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接口入参形式_花椒测试平台接口篇

發布時間：2023/12/15 编程问答 43 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了接口入参形式_花椒测试平台接口篇小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

背景

先來說說花椒測試平臺的由來：

目的1，降低接口測試對測試人員代碼能力的要求。測試人員只需要知道接口的url，請求參數，以什么樣的格式傳個服務端，接口的響應數據里需要驗證哪個字段的值即可進行測試，而不需要知道怎么建一個工程，怎么建一個測試類，測試方法，testng是怎么使用的，結果怎么解析，怎么取到想要的字段去做判斷。
目的2，可視化的case管理，執行，結果管理。打開一個瀏覽器，根據接口文檔新建一個測試case，執行檢查接口返回，保存case，建不同入參的該接口的case，組成case集，批量運行，查看運行結果，相比于工程執行批量case，testng的html結果，平臺的集中展示更清晰。
既然接口的測試已經有case的信息了，對接口進行壓測的請求其實也類似一個case，只不過是有很多人在同時執行這個case，所以有了壓力測試和接口測試平臺的整合。在平臺建壓測任務的時候選定一個測試用例為載體，多并發的執行case，統計壓測數據，實時展示。以往接口測試和壓力測試都是分別寫一個方法，里面有很多重復的部分。
接下來我們會想，像接口測試是由數據驅動的，那么UI自動化是否可以理解為一種另類的驅動呢？UI操作的公共方法如點擊，輸入，檢查元素的值，其實和接口入參和結果檢查很像，基于cucumber我們將UI自動化集成進了測試平臺，測試人員只需要關心我點擊的是哪個頁面的那個button或輸入的內容，期望那個元素是什么展示即可，降低了測試人員的代碼門檻，app頁面發生變化時，case維護成本較原來的通篇代碼修改有所降低。

花椒測試平臺整個框架

說了這么多，先來看看花椒測試平臺的整個框架：

該框架主要由三大部分組成，今天主要介紹接口部分的一體化(接口測試+壓力測試)：

Web平臺

Web平臺是花椒測試平臺的核心部分，主要是給測試開發人員提供可視化的界面操作，并封裝為參數信息，調用后端的接口服務處理，展示處理結果給用戶。后端采用Springboot + Mybatis框架，前端頁面用jsp開發，后續UI自動化和部分工具的前端頁面也有用vue框架開發，權限管理用的shiro，做好詳細的權限管理，因為如果操作線上case，很有可能會對線上真實用戶造成影響，所以線上case的權限只對部分人員開放，另外比如壓測的功能，也需要做好權限管理，同時后端會記錄每個用戶的操作行為，便于追查。測試平臺模塊主要包含以下幾個：

Case管理

Case管理部分，主要是管理包括接口case，場景case，bvtcase等的增加，修改，和在線執行

接口Case

case增加，刪除，更新，另存為新用例，查找
case結構信息如下:

cases` (
運行環境：測試環境，預發布，線上

模塊：根據業務劃分的模塊

優先級：重要級別

Guid：特殊校驗方式

參數格式：content-type和業務的結合，特殊的業務有特殊定義

用例名稱，用例說明

url：接口url

Token，請求頭信息：請求頭信息里的，Token標識用戶

用例變量：抽取出來的變量，方便更改

請求參數：json結構體key-value的方式存儲請求信息，后端請求的時候按參數個數組裝

期望返回驗證：對結果的校驗，目前有等于，包含，自定義方法上線文驗證等

)

??以用戶更新測試用例為例來看一下整個交互流程：

??用戶瀏覽器一個case，網頁請求后端服務器，Shiro判斷登陸狀態跳轉頁面到第三方登陸，輸入用戶名密碼后調第三方登陸服務，用戶錯誤返回登陸失敗，用戶正確向數據庫查詢用戶角色和權限，返回展示case頁面及有權限的menu，用戶修改case信息，編輯后點擊保存，網頁向服務器請求接口，服務器判斷用戶是否有訪問權限，有權限則保存case更新到數據庫，返回頁面展示保存成功，沒有權限則返回頁面展示“保存失敗，沒有權限操作”

case測試執行
前端獲取頁面的case信息，URL，請求method，加解方式，參數，期望驗證，以form的形式請求后端js_case_execute接口執行測試用例，服務器內部解析請求內容，調用case處理中心模塊CaseRunner組裝請求，向測試服務器發起請求，根據預設的斷言，判斷case的運行接結果，并將結果和服務器的返回組裝成json格式返回給頁面展示，頁面的json展示用了開源的JSONFormatter.js (https://webscripts.softpedia.com/script/Development-Scripts-js/HTML-Tools/JSONFormatter-js-76391.html)，能夠根據各個層級展開和疊起，方便測試人員查看數據返回。js_case_excute實行如下：

????@ResponseBody
????@RequestMapping(value?=?"/js_case_execute",?method?=?RequestMethod.POST)
????public?Response?js_case_execute(Case?hjcase,?HttpServletRequest?request)?{
????????RequestUtil.preResetField(request,?hjcase);
????????try?{
????????????List?resultList?=?new?ArrayList();
????????????CaseResult?hjresult?=?new?CaseResult(hjcase.getId(),?hjcase.getCasename(),?-1,?"");
????????????executeCase(hjcase,?hjresult);
????????????resultList.add(hjresult);//?把該case加入我的常用case列表，方便使用
????????????RedisService.addToMyFavCase(SecurityUtils.getSubject().getSession().getAttribute(Const.SESSION_USER),?hjcase.getId()?+?"_"?+?hjcase.getCasename());return?new?Response(resultList);
????????}?catch?(ParamFormatException?e)?{//e.printStackTrace();return?new?Response(1,?e.getMessage());
????????}?catch?(Exception?e)?{
????????????e.printStackTrace();return?new?Response(1,?"Exception---"?+?e.getMessage());
????????}
????}

case批量運行

由于測試過程中經常會有制造批量數據，小并發運行的需求，并發支持對請求變量值設置數組運行，多線程隨機或順序取數組里的用戶執行case，統計case耗時和平均響應時間，頁面設置如下：

批量實現：

??@ResponseBody
??@RequestMapping(value?=?"case/batchExecCase")
??public?Response?batchExecCase(Case?hjcasesrc,?HttpServletRequest?request)?{
??????RequestUtil.preResetField(request,?hjcasesrc);
??????if?(hjcasesrc.getCasetype()?==?2)?{
??????????//?suite?case?只支持以數據庫的為準
??????????try?{
??????????????List?subCases?=?caseService.findByIds(hjcasesrc.getCaseids());
??????????????hjcasesrc.setSubCases(subCases);
??????????}?catch?(Exception?e)?{
??????????????e.printStackTrace();
??????????}
??????}//?把需要批量運行是替換的參數解析，需多線程訪問
??????Response?response?=?new?Response();?//?response?傳遞為了返回運行時數據，?所有線程都共享該response，且可以修改其值，?不使用靜態對象是因為多個并發請求會相互影響try?{
??????????List?keyinfos?=?hjcasesrc.getBatchKeyInfos();
??????????httpUtils?utils?=?new?httpUtils();//?提前取用戶登陸信息，獲取出來，?都放入sampleList中，并且設置sampleType=2for?(BatchKeyInfo?keyinfo?:?keyinfos)?{if?(!keyinfo.isToken())?{continue;
??????????????}
??????????????...//省略獲取用戶信息break;
??????????}
??????????response.put(Response.TOTAL,?totalBatch);
??????????List?threadPool?=?new?ArrayList();for?(int?i?=?0;?i???????????????httpUtils?httputils?=?new?httpUtils();
??????????????CaseRunner?runner?=?new?CaseRunner(hjcasesrc,?keyinfos,?httputils,?response);
??????????????runner.setRunTime(totalBatch);
??????????????Thread?runnerThread?=?new?Thread(runner);
??????????????threadPool.add(runnerThread);
??????????}???????long?starttime?=?System.currentTimeMillis();for?(Thread?worktask?:?threadPool)?{
??????????????worktask.start();
??????????????worktask.join();
??????????}long?endtime?=?System.currentTimeMillis();float?avgTPS?=?(float)?totalBatch?/?((endtime?-?starttime)?/?1000.0f);
??????????response.put("Comsume",?endtime?-?starttime);
??????????response.put("avgTPS",?String.valueOf(avgTPS));
??????}?catch?(Exception?e)?{
??????????e.printStackTrace();
??????}return?new?Response(response.getResultJSON());
??}

