Επίλυση προβλημάτων με δοκιμές Quarkus, δοχεία δοκιμής και ενσωμάτωση Liquibase

Ξεπερνώντας τις προκλήσεις στις δοκιμές με το Quarkus και το Liquibase

Η σύνταξη αποτελεσματικών δοκιμών ολοκλήρωσης είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της σταθερότητας των σύγχρονων εφαρμογών, ειδικά όταν χρησιμοποιούνται τεχνολογίες όπως Κουάρκους, Δοχεία δοκιμής, και Liquibase. Ωστόσο, η διαδικασία δεν είναι πάντα απλή. Οι προγραμματιστές αντιμετωπίζουν συχνά απροσδόκητες προκλήσεις, όπως διενέξεις πόρων ή ακατάλληλη διαμόρφωση.

Ένα κοινό ζήτημα προκύπτει όταν εργάζεστε με μετεγκαταστάσεις βάσης δεδομένων σε δοκιμές. Φανταστείτε να ξοδεύετε ώρες διαμορφώνοντας το Liquibase, μόνο για να συνειδητοποιήσετε ότι τα σενάρια μετεγκατάστασής σας εκτελούνται σε ένα κοντέινερ βάσης δεδομένων, ενώ η εφαρμογή σας συνδέεται με ένα άλλο. Απογοητευτικό, σωστά; 🐛

Σε αυτήν την ανάρτηση, θα μοιραστώ την εμπειρία μου για την αντιμετώπιση μιας παρόμοιας πρόκλησης: εκτέλεση δοκιμών ολοκλήρωσης σε μια εφαρμογή Quarkus με Test Containers και Liquibase. Η περίεργη συμπεριφορά που παρατήρησα ήταν ότι δημιουργήθηκαν πολλαπλά κοντέινερ βάσης δεδομένων, που οδηγούσαν σε αποτυχημένες δοκιμές. Αυτή η ανάρτηση θα ασχοληθεί με τον εντοπισμό σφαλμάτων και την επίλυση αυτού του ζητήματος.

Εάν έχετε αντιμετωπίσει ποτέ τέτοια προβλήματα, δεν είστε μόνοι. Θα εξερευνήσουμε βήμα προς βήμα πώς να προσδιορίσουμε τη βασική αιτία και να διασφαλίσουμε ότι οι δοκιμές σας λειτουργούν απρόσκοπτα. Με ένα παράδειγμα εργασίας και πρακτικές συμβουλές, θα μπορείτε να αποφύγετε κοινές παγίδες και να δημιουργήσετε ισχυρά τεστ ολοκλήρωσης. 🚀

Πώς να λύσετε τις συγκρούσεις Liquibase και TestContainers στο Quarkus

Τα σενάρια που παρασχέθηκαν προηγουμένως δείχνουν μια πρακτική προσέγγιση στη διαχείριση δοκιμών ολοκλήρωσης σε μια εφαρμογή Quarkus με χρήση TestContainers και Liquibase. Ο κύριος στόχος είναι να διασφαλίσετε ότι η εφαρμογή σας αλληλεπιδρά με το ίδιο κοντέινερ βάσης δεδομένων όπου η Liquibase εκτελεί τα σενάρια μετεγκατάστασης. Αυτό επιτυγχάνεται με τη δημιουργία ενός προσαρμοσμένου διαχειριστή κύκλου ζωής, το «PostgreSQLTestResource», ο οποίος ξεκινά μέσω προγραμματισμού ένα κοντέινερ PostgreSQL και παρέχει τις λεπτομέρειες διαμόρφωσής του στην υπό δοκιμή εφαρμογή Quarkus. Αυτό αποφεύγει την κοινή παγίδα της εφαρμογής που δημιουργεί ακούσια ένα δεύτερο δοχείο, το οποίο θα μπορούσε να οδηγήσει σε ασυνέπειες. 🚀

