# 24｜启动运行：基于Job模型的框架实现和运行你好，我是柳胜。今天是设计篇的最后一讲，从第十七讲到现在，我们围绕Job元数据模型讲了很多内容。毕竟，这个Job模型设计，是一个新的设计方法论，需要从模型推演、设计方法、不同场景的设计案例等各个方面来学习理解。虽然过程中有点像盲人摸象一样，但我们最后终于勾勒出了一个全面的理解。不过，一种新的设计方法想要生根发芽，不光要在理论层面讲得通，还要让使用者轻松快速地掌握它，并且学以致用。沿着这个思路，今天我们把基于Job模型的框架实现梳理一遍，明确都需要实现什么，以及怎么实现。经历了这个思考过程，对你把Job模型在团队里推广和使用大有帮助，而且对你去设计、推广自己的框架也同样适用。一个设计方法要在工作里落地，它就必须要和日常的设计活动，开发维护活动结合在一起，有3个关键场景： 1.自动化测试设计的评审和交流（设计文档化）； 2.自动化测试设计和实现的一致性维护（设计代码化）； 3.自动化测试的报告呈现（结果可视化）。 ## Job设计文档化我们先从设计评审和交流说起，这离不开一份清晰易读的设计文档。在软件技术迅猛发展的今天，开发人员可以用Swagger来表达API的接口设计，运维人员可以用YAML来表达部署的方案，但**测试人员却没有一个表达自动化设计的文档格式，真是遗憾**。而现在，有了Job模型后，作为自动化测试人员，你可以骄傲地说，我的自动化测试也有设计文档！文档化怎么做呢？在前面几讲的案例中，我们都是用画六边形的方法来表达Job树的设计。这种方法有点像画思维导图，一边想，一边展开，帮助你迅速完成设计。但设计是最终要输出成文档的，尤其我们要版本化管理设计文档的时候。这个设计文档用什么格式比较好呢？我们需要把Job树图转成可读的数据文件，Job树是一个树形结构，那我们继续思考，树形结构适合用什么格式来表达？业界里的树形结构数据表达格式已经非常多了，XML、Json、YAML都能胜任。 ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/bc/de/bcdf661a2f885ab48550e2ac19dabdde.jpg?wh=1920x627) 用XML作为载体，展现视频会议（视频会议案例可以回顾[第二十三讲](https://time.geekbang.org/column/article/517078)）的Job设计树，也就是TestJobFile.xml的例子如下： ```xml ``` 当然，你用YAML和Json也可以达到同样的表达效果。有了设计文档后，自动化测试设计就有了自己的表达方式。这就像你和别人聊天的时候，都在说流行的名词“DevOps”，但有人认为DevOps是CICD，有人认为Devops是微服务架构，你甚至无法确定你们讨论的是同一件事。这个时候怎么办？你需要定义一个内容的骨架，从三个方面：人员组织、流程、技术栈来谈论DevOps。这样，团队的表达方式统一了，交流就会高效了。所以，能让一份设计文档被不同的人理解，还需要有一致的格式规范。这个格式规范的目的是**让所有人都用同样的关键词**，比如Input、Output、TestData等，都遵守同样的约束，比如同级依赖，实例对抽象的实现等等。怎么来验证这些格式规范？你可能已经想到了，XML和YAML用schema验证，Json用JsonValidator来验证。下面我们结合例子来看看，如何用一个TestJobSchema.xsd文件，来验证TestJobFile.xml是否遵循了关键词使用规范。 ```xml ``` 有了Schema文件后，就能保证不同的人设计出来的Job都遵循同样的规范。然后，就可以在团队里开展设计评审、版本升级维护等等自动化测试设计相关的活动了。这样，自动化测试设计就在团队激活了！ ## Job设计代码化按照软件生命周期，设计完成后，工作重心就需要转移到开发阶段了。传统开发模式里，这个过程一般是手工的，在设计阶段设计好多少个模块，每个模块的出入口是什么，再交由开发人员根据设计文档来实现代码。这种模式在软件迭代初期是奏效的，因为设计和代码是一致的。但随着时间推移，迭代次数增加，不断修改bug，团队成员也换了几波后，代码和设计就会产生越来越大的偏差，这就是我们常说的“**架构腐化**”问题。自动化测试开发本质上也是软件开发活动，当然也存在设计和代码脱节的风险。如果不解决掉这个问题，自动化测试设计最后还是会成为形式工程。试想一下，设计做了，文档也有了，但代码就是不按照设计来做，长此以往，谁还会注重自动化测试设计呢？