自动化测试在 Kubernetes Operator 开发中的应用:以 OpenTelemetry 为例

kubernetes,operator,opentelemetry · 浏览次数 : 0

小编点评

## OpenTelemetry e2e 测试简介 OpenTelemetry e2e 测试是将测试环境和实际环境的配置进行匹配的过程,以确保 OpenTelemetry 的 agent 正常运行。该测试主要用于完成一个完整的 Java 应用的 deployment 注入 OpenTelemetry 的 agent 过程。它还有一些与 OpenTelemetry 相关的环境变量,需要在测试开始之前设置。 **主要测试步骤:** 1. **设置环境变量:**以 `00-install-instrumentation-select.yaml` 文件为例,设置 `OTEL_JAVAAGENT_DEBUG`, `OTEL_TRACES_EXPORTER`, `OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT` 和其他环境变量。 2. **配置 Kubernetes 集成:**创建一个名为 `opentelemetry-auto-instrumentation-java` 的 pod,并设置其 `env` 和 `initContainerStatuses`。 3. **运行测试脚本:**执行 `chainsaw test --test-dir ./tests/e2e-multi-instrumentation` 命令,其中 `./tests/e2e-multi-instrumentation` 是测试用例目录,`chainsaw` 是 Chainsaw 工具的名称。 4. **查看测试结果:**最终输出测试结果,包括成功和失败的信息。 **测试目的:** * 验证 OpenTelemetry 的 agent 正常运行。 * 设置和验证 OpenTelemetry 配置环境变量。 * 测试 Kubernetes 集成的兼容性。 * 确保测试脚本能够正常执行。 **与单元测试的不同:** * e2e 测试不是单元测试,因为它不会测试具体的功能函数。 * 单元测试可以保证函数功能与预期相同,但测试环境可能不同,可能导致测试结果不一致。 * e2e 测试可以确保整个 deployment 注入过程正常完成,并验证 OpenTelemetry 配置环境变量。 **总结:** OpenTelemetry e2e 测试是确保 OpenTelemetry AGENT 正常运行的必要步骤。它确保测试环境和实际环境的配置符合预期,并验证 Kubernetes 集成兼容性。

正文

背景

最近在给 opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时,因为当时修改的函数是私有的,无法添加单测函数,所以社区建议我补充一个 e2e test.

因为在当前的版本下,只要给 deployment 打上了 instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true" 这类注解就会给该 deployment 注入 agent。
但没办法指定不同的 agent 版本(或者不同的环境变量),所以希望可以新增一个选择器,同时可以针对不同的 deployment 维护不同版本的 Instrumentation(是用于控制需要注入 deployment 的资源);这样就可以灵活控制了。

在这之前我其实也很少做 kubernetes 的 operator 开发,对如何做 kubernetes 的 e2e 测试也比较陌生,好在社区提供了详细的贡献文档。

安装

简单来说需要两个关键组件:

  • kind: kubernetes in docker,是可以在本地利用 docker 启动一个 kubernetes 集群的工具,通常用于在本地进行开发、测试关于 kubernetes 相关的功能。
    • 安装 kind 的前提是本地已经安装好了 docker。
  • chainsaw: 一个 e2e 测试框架,提供了声明式的方式定义测试用例,也有着丰富断言功能。

他们的安装都很简单,只要本地安装好了 golang,直接使用 go install 即可:

go install sigs.k8s.io/kind@v0.22.0
go install github.com/kyverno/chainsaw@latest

kind 使用

在开始前还是先预习下 kind 的基本使用。

安装好 kind 之后,使用 create cluster 命令可以在本地创建一个 kubernetes 集群。

kind create cluster -h
Creates a local Kubernetes cluster using Docker container 'nodes'

Usage:
  kind create cluster [flags]


之后只需要等待集群安装成功即可,它会在我们的 cat ~/.kube/config 文件中追加刚才新建集群的连接信息。

k config get-contexts
k config use-context xxx

这样就可以使用这两个命令来查看和切换不同的集群了,虽说是一个本地模拟的 kubernetes 集群,但他的核心功能和一个标准的集群没有什么区别。

kind delete clusters --all

使用完成之后可以使用这个命令将所有集群都删除掉。

准备集群数据

opentelemetry-operator 中有给我们准备好一个 make 命令: make prepare-e2e ;使用它会帮我们将 operator 的测试环境初始化好。

大概分为以下几步:

  • 安装 chainsaw
  • 修改 controller 的镜像为我们本地构建的镜像名称
  • 本地 docker 镜像打包
  • 安装 cert-manager
  • 安装 Operator 需要的 CRD
  • 部署 Operator deployment
  • 等待 Operator 启动成功

不过这里的安装过程可能会遇到问题(本质上都是我们的网络问题):


这种情况可以想办法手动先把镜像拉取到本地,然后 kubernetes 就会从本地仓库获取到这个镜像。

e2e test

通常我们需要将同一类的测试功能放到一个文件夹里,比如这样:

默认情况下 Chainsaw 会查找目录下名为 chainsaw-test.yaml 作为引导文件。

apiVersion: chainsaw.kyverno.io/v1alpha1  
kind: Test  
metadata:  
  creationTimestamp: null  
  name: instrumentation-java  
spec:  
  steps:  
  - name: step-00  
    try:   
    - command:  
        entrypoint: kubectl  
        args:  
        - annotate  
        - namespace  
        - ${NAMESPACE}  
        - openshift.io/sa.scc.uid-range=1000/1000  
        - --overwrite  
    - command:  
        entrypoint: kubectl  
        args:  
        - annotate  
        - namespace  
        - ${NAMESPACE}  
        - openshift.io/sa.scc.supplemental-groups=3000/3000  
        - --overwrite  
    - apply:  
        file: 00-install-collector.yaml  
    - apply:  
        file: 00-install-instrumentation-select.yaml  
  - name: step-01  
    try:  
    - apply:  
        file: 01-install-app-select.yaml  
    - assert:  
        file: 01-assert*.yaml  
    catch:  
      - podLogs:  
          selector: app=my-java-select
tests/e2e-instrumentation/instrumentation-select
├── 00-install-collector.yaml
├── 00-install-instrumentation-select.yaml
├── 01-assert-select.yaml
├── 01-assert-without-select.yaml
├── 01-install-app-select.yaml
└── chainsaw-test.yaml

以我这里的这份文件为例,在其中定义了几个步骤:

  • 初始化环境信息,包含创建 namespace
  • 安装我们测试所需要的资源
    • 00-install-collector.yaml:这里主要是安装一个 OpenTelemetry 的 collector
    • 00-install-instrumentation-select.yaml:安装 Instrumentation 注入资源
    • 01-install-app-select.yaml:应用一个我们需要测试的 deployment 资源
    • 01-assert*.yaml:最后对最终生成的 yaml 资源与 assert*.yaml 的进行断言匹配,只有匹配成功后才能测试成功。

这里的测试目的主要是完成一个完整的 Java 应用的 deployment 注入 OpenTelemetry 的 agent 过程还有一些与 OpenTelemetry 相关的环境变量。

00-install-instrumentation-select.yaml 文件为例:

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1  
kind: Instrumentation  
metadata:  
  name: java-select  
spec:  
  selector:  
    matchLabels:  
      app: my-java-select  
  env:  
    - name: OTEL_TRACES_EXPORTER  
      value: otlp  
    - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT  
      value: http://localhost:4317  
  exporter:  
    endpoint: http://localhost:4317  
  propagators:  
    - jaeger  
    - b3  
  sampler:  
    type: parentbased_traceidratio  
    argument: "0.25"  
  java:  
    env:  
    - name: OTEL_JAVAAGENT_DEBUG  
      value: "true"  

它的预期效果是选择 app: my-java-select 的 deployment 将这些环境变量都注入进去,同时默认也会在 deployment 的容器中挂载一个 javaagent.jar:

ls /otel-auto-instrumentation-java/
javaagent.jar

而我们的 01-assert-select.yaml:

apiVersion: v1  
kind: Pod  
metadata:  
  annotations:  
    instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"  
    sidecar.opentelemetry.io/inject: "true"  
  labels:  
    app: my-java-select  
spec:  
  containers:  
  - env:  
    - name: OTEL_JAVAAGENT_DEBUG  
      value: "true"  
    - name: JAVA_TOOL_OPTIONS  
      value: ' -javaagent:/otel-auto-instrumentation-java/javaagent.jar'  
    - name: OTEL_TRACES_EXPORTER  
      value: otlp  
    - name: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT  
      value: http://localhost:4317    
    - name: OTEL_TRACES_SAMPLER  
      value: parentbased_traceidratio  
    - name: OTEL_SERVICE_NAME  
      value: my-java-select   
    - name: OTEL_PROPAGATORS  
      value: jaeger,b3  
    - name: OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES  
    name: myapp  
  - args:  
    - --config=env:OTEL_CONFIG  
    name: otc-container  
  initContainers:  
  - name: opentelemetry-auto-instrumentation-java  
status:  
  containerStatuses:  
  - name: myapp  
    ready: true  
    started: true  
  initContainerStatuses:  
  - name: opentelemetry-auto-instrumentation-java  
    ready: true  
  phase: Running

最终就是把实际的 deployment 的 yaml 内容和这份文件进行对比。

所以这个 e2e 测试就有点类似于集成测试,不会测试具体的功能函数,只需要最终结果能匹配就可以。

当然这个和单元测试也是相辅相成的,缺一不可,不能完全只依赖 e2e 测试,也有可能是概率原因导致最终生成的资源相同;单元测试可以保证函数功能与预期相同。


都准备好之后便可以进行测试了,测试的时候也很简单,只需要执行以下命令即可:

chainsaw test --test-dir ./tests/e2e-multi-instrumentation

这样它就会遍历该目录下的 chainsaw-test.yaml文件进行测试,执行我们上面定义的那些步骤,最终输出测试结果:

同时 Chainsaw 也提供了 Github action,可以方便的让我们和 github CI 进行集成。

jobs:
  example:
    runs-on: ubuntu-latest

    permissions: {}

    name: Install Chainsaw
    steps:
      - name: Install Chainsaw
        uses: kyverno/action-install-chainsaw@v0.1.0
        with:
          release: v0.0.9
      - name: Check install
        run: chainsaw version

