集成测试验证你的系统的不同模块或服务之间能否正确地协同工作。它们是检测组件、API 或数据库之间通信错误的关键，从而避免这些错误到达最终用户。本文将深入探讨集成测试的概念、重要性、实际应用以及实施的最佳实践。
什么是集成测试？
集成测试侧重于验证系统内不同单元或组件之间的交互。与专注于验证每个独立部分正确功能的单元测试不同，集成测试评估这些部分是否能够按预期一起工作。这包括测试接口、数据传输以及不同模块之间的编排。最终目标是确保由此产生的组件组合以一致且正确的方式运行，从而模拟真实世界的场景。
与单元测试的区别
单元测试和集成测试是互补的，但它们的范围从根本上是不同的。
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单元测试： 专注于最小的可测试代码单元 - 通常是一个函数或方法。它们旨在隔离每个组件并验证其在受控条件下是否符合规范。执行速度快，用于识别代码级别的错误。评估组件 做什么。
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集成测试： 验证两个或多个组件之间的交互。评估数据是否能在模块之间正确传递，API 调用是否按预期执行，以及系统作为一个整体的集成是否能正确工作。比单元测试更慢，因为涉及更高的复杂性以及需要配置更接近真实环境的需求。评估组件 如何 交互。
简而言之，单元测试确保每个组件可以工作，而集成测试确保组件可以 一起 工作。
概念示例：为了完成一项功能，两个系统如何理解彼此
想象一个电子商务系统，包含两个主要组件：一个库存管理服务和一个订单处理服务。
- 库存服务： 负责记录每种产品的可用数量。它公开一个 API，允许查询可用性并更新库存。
- 订单服务： 负责接收客户订单，验证产品可用性并处理付款。
一个简单的场景是，在下订单时，订单服务必须咨询库存服务以确认是否有足够的库存。如果有库存，订单服务应记录订单，并且库存服务应减少产品的可用数量。
对订单服务的单元测试将验证，例如，它可以处理有效的订单请求而不会出现错误。对库存服务的单元测试将验证，当接收到请求时，它可以正确更新库存。
然而，集成测试将验证 整个流程：订单服务能否与库存服务通信，可用性查询能否正确执行，库存仅在订单成功处理后才减少，以及在库存不足的情况下，订单服务能否拒绝订单。此测试不会单独评估每个组件，而是评估它们之间的交互。
为什么它们很重要？
省略集成测试可能会对软件质量产生重大后果。
没有集成测试的系统中的常见错误
- 接口错误： 数据格式不匹配、数据类型不正确或 API 通信错误可能导致意外故障。例如，一个服务期望产品 ID 为整数，而另一个服务以文本字符串的形式发送。
- 数据传输失败： 组件之间通信期间数据丢失或损坏，例如发送错误的价格或不完整的发货信息。
- 并发问题： 当多个组件尝试同时访问或修改相同的数据时发生冲突。例如，两个用户同时购买最后一个库存商品。
- 版本不兼容： API 更改破坏了使用它的其他组件的兼容性，导致通信故障。
- 数据流逻辑错误： 连接组件的逻辑可能不正确，导致意外行为。例如，如果订单服务无法正确处理库存查询错误。
这些错误何时发生
这些问题更有可能在以下情况下出现：
- 依赖项更改： 当更新第三方库或外部服务时。
- 软件版本： 在部署系统组件的新版本时。
- API 破坏： 引入与 API 不兼容的更改时。
- 服务滥用： 当一个组件错误地使用另一个组件的 API 时。
主要优势
实施集成测试可提供多个优势：
- 检测单元测试无法覆盖的错误： 单元测试无法检测组件交互中出现的问题。
- 验证真实的业务流程： 集成测试允许验证系统最重要的业务流程，确保它们按预期工作。
- 集成新模块时的信心： 提供在不担心引入错误的情况下将新模块或服务集成到系统中的信心。
- 降低生产故障风险： 通过在早期阶段检测错误，可以显着降低故障到达最终用户的风险。
- 提高软件质量： 有助于构建更健壮、可靠且易于维护的软件。
何时应用它们
集成测试应在各种情况下进行：