Η χρήση της μεθόδου «withReuse(true)» διασφαλίζει ότι το κοντέινερ PostgreSQL παραμένει ενεργό μεταξύ των δοκιμών, μειώνοντας την επιβάρυνση των κοντέινερ επανεκκίνησης για κάθε περίπτωση δοκιμής. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε σενάρια όπου πολλές δοκιμαστικές κλάσεις πρέπει να έχουν πρόσβαση στην ίδια κατάσταση βάσης δεδομένων. Το προσαρμοσμένο "TestProfileResolver" διασφαλίζει τη συνοχή στρέφοντας το Quarkus στο σωστό αρχείο διαμόρφωσης και παρακάμπτοντας ορισμένες ιδιότητες, όπως τη διεύθυνση URL της βάσης δεδομένων και τη διαμόρφωση Liquibase, για να ευθυγραμμιστεί με τη ρύθμιση του δοκιμαστικού κοντέινερ. Διατηρώντας μια ενιαία πηγή αλήθειας για τη διαμόρφωση, ελαχιστοποιείτε τα σφάλματα που προκαλούνται από αταίριαστα περιβάλλοντα.

Μέσα στο δοκιμαστικό σενάριο «XServiceTest», ο σχολιασμός «@QuarkusTestResource» συνδέει τον προσαρμοσμένο πόρο δοκιμής με την κλάση δοκιμής. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την έγχυση των διαμορφώσεων κοντέινερ κατά την εκτέλεση, διασφαλίζοντας ότι η εφαρμογή και το Liquibase λειτουργούν στην ίδια παρουσία βάσης δεδομένων. Επιπλέον, ο σχολιασμός «@Inject» χρησιμοποιείται για τη σύνδεση του «XTypeVersionService», μια υπηρεσία που αλληλεπιδρά με τη βάση δεδομένων. Εκτελώντας τη δοκιμαστική περίπτωση «getXTypeVersion», επαληθεύετε ότι τα αναμενόμενα δεδομένα υπάρχουν στη βάση δεδομένων μετά τη μετεγκατάσταση, επιβεβαιώνοντας ότι το Liquibase εκτελέστηκε με επιτυχία στο σωστό κοντέινερ.

Φανταστείτε να εκτελέσετε μια δοκιμή, να περιμένετε να ευθυγραμμιστούν όλες οι υπηρεσίες, αλλά να μην βρείτε αποτελέσματα λόγω ακατάλληλων διαμορφώσεων—αυτό μπορεί να οδηγήσει σε χαμένο χρόνο εντοπισμού σφαλμάτων. Αυτά τα σενάρια έχουν σχεδιαστεί για να αποτρέπουν τέτοια σενάρια με τη ρητή διαχείριση του κύκλου ζωής του περιβάλλοντος δοκιμής και την εξασφάλιση συνεπούς συμπεριφοράς. Επιπλέον, εργαλεία όπως το RestAssured επικυρώνουν τα τελικά σημεία του API, επιτρέποντας ένα σενάριο δοκιμής πλήρους στοίβας όπου επαληθεύονται τόσο οι μετεγκαταστάσεις backend όσο και οι αλληλεπιδράσεις διεπαφής. Με αυτές τις διαμορφώσεις σε ισχύ, μπορείτε να αναπτύξετε πιο ισχυρές δοκιμές, να εξαλείψετε τις περιβαλλοντικές αναντιστοιχίες και να διασφαλίσετε ότι το πλαίσιο δοκιμών της ομάδας σας είναι όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικό. 🔧

import org.testcontainers.containers.PostgreSQLContainer;
import org.testcontainers.utility.DockerImageName;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class PostgreSQLTestResource implements QuarkusTestResourceLifecycleManager {
    private static PostgreSQLContainer<?> postgreSQLContainer;
    @Override
    public Map<String, String> start() {
        postgreSQLContainer = new PostgreSQLContainer<>(DockerImageName.parse("postgres:alpine"))
            .withDatabaseName("test")
            .withUsername("postgres")
            .withPassword("password")
            .withReuse(true);
        postgreSQLContainer.start();
        Map<String, String> config = new HashMap<>();
        config.put("quarkus.datasource.jdbc.url", postgreSQLContainer.getJdbcUrl());
        config.put("quarkus.datasource.username", postgreSQLContainer.getUsername());
        config.put("quarkus.datasource.password", postgreSQLContainer.getPassword());
        return config;
    }
    @Override
    public void stop() {
        if (postgreSQLContainer != null) {
            postgreSQLContainer.stop();
        }
    }
}

import org.junit.jupiter.api.Test;
import io.quarkus.test.junit.QuarkusTest;
import io.quarkus.test.junit.TestProfile;
@QuarkusTest
@TestProfile(TestProfileResolver.class)
public class XServiceTest {
    @Inject
    XTypeVersionService xTypeVersionService;
    @Test
    public void getXTypeVersion() {
        List<XTypeVersionEntity> entities = xTypeVersionService.get();
        assertFalse(entities.isEmpty(), "The entity list should not be empty.");
    }
}

public class TestProfileResolver implements QuarkusTestProfile {
    @Override
    public String getConfigProfile() {
        return "test";
    }
    @Override
    public Map<String, String> getConfigOverrides() {
        return Map.of("quarkus.config.locations", "src/test/resources/application.yaml");
    }
}

fetch('/api/xTypeVersion')
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
        const list = document.getElementById('entity-list');
        data.forEach(entity => {
            const item = document.createElement('li');
            item.textContent = entity.name;
            list.appendChild(item);
        });
    })
    .catch(error => console.error('Error fetching data:', error));

import org.junit.jupiter.api.Test;
public class FrontEndValidationTest {
    @Test
    public void fetchData() {
        given().when().get("/api/xTypeVersion")
            .then().statusCode(200)
            .body("size()", greaterThan(0));
    }
}

Βελτιστοποίηση ολοκλήρωσης βάσεων δεδομένων για δοκιμές Quarcus

Όταν εργάζεστε με δοκιμές ενοποίησης σε περιβάλλον Quarkus, είναι σημαντικό να αντιμετωπίζετε αποτελεσματικά τη διαχείριση κοντέινερ βάσης δεδομένων. Ένα κοινό πρόβλημα προκύπτει από την αναντιστοιχία κοντέινερ μεταξύ της εφαρμογής και των εργαλείων μετεγκατάστασης όπως Liquibase. Μια βασική λύση βρίσκεται στη μόχλευση του TestContainers βιβλιοθήκη, η οποία διασφαλίζει ότι τόσο η εφαρμογή σας όσο και τα σενάρια μετεγκατάστασης λειτουργούν εντός του ίδιου κοντέινερ. Αυτή η προσέγγιση αποφεύγει τη δημιουργία διπλότυπων δοχείων και διατηρεί τις διαμορφώσεις ευθυγραμμισμένες καθ' όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της δοκιμής. 🎯

Μια άλλη σημαντική πτυχή που πρέπει να ληφθεί υπόψη είναι η στρατηγική μετανάστευσης. Σε πολλές περιπτώσεις, οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν τη στρατηγική «απόθεση και δημιουργία» κατά τη διάρκεια δοκιμών για να εξασφαλίσουν μια νέα κατάσταση βάσης δεδομένων. Ωστόσο, μπορεί επίσης να θέλετε να δημιουργήσετε τη βάση δεδομένων με δεδομένα δοκιμής χρησιμοποιώντας το Liquibase. Για να το κάνετε αυτό αποτελεσματικά, συμπεριλάβετε ένα σενάριο προετοιμασίας SQL και διαμορφώστε το μέσω της ιδιότητας `TC_INITSCRIPT`. Αυτή η προσέγγιση διασφαλίζει ότι τόσο η δομή της βάσης δεδομένων όσο και τα απαιτούμενα δεδομένα δοκιμής είναι έτοιμα πριν από την εκτέλεση των δοκιμών σας, εξαλείφοντας τα σφάλματα που προκαλούνται από ελλείψεις εγγραφών.

Τέλος, τα αρχεία καταγραφής παρακολούθησης μπορεί να είναι σωτήρια. Τόσο το Quarkus όσο και το Liquibase παρέχουν λεπτομερείς επιλογές καταγραφής, οι οποίες μπορούν να σας βοηθήσουν να εντοπίσετε προβλήματα συνδεσιμότητας ή εσφαλμένες διαμορφώσεις. Ορίζοντας κατάλληλα επίπεδα καταγραφής, μπορείτε να παρατηρήσετε εάν τα σενάρια Liquibase εκτελούνται όπως αναμένεται και να επαληθεύσετε τις διευθύνσεις URL που χρησιμοποιούνται για τη σύνδεση στη βάση δεδομένων. Αυτό το επίπεδο ορατότητας είναι απαραίτητο για την επίλυση τυχόν διενέξεων που προκύπτουν κατά την εκτέλεση της δοκιμής, βοηθώντας σας να δημιουργήσετε ένα ισχυρό πλαίσιο δοκιμών. 🚀