CN108121654B - 一种基于Docker的软件大规模测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于Docker的软件大规模测试方法,该方法将Docker容器集成在一个系统中,批量地对Docker容器进行配置,满足使用者对容器模拟现实网络节点的各项配置需求,有效地提高了开发和部署的效率,此外还简化了软件测试环境的搭建,并为大规模网络的灵活构成提供框架,适合公司内部搭建开发及测试环境;同时,将Docker容器技术应用在软件部署上,能够大量节省开发和维护成本,提高开发效率。
Description
技术领域
本发明属于软件测试领域,具体涉及一种基于Docker的软件大规模测试方法。
背景技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,旨在提供一种应用程序的自动化部署解决方案,在Linux系统上迅速创建容器(轻量级虚拟机),在容器中部署和运行应用程序,并通过配置文件轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级,非常方便。Docker虚拟出多个容器,各容器间互相隔离,拥有自己独立的命名空间,包括:PID进程、MNT文件系统、NET网络、IPC、UTS时间共享系统等,保证应用程序的生产环境和开发环境彼此隔离,互不影响。开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器,并直接使用容器部署代码。Docker容器的启动时间是秒级的,因此能够大量地节约开发、测试、部署的时间。
在利用Docker容器对软件进行测试的过程中,由于现有的原生Docker对容器的物理和资源配置不完善,因此需要大量繁琐的步骤。首先需要将待测试软件逐个部署到容器中,接着单独为每个容器配置物理及网络资源,并手动控制容器上下线。此处理过程耗时费力,且开发效率低。
发明内容
本发明的目的在于,为解决原生Docker对容器的物理和资源配置不完善,导致Docker容器及软件部署操作繁琐的问题,提出了一种基于Docker的软件大规模测试方法,该方法将容器集成在一个系统中,批量地对容器进行配置,有效地提高了开发和部署的效率。同时,将Docker容器技术应用在软件部署上,能够大量节省开发和维护成本,提高开发效率。
为实现上述目的,本发明提出了一种基于Docker的软件大规模测试方法,该方法针对软件测试过程中需满足易移植和快速配置的需求,将被测软件及其运行环境植入镜像,然后按策略从镜像批量生成容器并进行物理和资源配置,接着在软件测试过程中监控和管理软件及容器状态,并利用容器特性,对软件的资源使用情况进行测试。
本发明的一种基于Docker的软件大规模测试方法,具体包括:
步骤1)利用被测软件及其运行环境生成Docker镜像;
步骤2)根据测试策略从步骤1)所生成的Docker镜像中依次启动各Docker容器;
步骤3)为步骤2)所启动的各Docker容器分别配置初始资源;
步骤4)利用步骤3)所配置的Docker容器进行软件测试,在测试过程中,根据测试策略动态修改Docker容器的资源配置,查看并记录被测软件在Docker容器资源变化下的运行状况;
步骤5)根据测试策略停止或者重启Docker容器,查看被测软件动态上下线情况,并记录被测软件占用资源、启动时间和数据恢复信息。
作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤1)具体包括:
步骤101)根据被测软件运行环境,选择基础操作系统镜像启动用于测试软件的各Docker容器,在各Docker容器中添加被测软件所需依赖库和相关环境变量;
步骤102)从安装有依赖库和环境变量的容器中生成新镜像;
步骤103)将被测软件导入新镜像,生成用于测试的Docker镜像。
作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤2)具体包括:
步骤201)设置各Docker容器在宿主机上的部署策略,编写配置文件,记录每个Docker容器的编号对应的物理、网络资源的配置要求和资源上限;
步骤202)从配置文件中读取对Docker容器的物理、网络资源要求,按步骤201)所设置的部署策略,在宿主机上构建不同配置的Docker容器的分配方案;
步骤203)利用步骤202)所构建的分配方案从Docker镜像中启动各Docker容器,并获取Docker容器64位长ID。
作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤3)具体包括:
步骤301)利用pipework为Docker容器设置包含IP、MAC在内的物理配置;
步骤302)根据Docker容器ID,在cgroups固定路径下找到与其对应的ID一致的cgroups组,通过修改cgroups组对容器进程的限制,为Docker容器设置包含CPU使用率、内存占用率、最大磁盘空间在内的资源配置。
