Appium + mitmProxy 实现APP接口稳定性测试

news/2024/5/18 15:57:54

随着 App 用户量的不断增长,任何小的问题都可能放大成严重的线上事故,为了避免对App造成损害的任何可能性,我们必须从各个方面去思考 App 的稳定性建设,尽可能减少任何潜在的威胁。

1.背景介绍

为了保障 App 的稳定性,我们现在有 XMoney 智能遍历测试(崩溃、界面错乱、加载异常等)、UI 自动化(崩溃和业务逻辑验证)、Top1000 小程序遍历(崩溃和业务逻辑报错)、接口稳定性建设(崩溃和业务逻辑验证)。 今天要给大家介绍的是接口稳定性建设,就是在后端返回数据如果不可靠的情况下,App 是否依然可以稳定运行。

2.实现思路

方案一

Mock有专门的Mock平台, 崩溃有专门的崩溃监控平台, 我们只需要把Mock数据下发到手机,如果有崩溃,会被崩溃平台收集到,崩溃会由值班同学分发给研发。

  1. 将接口代理到Mock平台,Mock平台根据response 生成批量的Mock数据
  2. 通过Appium调用App到制定页面, 触发对应请求,请求到了Mock平台后,Mock平台随机下发Mock数据
  3. 重复打开指定页面, 直到遍历完Mock数据
  4. 崩溃平台进行崩溃分发(人工)

优点:

短时间内可以覆盖大量的mock数据。

缺点:

mock数据不可控。

方案二

方案一有太多的随机性,为了让下发的数据和下发数据后的结果能够对应, 我们为了控制下发的数据, 我们在方案一的基础上自建Mock server, 通过Appium脚本和Mock server的交互,控制下发数据。

经调研,Mock server 比较大众的方案就是采用[mitmproxy](https://github.com/mitmproxy/mitmproxy)[mitmproxy](https://github.com/mitmproxy/mitmproxy)可实现 python 脚本的注入, 通过 python 脚本可以拦截请求的 request 和 response 数据,然后篡改数据后返回。因为 mitmproxy 是一个shell工具, 无法直接和python脚本交互, 所以python脚本和mitproxy的交互方式采用的是.ini的形式,互相读取 .ini 文件中的内容来实现数据交互。

优点:

mock数据可控制,可以校验预期结果。

缺点:

需要准备mock数据, mock数据要经常维护。

2种方案我们都有应用,方案一较为简单,在集成测试阶段执行,我们不再展开介绍。 方案二稍微麻烦一些,回归测试阶段执行。以下将详细介绍下方案二如何实现。

3.代码设计

方案流程

代码示例

测试Case

通过Mock更新数据,测试小程序升级的逻辑 (因涉及代码较多,大家可通过完整系统查看)

测试小程序的同步升级和异步升级逻辑, 修改测试配置后,mitmproxy会监控对应的接口请求, 发现存在要修改数据的请求,则进行response修改后返回给手机端。 手机端验证是否升级成功。

步骤:

  1. 修改测试配置(通过ini文件和mitmproxy实现联动, mitmproxy会在每次触发接口请求时检测当前的测试配置文件)

  2. 打开手机app

  3. 打开某个小程序

  4. 验证是否升级成功 (示例为把官方小程序Demo升级成为携程小程序)

    """ @File : test_update.py @Author : YangTongGang @Desc : 小程序升级(同步更新、异步更新) """

    class TestUpdate(BaseTestCases): """检测小程序同步更新、异步更新 已适配(iOS & Android) """ def setUp(self) -> None: # super(TestUpdate, self).setUp() self.business.del_sf_app('智能小程序') if self.is_android: self.business.del_sf_mine_app('智能小程序')

    1. def __update_action(self, is_sync=True):

    2. # 把CTS升级成携程, 并修改max age = 0

    3. # 控制mitmproxy进行不同的测试

    4. if is_sync:

    5. test_type = TestType.TestMaxAgeZero

    6. else:

    7. test_type = TestType.TestSaveResponse

    8. self.changeTestType(test_type)

    9. protocol = CaseManager.official_demo_case().protocol

    10. self.business.open_swan(protocol)

    11. if is_sync:

    12. test_type = TestType.TestSyncUpdate

    13. else:

    14. test_type = TestType.TestAsyncUpdate

    15. self.changeTestType(test_type)

