前言

接口自动化测试是个老生常谈的话题，基本上每个测试团队都会涉及，市面上大部分文章会从如何设计框架去讲解。但是这一次我想回归自动化的根本价值，从持续演进的解决方案出发，讲解有赞测试团队的心路历程和对于接口自动化的理解，欢迎交流。

一、价值

有赞测试团队肩负的一个使命是：打造高效且可靠的产品交付能力。为了完成这个使命，我们会借助各种工具，而接口自动化就是其中的一把利器。

如何让接口自动化的价值最大化，首先需要想清楚如何去评估接口自动化的质量，有赞测试团队是这样思考的：

最大化提升回归测试的效率

消灭更多的测试盲点

接下来介绍的持续演进的方案都是基于这两个方向去努力的

二、业务服务器架构

为了让大家更好地理解我们的演进思路，我先简单介绍一下我们业务的服务器架构，接口自动化的测试目标。

客户端：渠道较多，分Web、H5、小程序、APP、Pad，通过youzan.com域名请求，统一接入到公司网关层Nginx集群，反向代理转发到对应业务的Web服务器。

Web服务器：这一层是Nodejs实现，涉及逻辑主要是路由转发、登陆态校验。

后端服务器：电商系通用的Java微服务架构，API1和API2是接入层，涉及逻辑主要是请求转发和非业务相关的通用处理。Service1这一层才是真正的业务逻辑层，大概有30多个微服务应用，互相之间使用dubbo协议通信。

所以，接口自动化面临2种选型：

模拟客户端进行HTTP请求，优势是能快速覆盖用户场景，劣势是需要构建大量的数据，后期维护成本高。

基于dubbo协议进行请求，优势是能Mock依赖数据，劣势是前期脚本编写成本高，且不支持预发执行。

该如何选择呢？小朋友才做选择题，成年人我们都要了，两者互相结合，扬长避短。

三、如何提升回归测试效率

这里需要从三个阶段来看：回归测试前、回归测试中、回归测试后。

回归测试前，我们通过2个事情来提升效率：

1、精准定位自动化测试覆盖范围

最原始的范围依据是根据功能测试用例来，但这不是客观合理的，我们从对外暴露的接口数和后端Service层应用的代码覆盖率去评估。

我们基于JaCoCo进行二次开发实现增量代码覆盖率统计，可以拿到每次执行自动化后的指令级覆盖(Instructions,C0coverage)，分支（Branches,C1coverage）、圈复杂度(Cyclomatic Complexity)、行覆盖(Lines)、方法覆盖(non-abstract methods)、类覆盖(classes)。通过这些信息我们可以对我们的自动化进行查漏补缺。

通过解析前端路由文件，获取线上正在使用的接口数，作为基准，对比自动化执行请求的接口数，可以快速告诉各个模块负责人覆盖盲点。

2、高效编写自动化脚本

我们需要通过抓包工具来获取请求信息，这里面涉及到请求过滤、数据格式化、拷贝、顺序调用等工作，我们做了一个Chrome插件来代替这些大量的重复性工作，以提升自动化编写效率。

依下图所示，先Start开始抓包，操作被测页面，Stop停止，列表会过滤显示符合条件的XHR类型请求，请求信息自动格式化，支持手动单条删除or拷贝，点击Copy调用接口批量上传到自动化测试平台，是不是大大简化了前期获取原生数据的工作。

在我们测试平台进行用例的二次编辑，全部支持界面化。

回归测试中，只需要关注一个事情：执行时间。随着业务不断壮大，线上接口数接近2000+，对应的自动化接口请求数10000+，每次全量执行时间需要1个多小时，这样的速度是无法接受的，为了在10分钟之内解决战斗，我们做了3个事情：

1、延迟队列

废除了Sleep方式，将数据有延迟的校验放置到延迟队列中，支持自定义在一级模块or二级模块后再校验。

2、多级模块支持并发执行

我们采用官方的CompletableFuture异步线程类实现执行逻辑，Executors线程池管理，和业务账号池关联起来，一个线程对应一个执行账号资源，项目实际多模块并发的代码如下：

