蚂蚁金服 30 万级测试用例的核心应用如何分钟级运行？

作者 | 空弦

本文整理自 QCon 2019 全球软件开发大会广州站蚂蚁研发效能技术专家杨超（花名：空弦）的分享。通过对蚂蚁金服 30 万级测试用例的核心应用如何分钟级运行进行解析，带大家了解蚂蚁金服在持续集成等研发效能领域上的深度实践。

背景与挑战——又稳又快

互联网行业的最主要属性是快，一方面是量的快速增长；另一方面是业务场景的多样化变更。每年的交易量都增长得非常快速，同时业务也快速丰富起来，之前可能只有线上电商担保交易，现在新增了许多金融属性的业务如花呗、借呗、相互保，甚至还有跨境支付。同时，蚂蚁金服具备的金融属性，要确保监管合规和资金安全，需要把稳放到首位，我们需要在这个稳的基础上去快速创新以满足市场的快速变化。也就是说要“又稳又快”。

把又稳又快深入到软件开发，「稳」要求软件质量可靠；「快」体现在研发队伍快速扩张和代码量的快速增长。在这种背景下，对于 CI（持续集成）的研究和改造成为保障软件质量可靠又快速交付的有效手段。

应对又稳又快——稳：如何保障质量

要实现通过 CI 来保障软件产品的质量，首先要对 CI 的全部流程做分解，CI 包含代码扫描、代码检测、代码合并、编译部署、集成测试、组件打包等环节，其中集成测试应该是保障软件质量的核心环节，如何考量集成测试是否做得到位呢？

在蚂蚁金服有三个指标：

1. 覆盖率：业务场景的覆盖率或者比较直观的代码覆盖率，体现测试是否完整全面。

2. 通过率：产品质量的优劣表现。

3. 执行效率：用例快速执行保证质量验证的时效性。

三者中最基本的是覆盖率，而为了保证覆盖全面需要增加大量的用例，30 万级的用例诉求应运而生。

先回顾一下最早进行 CI 的情况。在没有 30 万级用例的诉求之前，业务和用例都相对较少，我们能使用定时 CI 的方法，即每天定时执行几次 CI，CI 平台只通过搭建一个 Jenkins 集群进行执行。虽然当时 CI 的执行效率不高，但因为频率低，且一般是在非工作时间执行，没有给日常的研发工作带来负担和困扰。

随着业务快速发展，研发团队快速扩张，每天代码的提交次数和代码合入量增长非常快，定时执行 CI 已经不能够很好满足验证需求，于是就引发了研发模式的变化，对于 CI 来说，最大的变化是从定时触发变成了 pull Request 触发，且每次 PR 都会触发执行一次 CI。

这个变化对 CI 带来了三大冲击：

1. 因为触发频率大大增加而引发的任务量激增。

2. 反馈快速。之前定时执行无感知，现在 PR 触发，开发同学都期望能够快速得到验证结果。

3. 通过率稳定。一方面是要求大量任务下 CI 平台要稳定；另一方面由于用例越来越复杂，会有一些依赖和干扰，要求通过率的稳定。

基于这三大冲击带来的挑战，有两个层面的难题需要重点解决：

1. 执行效率低。

2. 通过率不稳定。

应对又稳又快——快：如何快速执行 CI

解决问题一：执行效率低

解决执行效率低问题的一个难点是会碰到通过率不稳定的问题。前面已经说过，CI 里面最耗时的环节是集成测试，在集成测试中又包含下载代码、下载依赖（以 Java 工程为例）、编译、执行用例、报告解析等步骤。其中，又以执行用例最为耗时。

在蚂蚁金服的集成测试是基于 testng 的基础上，考虑到可以通过使用 testng 本身的多线程并行来解决执行效率低的问题。但通过配置，我们发现这个多线程并行效果并不好，不仅没有怎么提速，还导致了通过率下降。

经过分析，主要原因有三：

1. 执行机配置低，多线程并行效果不明显。

2. 多线程执行用例间互相影响导致通过率下降。

3. 一些框架和代码的原因，导致不适合使用多线程并行。

在单机多线程无法解决的情况下，选择通过多机并发进行解决，通过采用分布式多 Agent 随机分担测试用例的方式来执行。

这样做了之后，确实非常明显的提升了执行效率，但我们发现 agent 上做了很多重复的事情，如下代码、下依赖、编译。这些事情只需要做一次即可，多做会造成不必要的浪费，在降低资源利用率的同时对代码服务也产生了比较大的压力。因此就使用主辅 agent 的方式做了进一步优化。主 agent 负责将公共的事情（下代码、下依赖、编译）做完，只做一遍。辅助 Agent 在主 agent 产物的基础上做用例执行。

解决问题二：通过率不稳定

经分析发现是由于某些用例间是有依赖或者顺序关系的，这些用例必须运行在同一台 Agent 执行机上。于是选择在代码库中增加了一个 yaml 配置文件，在 yaml 文件中对用例进行分组，将有依赖关系的用例配置成一个分组，在执行用例分发的时候按照分组来分发即可。同时还对 agent 增加了 maven 缓存，每次运行就不需要全量下载依赖了，也有一定的提速效果。

这样做了之后，稳定的通过率有了保障，但是不同用例的运行时间不一样长，我们没有办法保证每次运行多个 agent 的执行耗时都比较平均。也就是说虽然多机并发了，但最终的完成时间取决于分组中最慢的那一台。

