写点什么

银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目

  • 2020-05-10
  • 本文字数:2960 字

    阅读完需:约 10 分钟

银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目

本文由 dbaplus 社群授权转载。


我们的核心系统是一个单体系统,支撑全球多个国家和地区的业务。同时,业务部门近年生意红火,接了几个大客户,针对这些大客户的大型项目也在如火如荼地进行中。


由于生产环境只有一套,而且已经有业务在生产环境上跑,这些大项目最终也要在这套生产环境上上线。这套系统是糅合了各地、各不同业务的复杂系统。


之前,为了满足各个客户交付时间,每个项目都拉了一个独立的分支进行开发,减少各项目之间的依赖,但这也导致了每个项目各自为政,互不交流。一旦这些项目开发完成,要和生产环境的版本进行合并。这种巨型合并势必带来巨大风险,相互隔绝的开发模式也将带来大量的合并冲突。


我们一直在思考如何降低这种合并风险,以及如何打破各大型项目各自为政的困局,实现产品化的敏捷交付。回归测试成为实现这些使命的基础。

使命——实现敏捷交付

前面提到,目前的开发模式是针对不同的大客户,分别设立了不同的大型项目进行开发。这些项目的交付周期往往数以年计,交付周期长,风险大。


生产环境又只有一套,而且已经有业务在生产环境上跑,代码合并困难,上线风险巨大。


我们希望能打破这种大型项目的交付形式,以产品化的思维进行管理。


具体实施的思路是:


  1. 合并——对各大型项目的现有代码与生产环境的版本进行一次性的合并;

  2. 统一 Backlog——各类需求(包括现在以大型项目形式服务的大客户的需求)以用户故事的形式进入到同一个 Backlog;

  3. Scrum——建立以 Scrum 为形式的持续交付机制,以一个月作为 Sprint 的周期,通过 Sprint 计划会议敲定 Sprint 的交付计划;

  4. 持续交付——每个 Sprint 完成计划内各用户故事的交付全流程,包括回归测试和上线到生产环境。


要实现以上模式,上线前的回归测试至关重要。而且由于一个 Sprint 内,也就是一个月内,要完成 Sprint 交付计划内所有用户故事的需求澄清、设计、开发、测试、用户验收和上线,时间非常紧,回归测试也必须在一、两天内完成。


如何实现既能充分保护生产环境,又能实现快速反馈的回归测试,成为一个重要议题。

自动化大量功能测试不可行

对于如何设计和实施覆盖率高、执行稳定而且快速的自动化回归测试,一直是一个难题。


我们曾经的一个思路是把现有的功能测试用例进行自动化,但很快发现这个思路不可行,主要原因如下:


  1. 只能依赖 UI 测试——由于核心系统是供应商产品,开发是由供应商负责的,对我们来说就是个黑盒子,我们只能通过 UI 进行测试。众所周知,UI 的自动化测试,开发、维护成本高,脆弱而且执行时间长;

  2. 无法快速反馈——通过功能进行覆盖,要求不断增加测试用例来提高覆盖率,由于 UI 测试的执行时间长,用例越多,整体执行时间越长,如果执行周期要数以天计,则无法达到快速反馈的目的;

  3. 性价比低——功能测试用例的覆盖率其实是不可见的,即使把所有功能测试都自动化了,其实际覆盖率依然不高,也就是说这个投入的性价比很低。


我们必须要寻找一种方法,以最小的投入获取最大的保障。


我们对回归测试自动化的预期进行了重新定位。 我们进行回归测试,就是要保护生产环境的关键业务可以照常进行。我们要防止的,是新的特性发布造成生产环境灾难,也就是导致关键业务无法进行的大面积故障。 对于非灾难性的小故障,完全可以通过运维手段来处理。


因此,我们不应该把回归测试定位为防止一切问题。

以不变应万变

基于以上对回归测试预期的重新定位,我们和业务部门协商,请他们列举出当前在生产环境上最关键的业务过程有哪些。我们要保证的是, 当新的特性上线后的首个交易日,原有的最关键的业务过程不会受到严重影响。