- 服务集成（REST API、微服务）： 验证服务之间的通信、正确的数据传输和错误处理。
- 真实数据库和查询： 验证数据库查询是否执行正确以及数据是否一致地存储和检索。
- 当一个模块依赖于另一个模块的结果时： 确保一个模块能够正确处理从另一个模块接收到的数据或信号。
- 代码重大更改后： 每当对系统架构或组件之间的接口进行重大更改时。
常用工具
有多种工具可用于方便创建和执行集成测试：
- Postman： 一种流行的用于测试 REST API 的工具。允许发送 HTTP 请求、验证响应和自动化测试。
- Supertest： 一个用于在 Node.js 中测试 HTTP API 的库。它提供了一个流畅且易于使用的 API。
- TestContainers： 允许创建 Docker 容器实例来进行集成测试。这简化了创建受控且可重现的测试环境。
- Jest： 一个 JavaScript 测试框架，可用于单元测试和集成测试。
这些工具通常可以促进交互的模拟和响应的验证，从而提供一种标准化和自动化的检查不同系统正确集成的途径。
如何融入开发周期
集成测试不应被视为一个孤立的阶段，而应融入到整个开发周期中：
- CI/CD 管道的一部分： 集成测试应在每次提交或拉取请求中自动执行，以便尽早发现错误。
- 在 Staging 或 QA 之前进行测试： 在将软件部署到 Staging 或 QA 环境之前，应执行集成测试以确保没有集成问题。
- 帮助验证端到端回归： 在修复错误后，重要的是运行集成测试以验证修复未引入新问题。
最佳实践
有效地实施集成测试需要遵循某些最佳实践：
- 使用受控环境（mock/staging）： 避免依赖生产数据或不稳定的外部系统。使用受控测试环境，例如 mocks 或 staging 环境，来模拟外部组件的行为。
- 确保外部数据的独立性： 测试不应依赖于可能更改或无法访问的外部数据。使用一致生成或由测试提供的测试数据。
- 清晰地命名正在测试的依赖项： 测试名称应清楚地指示正在集成哪些组件或服务。
- 保持测试隔离： 每个测试应验证集成的特定方面。避免同时验证多个方面的测试。
- 使测试具有幂等性： 幂等测试可以多次执行而不会更改结果，这对于自动化至关重要。
集成覆盖率和指标
衡量集成测试的覆盖率和指标对于评估其有效性至关重要：
- 测量什么： 可以测量组件之间进行交互的百分比，以及受测试覆盖的业务流程数量，以及测试的错误场景数量。
- 覆盖率应有多深： 覆盖率的深度取决于系统的复杂性和每个组件相关的风险。通常，应努力实现关键业务流程的高度覆盖率。
- 与合同测试的关系： 合同测试补充了集成测试，通过验证组件是否符合组件之间通信的定义合同。合同测试可以通过独立验证组件的兼容性来帮助减少所需的集成测试数量。
常见错误以及如何避免
- 不一致的环境： 确保所有测试环境都是一致的并且以相同的方式配置。使用基础设施即代码工具来自动配置环境。
- 对易变数据的依赖： 使用静态或自动生成的测试数据，这些数据不依赖于外部系统或生产数据。
- 过长的执行时间： 设计高效的集成测试，使其执行速度快。避免不必要的数据库查询或缓慢的 API 调用。考虑使用 mocks 来模拟缓慢的组件。
大型团队的可扩展性
管理大型团队中的数百个集成测试可能具有挑战性：
- 如何管理数百个集成测试： 将测试组织成逻辑套件，并使用测试管理工具来方便执行和分析。
- 使用容器或模拟服务： 使用容器创建隔离且可重现的测试环境。使用模拟服务 (mocks) 来模拟外部组件并减少测试执行时间。
- 将缓慢测试与关键测试分开： 标识最慢的集成测试，并并行或在单独的一天中执行它们，以免阻止 CI/CD 管道。
总结和签名
集成测试是确保复杂软件系统质量的一个基本部分。通过验证组件之间的交互，可以识别单元测试无法检测到的错误，降低生产故障风险，并增强对系统的信心。实施强大的集成测试策略需要规划、适当的工具和采用最佳实践。
由 OnnaSoft 撰写。
在 OnnaSoft，我们保证超越单个代码的质量，验证所有系统都和谐地协同工作。
