架構升級的救星！流量回放自動化測試的必備指南
Hello，大家好呀，我是小米，一個29歲的技術宅，今天要跟大家分享的是物聯網領域里的一個非常實用的技能——流量回放自動化測試。
在日常的開發和運維過程中，系統升級和架構改造是不可避免的，尤其是系統級重構。對于開發團隊來說，每一次大的重構后，測試回歸的工作量是相當巨大的，動輒就是以月為單位的工作量。如果你不小心走入了這個坑，想想那些龐大的測試用例、復雜的場景，光是想想就頭疼吧？！
系統重構后的挑戰
我們常常遇到以下幾種場景：
- 場景1：讀服務基本是無狀態的查詢，狀態不會改變，簡單、輕量，數據可以輕松地返回。
- 場景2：不管是架構升級還是日常的功能需求，讀服務的外部接口格式一般不會變化，即輸入輸出的格式是保持不變的。
這種看似簡單的場景卻是系統重構中的難點之一。你會發現，雖然數據本身沒有問題，但是重構后的邏輯往往藏有看不見的 Bug，而這些問題通常是在生產環境下才能暴露。這就產生了一個問題——如何在不影響線上服務的情況下進行全面的自動化測試？
兩種常見但難實現的應對方案
很多公司在面對重構時，會提出兩種常見的應對方案：
- 先不改造，等系統頂不住了再想辦法：這是一種“先拖著”的策略，問題會累積到爆發點，但很容易造成系統崩潰，得不償失。
- 暫停需求，全力進行改造：雖然這種方法聽起來比較理想，但在實際的工作場景中，業務需求永遠不會停止，暫停需求意味著損失市場機會、延遲交付等問題。
實際情況是：
無論哪種策略都很難實現，既不能讓系統崩潰，又不可能完全停止業務需求，這就迫使我們需要找到更好的方式來應對這個問題。
日志收集與流量回放的應對策略
這里，小米要介紹的一個非常實用的方案就是——基于流量回放的自動化測試。這個方法的核心思想就是：日志收集和數據回放。
日志收集
首先，我們需要對用戶的真實請求進行日志收集。日志的作用不僅僅是存儲信息，更重要的是，它可以用作回歸測試的用例。
如何實現日志收集呢？在Spring框架里，我們可以通過Interceptor，在Servlet里我們可以用Filter過濾器來實現。對于每個請求的入參和出參，我們都需要記錄下來，并通過消息隊列（MQ）發送到存儲中。
這里需要注意幾個問題：
- 錯峰處理：避免短時間內大規模數據涌入帶來的性能問題。
- 數據過濾與去重：避免冗余數據占用存儲空間，并保證數據的有效性。
數據回放
接下來就是關鍵的步驟——數據回放。通過日志收集的歷史請求數據，我們可以對重構后的系統進行數據回放，模擬真實用戶的請求，從而進行自動化測試。
數據回放可以分為三種模式：
- 離線回放：僅調用新服務，將新服務的返回結果與日志中的原始出參進行比較，不直接影響線上系統，但由于日志量大，對存儲的要求較高。
- 實時回放：同時調用線上系統和新系統進行請求，實時對比它們的返回結果。缺點是對線上系統有一定的性能影響，適合在系統壓力較小時進行。
- 并行回放：新版本不直接上線，而是以一定概率在調用老版本接口時并行回放新版本接口，周期較長，但影響較小，適合在系統穩定上線前進行。
差異對比與 Bug 定位
數據回放的結果如何？最終我們關心的當然是能不能找到重構后的 Bug！通過差異對比，我們可以自動發現那些與預期不一致的用例。
在這個過程中，我們可以通過文本對比的方式來快速發現問題。由于接口的輸入輸出格式保持不變，我們只需要對比返回的具體數據是否存在差異。比如，有些字段的值可能在新舊系統中表現不同，這就可能是潛在的 Bug。我們可以將這些差異標記出來，交給開發人員進行進一步定位與修復。
實踐中的技巧
在實際實施流量回放的過程中，小米也積累了一些小技巧，來幫助大家更好地使用這個工具。
- 日志壓縮與存儲優化：流量回放所產生的日志數據量非常龐大，因此需要考慮日志的壓縮與存儲優化策略。我們可以對收集到的日志進行壓縮處理，或者定期清理不再需要的舊日志，節省存儲空間。自動化工具鏈的集成：將流量回放與現有的自動化工具鏈進行集成，可以大幅提升測試效率。比如結合 Jenkins 等 CI/CD 工具，自動觸發回放測試，自動記錄差異并生成報告。灰度發布與流量回放結合：在灰度發布時，可以使用流量回放進行新舊系統的并行測試，從而提前發現潛在問題，確保新版本的穩定性。
流量回放的優勢
總的來說，流量回放為系統重構后的回歸測試提供了一種自動化、高效、低干擾的方案。相比傳統的手動測試，流量回放有幾個明顯的優勢：
- 真實用戶請求：基于真實的用戶請求日志，確保測試場景覆蓋全面。
- 自動化回歸測試：減少人工測試的工作量，提高效率。
- 快速發現問題：通過差異對比，能夠及時發現并定位 Bug。
- 低風險：新版本并不直接上線，避免了對線上業務的干擾。
END
流量回放自動化測試為我們在應對系統重構時，提供了一種既能滿足業務需求，又能保障系統穩定的解決方案。通過日志收集、數據回放和差異對比，開發團隊能夠快速定位問題，減少回歸測試的工作量，大幅提高系統升級的效率。