怎么办？解决架构腐化是个棘手的问题，幸运的是，现在业界也认识到了这一点，推出了很多方法论和技术。其中一个方法，就是通过设计直接生成代码来保持两者的一致性。我在[第十六讲](https://time.geekbang.org/column/article/511982)里讲过Cucumber框架，利用Cucumber，测试设计的Feature文件可以直接转化成Java代码，Feature文件里的关键字Given，When，Then以注解的方式加在函数声明上。这就是设计转成代码的方法之一。那TestJob该怎么做，才能让设计和代码保持一致呢？ ### Auto Gen Auto：注解驱动机制首先我们可以采用Cucumber的思路，把Job模型的关键字与代码概念做一个映射。比如Java代码，Job结构和Class结构，有以下的对应关系。 ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/3e/34/3eff1a2d4e40036c870f62675e2d6534.jpg?wh=1920x947) 然后，再用上[第五讲](https://time.geekbang.org/column/article/499339)里Auto Gen Auto提到的思路，把模版自动化生成测试代码的方法，用到这里。如下图所示，由Job Parser来解析Job树，然后将解析后的数据注入到代码模版里，就可以实现Job设计树到代码的自动转换了。 ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/75/78/75741ef381eeec4a7a0e12ca11a74178.jpg?wh=1920x969) 模版技术你可以使用Mustache（链接在[这里](https://en.wikipedia.org/wiki/Mustache_(template_system))）。大致过程是这样的。首先，我们定义好后缀名为TestJob.mustache的代码模版文件，如下所示： ```plain package {{package}}; import java.util.*; @dependency({{dependency}}) public class {{classname}} exetnds TestJob{ {{#Inputs}} @Input public String {{input}}; {{/inputs}} {{#Outputs}} @Output public String {{output}}; {{/Outputs}} public run(){ //TODO } } ``` 然后通过Job Parser解析Job文件，向Mustache模版注入变量值，就可以生成代码了! 你可以脑补一下生成的代码。这种Auto Gen Auto方式解决了从Job设计到自动化测试代码的转换过程，自动化测试开发人员只需填充测试逻辑的实现代码即可。 Job怎么跑呢？这个时候JobRunner需要解析上面代码里的@Dependency、@Input、@Output的一个个注解，进行计算，得出执行路径，然后在运行时把数据注入到框架里。整个运行过程是由注解驱动的。其实，业界流行的开发框架Spring Boot，就是这种注解驱动的机制，你可以作为参考。 ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/63/38/635fa66373a33f7941e2a8867928bc38.jpg?wh=1920x682) 这个机制的优点是强大，扩展性强，但另外一面是，对Job Parser和Job Runner的开发技术要求高。再说直白点，就是这样的自动化测试框架开发投产比会比较低，只有稳定的测试组织，才能负担得起这样的开发投入和回报周期。另外还有一种实现思路更轻量，Job设计文件就是可运行的文件，我们来看看。 ### 设计文件即运行文件如果你用过Apache Ant这个构建管理工具的话，你一定对编写Build.xml不会陌生。编写build.xml就是做任务设计，先创建Compile、Package、Test的Task，声明它们的调用关系，然后运行下面的命令： ```plain ant -f build.xml ``` 运行命令后，build.xml里定义的task就启动运行了。对于TestJobFile.xml，我们也可以采用相同的思路来处理。