合理的使用线程池能够带来以下明显的好处：

可以自定义指定线程池，例如大小，超时等等

降低资源消耗：通过重用已经创建的线程来降低线程创建和销毁的消耗

3、数据清理采用命令模式

每一项测试数据的清理，都是一个任务类，所有的任务类都继承了一个抽象类，在action方法里定义了数据清理的接口请求

在每次创建数据后，实例化任务类，然后添加到队列里

所有测试用例执行完成后，afterTest里遍历队列依次数据清理

采用这个方式的优势：

自动化测试任务中途异常退出结束了，也可以清理掉已创建的数据

支持多份的同样数据清理，数据之间不受影响

无需用完立刻删除，统一清理，且支持并发，高效

回归测试完成后，当然要去分析结果了。一个信息全面，交互良好的测试报告可以让自动化结果分析效率大大提高。

四、消灭更多的测试盲点

有赞测试团队会定期分析线上漏测BUG，从后端BUG的分析结果来看，主要原因集中在偶现的数据不一致和复杂用户场景覆盖两个方面，反映出组装接口请求进行自动化测试覆盖的局限性。如何消灭这2个盲点，成为了我们演进的一个方向，我们将接口自动化测试场景转战到生产环境。

1、线上业务自动化校验

在公司越来越复杂的分布式架构下，难免会出现远程调用失败，消息发送失败，并发bug等问题，最终会导致系统间的数据不一致。传统的接口请求方式是无法发现这类问题的，我们需要借助BCP业务校验平台。

举个实际BUG场景：买家在有赞商家店铺购买商品参与了满减送，但是赠送的优惠券迟迟没有送达。我们来讲讲如何覆盖这个场景的：

在对应的后台应用上找到购买商品的Topic A

在BCP平台建立一个监听A广播消息的Channel B

消费A的广播消息时触发接口请求，查询买家的权益信息，检查是否对于的优惠券信息

接口请求回来的数据和A广播发出的消息体，作为对账规则的数据来源

在规则库创建好对账规则，进行线上每一笔数据的校验

这样能做到，用户购买商品产生的每一笔数据，都会经过我们自动化校验，确保每一笔数据的一致性，偶现的BUG是不是无处遁形

2、流量录制回放

前面提到的传统接口自动化解决方案，无论优化到什么程度，对于用户场景覆盖和效率提升，都是有一定的局限性的。

所以，为了不断演进我们需要引入新方案，有赞测试团队引进的流量录制回放，基于阿里开源的JVM AOP的能力，通过对被测应用进行挂载Sandbox，进行字节码注入，从而达到在线上录制流量和测试环境回放流量的目的。

上图是有赞流量录制回放平台的架构图，一次完整的流量录制回放是这样的：

Agent包括阿里开源的Sandbox和我们开发的插件，插件里实现了流量抓取、保存和回放的逻辑。以Java Agent的方式挂载到生产环境的机器，就可以开始采集流量了

一次流量录制包括一次入口调用和若干次子调用（Dubbo、NSQ、MyBatis、Redis、HBase），通过traceid将入口调用和子调用绑定成一次完整的记录，监听BEFORE、RETRUN、THROW事件机制获取每次调用的传参和返回

每一个完整流量的traceid和调用链路，会生成一个MD5值，判断是否有重复，若有，测试用例热度+1，若无，创建新的测试用例保存

测试环境部署被测代码，也挂载上Agent，创建任务执行线上流量保存下来的测试用例，支持Mock dubbo consumer和中间件调用

执行返回的response和线上采集的进行Json diff，分析差异化判断是否是BUG。下图是我们项目实际的使用流程：

由此看来，对比传统接口自动化，流量录制回放有如下优势：

线上流量采集，还原真实用户场景，覆盖率高

自动分析生成测试用例，省去手动编写和后期维护工作，大大提升效率

支持自定义Mock，将后端服务隔离，进行模块化测试，代替单元测试的完美方案