作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤4)具体包括:
步骤401)根据Docker容器ID,找到与其相同ID的cgroups组中各项资源对应的cgroups文件;
步骤402)在软件运行过程中,动态地修改软件所在容器对应的cgroups组,使容器资源配额发生变化,以模拟软件运行的实际环境;
步骤403)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shel l命令查看并记录软件在Docker容器资源变化下的运行状况,作为软件被测试的基础数据。
作为上述技术方案的进一步改进,所述的步骤5)具体包括:
步骤501)利用Docker提供的容器控制命令管理容器的生命周期,根据对软件性能的需求和测试需要设置测试流程,停止或重启Docker容器,模拟现实环境中运行软件的宿主机终端节点上下线;
步骤502)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shel l命令查看软件动态上下线情况,并记录包含软件占用资源、启动时间和数据恢复在内的测试结果,作为评估软件性能的依据。
相较于现有基于Docker容器的软件测试技术,本发明批量地将软件导入容器,且能根据配置文件,在导入容器的过程中自动为容器配置物理及网络资源,同时管理容器的生命周期,自动控制容器上下线,从而模拟软件的实际使用环境。
本发明的一种基于Docker的软件大规模测试方法优点在于:
本发明的方法将软件运行环境的部署转化为容器生成,轻松完成迁移和扩展。同时实现对生成容器的批量配置,满足使用者对容器模拟现实网络节点的各项配置需求。此外还简化了软件测试环境的搭建,并为大规模网络的灵活构成提供框架,适合公司内部搭建开发及测试环境。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于Docker的软件大规模测试方法流程图。
图2为本发明实施例中利用软件大规模测试方法进行测试操作的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明所述的一种基于Docker的软件大规模测试方法进行详细说明。
如图1所示,本发明提供的一种基于Docker的软件大规模测试方法,在本软件测试方法中,将被测软件及其运行环境放入Docker镜像中,根据测试策略依次启动Docker容器并配置Docker容器的初始资源;在软件测试过程中,监控和管理Docker容器状态以及被测软件运行状态;根据测试策略,动态修改Docker容器的资源配置,停止或重启Docker容器。该方法具体包括如下步骤:
步骤1)利用被测软件及其运行环境生成Docker镜像;
步骤2)根据测试策略从步骤1)所生成的Docker镜像中依次启动各Docker容器;
步骤3)为步骤2)所启动的各个Docker容器分别配置初始资源;
步骤4)利用步骤3)所配置的Docker容器进行软件测试,在测试过程中,根据测试策略动态修改Docker容器的资源配置(包括CPU、内存、磁盘空间、IP、MAC等),查看并记录被测软件在Docker容器资源改变下的运行状况;
步骤5)根据测试策略停止或者重启Docker容器,模拟并查看被测软件动态上下线情况,并记录被测软件占用资源、启动时间和数据恢复信息。
其中,将被测软件及其运行环境生成Docker镜像,其步骤具体包括:
步骤101)根据被测软件运行环境,选择基础操作系统镜像启动用于测试软件的各Docker容器,在各Docker容器中添加被测软件所需依赖库和相关环境变量;
步骤102)从安装有依赖库和环境变量的容器中生成新镜像;
步骤103)将被测软件导入新镜像,生成用于测试的Docker镜像。
其中,根据测试策略依次启动各Docker容器,其步骤具体包括:
步骤201)根据测试需求,设计Docker容器在宿主机上的部署策略,如根据宿主机配置和容器需求,限定生成容器数量、根据给定IP段来分配容器IP等。同时编写配置文件,记录每个Docker容器的编号对应的物理、网络资源的配置要求和资源上限;
步骤202)从配置文件中读取Docker容器物理、网络资源的要求,如磁盘空间、可用带宽,所属IP段等,结合步骤201)预设的部署策略,在宿主机上生成容器编号对应的、给定数据段下的IP、MAC等数据,以及根据配置文件设定的上限决定的内存、带宽等可用资源的数值;在宿主机上构建不同配置的Docker容器的分配方案;
步骤203)利用步骤202)所构建的分配方案从Docker镜像中启动各Docker容器,获取Docker容器64位长ID并保存。
其中,为各个Docker容器分别配置初始资源,其步骤具体包括:
步骤301)利用pipework可通过shell命令为Docker容器设置IP、MAC等物理配置;开源项目pipework是由Docker工程师Petazzoni开发的一个Docker网络配置工具,由200多行shell实现;