如果想让TestJobFile.xml里的TestJob能够启动运行，就需要把实例Job的运行细节填充进去。比如一个通过QTP工具实现的实体Job，它要包含JobOutput、TestData数据源的类型和位置路径，还有引用的Library文件和运行的测试脚本路径。像下面这样： ```xml " ``` 而一个Selenium实现的实体Job，要包含Testdata，还有Java的ClassPath、TestCaseClass和TestMethod。 ```xml

``` 通过代码我们可以看到，每种工具的实体Job都有一个Job定义的格式，那么，我们每完成一个Job的开发，就把这个Job的运行信息更新到TestJobFile.xml里去。像Ant运行build.xml, Maven运行pom.xml一样，用JobRunner直接运行TestJobFile.xml, 运行命令如下，这样就能启动自动化测试执行了。 ```plain JobRunner -f TestJobFile.xml ``` 这样做主要有两个好处。第一，设计文件就是运行文件。Job开发完，需要更新设计文件，直接就可以运行，不存在设计和开发脱节的问题；第二，每个实体Job的运行都由JobRunner来驱动。这样一来，JobRunner就能判断出，Job有没有遵循它在设计文件里的承诺的Output，一旦Job的实现有了偏差，立刻就能发现。我把TestJobFile.xml样例更新到了专栏的GitHub里，你可以点击[这里](https://github.com/sheng-geek-zhuanlan/autmation-arch/tree/master/module3)查看。当然这个思路也有缺点，当TestJob定义过多的时候，这个TestJobFile.xml就会过于臃肿，难以维护。不过这个时候，也有解决办法，我们可以让TestJobFile支持引用和嵌套，就像build.xml和Maven里的pom.xml一样。 ## Job运行报告文档化和代码化的问题说完了，我们再来聊聊测试报告。测试报告是自动化测试最终的结果呈现。怎样利用Job模型来优化测试报告，让报告更好地服务各方人员呢？我们先看一下传统的自动化测试报告是什么样的，它们包含什么信息，又是怎么展现的。Junit框架产生的报告是这样的： ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/58/97/584b5bee8ec157891d24d0c256f81a97.jpg?wh=1920x1228) 发现了么？它报告的结构跟TestCase结构是一样的。在设计时，一个TestCase下有多个Test，运行产生报告后，结构保持不变。单个Test变成详细报告，有结果状态信息、检查点，还有Log输出；而TestCase变成汇总报告，聚合Test的执行结果，有成功率、失败率和执行时间等等。再来看一下Jira产生的测试报告： ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/12/bb/1287fbb5266dfe852b5b0d115ff951bb.jpg?wh=1920x1113) 相比Junit报告，Jira的测试报告又丰富了一些信息。多了一个执行历史的维度，能看到一个TestCase执行的历史记录；还有TestCase和需求的关联关系，从这里就能得出测试对需求的覆盖度。看了Junit和Jira的测试报告后，你会发现传统的测试报告里的数据定义不一样，展现风格也不一样。为什么会有这么大差别呢？测试报告形式多样，但不管测试报告有多少种，有一个基本常识是不变的：**测试报告是给人看的**。只不过，不同角色的人，希望从测试报告里得到的信息是不一样的。测试管理者想要确定发布的信心，在一个发布周期内测试对需求的覆盖度，关键Bug的数量。测试经理关注测试设计的质量和测试执行的效率，比如测试案例发现Bug的数量、自动化测试执行的时间和假失败的次数等等。自动化测试开发人员想要快速诊断错误，自然关注点就放在了出错的Log、抓图，还有出错时的现场信息等等。而从测试报告里，开发人员也希望得到错误定位到开发模块的信息，比如出错时间、服务端的执行链条、服务端log等等。你能看到，不同角色的关注点不同，而且这些关注点随着项目的进展，也会发生变化。而我们通过Jira和Junit的例子看到，传统的测试报告数据和格式都很固定。那么，Job模型能不能满足这些需求呢？既能产生多样数据的报告，又能给不同的角色看，还能够灵活扩展。