互联网平台测试 实战经验分享

2024-02-10 00:10

本文主要是介绍互联网平台测试 实战经验分享,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引子

其实以下问题,没有标准答案,但是看完本文后,会有概念。

互联网平台是做什么的?

互联网平台软件测试和其他软件测试有什么区别?

好了,让我们带着问题来看一下:

互联网公司的被测系统架构及特点如何?

  •     分布式
  •     高并发
  •     高可用
  •     集群
  •     负载均衡
  •     海量数据
  •     系统安全

其实,互联网公司现在看起来这么大,业务这么复杂,但是在互联网初期,大家也都做的很烂,以下是淘宝网第一版:

互联网平台的发展,也都是从上图的阶段开始的,我们把互联网平台的发展分为以下4个阶段:

  •  【初创期】要求功能新,能买就买,有开源的就用开源的,能模仿的就模仿,甚至可能是能偷就偷。
  •  【发展期】要求能够快速迭代,功能不停的加,系统互相依赖增多,经常牵一发而动全身。随着用户量的增加,性能问题逐渐浮出水面。
  •  【架构期】为了解决依赖的问题,为了解决用户增加导致的性能问题,开始拆分业务,拆分服务器,拆分数据库,重新架构。
  •  【成熟期】出现了更加清晰的业务架构,更方便的第三方接入和运营策略,极少出现重复造轮子的情况,内部系统也使用平台进行管理。

发展到现在各家互联网平台的架构(无论是业务架构还是技术架构),都比初创期相对复杂的多:

支付宝架构:

美团架构:

大部分第三方支付架构:

复杂的架构,都是从需求发展过来的,为了实现业务架构而重构技术架构,是再普通的事情了,我们可以看看随着业务发展,互联网平台是如何一步一步发展到现在这种架构的:

上图这种将所有功能都部署在一个web容器中运行的系统就叫做巨石型应用。

巨石型应用有很多好处:IDE都是为开发单个应用设计的、容易测试——在本地就可以启动完整的系统、容易部署——直接打包为一个完整的包,拷贝到web容器的某个目录下即可运行。

但是,上述的好处是有条件的:应用不那么复杂。对于大规模的复杂应用,巨石型应用会显得特别笨重:要修改一个地方就要将整个应用全部部署(PS:在不同的场景下优势也变成了劣势);编译时间过长;回归测试周期过长;开发效率降低等。另外,巨石应用不利于更新技术框架,除非你愿意将系统全部重写(代价太高你愿意老板也不愿意)。

那时的配套数据库部署也是单机的方式:

后来发展到应用服务器和数据库服务器分离

由于用户量的增加,单台服务器已经无法满足请求,开始使用应用服务器集群

数据库成为瓶颈,发展出数据库拆分,NOSQL崛起:

NoSQL数据库的四大分类

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表,这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候,Key/value就显得效率低下了。举例如:Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.

列存储数据库。

这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在,但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如:Cassandra, HBase, Riak.

文档型数据库

文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的,而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档,半结构化的文档以特定的格式存储,比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版,允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如:CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB,已经开源。

图形(Graph)数据库

图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同,它是使用灵活的图形模型,并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL),因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。如:Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.

因此,我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用:1、数据模型比较简单;2、需要灵活性更强的IT系统;3、对数据库性能要求较高;4、不需要高度的数据一致性;5、对于给定key,比较容易映射复杂值的环境。

无论是传统SQL还是NOSQL,都要向分布式存储发展,但是无论如何,一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个

一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)

可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)

分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

Redis通过goosip来同步消息,以达到最终一致性:

Mycat数据库主备:

系统越来越复杂,单一的数据库已经无法满足业务需求,架构师为了能提供能多的用户支持,也为了解耦服务,开始使用微服务架构(此处举例为Dubbo):

 

服务器需要分流,对应的LB也分层,DNS,F5,LVS,Nginx,Haproxy等等:

总体来说,目前的架构带来了以下好处:

读写分离带来更强的数据库负载和容灾能力

垂直拆分使多种数据库产品混用成为可能

水平拆分使数据库具备扩展能力

NOSQL作为缓存能大幅度提高数据库响应能力

标准化
 

从这里,技术架构有了具体的原则,需要考虑的方面包含且不限于有以下几点:

由此带来测试流程变化:

传统的测试方法仍然在宏观上起作用:

快速迭代下的多元化测试:

  • 需求评审
  • 开发设计评审
  • 接口验证测试(联调)
  • 功能测试
  • 接口自动化回归
  • 功能测试回归
  • 准生产验证,生产验证
  • 根据开发更改进行性能评估,做性能测试

由于互联网平台的需求响应快,对应敏捷开发的敏捷测试也发展起来了:

  • 每天持续集成
  • 自动化回归
  • 版本修改点分析
  • 修改点影响范围分析
  • 针对性的功能测试
  • 自动化脚本修改
  • 分析bug

各个微服务测试的共通部分,促进了测试平台化的发展,很多大型的互联网公司都有自己的测试平台:

综上,由于近年来DevOps和TestOps的发展,互联网时代的测试更加系统化,更加追求效率。

这篇关于互联网平台测试 实战经验分享的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/695671

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