于是，我们又将用例分成两类：

1. 有依赖关系的用例，需要在同一台 Agent 上执行。D-TestGroup (Dependency-TestGroup)。

2. 无依赖关系的用例，可随机分发。C-Test (Common-Test)。

对于这两类用例，我们采用不同的分发策略，D-TestGroup 按照 Group 分发，在 Agent 将领到的 D-TestGroup 执行完成后，就自己主动去拉取 C-Test 执行，拉取的粒度可以配置，可以是一个用例一个用例的拉，也可以是多个多个，这种机制我们称为动态分发，通过对 testng 做了一些改造来实现。动态分发使得每次执行都能够尽量的将多台 Agent 的执行耗时比较平均。至此，基本解决了执行效率慢和用例干扰原因造成的通过率不稳定问题。

解决方案小结：

1. 最初尝试了testng本身的多线程并发，效果不好；

2. 进而使用了多机并发，又改进成主辅Agent多机并发，提速明显，但通过率不稳定；

3. 之后我们又通过人工分组解决依赖用例的问题，稳定了通过率；

4. 最后通过动态分发+人工分组的方式使得多机并发的Agent执行耗时比较平均。

治理效果：

一个核心应用之前是 1 万用例运行需要 90 分钟，优化后 30 万用例只需要 30 分钟。这不是一个特例，我们将这一套机制在内部推广，平均提速达到 30% 以上，对用例数多的应用提效尤其明显。

解决问题三：用例生成

大家可能会有一个疑问，30 万级用例是可以分钟级执行了，通过率也稳定了。可是这么多的用例是怎么生成的呢？用例的编写是开发人员一个很大的挑战，面对枯燥重复的工作，需要耗费很长的时间。

于是我们想有没有办法根据线上的流量自动生成呢？通过中间件插件的方式将线上的流量数据采集下来发送到数据总线，数据总线对线上流量做数据分析和特征提取，落库到线上特征库。通过线上特征库与存量用例特征库的对比得出特征差异库，对特征差异库再进行筛选、提取和脱敏生成新的用例再补充道用例库中。通过这种方式循环，不断生成新的用例，最终达到了 30 万级用例的规模。

应对又稳又快——CI 架构演进

在对执行用例这一环节不断优化改进的同时，我们的 CI 架构也进行了演进。主要是为了应对之前说的研发模式变更带来的任务量激增的冲击，以及满足对 CI 平台本身稳定性的要求。

架构 0.1 - 1.0

在初始的时候，任务量较小，用例也不多。CI 可以说是没有架构的，可以称为架构 0.1，我们只是简单的搭建了一个 Jenkins 的集群。后来由于研发模式的变化，搭建了多套 Jenkins 集群，并将多个 Jenkins 集群抽象为 CI 的执行层 ACI-Executor。多套 Jenkins 集群一方面提升了 CI 平台的任务吞吐量，使其具备了大量任务并行的能力，另一方面也保障了 CI 平台的稳定性，不再依赖单个 jenkins 集群的健康度。

有了执行层的集群，就需要对任务进行调度和编排，以及对集群本身的管理、监控等。于是在执行层之上又增加了调度层 ACI-Core。最后在调度层之上建设业务层，对 API 进行封装，暴露给外围的 DevOps 平台 LinkE、代码托管平台 AntCode 等系统使用，同时响应定时、PR、Push 等事件，转换任务模板，展示执行完成后的报告等，整个架构演进到 1.0。

这个架构看起来是比较完整了，在实际使用中，我们发现两个新问题：1、CI 任务高峰期排队，低谷期 CI 机器闲置。2、新语言、新的技术栈、中间件版本要求环境多样化。

架构 2.0

为了解决这两个问题，对执行层和调度层做了进一步的演进，也就是架构 2.0。在执行层引入 Kubernetes 和 Docker，一方面借助 Kubernetes 的容器编排能力削峰填谷，另一方面通过 Docker img 定义不同的环境，应对多语言、多技术栈版本的要求。在调度层引入 Tekton 对接 Kubernets，编排 Pipeline。

总结——未来 CI 的关键词

蚂蚁金服将持续对 CI 进行探索和实践，未来的发展将围绕以下四个关键词：效率、云原生、中台能力、智能化。

1. 效率，对我们的软件生产活动有最直接的提速效果，或许能够使用更精细的调度、编排，目前还没有做到用例级别，还只是测试方法级别，如果未来能够做到用例级别，可能会有更多的调度玩法。另外在 CI 中集成测试和编译打包两个环境都有编译的动作，能不能让集成测试复用编译的结果，在编译结果的基础上执行测试用例呢？这样又可以省掉一次编译的消耗。

2. 云原生，主要围绕对测试执行环境的支持，测试资源的动态扩缩容、以及测试环境的快速准备。甚至还包含了开发同学能够在本地运行测试时，能够快速的拉起一个与 CI 一样的测试环境，进行验证。避免由于本地与 CI 环境的差别造成的测试结果、覆盖率等的不一致。

3. 中台能力，为什么要讲中台能力？因为我们发现，业务团队自己也常会做一些针对自己业务系统的提速或优化工具。这些工具应该能够非常便捷的集成到 CI 平台上，能够复用 CI 平台的任务编排、执行、输入输出、日志、产物等公共能力。更进一步能够与 CI 平台本身所做的优化形成合力，更有效的提升生产效率。

4. 智能化，可以用在用例自动生成、用例推荐上。通过建立业务模型，对它进行训练，从而得到更全面、有效的用例，从而进一步节省我们生成用例的时间。

期望从这四个点发力，使 CI 能够更快、更灵活、更开放、更智能，解放开发同学的生产力！

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