Разработка программного обеспечения: концептуальный анализ контрактного тестирования (CDC)
Разработка программного обеспечения: концептуальный анализ контрактного тестирования (CDC)

введение

В современной разработке программного обеспечения все большее распространение получают микросервисная архитектура и распределенные системы. Эти архитектуры обеспечивают гибкость и масштабируемость, но также и новые проблемы, особенно когда дело касается тестирования и обслуживания. Традиционное сквозное тестирование, интеграционное тестирование и другие средства могут оказаться не в состоянии удовлетворить потребности этих сложных систем. В это время появился метод тестирования, получивший название «контрактное тестирование».

В этой статье будет всесторонне проанализировано тестирование контрактов со следующих аспектов:

  • Что такое контракт?
  • Зачем нужно контрактное тестирование?
  • Как проводить тестирование контракта?
  • Преимущества и недостатки контрактного тестирования。

Что такое контрактное тестирование?

Контрактное тестирование — это метод тестирования, который проверяет, выполняются ли точки взаимодействия (обычно интерфейсы API) в соответствии с заранее определенным «контрактом» между различными сервисами или компонентами. Проще говоря, это похоже на заключение «контракта» между Службой А и Службой Б, который определяет, как взаимодействуют две стороны.

Зачем нужно контрактное тестирование?

В микросервисах или распределенной архитектуре одному сервису часто необходимо взаимодействовать с несколькими другими сервисами. Если изменится интерфейс одного из сервисов, это может повлиять на все остальные сервисы, которые с ним взаимодействуют. Традиционное интеграционное тестирование или сквозное тестирование часто являются дорогостоящими и трудоемкими и могут упускать из виду крайние случаи. Контрактное тестирование позволяет более эффективно и точно выявлять проблемы.

Как проводить тестирование контракта?

определить контракт

Во-первых, нам нужно определить контракт для каждой службы. Обычно это документ или файл конфигурации, в котором подробно описывается спецификация API-интерфейса службы, включая форматы запросов и ответов, типы данных, ограничения и т. д.

Реализация тестов

После заключения контракта можно начать фактическое тестирование. Обычно существует два метода тестирования:

  1. Контрактное тестирование, ориентированное на потребителя (Consumer-Driven Contractest) Contract Testing): В этом методе,Потребитель (звонящий) пишет тестовые варианты использования согласно контракту,Затем они запускаются для проверки того, что провайдер (вызываемая сторона) соблюдает контракт.
  2. Тест контракта на основе поставщика (Provider-Driven Contract Testing): В этом методе,Провайдер пишет тестовые сценарии использования согласно договору,Затем они запускаются для проверки соблюдения контракта.

Выбор инструмента

На рынке существует множество инструментов тестирования контрактов, таких как Pact, Spring Cloud Contract и т. д. Какой инструмент выбрать, зависит от ваших конкретных потребностей и технологического стека.

Преимущества и недостатки контрактного тестирования

преимущество

  1. Уменьшите тест на ошибку: по контракту мы можем обнаружить проблемы интеграции раньше.
  2. Увеличьте скорость разработки: скорость разработки будет увеличена, поскольку полная интеграция требуется не так часто.
  3. Автоматизация документирования. Контракт сам по себе является хорошим документом и может быть сгенерирован автоматически.

недостаток

  1. Контракты необходимо поддерживать: по мере роста проекта контракты, возможно, придется постоянно обновлять и поддерживать.
  2. Могут возникнуть риски неполного покрытия: Если определение контракта неполное или неточное, тест может пропустить некоторые важные сценарии.

в заключение

Контрактное тестирование — мощный инструмент, особенно подходящий для тестирования микросервисов и распределенных систем. Определив четкие контракты, мы можем не только улучшить удобство обслуживания системы, но и значительно снизить риски, вызванные проблемами интеграции.

В реальной разработке я рекомендую выбирать подходящие методы и инструменты контрактного тестирования, исходя из потребностей проекта и размера команды. Независимо от того, какой метод используется, ключевым моментом является обеспечение того, чтобы все участники могли следовать контракту, чтобы обеспечить стабильность и надежность системы.

Я надеюсь, что эта статья поможет каждому лучше понять и применить контрактное тестирование для защиты качества программного обеспечения.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose