七牛云李意扬：如何收集 Go 实时覆盖率丨ECUG Meetup 回顾

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七牛云李意扬：如何收集 Go 实时覆盖率丨ECUG Meetup 回顾

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接触过 Go 的同学知道，官方没有提供集成测试覆盖率的收集方案。针对集成测试覆盖率的需求，七牛云于 2020 年开源了一款工具 Goc (https://github.com/qiniu/goc) —— Go 集成测试覆盖率收集利器，能很好地解决这个问题。
本文主题「如何收集 Go 实时覆盖率」，根据李意扬（七牛云 视频业务质量保障负责人&测试开发专家）于 2021 年 12 月 4 日举办的「ECUG Meetup 第 3 期 | 工程效率优化与最佳实践专场 · 上海站」上的分享整理而成。 获取「讲师完整版 PPT」，请关注七牛云技术团队公众号并回复关键词「ECUG 第三期」，获取下载链接。其余讲师的分享也将于后续陆续放出，敬请期待。
七牛云技术团队
七牛云技术团队，关注技术实践，热衷技术分享，这里有 Go+、Go、PaaS、云原生、大数据、音视频、实时互动、AIOps 等领域的技术干货。
9篇原创内容
 

 

以下为分享正文：
大家好，我是七牛云视频业务保障负责人李意扬。 开始之前，我先打一个广告：七牛云是一家提供「云+数据」服务的一体化 PaaS 平台，除了 CDN 和存储业务之外，还有 RTC、直播、机器数据分析等业务。大家如果有这方面的需求，可以尝试用一下我们七牛云的产品。
我今天分享的题目是「如何收集 Go 的实时覆盖率」，我先给出我们七牛云的答案：做一个 Go 版的 JaCoCo。
当前业界没有完善的 Go 集成测试覆盖率解决方案，为此我们开发了一个工具，就是 Goc！今天我会介绍下 Goc 的使用方法，简单分享它的原理，最后再带大家看一下借助 Goc 可以做哪些有趣的事情。 



Go 单测覆盖率


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Go 官方提供了单测覆盖率收集的方法。举个例子，有两个文件，被测业务代码 kcp.go 和单测代码 kcp-test.go ，我们用 go test 工具运行单测，打开 -cover 选项就可以收集到单测覆盖率，再开启 -coverprofile 选项，就可以将覆盖率报告输出到本地。 如何解读这个覆盖率报告？Go 不是对每一行去统计，而是把整个代码拆分成了一个个语句块。覆盖率报告的每一行开头表示该语句块所在的文件名，接着是语句块的起始行和起始列，然后是语句块的结束行、结束列，倒数第二列为语句块内的总行数，最后一列为该语句块在这次测试中被执行到的次数。结合所有的语句数量和执行次数便可计算出整个代码的覆盖率了。 但测试不仅仅只有单测，测试同学平时接触最多的反而是手工、集测、系统和自动化测试，对于这些测试手段与被测程序分离、处于不同二进制的情况，需要新的覆盖率收集方法。 



Goc vs 传统的集测覆盖率收集


目前业界的覆盖率收集方案如下：
1. 首先在原工程中新增单测代码，添加测试用例 TestMainStart，在该用例最后调用被测业务 main。 
func TestMainStart(t *teing.T){    van args[]string    for _, arg := range os.Args{        if !strings.HasPrefix(arg, "-test"){            args = append(args,arg)        }    }    os.Angs = args    main()}
2. 然后使用 go test -c 选项将测试用例编译成可执行文件 cover.test。 
→  go test -coverpkg="./..." -c -o cover.test

3. 最后用 -cover.run 指定运行我们封装过的测试用例 TestMainStart。
→  ./cover.test -test.run "TestMainStart" -test.coverprofile=cover.out
cover.test 运行起来后，我们就可以进行各种手工、集测、系统和自动化测试了。由于 cover.test 这个二进制本质上是一个 go test 的单测代码，所以当程序退出后会自动输出覆盖率报告，我们也就能得到被测业务的集测覆盖率了。
图片 但该方案有很多缺点：
1. 工程中需要新增测试代码，如果工程中有多个 main 函数，就得为每一个 main 函数编写测试用例。2. 改变了程序启动的方式，必须加上 -test.run 和 -test.coverprofile 两个参数。3. 被测程序退出后才能得到覆盖率报告，无法获取实时覆盖率。4. 覆盖率报告只能输出到本地，需要编写脚本集中收集。5. 分布式微服务架构下，需要对每个服务、多份报告合并才能得到整个系统的覆盖率。 让我们看看 Goc 如何解决这些缺点：
1. 如果原工程是用 go build 命令编译的，那么现在只需替换为 goc build 命令编译，即可得到一个支持覆盖率收集的可执行文件。原工程代码无须做任何改动。
2. 使用 Goc 编译出的二进制，不会破坏原程序的启动方式。
3. 被测程序不再需要退出就能收集覆盖率。如下面动图所示。左侧是一个被测的 HTTP 服务。右侧是用 goc 命令获取的实时覆盖率。上文介绍了报告最后一列代表了语句块执行的次数，当我用 curl 命令访问了被测 HTTP 服务后，可以看到部分语句块执行次数从 0 变成了 1，整个测试过程被测业务正常运行。
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4. 覆盖率报告统一收集、自动合并。如下动图所示，左边是两个被测的 HTTP 服务，一个监听在 5000 端口，另一个监听在 5001 端口。首先访问其中 5000 端口的服务，可以看到部分语句块执行次数从 0 变到了 1。然后访问 5001 端口的服务，语句块执行次数从 1 变成了 2。Goc 所展示的覆盖率报告不再是单个服务的，而是把被测系统看作了一个整体。另外动图中还展示了 Goc 实时清除/重置覆盖率的能力，测试人员可以结合该能力对某个功能反复测试。
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Goc 的原理


接下来我们简单介绍一下 Goc 的原理。 回顾语句覆盖率的定义：
测试时运行被测程序后，程序中被执行到可知性语句的比率。
从这个定义出发我们有一个朴素的想法，能不能在每一行运行完后加入一些统计计算的逻辑去统计覆盖率呢？ 一些语言正是这样做的，比如 Python。Python 是带解释器的动态语言，标准库提供了方法 sys.settrace 给解释器设置一个回调函数，当解释器每执行一行代码就会调用一次回调函数，传入当前行的行号，最后统计所有执行到的行数，便可得到覆盖率。 C++ 没有解释器，所以只能在运行前往代码中插入技术器。但 C++ 认为每一行统计非常低效，对性能损失很大。所以，它把代码分成了很多的基本块，在基本块之间的跳转处插入一个计数器，等待程序结束之后统计这些计数器的结果，便可得到全局的覆盖率。
图片 Java 的做法和 C++ 非常类似，但没有在汇编层做插桩，而是在字节码处插桩。Java 虚拟机提供了动态改变字节码的能力，Jacoco 在跳转处插入探针 Probe 做覆盖率收集。
图片 我们回到 Go，看一下 go test 单元测试怎么收集覆盖率的。Go 也是把代码分成了很多语句块。比如说这段代码就分成了三块：
图片 但和 C++、Java 在块之间跳转处插桩不同， Go 在语句块中插入了计数器：
图片 上述计数器的定义如下： 
var GoCover = struct {    Count     [3]uint32    Pos       [3 * 3]uint32    NumStmt   [3]uint16} {    Pos: [3 * 3]uint32{       5, 7, 0xc000d, // [0]       7, 9, 0x3000c, // [1]       9, 11, 0x30008, // [2]    }    NumStmt: [3]uint16{        2, // 0        1, // 1        1, // 2    },}
Count 这个字段代表计数器，Pos 就是代表了语句块起始行、起始列、结束行和结束列，NumStmt 代表了语句块内的语句数。 这个方案是源码级的插桩，所以势必会破坏源码。Goc 首先会把整个工程拷贝到临时目录。
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接着使用标准库 ast/parser 解析出语法树，在每个语句块中插入计数器写入临时目录，最后调用原生的 go build/install/run 命令去编译插过桩的代码。 除了计数器，我们还为每个 main 包注入了一个 HTTP API。调用暴露的 HTTP 接口会计算聚合每个计数器，并返回服务当前的覆盖率。插桩服务启动后，首先会访问 goc server 这个注册中心，上报自己 ip 地址和 HTTP API 端口。goc server 注册中心存储了每个被测服务的信息。
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客户端向 goc server 注册中心获取覆盖率报告时，中心会拉取所有服务的覆盖率并合并成单份报告，然后返回给客户端。 在实际公测中，有用户反馈在云原生场景下集成 goc 非常不便，比如 docker/k8s 启动服务必须加 -p 参数，将外部的端口映射到内部的端口，才能让注册中心 goc server 访问到被插桩的服务。这个问题的本质是因为 goc server 注册中心和被插桩服务分属不同网络，它们通过 NAT 实现网络转换。 Goc 在 v2 版本给出了改进方案，v2 将所有内部通信构建在了 websocket 长连接之上，整个覆盖率收集系统只需保证 goc server 能被访问即可，对测试系统的部署侵入降到了最低，更适合云原生业务的测试。
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Goc 扩展


由于 Goc 输出的覆盖率报告和 Go 官方的单测覆盖率报告完全一致。一些已有的分析单测覆盖率的系统可以直接用来分析 Goc 收集的集测覆盖率，比如说 SonarQube、Codecov、Covralls。 借助 Goc 覆盖率实时收集的能力还可以做精准测试。这里有两个方案：
1. Goc v1 版中，cmd: goc profile 轮询获取全量覆盖率2. Goc v2 版中，cmd: goc watch 实时推送增量覆盖率，下图展示的是实时推送的增量覆盖率
图片 最后再展示我们实现的一个 VS Code 插件 demo，动图中随着访问不同的 HTTP API 接口，代码相应的位置被高亮了起来，研发和测试同学可以基于该插件实现精准的白盒测试。
图片 上述 VS Code 插件使用的公开接口如下表所示。
Goc v1 接口 功能
GET /v1/cover/profile 获取覆盖率
POST /v1/cover/clear 重置覆盖率
GET /v1/cover/list 获取服务列表(仅服务名、ip)
POST /v1/cover/remove 删除服务
Goc v2 接口 功能
GET /v2/cover/profile 获取覆盖率
DELETE /v2/cover/profile 重置覆盖率
GET /v2/agents 获取服务列表(服务名、ip、服务在线状态)
DELETE /v2/agents 删除服务
ws://xxx/v2/cover/ws/watch 实时推送覆盖率
 （完）

 

posted @ 2021-12-13 09:34  papering  阅读(931)  评论(0)  编辑  收藏  举报