滴滴在测试环境探索与实践中的四种模式

清疚 2022-10-17 13:40 217阅读 0赞

持续稳定并体验良好的测试环境，一直是影响产品迭代效率和稳定性的关键环节，也是DevOps自动化测试环节中最具挑战的一环，滴滴在测试环境上的探索从公司成立之初就从未停止，在这过程中沉淀了很多宝贵的经验和教训。本文细数滴滴在测试环境的发展历程，希望能给大家带来一些启发。

***1.* 前言**

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伴随着滴滴的不断成长，业务复杂度与日俱增，团队在协作和迭代效率问题上日益严重，"微服务"成了很多公司解决上述问题的必经之路，滴滴也不例外。随着微服务在滴滴的落地，我们确实成功缓解了协作和迭代效率上的问题，但同时也引出了很多新的问题，比如构建测试环境的复杂度，这也是我们今天要聊的主题——滴滴在测试环境上的探索与实践。

***2.* All in one**

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在滴滴微服务落地初期，一个业务涉及服务数并不会太多，最多也就十几个，在这种场景下，不管怎么搭建测试环境都是相对容易的，哪怕是手动维护也耗费不了多少成本，所以在这个时期我们通过工具自动构建所有服务，把所有服务都打包在一起基本就够用了，我们管它叫"All in one"环境。这种方式持续了很长时间，直到现在依然支持着部分测试工作，但随着微服务数的增多这种方式越来越难以维护。

***3.* Fastdev**

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当我们的微服务数已经达到了四位数的时候，All in one模式早已不能支撑测试需求，所以我们开始探索其他解决方案。我们把目光转移到了UT上，它最大的优势就是下游依赖全部通过mock的方式替换掉，只需部署被测服务即可。常见的类似方案还有契约测试，常用工具是Pact。契约测试认为在微服务架构下E2E测试其实是一个伪需求，应该按照契约分别测试Consumer和Provider。

我们也一度认为微服务下的测试可能真的不适合做E2E测试，但当真正应用的时候，我们发现Pact测试太理想化了，如果针对下游依赖很少的服务来说还行(但我们觉得All in one模式可能比Pact还好用)，但对于最上游依赖成百上千个服务，场景复杂多变的服务来说，Pact维护成本可能比环境维护成本还大(这里我们不讨论架构设计的合理性，只讨论现状)。

但Pact测试还是给了我们一些启发，如果我们能解决自动生成契约的方式，似乎问题就解决了。所以从17年开始我们尝试通过线上录制流量，线下回放流量的方式验证了可行性，随后在滴滴内部逐渐推广开来，我们内部管它叫Fastdev，同时对外分别开源了针对PHP的[https://github.com/didi/rdebug][https_github.com_didi_rdebug]和针对Go的[https://github.com/didi/sharingan][https_github.com_didi_sharingan]，设计思路如下

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随着Fastdev的成功，似乎我们找到了银弹，它可以完全模拟线上环境，测试场景也最真实，就算流量变了，我们只需要手动编辑一下个别流量也能实现mock能力，成本可比Pact编辑成本低多了。但通过实际应用下来，我们还是低估了业务的复杂度和用户的接受度，虽然Fastdev能够模拟线上真实场景，对重构类变更(流量不变的情况)确实效果显著，但一旦这次变更涉及到流量变化，就有可能导致所有流量都跟着变，比如在原来快车的基础上增加了拼车逻辑，所有调用参数里都需要添加拼车相关数据，那流量编辑的成本可能比Pact还高，因为除了要理解业务之外，还要熟悉每个通信协议设计，比如Redis，mysql，http，thrift等等，就算我们针对所有协议设计了统一的DSL，也依然解决不了用户的使用成本。

***4.* Test in Production**

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针对流量变化的测试，我们的关注点又回到了环境搭建上，All in one的模式肯定是不可持续了，那如何才能以低成本方式保证每人都有一套稳定的、高仿真度的测试环境呢？我们发现预发环境(类线上环境，除了没有真实流量之外，其他跟线上环境无异)承担了很多自动化测试工作，并且足够稳定和仿真，所以我们又开始了通过预发环境做测试的环境的探索，也就是业界常说的TiP(Test in Production)，先别着急喷TiP的各种问题，后面会说。其实从整个环境问题来说，最难的其实就是下游依赖，如果我们把下游的预发环境做为测试环境的依赖，上游只需要部署被测服务即可，然后通过逻辑隔离的方式(测试账号)实现人手一套环境，成本也足够低。按照这个思路，我们在18年开始了TiP-Sim环境(线上仿真环境)的建设，设计方案如下。

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在实践线上仿真环境的过程中遇到过很多问题，其中一个就是流量闭环问题，对于A调B，B调C的串行链路比较好支持，但涉及到A->B->C->A这种回调链路或者A->B->C，A只需要跟C单独联调，跳过B的链路就不行了，无法实现流量的闭环。如果每人部署一套全量环境肯定不现实，所以我们借鉴了一些业界常用的染色和分流方案，以很小的成本就实现了流量闭环。我们没有采用在接入层或者路由层去做流量染色和分流，原因有两方面，一是改动成本较大，二是直连没有经过接入层。最终我们选择了类似Service Mesh中Sidecar方案，在每个业务模块上部署一个代理(只部署在基准环境)，所有的染色和流量都在代理上做，通过篡改Traceid实现流量标识和分流(sim001xxxxxxxxxxxxxxx)，最终实现了流量闭环。目前成了滴滴主要的联调测试环境，设计如下。

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***5.* OSim**

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但现实总是残酷的，这就说到了上面提到的TiP问题，其中最大的问题就是RD不敢在上面随意调试，因为采用的是逻辑隔离，网络和数据都跟线上共用，稍有不慎就有可能导致线上事故，类似事故已经出现多起。所以线上仿真环境并不敢大面积应用到RD开发测试中，只在开发的差不多情况下才敢部署到TiP测试，当然我们也尝试在这个环境的基础上做了数据层面的物理隔离，但依然解决不了影响线上的风险，最终我们还得是回到起点 —— 创建一套稳定的线下测试环境，从根本上杜绝环境污染，这就是接下来要说的线下仿真环境——OSim(Offline-Simulation)。

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得益于滴滴服务全面上云，很多基础能力的建设都可以以IaC的方式进行简单配置实现，比如同一个服务不同集群之间在不同的网段，不同集群之间的不同标识等等，都让我们复用线上能力的同时区分线上线下容易了很多。OSim环境类似上面提到的线上仿真环境，最大的区别就是网络变成了线下，实现了与生产环境的物理隔离，根本上解决了线上环境污染的问题，但这也意味着我们要把所有服务都要在线下搭建一遍，除了业务服务之外，所有的基础服务也需要适配线下环境，比如存储服务，代理服务，配置推送服务，日志采集，APP、小程序等等，这相当于再造一个线下滴滴，挑战可想而知。但刚才说了得益于上云和前人经验，很多东西已经准备好了，比如云上的存储，网络的隔离，app debug包等等，同时根据经验，我们在项目创立之初就确定了三大原则：

1.  所有线下服务必须跟线上服务同时部署——保证高仿真度；  
    
2.  谁的服务谁负责——把整个项目拆解到最适合的人手里；  
    
3.  接入公司统一技术方案，比如RPC、服务发现、链路追踪等等——减少维护成本；

基于以上原则，我们把所有涉及的服务都做了线上线下自适配，根据容器提供的标识可以自动区分线下和线上环境。但总有一些例外，针对一些特殊场景，我们也会选择直接调用线上，比如跟地图服务无业务无关的调用，又或者一些不怎么变动的服务以mock方式提供等等，我们并没有过度追求完美，够用就好。环境搭建好以后，如何持续保障环境的稳定性又是一个巨大的挑战。由于滴滴很早之前就实现了异地双活，所以对新增一个机房(线下环境就相当于模拟创建了一个新的机房)的边际维护成本几乎为零，这样我们沿用线上的标准来维护线下环境，比如报警监控，oncall机制，甚至可用性指标和事故复盘机制(目前还是轻运营的方式)等等，无需单独为线下环境单独搞一套稳定性方案，同时也可以验证我们稳定性技术方案的扩展性。

***6.* 总结**

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到此滴滴在整个测试环境上探索和实践就讲完了，大体分为All in one、流量录制回放、线上仿真和线下仿真四种模式，在整个演进历程中，我们发现每一种测试环境特定场景下都有存在的必要性，谁都代替不了谁，所以每个环境都值得团队投入更大的精力去建设，毕竟测试环境是所有测试能力的基础。

***7.* 感想**

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最后想跟大家探讨一个话题："到底该由谁来进行测试"？

在说观点之前，我想拿OP到SRE角色的转变来举例。记得几年前，我还在某大厂工作，每次上线都要坐到OP旁边，小心翼翼的求着OP给我上线，人多了还得人肉排队，好不容易轮到我，还得陪着OP慢慢灰度验证，一旦发现问题，就得让OP操作回滚，然后被OP一脸嫌弃，甭提多痛苦了。现在看来，应该很少有这种上线方式了吧，由SRE提供部署平台，RD负责所有的部署流程似乎成了最常规的操作，也消除了RD和SRE协作成本，SRE也能专注在工具优化上。

其实测试也是类似道理，RD同样应该负责测试工作，由QA(或者叫SET)提供稳定的高效的测试平台协助RD测试。但有人可能会质疑，RD这样岂不是啥都做了，需求更迭代不过来了，其实根本原因还是在测试成本，如果测试能变成跟部署一样简单，那RD来测试也就没那么多问题了。同时RD开发本身也离不开测试，每一次小的变更可能都需要跑一下测试来验证，更别提复杂变更了。但如果RD只是把简单测试过的代码交给QA测试，后面就等着QA报bug，这种状况会让QA压力越来越大，RD对变更越来越没自信，测试工具的建设也越来越跟不上业务迭代，陷入恶性循环。但如果RD肩负起测试的责任，不管是在需求评审阶段，代码设计阶段，还是在编码阶段都会考虑代码的可测试性，架构设计的合理性等，QA也会有更多的精力投入到工具建设中，RD的测试效率也会更快，最终达到一种良性循环。在DevOps思想中就提过，RD应该承担起需求分析，设计，编码，测试，上线，线上问题oncall等整个流水线工作，这样沟通的成本最低，效率最高，但这中间每一个环节都应该足够便利，所有人都有义务来改进这里的每一个环节，来使整个DevOps流程更顺畅。

这个时候可能又有人说，让RD来测试，很容易陷入自己的思维定式，测试不充分，第三方测试可以跳出思维定式，这里我们更赞成《Google软件测试之道》中提到的测试活动管理者，如果组织PM，运营，内/外部用户，借助灰度发布等手段，全方面的验证可能效果会更好。这里不是说QA就彻底不进行测试了，借助更多测试手段，最终QA的测试工作会变得轻松很多，也会有更多精力投入到更具创新和挑战的工作当中。

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