כיצד בודקים מיקרו-שירותים? בעזרת יהלום הבדיקות כמובן [פיתוח]

אסטרטגיית הבדיקות המועדפת עלי, וכיצד ניתן להשתמש בה בעולם המיקרו-שירותים

קרדיט צלם\תמונה: Carl Court, Getty Images Israel

שאלו אותי פעם איך מבצעים בדיקות למיקרו-שירותים. “כמו כל קוד אחד” – עניתי בטבעיות. למה שמשהו השתנה? ישנה מצגת מפורסמת של טובי קלמסון מ-2014, שמפרטת בדקדוק כיצד בודקים מיקרו-שירותים. עברתי עליה בקפדנות פעמיים – ולא ראיתי שום רעיון חדש. בכל זאת נראה שאנשים רבים עושים הערכה מחדש לאסטרטגיית הבדיקות שלהם בהקשר של מיקרו-שירותים, וזה טוב לרענן אסטרטגיות מדי-פעם. אולי משהו השתנה בשנים האחרונות?

אני אשתף בפוסט את אסטרטגיית הבדיקות המועדפת עלי, ואחבר אותה לעולם מיקרו-שירותים.

לא גלידה, לא פירמידה – אלא יהלום

המודל הקלאסי של בדיקות אוטומציה הוא מודל “פירמידת הבדיקות”:

כשעובדים ללא אסטרטגיה, יש נטייה להגיע למודל של גלידה – מודל לא יעיל בעליל. המודל המוצלח יותר (קצת הגזמנו עם “אידאלי”, לא?) – הוא ההופכי לחלוטין. חשוב מאוד וטוב לחתור למשהו שדומה יותר לפרמידה. אני מניח שאין צורך להסביר מדוע.

המודל המועדף עלי הוא דווקא מודל היהלום:

לאחר שנים שהייתי חסיד של מודל הפירמידה, וריבוי בכתיבות Unit Tests – השתכנעתי שמודל היהלום הוא יעיל יותר. ההבחנה של ההבדלים בין בדיקות Integration, Component, ו-E2E – היא משנית. העיקר הוא:

  • יש לנו מעט בדיקות ידניות: על מנת לא לשחוק, לא לעשות עבודה רוטינית שוב-ושוב-ושוב – אלא להשתמש במוח האנושי שאין לו תחליף, לזהות דברים לא טובים במערכת. (ויש אנשים שעושים זאת טוב יותר מאחרים).
  • יש לנו כמות בינונית של בדיקות יחידה:
    בדיקות יחידה הן מעולות לבדיקת Pure Business Logic, קרי parsers, business rules, אלגוריתמים וכו’ – כל מה שיש לו מחזור: קלט – הרבה עבודה לוגית – פלט. ניתן לזהות ביתר קלות אזורי קוד כאלה בעזרת צפיפות של משפטי if ו for (בשפות המתאימות).
    בדיקות יחידה הן פחות יעילות לקוד אינטגרציה (“עשה א, ואז עשה ב, ואז עשה ג” – כמו שליפת נתונים מבסיס נתונים).
    בדיקות יחידה הן דיי לא יעילות ל-UI.
    בקיצור: נשתמש בהן ב-sweet spot שלהן בלבד: Pure business logic.
  • הדגש של המודל הוא על בדיקות Component (לעתים נקראות אינטגרציה, או API) – הבודקות התנהגות של כל שירות בפני עצמו. בבדיקה פשוטה אפשר לכסות הרבה מאוד קוד, בסביבה יחסית מציאותית, מה שמייצר מעין sweet spot של עלות-תועלת: בין כמות ההשקעה בבדיקה – והערך שהיא מחזירה.

העקרונות של הפירמידה עדיין נשמרים ביהלום:

  • כמה שעולים למעלה הבדיקות הן: איטיות יותר להרצה, דורשות יותר תחזוקה –> יקרות יותר, ולכן ממעיטים בהן.
  • כמה שיורדים למטה הבדיקות הן ספציפיות יותר, רצות מהר יותר, ותלויות פחות בסביבה / אמינות יותר.

מה עם סוגי הבדיקות השונים?

ישנה חוסר סטנדרטיזציה ברורה ובעייתית בשמות בהן משתמשים לתיאור בדיקות שונות: מהו API Test ומהו Integration Test? – רבים לא יסכימו על ההגדרה. אני אצמד למונחים שמקובלים ב Gett, לא כי הם “בהכרח הטובים ביותר”, אלא כי אני רגיל אליהם כרגע.

להלן ההסברים של סוגי הבדיקות השונות, שישפכו גם אור על ההבדלים ביניהם.

לצורך הדיון, כך נראה שירות:

 

  • תקשורת בינו ובין שירותים אחרים מתבצעת על גבי HTTP (סינכרונית) או על גבי RabbitMQ (אסינכרונית)
  • ה-flow המרכזי של השירות מופעל ע”י איזה Invoker מסתורי – שעדיף לא לחשוב עליו לפרטים, כשכותבים את הבדיקות. הוא עלול לעשות כל מה שה API מאפשר. לרוב זה יהיה שירות אחר.

