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使用 Terraform 和 GitHub Actions 对基础设施进行自动化安装测试
微信公众号 · 2020-12-13 · via 陈少文的网站

1. 测试是海上的航标

项目越复杂、规模越大,越能体现测试的价值和重要性。

测试保证了方向的正确性。就像航行时,海上出现的航标,可以用来检验、纠正路线。便于掌舵人,随时了解动态,做出调整。

测试决定了迭代的速度。随着 Scrum 等敏捷开发方法的实践,交付的节奏在加快。测试是交付质量的保障,如果测试跟不上,敏捷将无法落地。

测试很重要,但却是一本经济账。太少,不足以保障质量;太多,维护成本又很高。卡住关键点位,才能获得高的性价比。

再来看看需要测试的产品。KubeSphere 很小,却又很大。说它很小,是因为只是 Kubernetes 上的应用负载,并不对原生的 Kubernetes 进行改造。说它很大,是因为集成了很多可选的组件,提供了整套的解决方案。在日常的开发过程中,有两个地方汇聚了高密度的价值: 主仓库和安装程序。主仓库,汇聚了开发者的每次变更;安装程序,汇聚了各个组件在用户安装时的行为。

比较之下,我认为安装更加需要额外的自动化测试,而且也更好测试。安装是用户体验的第一印象,更加贴近用户端。下面来看看,我在测试安装程序上做的工作吧。

2. 使用 KubeSphere 测试 KubeSphere

这是一个有趣的做法,使用 KubeSphere 创建新的 KubeSphere ,并实现自测。听起来有点像自举,自己创建自己,自己测试自己。这样就有了安装程序的第一版自动化测试。

每天对单节点、多节点、高可用三种安装方式进行自动化测试。安装之后,也会做一些 API 和 UI 层的测试,可以参考文档 《基于 Kubernetes 和 Jenkins 搭建自动化测试系统》 ,还有一些拨测用来实时验证线上服务是否正常,《使用 Jenkins 进行服务拨测》

下面说一下测试流程:

  1. 创建一条创建集群的流水线
  2. 运行 API 自动化测试
  3. 运行 UI 自动化测试,在新机器上创建一条创建集群的流水线。

就这样大概测试了半年,后来由于安装程序变更,最终创建并销毁了近 500 个集群后,暂停已有大半年时间。测试期间,我也对测试的边界进行了整理,比如操作系统、系统版本、云厂商、安装方式等。

3. 使用 Terraform 和 GitHub Actions

在上一个版本中,主要是通过 IaaS 的 API 去创建和删除云主机,然后安装测试软件。最近安装程序又出现了几次问题,影响到用户体验,我想用 Terraform 和 GitHub Actions ,应该会有很好的自动化测试方案。

3.1 先看看效果

如上图,执行策略有两种:

  • 每天早上定时执行一次
  • 每次合并 PR 执行一次

在执行完成之后,Actions 会向 Slack 发送一条通知:

如果有异常,需要进入 Actions 的日志页面查看详情。

3.2 为什么是 Terraform 和 GitHub Actions

Terraform 提供的能力是,只需要描述资源,Terraform 就会帮你调用 IaaS 的接口,管理这些资源的生命周期。下面是配置一个流量型 EIP 的示例:

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resource "qingcloud_eip" "init"{
  name = "tf_eip"
  description = ""
  billing_mode = "traffic"
  bandwidth = 50
  need_icp = 0
}

通过 terraform applyterraform destroy 命令,可以随时创建和销毁描述的资源。当然,也可以使用代码仓库管理这些 Iac,实践 GitOps 。

GitHub Actions 是 GitHub 提供的 CICD 服务,对公开仓库免费,无时长限制。只需要在 .github/workflows/ 目录下,使用 Yaml 定义流程即可使用。

3.3 提交 Iac 配置准备测试

Iac ,基础设施即代码,是一种理念,像管理代码一样管理基础设施。这里需要将软件改造成 Iac 的描述方式:

  • 一个 EIP
  • 一个防火墙
  • 一个防火墙规则
  • 一个云主机
  • 一个安装资源

使用 Terraform 的 DSL 描述这些资源。

另一方面就是 GitHub Actions 的 Workflows 的编写。这一部分主要是执行的流程:

  1. 安装 Terraform
  2. 初始化 IaaS 秘钥
  3. Terraform 创建资源
  4. 安装 KubeSphere 并检测是否符合预期
  5. Terraform 销毁资源
  6. Slack 发送通知

这里有个小的技巧,给步骤 4 设置超时时间,将 5、6 设置为 always ,也就是说无论成功还是失败,都会销毁 IaaS 资源节约成本,还会推送执行结果到 Slack。

3.4 如何给 GitHub Actions 配置 Slack 通知

首先需要在 Workflows 描述文件中,添加如下内容:

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env:
  SLACK_WEBHOOK_URL: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK_URL }}
steps:
  - name: slack
    uses: 8398a7/action-slack@v3
    with:
      status: ${{ job.status }}
      fields: repo,message,commit,author,action,eventName,ref,workflow,job,took
    if: always()

其中的 SLACK_WEBHOOK_URL 是推送通知的 API 地址,需要配置在 Actions 页面的 Secrets 中。

接着访问 Slack 的开发者页面,创建 Slack App ,然后获取 SLACK_WEBHOOK_URL 值。主要分为如下步骤:

  1. 打开 https://api.slack.com/apps?new_app=1 ,选择 Workspace,创建 app

  1. 进入新建的 Slack App ,点击 【Incoming Webhooks】添加 Webhook 之后,就可以获取到 Webhook URL 。

4. 总结

目前测试 Case 相对单一,后续需要继续扩充。考虑不同维度选项的组合,通过 matrix 批量组合执行。

其实,Terraform 和 GitHub Actions 的方式也不是最优的。GitHub Actions 支持运行 Kind (使用一个 Docker 容器运行 Kubernetes)。如果能对接上 Kind ,完全使用 GitHub Actions 进行自动化测试会更好。

另外就是可以引入 Chaos 类型的工具,在系统健壮性、高可用方面进行测试。