走进Java接口测试之从0到1搭建数据驱动框架（需求篇）

高楼Zee

发布于 2019-12-02 13:37:31

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发布于 2019-12-02 13:37:31

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前言

一个 “好的” 数据驱动框架，需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发，做好“取舍”。

不能由于被测业务系统发生一些变更，就导致花费了几个小时的脚本无法执行。同时，我们需要看到“收益”，不能为了总想看到100%的成功，而减少必须做的工作，这导致可能都需要进行大量的维护。

所以做好这三个方面的平衡并不容易，想要提高 ROI（投入产出比），我们必须从两方面入手：

减少开发成本。
增加使用便利度。

针对“减少开发成本”，我们需要做到：

减少持久层开发的成本。尽可能的减少开发、维护的时间，尽可能使用公司已有的，或是业界成熟的工具或组件；
减少用例录入成本。简化测试用例录入的方式，做到脚本和测试数据解耦，如果可以开发一些批量生成测试数据工具；
减少用例维护成本。减少用例维护成本，尽量只用在参数上做简单的变更即可完成维护动作，而不是进行大量的代码操作。

针对“增加使用便利度”，我们需要做到：

手工测试也能用，不需要进行接口用例逻辑开发，也可以准备测试数据；
在开发和调试阶段，可以帮助我们更快的定位问题；
在测试的运维过程中，可以帮助我们记录大部分的异常信息；
支持对数据库测试状态进行实时监控预警。

所以，我们一起来开发一个数据驱动框架，来实现对数据驱动想法的一些实践。

目前遇到的痛点

测试用例管理

这里不提倡把测试用例直接硬编码写在 Java 文件中，因为这样做会带来很多问题：

修改测试用例需要改动大量的代码；
代码也不便于交接给其他同学，因为每个人都有自己的编码风格和用例设计风格，这样交接，最后都会变成由下一个同学全部推翻重写一遍；
如果测试框架更换，无法做用例数据的迁移，只能手动介入，效率很低。

所以 “测试数据” 与 “脚本” 分离是非常有必要的。

网上很多的范例是使用的 Excel 进行的数据驱动，而我这里推荐使用关系型数据库 MySQL，为什么呢？

一般我们的脚本和代码都是提交至公司的 GitLab 仓库，如果使用 Excel 很显然不方便日常经常修改测试用例的情况，因为我们需要做到版本控制，集中式管理。使用 MySQL 就没有这样的烦恼了，由于数据与脚本的分离，只需对数据进行修改即可，脚本每次会在数据库中读取最新的用例数据进行测试。同时，还可以防止一些操作代码时的误操作。

多业务数据源

作为一个测试开发工程师，自动化接口测试经常要连 N个数据源。对于多数据源，网上提供了重写：

数据据库这边的配置：

mybatis.config-location=classpath:mybatis/mybatis-config.xml
spring.datasource.test1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test1?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=truespring.datasource.test1.username=rootspring.datasource.test1.password=rootspring.datasource.test1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.test2.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test2?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=truespring.datasource.test2.username=rootspring.datasource.test2.password=rootspring.datasource.test2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

一个 test1 库和一个 test2 库，其中 test1 位于主库，在使用的过程中必须指定主库，不然会报错：

@Configuration@MapperScan(basePackages = "com.zuozewei.mapper.test1", sqlSessionTemplateRef  = "test1SqlSessionTemplate")public class DataSource1Config {
    @Bean(name = "test1DataSource")    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.test1")    @Primary    public DataSource testDataSource() {        return DataSourceBuilder.create().build();    }
    @Bean(name = "test1SqlSessionFactory")    @Primary    public SqlSessionFactory testSqlSessionFactory(@Qualifier("test1DataSource") DataSource dataSource) throws Exception {        SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();        bean.setDataSource(dataSource);        bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis/mapper/test1/*.xml"));        return bean.getObject();    }
    @Bean(name = "test1TransactionManager")    @Primary    public DataSourceTransactionManager testTransactionManager(@Qualifier("test1DataSource") DataSource dataSource) {        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);    }
    @Bean(name = "test1SqlSessionTemplate")    @Primary    public SqlSessionTemplate testSqlSessionTemplate(@Qualifier("test1SqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {        return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);    }}

一层一层注入,首先创建 DataSource，然后创建 SqlSessionFactory 再创建事务，最后包装到 SqlSessionTemplate 中。其中需要指定分库的 mapper 文件地址，以及分库dao层代码：

@MapperScan(basePackages = "com.zuozewei.mapper.test1", sqlSessionTemplateRef  = "test1SqlSessionTemplate")

这块的注解就是指明了扫描 dao 层，并且给 dao 层注入指定的 SqlSessionTemplate。所有 @Bean 都需要按照命名指定正确。dao 层和 xml 需要按照库来分在不同的目录，比如：test1 库 dao 层在 com.zuozewei.mapper.test1 包下，test2 库在com.zuozewei.mapper.test2。

这个方式，确实可用，不足在于，需要根据不同数据源建立不同的 package，一旦数据源发生变更，需要更改所在的 package。也看过了动态数据源，那也不是我们想要的。