这样我们就可以在 github 中查看我们的测试结果了:

总结

最后不得不感叹作为 CNCF 下面的项目 OpenTelemetry 的开发者体验真好,只要我们跟着贡献者文档一步步操作都能顺利通过 CI 测试,同时还能避免一些 Code Review 过程中的低级错误。


比如我第一次提 PR 的时候没有添加 changlog 文件,后面在贡献者手册里发现只需要执行 make chlog-new 就会基于当前分支信息帮我们生成一个 changelog 文件模板,然后只需要往里面填写内容即可。

这些工具链让不同开发者提交的代码和流程都符合规范,同时也降低了贡献难度。

以上所有的相关源码都可以在 https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator 中进行查看。

参考链接:

与自动化测试在 Kubernetes Operator 开发中的应用:以 OpenTelemetry 为例相似的内容:

自动化测试在 Kubernetes Operator 开发中的应用:以 OpenTelemetry 为例

背景 最近在给 opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时,因为当时修改的函数是私有的,无法添加单测函数,所以社区建议我补充一个 e2e test. 因为在当前的版本下,只要给 deployment 打上了 instrumentation.opentelemetry.io

[转帖]已经被废弃的 tcp_tw_recycle

最近准备自己动手部署测试kubernetes集群,注备写一个 hands on 的手册。突发奇想将 centos 原有的内核从3.10更新到了4.14版本,并执行一些常规的优化操作。没有想到在修改了 sysctl.conf 里面的一些参数,希望能对新的 kubernetes 性能有所帮助。 当我在其

(转载)自动化测试在美团外卖的实践与落地

(转载)自动化测试在美团外卖的实践与落地 侵删 原文链接: https://tech.meituan.com/2022/09/15/automated-testing-in-meituan.html 美团这个技术博客不少内容都不错的,推荐阅读 1. 项目背景 美团外卖的业务场景比较多元化,除了外卖自

微盟电商-以造数工厂为底座的低成本自动化应用实现(一)

微盟电商-以造数工厂为底座的低成本自动化应用实现 SAAS服务的特点是能够以同一套代码基础,服务各种使用场景的客户,由此带来的业务组合与配置的多样性是造成测试在造数环节以及自动化测试的实施阶段面临繁琐与困难的根本原因。如何确保自动化的高效实施并降低投入成本?电商测试团队从业务角度出发落地了造数工厂+

《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-42-强大的可视化追踪利器Trace Viewer

1.简介 在我们日常执行自动化测试工作的过程中,经常会遇到一些偶发性的bug,但是因为bug是偶发性的,我们不一定每次执行都能复现,所以我们在测试执行的时候,追踪用例执行就变得非常重要了。playwright提供了一个Playwright Trace Viewer工具来追踪测试执行,这是一个GUI工

《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-18-处理鼠标拖拽-上篇

1.简介 本文主要介绍两个在测试过程中可能会用到的功能:在selenium中宏哥介绍了Actions类中的拖拽操作和Actions类中的划取字段操作。例如:需要在一堆log字符中随机划取一段文字,然后右键选择摘取功能。playwright同样可以实现元素的拖拽和释放的操作。 2.拖拽操作 鼠标拖拽操

漫谈前端自动化测试演进之路及测试工具分析

随着前端技术的不断发展和应用程序的日益复杂,前端自动化测试也在不断演进。随着 Web 应用程序变得越来越复杂,自动化测试的需求也越来越高。如今,自动化测试已经成为 Web 应用程序开发过程中不可或缺的一部分,它们可以帮助开发人员更快地发现和修复错误,提高应用程序的性能和可靠性。

《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-49-Route类拦截修改请求-下篇

1.简介 在日常工作和学习中,自动化测试的时候:在加载页面时,可能页面出现很多不是很重要或者不是我们所关注的,这个时候我们就可以选择不加载这些内容,以提高页面加载速度,节省资源。例如:可能页面上图片比较多,而我们又不关心图片内容。那么,在加载页面时,可以选择不加载图片,以提高页面加载速度。这里我们主

《最新出炉》系列入门篇-Python+Playwright自动化测试-48-Route类拦截修改请求-上篇

1.简介 在日常工作和学习中,自动化测试的时候:在加载页面时,可能页面出现很多不是很重要或者不是我们所关注的,这个时候我们就可以选择不加载这些内容,以提高页面加载速度,节省资源。例如:可能页面上图片比较多,而我们又不关心图片内容。那么,在加载页面时,可以选择不加载图片,以提高页面加载速度。这里我们主

数据驱动测试-从方法探研到最佳实践

作者:刘红妍 导读 在自动化测试实践中,测试数据是制造测试场景的必要条件,本文主要讲述了在沟通自动化框架如何分层,数据如何存储,以及基于单元测试pytest下如何执行。并通过实践案例分享,提供数据驱动测试的具体落地方案。 基本概念 数据驱动测试(DDT)是一种方法,其中在数据源的帮助下重复执行相同顺