場景case

場景case來源于用戶的一系列有聯系的操作行為，比如用戶A想要和主播B連麥，A先發起連麥，B主播同意，A用戶同意，然后用戶A和主播B連麥成功，這里面就有3個接口，一個是發起的apply接口，同意的accept接口，和開始連接的connect接口，所以組成這個場景的子case有三個，case1用戶A發起apply，成功后返回申請的id傳遞給case2/case3， case2主播accept連麥, 請求的用戶信息是主播B， case3用戶B開始connect連麥。執行的整個過程是，先抽取變量，執行case1，處理斷言信息，賦值返回的申請id，然后執行case2，case2的傳參申請id用case1返回的id同意申請，case3用case1的申請id開始連麥，整個過程的順序必須是case1->case2->case3。場景 case存儲時，抽離出每個case的用戶信息，輸入，期望判斷信息，如“0”：values，組成一個大的jsonobject，case運行時，解析結構體，順序執行，case的主數據庫結果體信息如下：

BVTCase集

BVTCase為各模塊接口case集管理中心，case集可以共享請求服務器地址，用戶等信息，case集內可以定義case的執行優先級，執行整個case集，查看執行結果，對外給發布系統提供查詢，執行測試集的接口并返回結果給發布系統判斷是否允許發布。另外也增加了crontab任務定期執行。

新建測試Suite，編輯測試Suite，編輯測試case順序，執行測試Suite，批量執行測試Suite

對外代碼發布系統獲取測試Suite列表，指定測試Suite信息，調用測試Suite執行

inter/getSuiteLists獲取測試集列表，可指定模塊，如passport，live等

inter/getSuiteInfo獲取指定id的suite信息，全部變量及各子case信息

inter/execSuiteList執行測試集，并返回測試集執行結果，成功失敗，測試集的詳細結果的訪問方式

結果集，為測試suite執行的結果列表頁面，記錄執行結果，耗時已經執行人的信息：

結果集名稱，總條數，成功條數，失敗條數，狀態(成功，失敗)，執行人

工具管理

平臺工具管理中心，主要包含兩種類型的工具，一種是jar包等上傳可執行文件的工具，一種是在線使用工具：

可執行文件工具
平臺支持添加腳本，上傳jar包，指定傳入的參數等，保存腳本信息，支持編輯更新，測試執行
在線使用的工具
該類工具如網頁版的redis查詢工具，byte string轉換，數據清理等各種小工具，可以根據業務測試中的各種需求開發各種能提升效率的小工具，如下面這個byte string轉換小工具，功能很簡單，但解決了手工測試無法看到內容的困擾，提升了定位問題的效率

壓力測試管理

壓測場景

支持新建，更新壓測場景，壓測場景綁定已經建好的接口測試用例，修改用例變量值如用戶id來實現多用戶壓測場景，壓測場景包含的信息如下：

壓測場景{

模塊：選擇壓測場景屬于的業務模塊

用例id：選擇壓測的case

壓測場景：壓測的場景的名字

場景說明：該壓測的信息說明，如多少個用戶，多少并發

壓測服務部署機器：部署壓測服務的機器IP

啟動線程個數：并發線程個數

運行次數：執行多少次case

發送間隔：每個線程每個請求處理完后的休息間隔(可為0)

用例變量：從選擇的用例id里帶過來的用例變量，便于壓測過程中修改方便

壓測參數：對用例變量進行取集合值，或從指定數值開始的多少個數，常用于多用戶的場景壓測

}

壓測執行

點擊啟動壓測任務

壓測結果

點擊結束任務時，當次壓測的數據匯總回寫到結果數據表，統計請求TPS(reqTPS)，響應時間(respTime)，響應TPS(respTPS)的最大最小值和平均值，以及總請求個數，以及失敗的請求個數。