步骤302)根据Docker容器ID,在cgroups固定路径下找到与其对应的ID一致的cgroups组,通过修改cgroups组对容器进程的限制,为Docker容器设置CPU使用率、内存占用率、最大磁盘空间等资源配置;由于Linux内核提供的cgroups机制,可以根据特定的行为,把一系列系统任务及其子任务整合到按资源划分等级的不同cgroups组内,从而为系统资源管理提供一个统一的框架。简单来说,就是把进程放在一个cgroups组内统一加以控制。
其中,动态修改Docker容器的资源配置以模拟被测软件运行过程中Docker容器资源改变,其步骤具体包括:
步骤401)根据Docker容器ID,找到与其相同ID的cgroups组中各项资源对应的cgroups文件;
步骤402)在软件运行过程中,动态地修改软件所在容器对应的cgroups组,使容器资源配额发生变化,以模拟软件运行的实际环境;
步骤403)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shell命令查看并记录软件在Docker容器环境资源变化下的运行状况,作为软件被测试的基础数据。
其中,根据测试策略停止或者重启容器,模拟被测软件动态上下线情况,其步骤具体包括:
步骤501)利用Docker提供的容器控制命令,如docker stop停止容器,docker rm删除容器,管理容器的生命周期。根据对软件性能的需求和测试需要,设置测试流程,停止或重启容器,模拟现实环境中运行软件的宿主机终端节点上下线;
步骤503)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shell命令查看软件动态上下线情况,并记录软件占用资源、启动时间和数据恢复等方面的测试结果,作为评估软件性能的依据。
实施例一
如图2所示,在本实施例中,利用本发明提供的一种基于Docker的软件测试方法进行测试操作,其具体的操作步骤为:
首先,将被测软件及其运行环境生成Docker镜像:
步骤101)被测软件需要linux内核作为运行环境,选择ubuntu:14.04作为基础镜像,调用docker run命令启动容器,在容器中添加被测软件所需依赖库和相关环境变量;
步骤102)调用docker commit命令,从容器生成新镜像;
步骤103)利用Docker file,将被测软件导入新镜像,生成用于测试的Docker镜像,命名并将名字存入配置文件。Docker file部分源码如下:
#create an image with ubuntu:14.04 as OS and libs for sea,and new seapulled inside
FROM sea:0.0
ADD./sea/tmp/
CMD/tmp/sea
接着,根据配置文件中的容器数量、资源分配等设定,按照测试策略依次启动Docker容器:
步骤201)设置Docker容器在宿主机上的部署策略;
步骤202)根据配置文件中的Docker容器数量、资源分配等设定,按预设部署策略,在宿主机上分配不同配置的Docker容器。配置文件概括如下:
IP=192.168.200.11
MAC=02:42:ac:11:00:00
NUM=5
IMAGE=sea:11.02
步骤203)从测试镜像启动各Docker容器,获取容器64位长ID并保存。部分代码如下:
sprintf(sh1,"%s%s%s",INITIAL_SH1,COMMAND_IP,image);
//执行sh1,形如:docker run-itd--net=none sea:1.0
FILE*fp=NULL;
fp=popen(sh1,"r");
fgets(info->ID,65,fp);
pclose(fp);
fp=NULL;
接着,对启动的各Docker容器分别进行初始的物理和资源配置:
步骤301)根据配置文件中预设的IP段和代码段,为各Docker容器生成对应的IP、MAC。部分代码如下:
while(p!='\0'){
if(p==':'){
pcount++;
i++;
p=first_mac[i];
if(pcount==4)middle=i;
continue;
}
if(pcount==4){
fifthmac*=16;
fifthmac+=(p-'0')>9?(p-'a'+10):(p-'0');
}
if(pcount==5){
sixthmac*=16;
sixthmac+=(p-'0')>9?(p-'a'+10):(p-'0');
}
i++;
p=first_mac[i];
}
sixthmac+=no;
fifthmac+=sixthmac/250;
sixthmac=sixthmac%250;//
strncpy(newmac,first_mac,middle);