基于这个预期,我们以业务部门提供的关键业务过程作为测试用例,并形成以下的回归测试思路:


准备阶段:


  1. 在某个测试环境里,系统版本与生产环境版本相同;

  2. 备份环境数据;

  3. 以某个交易日为基准,执行相应的测试用例;

  4. 备份输入、输出数据(包括生成的接口文件和报表)。


执行阶段:


  1. 在该测试环境里,导入在准备阶段备份的环境数据;

  2. 升级系统到目标版本;

  3. 以准备阶段相同的交易日和相同的输入数据(在准备阶段已备份)执行相同的测试用例,生成相应的接口文件和报表;

  4. 与准备阶段的输出(接口文件和报表)进行比对;

  5. 如果目标版本的输出与原版本的对比没有非预期的差异,视为通过。


简单总结, 就是对比两个系统版本在相同测试环境、相同环境数据、相同交易日、相同输入的情况下,输出是否有非预期的差异。


这个思路的最大特点是,以不变应万变。生产环境的关键业务过程不会经常变化,也就是说测试用例基本上比较固定。通过反复运行固定的测试用例实现回归测试的目标,保护生产环境上的关键业务过程,避免灾难。以最少的用例实现最大的保护。


而且测试的结果验证是通过比对不同版本的输出,我们 不必在乎具体的输出内容 ,只需要关注输出是否有非预期差异。


当然,一旦有新的大客户上线,也就是有新的关键业务过程,这些过程也应该放入到回归测试用例中,当然,用例的选择还是以避免灾难为准则。


在前面提到的功能测试思路里,我们需要不断增加测试用例以增加测试覆盖率,但是由于测试只能在 UI 进行,这样无限增加功能测试用例是不可持续的。


通过实践,我们发现要充分发挥这个新思路的价值,要注意以下几点:


  1. 专属环境——由于这套环境需要反复整理环境数据和升级,一定要为这个回归测试准备一套专属的测试环境,不要在共享的环境里进行;

  2. 明确检查点——由于执行测试输出的接口文件、报表里一定有时间戳、自增 ID 等每次执行都会变化的信息,不能简单通过文件来比对。在拟定测试用例时,就应该明确这些接口文件、报表里的有哪些数据需要检查。在每个版本交付时,开发人员也应该明确告知哪些数据检查点会有预期差异。否则对比工作将耗费大量的时间和精力;

  3. 变更范围要小——如果对比的两个系统版本的变更范围太大,会导致输出有大量差异,比对意义不大。因此这个方法不太适合大的合并,比较适合落实了敏捷交付后,由于每个 Sprint 的变更范围较小,两个系统版本间的输出差异不多,比对较容易。


以这个思路建立了回归测试框架,我们便可以着手执行过程的自动化,从而提升其执行的效率。

总结

我们的核心系统是一套单体复杂系统,支撑全球多个国家和地区不同的业务。


为了实现敏捷交付,我们希望打破目前以大型项目为形式的各自为政,把各项目的所有需求放在统一的 Backlog 通过 Scrum 的方法进行持续交付。


要实现这一点,我们需要在每个 Sprint 都进行有效的回归测试,以保护生产环境的关键业务在新特性上线后不会有灾难性的故障。


通过对比两个系统版本在相同测试环境、相同环境数据、相同交易日、相同输入的情况下,执行关键业务过程的有限的测试用例,输出是否有非预期的差异的回归测试方法,以少胜多,以不变应万变,持续保护生产环境的核心业务,为持续交付保驾护航。


作者介绍


刘华(Kenneth),就职于世界 500 强银行,负责基金服务业务软件开发与交付,DevOps 团队负责人。敏捷、精益、DevOps 领域专家,精通极限编程、Scrum、看板方法、测试驱动开发、持续集成、行为驱动开发、DevOps 工具栈。著有《猎豹行动:硝烟中的敏捷转型之旅》一书。


原文链接


https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NTA1MDEwNg==&mid=2650787928&idx=1&sn=610825e3cb730f6294a685e1e102e9f0&chksm=f3f965cdc48eecdb5cffbdf7ffa7c02aba82d4edcf5b43e2eff14e467e10d29111455b511c22&scene=27#wechat_redirect


2020-05-10 10:062764

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

火山引擎数智平台协助洞察美图类APP新增长 付费用户转化超过124%

字节跳动数据平台

大数据 增长 产品增长 企业号 4 月 PK 榜 美图

博睿学院 | 本周四:OpenTelemetry技术在数据标准化中应用实践

博睿数据

可观测性 智能运维 博睿数据 前沿技术 博睿学院

阿里独家「操作系统和计算机网络」,GitHub标星超百万

做梦都在改BUG

Java 程序员 计算机网络 操作系统

深度剖析Redis九种数据结构实现原理

做梦都在改BUG

Java 数据库 redis 缓存

一次goroutine 泄漏排查案例

蓝胖子的编程梦

golang 性能 协程 pprof 线上故障

看了我常用的IDEA插件,同事也开始悄悄安装了

Java你猿哥

Java 程序员 ssm IDEA 架构师

阿里内部热捧“Spring全线笔记”,不止是全家桶,太完整了

Java你猿哥

spring Spring Cloud Spring Boot Spring MVC

软件测试如何自我提升

FunTester

火山引擎DataLeap推出全链路智能监控报警平台

字节跳动数据平台

数据中台 SLA 数据监控 企业号 4 月 PK 榜

一站式指标平台 Kyligence Zen 功能详解

Kyligence

数据分析 指标平台

Kubernetes 多集群网络方案系列 1 -- Submariner 介绍

Se7en

selenium源码通读·4 |webdriver/common分析

Python 源码 测试 自动化测试 selenium

手把手教你,从零开始搭建Spring Cloud Alibaba!这份笔记太牛了

Java你猿哥

spring Spring Cloud ssm 架构师

商汤版ChatGPT「商量」来了!开放API,基于千亿参数大模型,体验实录在此

Openlab_cosmoplat

开源社区 ChatGPT

OpenTelemetry 正在改变我们跟踪和设计应用的方式

NGINX开源社区

nginx 云原生

三维设计新帮手|Blender怎么入门?

Finovy Cloud

blender 3D软件

重磅官宣,OpenHarmony开发者大会来了!

OpenHarmony开发者

OpenHarmony

软件测试/测试开发丨Pytest 结合 Allure 生成测试报告

测试人

软件测试 自动化测试 测试开发 pytest Allure

低代码是什么意思

优秀

低代码

从零学习SDK(5)SDK文档的学习和参考

MobTech袤博科技

PC GWP-ASan方案原理 | 堆破坏问题排查实践

字节跳动终端技术

问题排查 PC

Netty服务开发及性能优化

做梦都在改BUG

Java Netty

Nautilus Chain 上首个 DEX PoseiSwap 通证经济学模型解析

股市老人

Spring Cloud微服务网关Zuul过滤链和整合OAuth2+JWT入门实战

做梦都在改BUG

Java Spring Cloud OAuth2 JWT Zuul

深度学习基础入门篇[四]:激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

汀丶人工智能

人工智能 机器学习 深度学习 激活函数

数据开发提效有秘诀!离线开发BatchWorks 六大典型场景拆解

袋鼠云数栈

大数据 离线开发

selenium源码通读·5 |webdriver/common/action_chains.py-ActionChains类分析

Python 源码 测试 自动化测试 selenium

GitHub数据库榜单第一:Redis核心原理实践

做梦都在改BUG

Java 数据库 redis 缓存

银行持续交付实战:一个单体系统足以撑起全球大项目_软件工程_dbaplus社群_InfoQ精选文章