壓測服務

壓測服務是執行壓力測試的中心服務，可以部署在任意可執行壓測任務的服務器(有java環境即可)，主要邏輯是監聽從web，或者PC壓測Client傳過來的壓測指令，根據執行獲取壓測信息，起線程進行壓力測試，每秒統計一次壓測數據，并將數據同步到數據庫，供web平臺展示查看實時壓測結果并進行壓測調整。

主要包含以下幾個主要模塊：

監聽服務

監聽務是指啟動一個socket server來監聽指定端口，收到指令，為了保證安全性，先判斷指令發送IP是否在白名單內，如不在，拒絕服務；解析命令內容，命令內容以TasK*開頭，則代表從測試平臺來的命令，執行相應操作，如啟動任務，執行壓測任務(CaseRunner分支)，更新任務信息，結果任務等；如果命令內容直接以Start，任務名稱等開頭，則走自定義壓測執行壓測任務(WorkTask分支)，自定義部分適合復雜場景和統計需求的壓測。

...//以收到啟動命令為例
if(cmd.equals("TaskStart")){?//?啟動線程，初始化變量???????????????????????????????????
????int?content?=?Integer.parseInt(params[1]);?????????????????????????????????????????????//?非結束狀態，說明?可能有些初始化或銷毀操作是需要進行的,?必須&&?非下面兩種狀態時處理?????????????
????if(CommonTaskData.getSTATE()?==?CommonTaskData.RUNNING?||?CommonTaskData.getSTATE()?==?CommonTaskData.PAUSE)???//?從?start?之后?還是start--????????????????????????
????{
????????if(CommonTaskData.getId()?==?content)?{
????????????//?如果還是同一個task,?則只需重新更新一下task即可??
????????????CaseHelper?casehelper?=?CaseHelper.getInstance();?????????????????????????????????????????StressTaskHistory?taskhistory?=?casehelper.getTaskHistory(content);???????????????????????CommonTaskData.setTask(taskhistory.parseStressTask());???????????????????????????????????System.out.println("從暫停狀態中恢復~~");???????????????????????????????????????????????????for(CaseRunner?runner?:?caseRunners){??????????????????????????????????????????????????????????????runner.setState(CommonTaskData.RUNNING);???????????????????????????
????????????}?
????????????CommonTaskData.setSTATE(CommonTaskData.RUNNING);???????????????????????????????????????????????????????????????????continue;??????????????????????????????
????????}?else{?
????????????System.out.println("不同TaskId?Start?----先清理之前線程");???????????????????????????????????for(CaseRunner?runner?:?caseRunners){
????????????????runner.setState(CommonTaskData.STOP);?????????????????????????????????
????????????}
????????????for(Thread?worktask?:?threadPool){//?等待3s的銷毀時間?銷毀原來的線程池
????????????????try?{
????????????????????worktask.join();????????????????????????????????????
????????????????}?catch?(InterruptedException?e)?{
????????????????????e.printStackTrace();????????????????????????????????????
????????????????}?????????????????????????????????????????????????????????????????
????????????}???????????????????????????????????????????????????????????????
????????}????????????????????????
????}
????Statistics.startSampling();?//啟動壓測統計服務

????...//準備壓測執行的數據，讀取case和task信息???

????//設置運行狀態，啟動線程
????CommonTaskData.setSTATE(CommonTaskData.RUNNING);?????????????????????????
????for(int?i?=0;?i?????????CaseRunner?runner?=?new?CaseRunner();???????????????????????????
????????runner.setState(CommonTaskData.RUNNING);???????????????????????????
????????Thread?worktask?=?new?Thread(runner);???????????????????????????
????????threadPool.add(worktask);???????????????????????????
????????caseRunners.add(runner);???????????????????????????
????????worktask.start();????????????????????????}?????????????????????????????????????????????}
????...