    16. def test_max_age_force_update(self):

    17. """测试小程序同步更新"""

    18. self.__update_action()

    19. self.business.open_app()

    20. protocol = CaseManager.official_demo_case().protocol

    21. if self.business.open_swan(protocol):

    22. self.assert_validate('汽车票')

    23. 复制代码

Mitmproxy 启动

通过shell脚本启动mitmproxy并加载 http_handle.py文件,加载的python文件通过重写response或者request来达到监控每次请求的request和response的能力。

每次收到测试任务时,测试任务都会有相应的配置, 如果发现需要启动代理服务,则会自动调用如下脚本,启动代理, 然后手动配置测试机代理到服务地址,或者把任务打到固定的测试机上。

  1. #!/usr/bin/env bash

  2. : '

  3. @File : start_ui_mock.sh

  4. @Author : YangTongGang

  5. @Desc : 启动UI Mock服务

  6. '

  7. script_file=/CaseTester/HTTPRouter/http_router.py

  8. path=$0

  9. current_path=${path%/*}

  10. current_path=${current_path%/*}

  11. # 启动mock 数据服务

  12. file=/SHELL/start_mock.sh

  13. file_path=${current_path}${file}

  14. chmod +x "${file_path}"

  15. sh "${file_path}" ${script_file}

  16. #!/usr/bin/env bash

  17. : '

  18. @File : start_mock.sh

  19. @Author : YangTongGang

  20. @Desc : 启动接口Mock服务

  21. '

  22. path=$0

  23. file_path=$1

  24. current_path=${path%/*}

  25. current_path=${current_path%/*}

  26. file_path=${current_path}'/..'${file_path}

  27. echo "${file_path}"

  28. local_ip=$(ifconfig -a|grep inet|grep -v 127.0.0.1|grep -v inet6|awk '{print $2}'|tr -d "addr:"|head -n 1)

  29. echo '=========== 代理服务地址 ============'

  30. echo 'Script:' "${file_path##*/}"

  31. echo ''

  32. echo "${local_ip}":8088

  33. echo ''

  34. echo '==================================='

  35. # mitmdump -s "${file_path}" -p 8088 --flow-detail 0

  36. status=$(mitmdump -s ${file_path} -p 8088 --flow-detail 0)

  37. if [$? == 0]

  38. then

  39. exit 0

  40. fi

  41. 复制代码

监控response

注册对应的接口处理模块,遇到对应的接口时执行对应的测试。

  1. """

  2. @File : http_router.py

  3. @Author : YangTongGang

  4. @Desc : 请求中转站

  5. """

  6. # 注册handle

  7. HANDLES = [

  8. # Core更新请求

  9. UpdateCoreHandle,

  10. # APS拉包请求

  11. PkgAPSHandle,

  12. # PMS拉包请求

  13. PkgPMSHandle,

  14. # Update接口

  15. UpdateHandle,

  16. # 我的页面, 下拉二楼的静默更新个数

  17. GetPkgListHandle

  18. ]

  19. def response(flow):

  20. """接口response"""

  21. url = flow.request.url

  22. path = urlparse.urlsplit(url)['path']

  23. proxy_mock_urls = []

  24. for handle in HANDLES:

  25. proxy_mock_urls.append(handle.identifier)

  26. test_type = get_proxy_test_type()

  27. if test_type == TestType.TestNone:

  28. return

  29. if path not in proxy_mock_urls:

  30. return

  31. response_dic = json.loads(flow.response.content)

  32. for handle in HANDLES:

  33. if handle.identifier in path:

  34. handler = handle(response_dic, test_type)

  35. response_dic = handler.package_dic

  36. flow.response.content = bytes(json.dumps(response_dic), encoding='utf8')

  37. return

  38. 复制代码

4.机房设计简介 

为了方便理解整个业务设计,顺便把我们的机房设计也给大家简单介绍一下。任务执行一般都是通过流水线派发到指定机房的随机空闲手机,测试完成后直接返回测试报告,测试执行人无需关心中间过程,也无需维护各种脚本。脚本都在机房维护, 避免在本地Appium部署困难, 脚本更新不及时等问题。

5.结语 

因为实际使用过程中依然需要大量人工介入,收益较小,所以执行频率不高,且该方案时间略微久远,所以在此只给大家抛砖引玉,开拓下思路之用,后续如有需要可以作为一种备选方案。

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