增強 CI/CD 管道中的測試可靠性和效率
片狀測試是一種有時會通過有時會失敗的測試，而無需對正在測試的程式碼進行任何更改。這些測試可能特別麻煩，因為它們破壞了測試套件的可靠性。
考慮配置您的 CI/CD 管道，以便僅在建置通過後，僅當您的程式碼通過一組預先定義的測試案例。
在理想情況下，您必須為每個測試案例設定優先級，並假設最新的程式碼庫至少能通過一定比例的用例。
但是由於不穩定的測試案例，它們不斷失敗，因為它們可能已經過時或用例發生了更改，您的測試案例失敗並且合併拉取請求成為一場噩夢。我們不應該減少通過案例的百分比，而應該考慮修改這些測試案例。
不可預測的測試結果：不穩定的測試會導致不可預測性，即使程式碼沒有更改，有時會通過，有時會失敗。這種隨機性會讓人很難相信測試結果。
複雜的調試：追蹤不穩定測試的根本原因可能具有挑戰性，因為問題可能無法一致地重現，從而難以識別和修復。
浪費時間和資源：開發人員可能會花費大量時間重新運行測試、調查誤報以及調試與程式碼功能實際上無關的問題。
對持續整合 (CI) 的影響：不穩定的測試會破壞持續整合管道，導致不必要的建置失敗並降低自動化測試流程的整體效率。
錯誤的信心或不信任：不穩定的測試可能會在偶爾通過時產生錯誤的信心，或者在意外失敗時導致對測試套件的不信任，從而使測試結果更加難以依賴。
緩解的最佳實踐：為了減少不穩定的測試，開發人員可以模擬外部依賴項，使用確定性數據，確保測試是隔離的，並避免依賴於時間或執行順序。
自動偵測：實作自動化工具，透過多次執行測試並比較結果來偵測不穩定的測試，有助於在開發週期的早期識別和解決不穩定的問題。
測試隔離：確保每個測試完全隔離運行，不依賴共享狀態或外部因素，可以顯著降低不穩定的可能性。
定期維護：定期檢查和重構測試套件以刪除或修復不穩定的測試，有助於隨著時間的推移保持測試過程的完整性和可靠性。
Jenkins、CircleCI、Travis CI：此類持續整合/持續部署 (CI/CD) 工具可以配置為重新運行失敗的測試，幫助識別不穩定的測試。他們通常有插件或內建支援來處理不穩定的測試。
Docker：公司使用 Docker 建立隔離的環境來執行測試。這可以確保每次執行測試時都有一致且乾淨的環境，從而減少因環境差異而導致的不穩定性。
虛擬機器 (VM)：與 Docker 類似，VM 可用於確保測試在受控且隔離的環境中運行，最大限度地減少來自其他進程或依賴項的干擾。
使用機器學習進行統計分析：一些高級系統使用機器學習來分析測試結果並識別表明不穩定測試的模式。這有助於主動識別和解決不穩定問題。
程式碼審查策略和版本控制掛鉤：實施嚴格的程式碼審查策略（包括檢查潛在的不穩定來源）可以防止引入不穩定的測試。
在合併變更之前使用預先提交掛鉤或其他版本控制機制以受控方式運行測試可以儘早捕獲不穩定的測試。
重新執行失敗的測試：Google 有一項政策，要求他們重新執行無法確定失敗是否一致的測試。這有助於識別不穩定的測試。他們還擁有內部工具和基礎設施來管理和減輕其廣泛的測試套件中的不穩定情況。
測試隔離：Google 強調測試隔離的重要性，以確保測試不會相互幹擾，這對於減少不穩定性至關重要。
測試分析和報告：Microsoft 使用詳細的測試分析和報告工具來追蹤不穩定的測試。透過分析一段時間內的測試結果，他們可以識別模式並找出不穩定的測試。
隔離不穩定的測試：微軟有時會隔離不穩定的測試，將它們與主測試套件分開，直到它們被修復，以防止它們影響整體測試結果。
3。臉書：
Detox：Facebook 開發了一個名為 Detox 的開源程式庫來測試他們的行動應用程式。 Detox 確保測試在一致的狀態和環境中運行，減少非同步操作和其他計時問題引起的不穩定。
持續測試：Facebook 將持續測試整合到其開發流程中，使用工具自動重新執行測試並在開發週期的早期識別不穩定的行為。
4。 Netflix:
混沌工程：Netflix 採用混沌工程實踐來測試其係統的彈性。透過故意引入故障和中斷，他們可以識別不穩定的測試並提高測試和系統的穩健性。
自動重試：Netflix 在其 CI/CD 管道中使用自動重試機制來重新運行間歇性失敗的測試，幫助識別和管理不穩定的測試。
5。領英:
片狀測驗管理工具：LinkedIn 專門開發了用於管理片狀測驗的工具。這些工具有助於追蹤不穩定的測試，提供對其發生情況的可見性，並確定其解決方案的優先順序。
測試環境標準化：LinkedIn 專注於標準化測試環境，以減少可變性並確保測試在一致的條件下運行，這有助於緩解不穩定情況。
Apoorv Tomar 是一名軟體開發人員，並在 **Mindroast 上發表部落格。您可以在社交網路上聯繫。訂閱**電子報以獲取最新精選內容。
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