这些场景完全可以按照分层测试的思想来进行划分，Martin Fowler在博客中解释了TestPyramid，如下图所示：
借鉴此思想，对CDN核心运营支撑系统进行分层测试划分如下：
目标架构设计思想用一句话描述为：
实现代码、服务、界面分层自动化的整体架构目标，金字塔式一体化分层管理
目标架构demo：
其优势如下：
- 各层测试目标清晰，资源统一管理；
- 例如代码层级持续集成日构建，遇到构建失败邮件停下来处理，类似【丰田的
Andon拉绳】，作为冒烟测试的检查方式； - 测试模式互联网化，自动化投入产出比有评估依据；
- 统一项目自动化测试门户入口；
- 分层测试注重发现、记录问题并储备成新知识；
- 架构自主研发，可插拔式集成新测试工具，展现测试报告，管理效率高，成本低；
下面分别介绍每层的设计思想：
测试基础服务
主要是指：持续构建服务（Jenkins）、静态代码分析服务（Sonar）、配置管理服务、（Svn|Git）、统一构建工具管理（Maven|Gradle），可以使用Docker来构建。
测试基石层
测试基石层，主要是指：Unit & Integration Test，这里以Java为示例，涉及到
《自动化单元测试相关概念和流程》，编程语言集中在Java、Python，其中Java使用的单元测试框架是Mockito，Python使用的单元测试框架是Nose，或许有人问为什么不用EasyMock呢？
这里给大家摘录一个表格《Mockito VS EasyMock》
| Mockito | EasyMock |
|---|---|
| strict expectations | strict expectations |
| non-strict expectations | strict expectations |
| Mockito does not have any methods to change from record phase to replay phase | replay (mock)’ or ‘replayAll ()’ |
| The Mockito APIs completely do not support implicit verifications | verifyAll()’ |
| When call is made to non-void methods, Mockito points out a mock field or mock parameter that will generate cascading mocked instances | EasyMock does not generate cascading instances |
| Mockito supports mocking multiple interfaces | EasyMock does not support mocking multiple interfaces |
| Mockito supports mocking annotation types | EasyMock does not support mocking annotation types. EasyMock supports mocking enum types |
| Mockito supports automatic insertion of mocks while performing tests | In EasyMock, mocks are not inserted automatically in tests |
在该层，通过自动化单元测试的持续构建，可以作为测试阶段的第一道门槛：冒烟测试。需要重点关注的环节——代码更新、代码编译、单元测试，这几个构建一旦失败，那就失去测试准入的原则了，这些问题必须要求研发人员修复直到构建成功为止，只有通过第一轮UnitTest冒烟测试之后，才有资格进入提测环节。
测试中坚层
主要是指服务，计费服务、日志服务、HPCC缓存服务、HTTP API服务、无界面操作的后端系统，通过基于RobotFramework开源框架开发的测试工具覆盖计费、日志、HPCC等，API则使用《HTTP API测试平台》。
测试表现层
越往金字塔的上层，测试成本越高，特别是UI测试的投入需要非常慎重。如果页面元素频繁变动，不建议马上开展UI自动化测试，可以转变思想：长期稳定的功能，并且页面元素有清晰的定义，可以投入核心业务的UI自动化测试，例如Web可以使用Selenium框架、APP使用Appium框架，永远要记住：工具和框架只是辅助手段，带来多少的测试价值，关键在于评估ROI（投入产出比）。
平台化
为了最大程度发挥测试的价值，整个测试平台组花费了一个月研究讨论，其中最重要的一份草稿如下：
包括几个方面：如何实现分层测试的流程？如何持续构建、代码分析？如何将构建成功的包推送到自动化部署平台？如何做测试报告的聚合？图中有些隐约的答案，下面也会提到其中一些点。
或许读者会问：为什么要做这个平台？这不是用口号喊出来的，还是那句老话：
“叔本华说过一句话：由于频繁地重复，许多起初在我们看来重要的事情逐渐变得毫无价值。”
测试人员的价值不是在于重复劳动，而是把重复的工作交由机器完成，抽身出来把控整个研发、测试过程的关键点，不要被眼前的繁琐遮掩了测试的价值。
这里分析一下目标功能架构和目标技术架构（例如第一期重点实现HPCC自动化自助配置构建）：
目标功能架构
按照分层测试的思想，对代码层、服务层、界面层进行覆盖测试，其中还需要对设备进行监控（移动设备的监控、虚拟机测试环境的监控）。
目标技术架构
技术架构是以之前的API测试平台为原型，沿用Python+Django，基础服务Jenkins、Sonar提供RESTful的API调用（如遇特殊业务场景，可以直接从Sonar数据库查询，再整合聚合报告展示），当然读者会问？怎么没有考虑分布式呢？目前架构设计轻量级就足够了，而且业务量并没有超出承载能力，水平扩展也是容易的，例如基础服务Jenkins支持Master/Slave。
如何发挥测试价值？可以从分层的测试范围来简述一下：
UnitTest层
单元测试是第一道测试关卡，以前研发过程中，开发人员不关注代码质量，无单元测试投入，对代码规范无有效的审查、驱动改进的措施，使用平台之后：
- 建立提测项目的单元测试环节，从代码仓库（Svn|Git）check out项目；
- 构建项目，进行编译、单元测试、静态代码分析；
- 如果编译不通过，则打回该项目给提测人员，并且记录错误作为提测质量的依据；
- 编译通过则进行单元测试，单元测试失败、或者覆盖度不符合约定标准，同样打回，并且记录打回的环节；
- 单元测试通过，则进行静态代码分析，并且汇总结果邮件通知相关研发负责人和测试负责人，评估质量；
- 以上所有环节通过之后，则可以进入Service Test层的提测。
Service Test层
服务层测试是第二道测试关卡，例如API测试，《HTTP API自动化测试从手工到平台的演变》，有详细讲解，
改进前：传统手工测试
测试用例掌握在测试人员手里，研发人员无法运行，修复bug之后，只能等待测试人员验证，交付过程繁琐、效率低。
改进后：HTTP API自动化测试
研发、测试协作同步，研发人员可以及早通过平台执行用例，验证功能可用性、正确性，测试人员可以释放部分劳动力，重点关注业务数据正确性；修复bug之后，研发人员无需等待，可以自助配置用例执行、查看结果，驱动过程质量的提升，同时做到夜间构建、邮件通知，工作时间review、bug fix。
在第二道关卡中，研发人员完成代码开发之后，可以使用平台进行API冒烟测试（流程上测试人员编写API自动化测试用例应当比研发人员完成代码编写时间早，这就是涉及到团队协作流程问题），勾选测试人员标记的冒烟测试用例，通过之后，可以进行深度的系统测试（关联系统测试用例）。在冒烟测试、系统测试环节，如果不通过，都会记录并且发送邮件通知研发人员，研发人员根据测试报告，排查存在问题的API，进行修复之后，再次提测，直到问题解决和通过为止。
界面层
并不是所有项目都有三层，不用生搬硬套，例如Portal有三层划分，HPCC缺没有UI层。Portal的UI层是如何做测试呢？在UnitTest、Service Test都通过之后，UI提测才更加有意义。
平台接受Portal的UI提测之后，会从代码仓库获取相应的UI自动化测试脚本（基于RobotFramework运行，使用selenium类库编写的测试用例），以及前面两层的项目代码，使用Jenkins与测试服务器进行交互，调用脚本部署Portal系统（当然，更加便捷的方式，可以把通过测试的发布包，推送给自动化运维平台完成部署工作，返回成功部署的服务器配置信息）。这里根据ChinaCache的业务场景，没必要划分严格的不通过准则，UI测试运行完毕，发送测试报告给相关利益者皆可，报告包括功能模块、测试用例，通过率等等。
总结
以上是我在ChinaCache工作5年来最大、最长的自动化测试实践经历。平台化的东西，以前不敢想，是因为没有业务需求来驱动，以及如何说服老板来支持都是个大问题。
目前测试的种类繁多，导致需要人工验证的环节反复出现问题，当存在重复劳动的时候，就要琢磨有没有办法加速测试，提升效率呢？任何事情的演变以及进步，都是从小到大，积少成多；没有单元测试的推行，没有API自动化测试，没有UI自动化测试，平台也只是个摆设，每个层次都需要打好基础之后，接入平台只是流程的问题。
接下来要做什么呢？根据自己负责项目的业务复杂度，制定有效的自动化分层测试策略，说服你的老板，支持你！