הנה כמה דוגמאות לבדיקות יחידה:

  • המחלקה A היא מחלקה “חברה” של מחלקה X – הבודקת אותה. זוהי בדיקת pure unit tests, האידאל של בדיקות יחידה.
  • המחלקה B היא מחלקה “חברה” של מחלקה Y – הבודקת אותה. מכיוון ש Y תלויה ב X, ואנו רוצים בדיקה “טהורה”, קרי: נקודתית ומבודדת – אנו יוצרים Mock של X וכך מריצים את הבדיקה B על המחלקה Y בלבד.
  • מחלקה C בודקת את המחלקה Z, אבל גם את החברה האחרת שלה – מחלקה X. לכן היא נקראת sociable unit tests. היא חברותית.
  • כמה שבסיס הקוד שנבדק ע”י בדיקת יחידה הוא גדול יותר (יותר branching של ה flow – בעיקר), בדיקת היחידה היא יעילה פחות: יהיה קשה יותר לבדוק מקרי קצה, וכשלון של בדיקות יצביע בצורה פחות מדוייקת על מקור התקלה.
  • ככלל, אנו מעדיפים בדיקות pure unit tests על פני ב sociable unit tests – אבל זו הבחנה שלא תמיד מדייקת. למשל: אם עשינו refactoring למחלקה גדולה Z, והוצאנו ממנה קוד למחלקה חדשה X – אזי הבדיקה C הפכה ל sociable unit tests. למרות זאת, היא טובה בדיוק באותה המידה כפי שהייתה לפני ה-Refactoring.
  • הערה: בתרשים נראה שאני בודק את כל המחלקות שיש לי, בפועל כנראה שאבדוק בעזרת בדיקות יחידה רק 10-30% מהמחלקות ב Service (תלוי כמובן בשירות)

המאסה העיקרית של האוטומציה מתבצעת ע”י בדיקות Component – הבודקות רכיב בודד במערכת.

  • במקרה של MSA, הרכיב הוא שירות, עם ה Database שלו – אך ללא תלויות בשירותים חיצוניים.
  • הבדיקות מתבצעות רק דרך ה APIs של השירות, אם כי פעמים רבות מייצרים נתונים ב Database לפני הבדיקה ישירות דרך ה Models של השירות עצמו (כך שקל לייצר נתונים עקביים, בפורמט המעודכן ביותר).
  • המטאפורה של השם Component היא כמו של רכיב אלקטרוני. המערכת עשויה להיות מחשב ויש לה ערך עסקי רק כשהיא שלמה, אבל כל רכיב (Component) נבדק ביסודיות בפני עצמו: זיכרון, דיסק, מעבד, וכו’. יצרני הזיכרון, למשל, בודקים את הרכיב שלהם בקנאות – בודקים שהוא עובד, גם בכל מצבי הקצה, כפי שמצופה ממנו. כאשר הממשקים (“contracts”) ברורים, וכל רכיב בדוק כראוי – ניתן כבר להשיג רמת אמינות מרשימה של המערכת.

כמובן שאי אפשר להסתמך רק על בדיקת הרכיבים העצמאיים. אנו עושים בדיקות של כלל המערכת (“מפעילים את המחשב”).

בעולם הפיסי מתחילים אולי בהדלקת המחשב, לראות שלא יוצא ממנו עשן (להלן “Smoke Tests”) – אך ממשיכים בבדיקות יותר מקיפות הבודקות את כלל המערכת (למשל: לגלוש ב 10 טאבים במקביל בדפדפן, תוך כדי שתוכנה להמרת וידאו רצה ברקע).

במונחים שלנו מדובר על End-To-End Tests, ובקיצור E2E Tests (מה שלעתים קרוי גם System Test):

  • אמנם אין בתרשים הרבה שירותים – אנא הניחו שמדובר במערכת מלאה (עשרות Services ויותר), עם תצורה קרובה ככל האפשר ל Production, עם האפליקציה / UI, ושירותים חיצונים בהם משתמשים (למשל: שירות לשליחת הודעות SMS).
  • המטרה: לפני שמשחררים שינוי משמעותי לפרודקשיין, נרצה להשקיע בבדיקה ולאתר תקלות לפני ההגעה לפרודקשיין, בסביבה אמיתית ומלאה ככל האפשר.

ואכן בדיקות E2E הן יקרות, וכדאי למעט בהן.
כאן מגיע התפקיד של בדיקות אינטגרציה: לאזן קצת בין עלות לתועלת:

  • בבדיקות אינטגרציה בודקים כמה שירותים כשהם עובדים ביחד. בדרך כלל זו קבוצה קבועה של שירותים הנמצאים בקשר עמוק זה עם זה, מה שניתן גם לכנות גם: “sub-system”.
  • לפני הרצת בדיקת E2E – מריצים את בדיקת האינטגרציה המתאימה לשירות / תסריט (אם יש כזו). הקמת הסביבה היא מהירה וזולה יותר (נניח 2 עד 7 שירותים – במקום עשרות רבות של שירותים). הבדיקות רצות מהר יותר והן ממוקדות יותר (כלומר: סבירות גבוהה יותר לאתר תקלות).
  • עבור שינוי קטן או בינוני באחד השירותים, ניתן להסתפק בהרצה של ה sub-system הרלוונטי. עניין של בחירה וניהול סיכונים.
  • ב-Sub-System שבתרשים – שירות A הוא “המוביל” ותמיד דרכו ייעשו הבדיקות, גם כאשר השינוי שנבדק הוא בשירות אחר.
    לא נשלח באמת SMSים, אלא נבצע Mock לשירות החיצוני.
    ייתכן ואחד השירותים שלנו ב Sub-system הוא מורכב מדי להפעלה / קונפיגורציה – ולכן גם אותו נחליף ב Mock. כדאי להימנע מגישה זו במידת האפשר.

 

הפוסט פורסם לראשונה בבלוג ״ארכיטקטורת תוכנה״

ליאור בר-און

ליאור בר-און הוא Chief Architect בחברת סטארטאפ ישראלית גדולה.

הגב

Be the First to Comment!

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 
wpDiscuz

תגיות לכתבה: