【转】基于 Docker 的分布式测试系统构建 (二)

八戒你干嘛

前言：
在基于基于 Docker 的分布式测试系统构建 (一)中主要阐述了两个方面的内容，分别为开发此分布式测试系统的缘由以及docker基础镜像的构建和踩过的坑。在本篇中主要有4个部分的内容，分别为分布式测试系统的架构、技术实现细节简述、docker Node节点的部署，以及前端实现。

---

一、分布式测试系统的架构

整体的测试架构主要Docker Nodes节点，Mongodb Broker，Mongodb DB, Front Web，这4个部分构成，其实现的架构简图如下所示：

现在就每个部分简要叙述：

1. Docker Node节点简述
Docker Node节点主要有Celery 异步框架，Celery Worker任务，Nosetests 测试框架，Mock服务构成。
其分布式实现主要有Celery来完成，通过编写Celery worker 任务来实现具体的测试逻辑。由于业务逻辑本身的需求情况，分层级的调用关系成为实现的有效途径。Celery Worker从Mongodb Broker接收需要完成的任务信息，然后调用Node节点本身的Nosetests框架和Shell脚本，最后调用Mock Service辅助完成测试任务。Celery Worker完成待定的测试任务后，将测试结果写入MongoBD 数据库中以备前端调用。

2. Docker Swarm
由于本系统的docker node节点并不多，考虑实现成本以及后续管理难易程度，本系统使用Swarm来管理docker node节点。如果docker node节点众多，可以考虑k8s。关于docker swarm在第二部分会进行说明，这里不在叙述。

3. Mogondb
在本系统中，MongoDB主要有两个方面的用途。用途一，作为Celery 的broker，接收前端发送过来的任务请求信息，当broker中有数据时，Celery Worker从broker中获取数据，完成后续任务执行过程；用途二，作为DataBase，Celery worker完成任务后，将result.json数据写入到数据库中

4. 前端实现
由于部门内当前的web系统，使用的是Flask Web框架，所以前端主要由Flask + Jquery + Bootstrap实现
整个架构实现还算比较清晰，这对后期的维护也带来了方便。

二、技术实现有关细节简述

1. 关于使用Celery作为异步框架
由于测试用例本身都是基于python来开发的，并且web系统为Flask，所以有充分的理由选择Celery,关于异步框架的选择可以参考基于 Docker 集群的分布式测试系统 DDT (DockerDistributedTest)文章中对异步框架的对比。

2. 关于Nosetests的插件化
默认安装的nosetests是并未安装json插件的，但是提供xml格式。为了便于后续的结果处理，需要事先安装json插件。这里还有一个小插曲，由于之前从来都是使用默认的插件，都不太清楚原来nosetests也可以私自开发插件并安装，走了不少弯路。当然json的插件不需要自己再重复造轮子，可以直接下载安装。

由于nosetests提供了xml格式报告输出，所以第一时间选择的是xml作为最后的结果报文格式。用到--with-xunit参数，同时需要安装nosexunit插件，但是安装的过程中，需要coverage特定版本的支持，为2.85版本。但是即使安装了2.85版本的支持包，https://pypi.python.org/pypi/coverage/2.85也同样会报错。

安装后，使用--with-xunit来运行，会提示如下信息：NameError: global name 'pylint' is not defined。但是pylint已经被正确安装，出现这个错误很是匪夷所思。后来以为是nosexunit的版本的问题，现在安装的是最新版本0.3.3，后来换成0.3.2和0.3.1都会出现错误，暂时还没有发现原因。所以最后还是使用json作为结果输出格式。

3. 关于测试数据以及环境准备
数据更新以及运行相关环境的准备，总体来说可以有两种大的途径，可总结为远程拉取，和本地挂载。

- 远程拉取

远程拉取可以有多种方法，第一种为通过rsync方法，将目的机中的数据远程拉取到docker node中，但是由于运行环境的数据量太大，所以当初认为并不可行。经过统计，在内网中完全拉取大小在5.5G左右的文件夹，需要6分钟左右，这个时间太长了。所以当初这个方案是被废弃了。

第二种方法为使用svn或者git，svn的话对于一些特别大的文件，会提示上传受到限制，这种情况下可以使用svn ignore对某些大的文件进行排除，后来发现由于文件夹太大的原因导致svn报错，使用svn ignore属性同样不能解决问题，现在svn报错也还无法查明原因。

- 本地挂载

通过将所需要的文件传输到docker node宿主机中，然后在运行docker node的时候通过docker -v 本地挂载的形式，可以比较方便的解决环境问题。但是这样会使得部署一个node节点也复杂了一步，必须先同步环境相关数据到docker宿主机，这样又绕回了问题本身。所以本地挂载在本分布式测试系统中并不合适。

所以最后还是要考虑第一个方案。在仔细研究了rsync服务后，发现之前对rsync的研究并不深入，并不清楚rsync的差异性同步模式，通过这篇文章进行了详细的了解，https://segmentfault.com/a/1190000002427568，最后决定使用rsync的方式来进行文件同步。
举例如下：

1. rsync -auvrtzopgP --progress --delete  --exclude "core.*"   --exclude "your/log" 192.168.56.73::root/the/des/directory/  ./
   
2. #receiving incremental file list
   
3. 
   
4. #sent 17376 bytes  received 2397856 bytes  536718.22 bytes/sec
   
5. #total size is 17239007382  speedup is 7137.62

复制代码

通过设置--exclude 参数可以将不需要同步的文件排除，比如日志文件，这在实践中很有用

4. 关于分布式系统的执行粒度
在第一篇文章中我有提，现在的分布式系统执行的最小粒度是文件，也就是说nosetests 在运行测试程序时，最小是全部执行某一个文件中所有的case。比如A.py文件中有10个cases，而B.py文件有50cases，那么运行过程是node1运行A.py中的所有case，node2运行B.py中的所有cases。由于A.py中的cases比较少，所以node1运行完成后，就闲置了。而总的运行时间有node2来决定，这种情况下系统的资源被浪费了。

当以casesID作为执行的基本单元时，这种情况就不复存在了，假如运行一个case为1分钟，那么原先需要运行50min才能运行完所有的case。而在现有的执行粒度下，只需要30min就可以运行完所有的case。关于python文件中casesID的收集，可以通过nosetests --collect-only命令来进行收集。

5. 关于Celery worker的命令
由于每一个cases的运行都需要Mock Service的支持，其主程序在内存中只允许运行一个实例，所以每一个docker node节点每次只可以运行一个case，否则便会相互影响。在解决这个问题的时候走了不少弯路，后来在仔细研究了celery worker的命令后，发现可以通过celery worker的运行时参数就可以控制，当时便有一个柳暗花明又一村的感觉。
举例如下：

1. celery -A pc_ads_distribute_worker worker -c 1 --maxtasksperchild=1 -l INFO

复制代码

其中的-c参数表示worker并发为1，--maxtasksperchild表示每一个worker最多有几个孩子，同样设置为1，这样就可以满足具体业务测试要求了

jingzizx

八戒你干嘛

三、docker node节点部署

在已经有了docker 镜像后，需要搭建私有的docker registry来方面docker宿主机更新docker镜像，关于docker 私有registry的搭建可以参考如下的网址，这里不再累述了：

• https://github.com/docker/distribution/blob/master/docs/index.md

• https://github.com/docker/docker.github.io/blob/master/registry/index.md

• http://www.open-open.com/lib/view/open1456539405281.html

  
  

关于具体的使用方法示例如下：

1. #Images查询地址：
   
2. curl http://192.168.56.73:5000/v2/_catalog
   
3. #Tags查询：
   
4. curl http://192.168.56.73:5000/v2/pc/centos6.6_base/tags/list
   
5. 
   
6. #具体使用方法：
   
7. docker tag centos6.6:program_auto_v3.6 192.168.56.73:5000/pc/program_auto_v3.6
   
8. docker push 192.168.56.73:5000/pc/program_auto_v3.6
   
9. docker pull 192.168.56.73:5000/pc/program_auto_v3.6

复制代码

由于我测试系统中，并未升级到引擎的1.2.1版本，所以需要下载额外的swarm镜像来完成，关于如何通过swarm来管理docker node镜像由于比较简单，就不多写了，有兴趣的可以参考]http://dockone.io/article/227来配置。

四、前端部分

前端的展示主要有三个部分组成，分别为生成分布式任务、测试任务预览、测试任务统计与查询

1. 生成分布式任务及测试任务预览

左边栏包含两个主要部分，分别为填写svn的地址以及上传文件。
svn地址为必填，因为分布式测试任务必须要明确是对svn的哪个版本进行的分布式测试；上传文件为可选，如果不上传文件，则运行所有测试用例，如果上传文件，则只运行上传文件中写明的测试用例文件以及确定的caseid，这个功能在只需要运行测试用例集中的某一个子集时比较有用，右边为生成的任务预览模块，每生成一次任务则新增一条记录。

2. 任务执行统计

这个图比较清楚就不再说明了

3. 具体任务查询

可查询某一次具体的执行情况，必须根据运行的成功还是失败，或者根据具体的文件名来查询都可以