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這篇文章將為大家詳細講解有關 go語言系統測試覆蓋率收集利器goc怎么用,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
工程效能領域,測試覆蓋率度量總是繞不開的話題,我們也不例外。在七牛云,我們主要使用go語言構建云服務,在考慮系統測試覆蓋率時,最早也是通過圍繞原生go test -c -cover
的能力來構建。且我們已經做了很多自動化工作,能夠針對很多類型的代碼庫,自動插樁服務,自動生成TestMain()等方法,但隨著接入項目越來越多,以及后面使用場景的不斷復雜化,我們發現這套方案還是有其先天局限,會讓后面越來越難受:
程序必須關閉才能收集覆蓋率。如果將這套系統僅定位在收集覆蓋率數據上,這個痛點倒也能忍受。但是如果想進一步做精準測試等方向,就很受局限。
因為不想污染被測代碼庫,我們采取了自動化的方式,在編譯階段給每個服務生成類似main_test.go文件。但這種方式,其最難受的地方在于flag的處理,要知道go test命令本身會調用flag.Parse方法,所以這里需要自動化的修改源碼,保證被測程序的flag定義,要先于go test調用flag.Parse之前。但是,隨著程序自己使用flag姿勢的復雜化,我們發現越來越難有通用方案來處理這些flag,有點難受。
受限于 go test-c
命令的先天缺陷,它會給被測程序注入一些測試專屬的flag,比如-test.coverprofile, -test.timeout等等。這個是最難受的,因為它會破壞被測程序的啟動姿勢。我們知道系統測試面對是完整被測集群,如果你需要專門維護一套測試集群來做覆蓋率收集時,就會顯得非常浪費。好鋼就應該用在刀刃上,在七牛云,我們倡導極客文化,追求用工程師思維解決重復問題,而作為業務效率部門,我們自己更應該走在前列。
也是因為以上的種種考量,我們內部一直在優化這一套系統,到今天這一版,我們已從架構和實現原理上完成了顛覆,能夠做到無損插樁,運行時分析覆蓋率,當屬非常優雅。
一圖勝千言:
使用 goc run.
的姿勢直接運行被測程序,就能在運行時,通過 goc profile
命令方便的得到覆蓋率結果。是不是很神奇?是不是很優雅?
這個系統就是goc, 設計上希望完全兼容go命令行工具核心命令(go build/install/run)。使用體驗上,也希望向go命令行工具靠攏。以下是goc 1.0版本支持的功能:
有了goc,我們再來看如何收集go語言系統測試覆蓋率。整體比較簡單,大體只需要三步:
首先通過 goc server
命令部署一個服務注冊中心,它將會作為樞紐服務跟所有的被測服務通信。
使用 goc build--center="<server>"
命令編譯被測程序。goc不會破壞被測程序的啟動方式,所以你可以直接將編譯出的二進制發布到集成測試環境。
環境部署好之后,就可以做執行任意的系統測試。而在測試期間,可以在任何時間,通過 goc profile--center="<server>"
拿到當前被測集群的覆蓋率結果。
是不是很優雅?
goc在設計上,拋棄老的 go test-c-cover
模式,而是直接與 go tool cover
工具交互,避免因 go test
命令引入的一系列弊端。goc同樣沒有選擇自己做插樁,也是考慮go語言的兼容性,以及性能問題,畢竟 go tool cover
工具,原生采用結構體來定義counter收集器,每個文件都有單獨的結構體,性能相對比較可靠。goc旨在做go語言領域綜合性的覆蓋率工具以及精準測試系統,其還有很長的路要走:
基于PR的單測/集測/系統覆蓋率增量分析
精準測試方向,有一定的產品化設計體驗,方便研發與測試日常使用
擁抱各種CICD系統
關于 go語言系統測試覆蓋率收集利器goc怎么用就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。
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