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OpenStack Neutron之持续测试

一.OpenStack持续测试概述

众所周知,OpenStack作为一个特大型软件开发项目,有着数千人的开发人员,每天要处理千计提交的代码,几千条Gerrit评论和投票,催生出数万个测试环境,还有数百次源代码的合并,十几个顶级项目,大量的文档,跨大洲大洋的协同开发。

因此,为了确保这些工作的实现,OpenStack构建了一套完善的CI(持续集成)-CT(持续测试)-CD(持续交付)基础设施平台和流程体系。如下图所示

图来自docs:http://docs.openstack.org/infra/manual/developers.html

CI方法已经在 OpenStack 项目中得到了大规模的实现,统一来管理所有不同的子项目的CI过程。

为了实现这些,OpenStack项目使用了下面这些组件:

  • Gerrit:代码审查和git资源库管理器。
  • Zuul、Git:代码库控制系统。
  • Jenkins:持续集成服务器。
  • Nodepool:部署在OpenStack云上的智能的Jenkins衍生工具。
  • Github:用于存放Gerrit上被Merge的代码
  • 其他

持续测试(CT)作为软件持续集成(CI)中的重要组成部分,为软件项目的成功提供了保证软件质量持续改进的重要手段。OpenStack当然也不列外,其持续测试系统如下所示:

  • Selenium:用于自动化测试Dashboard UI
  • Tempest:用于自动化测试OpenStack API
  • Rally:用于自动化测试OpenStack性能
  • Unit Tests:用于每个项目的单元测试
  • 其他

备注:

这里我们关注的是OpenStack 项目中的Neutron CT部分。因此,这与理解其他项目是一致的。

二.Neutron中的持续测试

图来自wiki:https://wiki.openstack.org/wiki/Network/Testing

1.Mock & Mox单元测试

SmallTestingGuide: http://wiki.openstack.org/SmallTestingGuide

Unit Tests: http://docs.openstack.org/developer/neutron/devref/development.environment.html#testing-neutron

openstack单元测试组件一览: http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/30344441

从总结性角度而言,单元测试追求的是速度、隔离以及可移植性。对于速度,需要测试代码不和数据库、文件系统交互,也不能和网络进行通信。另外,单元测试的粒度要足够小,确保一旦测试失败,能够很容易迅速的找到问题的根源;可移植性是指测试代码不依赖于特定的硬件资源,能够让任何开发者去运行。

OpenStack中单元测试的代码位于每个项目源码树的Project_name/tests/目录下,使用了oslo.test公共测试库提供的基础框架。通常单元测试的代码需要专注在对核心实现逻辑的测试上,如果需要测试的代码引入了其他的依赖,比如依赖于某个特定的环境,我们在编写单元测试代码的过程中,花费时间最多的可能就是如何处理这些依赖,否则,即便测试失败,也很难定位出问题所在。

在单元测试中,引入了一种Test Double(理解为模拟某个事物)的理念来替代测试中的每一个依赖。有多种类型的Test Double,比如Mock对象、Fake对象等。Mock和Fake都是Python中用于实现单元测试的模块库实现隔离,比如将相应的操作进行隔离,通过替换测试内容中的Class、Function等对象。专注在Function的核心实现逻辑的测试上,比如把DB操作、I/O、网络相关操所如socket、ssh等隔离掉。

在测试运行过程中,当执行到这些操作时,并不会深入到方法的内部去执行,而是直接返回我们事先假设的一些值。

如下,在neutron/tests/functional/services/l3_router/test_l3_dvr_router_plugin.py测试模块中。便事先设置好了我们假设的subnet_cidr、ext_net值。

def _test_remove_router_interface_leaves_snat_intact(self, by_subnet):
          with self.subnet() as subnet1, \
                  self.subnet(cidr='20.0.0.0/24') as subnet2:
              kwargs = {'arg_list': (external_net.EXTERNAL,),
                        external_net.EXTERNAL: True}
              with self.network(**kwargs) as ext_net, \
                      self.subnet(network=ext_net,
                                  cidr='30.0.0.0/24'):
                  router = self._create_router()
                  self.l3_plugin.add_router_interface(
                      self.context, router['id'],
                      {'subnet_id': subnet1['subnet']['id']})
                  self.l3_plugin.add_router_interface(
                      self.context, router['id'],
                      {'subnet_id': subnet2['subnet']['id']})
                  self.l3_plugin._update_router_gw_info(
                      self.context, router['id'],
                      {'network_id': ext_net['network']['id']})

Mock、Mox 都是OpenStack中常见的实现隔离很好的单元测试模块,理解它们能够更快的做UT的编码。这种测试通常直接导入特定的代码功能,并运行它们以确保它们的返回值是有效的,比如通过调用期望函数等。Neutron项目的测试类别,如下图所示:

1)通过Mock带隔离的测试,包括单元测试,还有针对API和example的功能测试(在Mock环境中针对一个个具体的API和example做测试)。Neutron中的单元测试路径为neutron/tests/unit。

2)不带隔离的真实环境测试,比如功能测试(尽量在真实环境中辅以少量的mock串起来测试,neutron中的代码位于:$neutron/tests/functional, 运行时添加OS_SUDO_TESTING=True)和集成测试(在真实环境中将多个API串起来测试,即tempest项目)。

Mock单元测试,也就是经常说的最小测试,它强调隔离,也就是说我们只将精力集中在我们要测试的方法内,如果该方法调用了其他方法,都可以通过Mock方式来模拟返回一些假设的值。

代码隔离有如下几种方法: 1)一种是依赖注入,如下例子,想要测试FamilyTree类的话,应集中精力测试FamilyTree本身是否有错,至于它所依赖的Person_Gateway可以做一个假的FakePersonGateway注入进去。

class FamilyTree(object):
         def __init__(self, person_gateway):
           self._person_gateway = person_gateway

       person_gateway = FakePersonGateway()
        # ...
          tree = FamilyTree(person_gateway)

2)另外一种是利用Python的Monkey Patching的特性,在运行时可以动态替换命名空间,用FakePersonGateway替换掉命名空间mylibrary.dataaccess.PersonGateway。

class FamilyTree(object):
    def __init__(self):
       self._person_gateway = mylibrary.dataaccess.PersonGateway()

    mylibrary.dataaccess.PersonGateway = FakePersonGateway
    # ...
    tree = FamilyTree()

3)另外一种方式是使用Mox模块来实现单元测试。Mox模块是python实现单元测试的一个框架,如下面的列子所示,如果测试方法中调用了get_instance_type_by_name方法,则可以使用mox模块来模拟这个方法的输出。

inst_type = instance_types. get_instance_type_by_name(flavor_name, context)

现在可以使用Mox模块将其替换,返回不同的值:

self.mox.StubOutWithMock(flavor_dynamic.instance_types,
 'get_instance_type_by_name')
flavor_dynamic.instance_types.get_instance_type_by_name(
 mox.IgnoreArg(), mox.IgnoreArg()).AndReturn(None) flavor_dynamic.instance_types.get_instance_type_by_name(
            mox.IgnoreArg(), mox.IgnoreArg()).AndReturn("{'a'='1'")
self.mox.ReplayAll()
self.mox.VerifyAll()

我们除了可以对一个个方法使用Mox实现Mock对象;还可以使用Mock模块来实现,对一个类的所有方法进行模拟。

self.utils_exec_p = mock.patch('neutron.agent.linux.utils.execute')
self.utils_exec = self.utils_exec_p.start()
self.addCleanup(self.utils_exec_p.stop)

列如,在测试方法中用到了self.router_info_inst,我们可以将它用Mock替换。

self.router_info_inst = mock.Mock()

4)Fake对象,即创建大量的假对象。 所以在考虑单元测试代码时,可以考虑以下两点作为标准: 1)是否使用了VerifyAll(),这意味着是否所有隔离方法的返回值都被单元测试所覆盖; 2)测试覆盖率,可通过工具查看,这意味着是否覆盖了每个方法的语句分支(条件分支覆盖测试);

备注: 1)-4)部分,整理自《深入浅出Neutron OpenStack网络技术》10.1。

2.Tempest集成测试

除了上面的单元测试,还有针对和Keystone交互的集成测试,位于neutron/tests/tempest目录,单元测试、功能测试和集成测试的区别在于集成测试采用的是真实环境。

在Neutron项目中,Tempest涉及到的服务还是相对较少的,主要是identity和network。从中可以看出的一个显著趋势是,Neutron中的Tempest更趋向于Keystone V3版本发展,如下图所示:

当开发人员提交了一项代码到Gerrit中后评审的整个流程,如下图所示。

图来自:http://www.joinfu.com/2014/01/understanding-the-openstack-ci-system/ Neutron CI系统会创建一个虚拟机,并使用devstack在虚拟机上部署OpenStack环境,打上提交评审的patch后运行一系列的测试(如单元测试、功能测试、upgrade、PEP8测试等),最后向开发者反馈测试结果。

与之前所述测试不同的是,集成测试采用的是真实环境调用真实的Rest API进行测试,不涉及Mock对象。目前,对于Neutron项目,主要是验证一些基本的网络场景,通过一个Network启动一个实例然后访问这个实例的浮动IP,测试覆盖率非常低。当然,今后将针对这些Core API(Port、Network、Subnet)和Extension API(LB、V**)做更多的场景和集成测试。比如:

  • 跨Router的云主机连通性测试;
  • 公共和共享网络的测试;
  • 对一个Port设置Security Group的测试;
  • 跨Router上移动Floating ip时的连通性测试;
  • 其他;

再次强调,功能测试(functional)和集成测试(tempest)是有区别的。前者的测试粒度要比单元测试大一些,单元测试关注于方法层面,功能测试关注于功能层面,仍会涉及到Mock对象等;而集成测试所测试的对象是模块间的接口,其目的是找出模块接口之间(函数接口之间的数据传递是否准确无误或引起异常崩溃等),包括整体系统结构的问题。其测试的依据来自于系统的架构设计。不涉及到Mock对象等。

3.如何执行单元测试

执行单元测试的途径有两种,Tox或者项目源码树根目录下的run_tests.sh脚本。

Tox是一个标准的Python虚拟环境管理器和命令行测试工具。可以用于检查软件包能否在不同的Python版本或解释器下正常安装;在不同的环境中运行测试代码;作为持续集成的组成部分,减少测试工作所需要的时间。

1)run_tests.sh脚本 run_tests.sh脚本封装了testr测试框架的用法。可以使用bash run_tests.sh –h命令来获取有效帮助,如果仅想对某个模块或功能做测试的话,可以运行相应的测试子集:

bash ./run_tests.sh neutron.tests.functional.services

#对功能测试的services模块做测试

当然,也可以指定对模块中的某个类或方法做测试,如下:

bash ./run_tests.sh l3_router.test_l3_dvr_router_plugin:L3DvrTestCase

#对test_l3_dvr_router_plugin模块中的L3DvrTestCase类做测试

bash ./run_tests.sh test_l3_dvr_router_plugin:L3DvrTestCase.test_get_router_ids

#对L3DvrTestCase类中的test_get_router_ids方法做测试

默认情况下,执行测试之后,会在控制台输出大量的测试信息,非常不方便查看结果。这时,我们在执行测试的时候添加一个--nologcapture参数就行。比如,这里我们可以打印print或log日志,加上后面2个参数:

bash ./run_tests.sh test_l3_dvr_router_plugin:L3DvrTestCase  --nocapture  --nologcapture

可以把test内容输出到指定文件:

bash ./run_tests.sh test_l3_dvr_router_plugin:L3DvrTestCase --nocapture > test.log 2>&1

备注:请尽可能在虚拟的环境中运行脚本。

2)Tox工具 官网资料: http://tox.readthedocs.org/en/latest/ Openstac工程的持续集成实践1—tox: http://blog.csdn.net/agileclipse/article/details/19044667

Tox是OpenStack持续集成中非常重要的一个通用的虚拟环境管理和测试命令行工具,每个项目源码树的根目录下都有一个Tox配置文件tox.ini,比如Neutron项目的tox.ini部分。

[tox]
envlist = docs,py34,py27,pep8    #测试的Python版本或环境 
minversion = 2.0
skipsdist = True
[testenv]
setenv = VIRTUAL_ENV={envdir}
passenv = TRACE_FAILONLY
usedevelop = True
install_command =
         constraints: {[testenv:common-constraints]install_command}
         pip install -U {opts} {packages}
deps = -r{toxinidir}/requirements.txt    #要安装的依赖关系
       -r{toxinidir}/test-requirements.txt
whitelist_externals = sh
commands =       #测试时要执行的命令
  dsvm-functional: {toxinidir}/tools/deploy_rootwrap.sh {toxinidir} {envdir}/etc {envdir}/bin
  ostestr --regex '{posargs}'

如下,我们执行下面的两个tox命令。

# tox –e pep8
# tox –e py27

第一次执行时,会自动安装一些依赖的软件包,如果自动安装失败,我们可以根据提示信息手动执行安装。如果我们只希望执行特定的单元测试代码,不喜欢浪费时间去等待所有单元测试的执行,可以加参数指定,比如为了执行neutron/tests/api/admin/ test_routers_dvr.py文件:

# tox –e py27 -- test_routers_dvr.py

小结

通过以上的分析和理解,我们能够懂得OpenStack的整个持续测试流程和单元测试运行机制,以及每个项目中(这里以Neutron为例)的Mock & Mox单元测试、Tempest集成测试、功能测试,和如何更有效的执行Unit Tests。至于如何为OpenStack中的项目编写单元测试,可按需参考其他资料,比如这篇资料Neutron集成ONOS源码分析中的networking_onos/tests部分。

本文分享自微信公众号 - SDNLAB(SDNLAB)

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原始发表时间:2016-01-07

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