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老旧服务的接口保障

浅浅&山月 酷家乐技术质量 2023-02-22

一、背景

在数字经济背景下,产品会依据市场需求不停更新迭代,新产品会不断淘汰老产品。在新老产品更替的过渡时期,老服务将会进入维护状态,研发的投入会急剧减少,服务的维护人员也会发生较大变动。因此,对于基础设施升级或者服务合并的情况,旧服务的测试工作就会变得相当棘手。总结有以下2个痛点:

  • 服务中存在很多的废弃代码和接口,服务处于亚健康状态。

  • 旧服务的接口自动化难以维护和覆盖全面。

基于以上的2个痛点,需要有工具可以自动评估服务的接口优先级。通过该工具,测试人员可以抓住服务的重点接口,保障老旧服务的质量。

二、现状分析

我司目前有一套比较完善的监控系统,可以拉取接口流量以及接口的详细数据。但由于日志的时限性,监控系统最多保留7天数据。而我们的诉求是想知道更长时间内的接口访问情况,时间越长,越能对接口的重要性有准确的评估,从而辅助判断接口的优先级。针对该现状,我们需要做一次新的开发。

三、实现

3.1、基本框架的设计

基于背景的思考,希望有个平台拥有以下3点功能:

  • 沉淀每日API请求数据。根据请求频率和请求次数来决定接口的优先级。

  • 做成可接入式,方便公司内其他组的接入。

  • 一键式接入,节省使用方的时间。

3.2、思路拆解

对应平台的功能,主要可以拆解成3个模块。分别是服务接入、巡检模块和前台展示。如下图,服务接入主要做的是初始化操作,即从网关读取服务的所有接口进行入库操作。巡检模块是对服务的每日数据进行整理与入库,前台展示将在后续第4章进行详细描述。

3.2.1 服务接入

由图可知,服务接入是由用户手动录入服务。

但由于该平台与其他平台不同,在刚接入的时候,平台对用户的价值很小,随着时间的积累,平台会进行巡检,有价值的接口才会慢慢的展现出来。从服务接入,到平台起效果,最少需要进行2周的数据沉淀。为了趁早积累数据,开发者对公司核心服务做了批量的接入。后续其他服务如果需要,可以自行在平台上添加。

3.2.1 巡检模块

巡检模块又分为初始化巡检和每日巡检两个部分。如下图,初始化巡检发生在服务首次接入的时候,系统会从网关处读取该服务所有注册的接口进行初始化入库。

每日巡检的工作内容主要是对接已有的监控系统,拉取该服务昨日所有有访问量的接口进行更新入库。将拉取频率定为每日,是为了看出API在每天的调用情况。若拉取频率为每周,API的最后一次访问时间将会变得不准确。

这里有一个“坑”需要注意:由于初始化操作只会进行一次,但随着时间的增加,服务的接口会慢慢增多。如果每天都从网关全量同步一次,则太费资源。我们改成在每日巡检的时候,如果获取到了新的接口,则由原来的更新操作改成插入操作,代码如下图。这样就能从最小的成本上保证服务所有的接口都被覆盖。


四、平台简介

4.1 、页面展示

前台页面展示主要分为两部分,操作区和展示区。

  • 操作区进行服务、接口的查询,项目的新增与删除;

  • 展示区主要进行查询结果的展示,显示每条数据的api、method、最近调用日(或初始化日)、最近调用日调用次数、是否已下线、操作(支持标记上下线)。

4.2、 平台功能

前台包括了增删改查在内的一系列功能。

增:指新增项目。

选择服务对应的cmdbTag,点击确定后进行服务初始化,初始化会将此服务正式环境、预发环境下的接口写入数据库。


删:指删除项目,同样也是通过cmdbTag,将已添加服务从该平台中删除。

查:指服务、接口查询功能。

可以通过服务查询来搜索相应服务,也可以输入api进行搜索。

查询结果列表会显示每条数据的api、method、最近调用日(或初始化日)、最近调用日调用次数、是否已下线、操作(支持标记上下线)。

查询结果有两点需要注意:

  • 接口使用情况巡检为T+1逻辑,首次添加后建议第二天再查看使用情况。

  • 若【最近调用日调用次数】为空,则显示日期为初始化日,且此接口自初始化以来无调用量;若【最近调用日调用次数】不为空,则显示日期为最近调用日。

例:下图中,某接口【最近调用日调用次数】为空,则2022-09-01为初始化日,且自2022-09-01接入以来,此接口无调用量。


改:主要指接口的标记上下线功能。

如果某接口已经下线,可在该平台将其标记为下线。需要注意的是,此功能仅作标记,实际上下线需开发修改代码。

五、经典案例

5.1、评估接口底层改动的影响面

【背景】:底层服务A进行了接口改动,上层调用的接口都要更新接口入参。

【难点】:上层服务B是个非常老旧的服务,一直处于维护状态。虽然新研发给出了API范围,但是API的业务场景都无从追溯。

【解决方案】:

本case有一个特点:改动小影响大。

所以对受影响接口的把控就成为了重点,可以罗列出受影响API的调用频率以及调用数量,方便划分测试重点。长时间无调用API就以线上观察代替手工测试,从而大大提升测试效率。

同理当发生接口迁移的时候,也可以使用同样的方法来提升测试效能。长时间不调用的方法也可以趁机推动下线。

【结果】:项目平稳上线,线上无bug。

测试过程如图

5.2、接口自动化覆盖率的提升

【背景】:服务B属于业务核心,但近3个月无新增代码。目前服务的接口覆盖率较低,想对服务的接口做一次“摸底”操作。

【难点】:接口优先级一无所知,如果一个个进行接口补充,投入产出比较低。

【解决方案】:将接口的访问量和访问频率作为指标,先对核心接口进行用例补充。对无调用的接口类,进行覆盖率的排除。

【结果】:服务接口总数139个,无调用接口55个,占比39%。新覆盖“高优先”接口67个,已覆盖接口/有调用量接口=79%。服务接口自动化基本完成。

覆盖过程如下图

六、总结

通过平台积累的数据,测试人员可快速掌握服务中那些被高频调用的接口,做好老旧服务的接口保障。若接口长时间不再调用,则可以推动进行服务的合并和下线,以节省服务资源。

平台方面也有很多可以优化的地方,比如初始化直接同步近7天的接口数据,下线接口自动标记,以及前端数据图表化等。



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