听起来有点复杂和烧脑，不过，如果把这个问题当作一个数据工程来处理，就能把复杂问题简单化，拆解成更容易解决的问题。我们把它分解成两个简单问题：第一，**如何获得这些数据**；第二，**这些数据如何聚合和展现，为每个角色提供感兴趣的信息**。先解决第一个问题，也就是数据来源。Job模型在设计态和运行态下都是一棵Job树，所有的数据也都依附在这棵Job树上。那数据就有两个来源：一个来源是在设计态下加到Job模型里的数据。比如测试Job和需求的关联，这在Job设计时，可以作为Job的一个属性RequirementID添加到Job模型里；另一个来源，是在运行态下采集到的数据。比如执行的检查点、测试Log、屏幕抓图等等，采集到这些数据之后，也可以添加到Job树里。你可以想象这样的一个场景，Job树从设计态到运行态，是这棵树上的果实越来越多的过程。这里的果实就是数据，刚开始时只有设计数据，后来运行时数据也加进来了。参看下图，更有助于你加深印象。 ![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/3d/91/3dff8d185d218705001e0089d463bb91.jpg?wh=1920x834) 运行完毕后，这棵Job树就结满了果实。虽然你不知道谁会要什么样的水果拼盘，但你能通过根Job能遍历所有的果子，能做什么样的菜，自然就能心里有数了。在每个Job节点执行相应的聚合算法，就可以生成不同层级的报告了。抽象Job可以生成汇总报告，而实例Job生成诊断报告。现在，我们再把Job的设计态、运行态、结果态理一遍。通过下图，你会更清楚地看到这个数据采集到聚合的过程。现在，你可能会问，我有了数据之后，到底怎么展现呢？这就涉及到数据工程的最后一个环节——数据可视化了。传统的测试报告，会通过HTML展现。我们的TestJobFile.xml是XML文件，最后结果态Job树也是一个XML文件，你可以考虑通过XML+XSLT，来实现数据的处理和可变样式呈现。如今的数据工程发展日新月异，自动化测试报告可以看作是数据工程的一个细分环节。这块的解决方案有很多，比如Grafana、Kibana、Tabelau等等。我在下一模块“数据度量”最后一讲里为你分享这个问题的实现思路和方法，敬请期待。 ## 小结为了把Job设计方法落地到你的日常工作活动中，我们用一讲的篇幅，依次讲解了将设计文档化、代码化和生成运行报告的方法。怎么去评审和交流Job设计方案？这需要我们把Job设计文档化，而且要让评审高效，我们还要考虑好用什么数据格式呈现。 XML，YAML还是Json？这三种方式都能通用互相转换，找出适合你的团队的那一种。另外，还要能自动验证设计文档的合规性，这里的可用方法有Schema验证，还有自开发Validator代码的办法。怎么能让Job设计和代码实现保持一致，不发生脱节呢？这里我们要考虑两个方向，一个是从设计到代码，另外一个是从代码到设计。我们探讨了Auto Gen Auto的实现思路，还了解了一个模版利器**Mustache**，你可以用它产生任何类型的代码：Java、Go，JavaScript，甚至HTML等等。另外还有一个轻量的思路，就是设计和执行合二为一，我们参考了Ant、Maven的运行机制，把TestJobFile.xml作为JobRunner的一个执行配置文件，直接就能跑起来。这样既能验证设计，又能验证代码。最后，测试报告作为自动化测试最重要的成果，怎么能把价值充分展现呢？我们从传统报告里分析了需求之后，加以突破升级，用数据工程的思维理了一下自动化测试运行过程。 **这个过程，本质上是一个设计数据、采集数据、聚合数据和展现数据的数据工程。**用好Job模型的设计树、运行树、结果树，就能满足这个要求，设计树里设计数据，运行树采集数据，结果树聚合数据。通过今天的学习，想必你也感受到了，在自动化测试领域，创新并落地一个新的设计方法，要比实现某个垂直领域的工具自动化要复杂很多，要考虑的点也多，也需要不小的开发工作量。感谢你学习完这一模块。为了奖励你的耐心，也为了节省Job模型在你项目落地的时间，我把Job模型框架的代码上传到 [GitHub](https://github.com/sheng-geek-zhuanlan/JobFramework) 里，你可以参考，按需取用。 ## **思考题** 在你的项目里，自动化测试报告都有哪些角色要看？报告里都展现了哪些数据，是什么格式呈现的？欢迎你在留言区跟我交流互动。如果觉得今天讲的方法对你有启发，也推荐你分享给更多朋友、同事，一起学习进步。