壓測任務處理

根據測試平臺或PC client發過來壓測任務，CaseRunner執行相應的case，并將請求的結果，如成功與否，請求的響應時間等發送給Statistic統計服務進行打點統計，目前CaseRunner執行方式的壓測適用與web的http同步請求，而自定義壓測方式的worktask則既可以定義同步的等待響應后發送下一個請求的方式；也可定義直接往服務器扔請求，異步接收線程處理響應結果及給Statistic統計服務發送打點數據。下面一CaseRunner同步執行的方式為例：

@Override
public?void?run()?{?????????
while(true)
{????????????
????...停止，暫停等狀態，中斷執行

?????casedata.copyFrom(CommonTaskData.getBasecase());?
?????casedata.appendGlobalVar(varMap);
?????CaseResult??caseresult?=?new?CaseResult();

?????String?actionName?=?"Task"?+?CommonTaskData.getTask().getId();
?????try?{
?????????Statistics.OnRequestSend(actionName);
?????????long?pre?=?System.currentTimeMillis();
?????????utils.runCase(casedata,?caseresult);
?????????long?after?=?System.currentTimeMillis();
?????????//根據case執行成功失敗，打點
?????????if?(caseresult.getStatus()?==?1)?{
?????????????Statistics.OnResponseRecv(actionName);
?????????????Statistics.onResponseTimeRecv(actionName,?after?-?pre);
?????????}
?????????else{?????????????????????
?????????????Statistics.onFailedResp(actionName);
?????????????try{
?????????????????if(casedata.getCasetype()?==?1){
?????????????????????...//根據case里設置的斷言，統計特殊需求的失敗，總個數和失敗請求的響應時間
?????????????????}
?????????????}
?????????????catch(Exception?e)
?????????????{????
????????????????System.out.println("CaseRunner(114)?-?Exception-"?+?e.getMessage());?
?????????????}
?????????????Logger.SysOutput("Fail:"?+?caseresult.getResult().toString());
?????????}????

?????}?catch?(Exception?e)?{
?????????e.printStackTrace();
?????????Logger.SysOutput("CaseRunner(123)?-?Exception:"?+?e.getMessage());
?????}

?????//?測試場景如果設置的發送間隔，則sleep
?????if(CommonTaskData.getSleeptime()?>?0){
????????????if(CommonTaskData.getSleepRan()?==?1){
?????????????????Tools.sleep(RamNum.GetRamInt(CommonTaskData.getSleeptime()));????????????
????????????}else{
?????????????????Tools.sleep(CommonTaskData.getSleeptime());
????????????}????????????????
?????}
}
}

Statistic壓測結果統計

統計每秒的請求數，響應數，響應時間，失敗數等，如果是平臺的壓測請求，將壓測數據根據需求記入數據庫，供web平臺展示用，具體實現如下

@Overridepublic?void?run()?{
????long?lastSampleTime;

????while(!stopSample){
????lastSampleTime?=?System.currentTimeMillis();

????try{
????????Thread.sleep(samplePeriod);
????????Object[]?actionNameSet?=?actions.keySet().toArray();
????????for(Object?key?:?actionNameSet){
????????????Action?action?=?actions.get(key.toString());

????????????if?(!key.toString().startsWith("Task"))?{
????????????????action.Sample(lastSampleTime);//統計請求信息，并打印
????????????????action.SampleResponseTime(lastSampleTime);//統計響應時間信息，并打印
????????????}?else?{
????????????????action.SampleRedis(lastSampleTime);//統計請求信息，響應，打印并存庫
????????????}
????????}
????}catch(InterruptedException?e){
????????System.out.println("Sample?thread?stop?for?interrupted?exception.");
????????break;
????}
}
}

后續計劃

目前測試平臺只集成了自動化測試的基本功能，在持續集成上的應用還需要豐富起來，另外作為一個質量管理平臺，對提測->測試 -> 測試bug記錄->測試結果->上線的整個過程并沒有完整的整合起來，也是我們后續需要完善的地方。

- To Be Continued?-

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的接口入参形式_花椒测试平台接口篇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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