🧠关于测试环境清洁的一点儿小思考

前言：

​ ​ 每次执行接口自动化测试之前，确保测试环境的清洁是非常重要的。

工作中常见的方式有以下几种：

1、专用清理接口（很好，但不建议）

• 由开发提供对应接口的数据清理接口，这样对测试来说最简单了！
• 优点：简单、安全、可控、适合 CI。
• 缺点：需开发配合，增加他们的工作量，如果和开发没有过命的交情不要说！！！

2、测试数据隔离

• 每个测试用例使用独立的数据：通过在测试用例中创建唯一的数据（例如使用 UUID 生成唯一的用户名、订单号等），可以避免不同测试之间的数据冲突。
• 优点：不需要重置整个数据库，减少了清理的工作量。
• 缺点：需要确保所有测试都遵循这一规则，且某些场景下可能难以实现完全隔离。

3、局部数据清理（沟通成本大，不建议）

• 测试后清理：在每个测试结束时（teardown 阶段）删除该测试创建的数据。这可以通过 pytest 的 fixture 来实现。
• 测试前准备：在测试开始前（setup 阶段）清除与当前测试相关的旧数据，确保测试环境干净。
• 优点：针对性强，不影响其他测试数据，适合大多数场景。
• 缺点：需要编写额外的代码来处理数据的增删，需要提前和开发沟通，看代码对哪些表进行了操作，再去一一清理，沟通成本也很大！！！

4、定期重置数据库（简单粗暴）

• 定时清理：可以在每天或每次 CI/CD 构建之前执行一次数据库重置脚本，清理所有测试数据。
• 优点：简单直接，适用于数据量不大或测试环境相对简单的项目。
• 缺点：如果测试频繁运行，可能会导致效率低下；并且如果存在长时间运行的测试，可能会丢失部分测试结果。

5、事务回滚（理想状态，不现实）

• 利用数据库事务：对于支持事务的数据库操作，可以在测试前后开启和回滚事务，这样即使测试过程中修改了数据，在测试结束后也能恢复到初始状态。（大前提，服务端和测试框架共享数据库连接 + 测试直接调用业务逻辑，一般实现不了。）
• 优点：高效，对现有数据无影响。
• 缺点：仅适用于支持事务的操作，不适用于所有类型的测试（如外部API调用）。

6、混合策略

• 结合多种方法：根据不同的测试类型采用不同的清理策略。例如，单元测试可以使用事务回滚，集成测试则采用局部数据清理或定期重置。
• 优点：灵活，能够适应复杂的应用场景。
• 缺点：实现较为复杂，需要仔细规划和维护。

🔥实际应用中的建议

• 优先考虑测试数据隔离：这是最轻量级的方法，尽量让每个测试用例只依赖自己创建的数据，并确保这些数据是唯一的。
• 局部清理作为补充：对于那些确实需要清理的数据，使用 teardown 清理机制确保测试后环境干净。
• 定期重置作为兜底措施：如果有条件的话，可以在夜间或其他低峰时段执行一次全面的数据库重置，以确保长期运行的测试环境不会积累过多的垃圾数据。

🔐 个人经验：

怎么方便怎么来！

如果是jmeter编写脚本的方式来维护脚本，推荐方式2，尽量让脚本用例数据独立。

如果是python脚本也是首推方式2，脚本用例的数据独立是成本最低的。如：

# 每次生成唯一用户名，可标识的前缀+uuid
username = f"auto_{uuid.uuid4().hex[:6]}"
# 示例：auto_a1b2c3

其次再考虑方式3的 fixture 清理数据，通常服务端一个接口会对多张业务表进行改动的，那我们的teardown逐个delete太麻烦啦！和开发沟通会增加很多不必要的时间合作成本。

事务回滚的前提条件太麻烦，基本搞不了！！！
因为事务回滚是针对数据库连接的，我们测试端开启事务，并不能回滚服务端对数据库的操作。
所以我们要求我们测试端能直接调用开发的业务逻辑，这样才能真正的通过事务回滚数据库内容，难实现！通常是开发本地写单元测试时比较容易实现。

方式4，工作中比较少会这样做，测试阶段的测试环境数据库往往不只有一人在用，不能因为我要数据干净而影响到其他同事的进度！

最终我推荐方式2，数据唯一，且不进行数据清理！另外选择一个比较干净完整的数据库做备份，当每次迭代完需求后，我们在进行数据库回滚。

在实际工作中，切勿有“完美”洁癖。 因为项目通常都是赶工期的，先确保工作内容交付掉，后续空闲时再琢磨怎么优化。项目前期还是要以手动的功能测试为主，待业务稳定后，再对这些稳定业务拓展接口自动化！！！