sprintf(newmac+middle,"%x:%x",fifthmac,sixthmac);
步骤302)利用pipework脚本,为Docker容器设置IP、MAC等物理配置。部分代码如下:
//拼接sh2,形如:pipework br1<ContainerID>192.168.200.11/24@192.168.200.102:42:ac:11:00:00
sprintf(sh2,"%s br1%s%s/24@%s%s",INITIAL_SH2,info->ID,info->IP,INITIAL_GW,info->MAC);
fp=popen(sh2,"r");
pclose(fp);
fp=NULL;
步骤303)根据容器ID,找到与其对应路径下的cgroups组,修改其中的配置文件,为容器设置CPU使用率、内存占用率、最大磁盘空间等资源配置;
步骤304)将生成容器的ID、IP、MAC等信息存入文件中,生成容器个数+1;
接着,检查已生成Docker容器个数是否满足部署策略需求;如不满足需求,则重复执行上述生成容器和配置资源步骤,如满足需求,则利用配置后的各Docker容器进行软件测试。
开始测试软件:首先,动态修改Docker容器的资源配置以模拟被测软件运行过程中资源改变:
步骤401)根据容器ID,找到与其容器对应的cgroups文件,具体路径为:/sys/fs/cgroups/<subsystem>/docker/<containerID>;
步骤402)在线修改cgroups文件,使容器资源配额发生变化;
步骤403)运行Docker容器分配的虚拟shell终端,查看软件运行状态变化。
最后,根据测试策略执行停止或者重启容器操作,以模拟被测软件动态上下线情况:
步骤501)利用docker start/stop/kill<ContainerID>等命令,实现启动、停止和删除容器功能,管理容器生命周期;
步骤502)根据测试策略,停止或重启容器,模仿终端节点上下线;
步骤503)利用虚拟shell终端,查看软件动态上下线情况。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (2)
1.一种基于Docker的软件大规模测试方法,其特征在于,包括:
步骤1)利用被测软件及其运行环境生成Docker镜像;
步骤2)根据测试策略从步骤1)所生成的Docker镜像中依次启动各Docker容器;
步骤3)为步骤2)所启动的各Docker容器分别配置初始资源;
步骤4)利用步骤3)所配置的Docker容器进行软件测试,在测试过程中,根据测试策略动态修改Docker容器的资源配置,查看并记录被测软件在Docker容器资源变化下的运行状况;
步骤5)根据测试策略停止或者重启Docker容器,查看被测软件动态上下线情况,并记录被测软件占用资源、启动时间和数据恢复信息;
所述的步骤4)具体包括:
步骤401)根据Docker容器ID,找到与其相同ID的cgroups组中各项资源对应的cgroups文件;
步骤402)在软件运行过程中,动态地修改软件所在容器对应的cgroups组,使容器资源配额发生变化,以模拟软件运行的实际环境;
步骤403)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shell命令查看并记录软件在Docker容器资源变化下的运行状况,作为软件被测试的基础数据;
所述的步骤1)具体包括:
步骤101)根据被测软件运行环境,选择基础操作系统镜像启动用于测试软件的各Docker容器,在各Docker容器中添加被测软件所需依赖库和相关环境变量;
步骤102)从安装有依赖库和环境变量的容器中生成新镜像;
步骤103)将被测软件导入新镜像,生成用于测试的Docker镜像;
所述的步骤2)具体包括:
步骤201)设置各Docker容器在宿主机上的部署策略,编写配置文件,记录每个Docker容器的编号对应的物理、网络资源的配置要求和资源上限;
步骤202)从配置文件中读取对Docker容器的物理、网络资源要求,按步骤201)所设置的部署策略,在宿主机上构建不同配置的Docker容器的分配方案;
步骤203)利用步骤202)所构建的分配方案从Docker镜像中启动各Docker容器,并获取Docker容器64位长ID;
所述的步骤3)具体包括:
步骤301)利用pipework为Docker容器设置包含IP、MAC在内的物理配置;
步骤302)根据Docker容器ID,在cgroups固定路径下找到与其对应的ID一致的cgroups组,通过修改cgroups组对容器进程的限制,为Docker容器设置包含CPU使用率、内存占用率、最大磁盘空间在内的资源配置。
2.根据权利要求1所述的基于Docker的软件大规模测试方法,其特征在于,所述的步骤5)具体包括:
步骤501)利用Docker提供的容器控制命令管理容器的生命周期,根据对软件性能的需求和测试需要设置测试流程,停止或重启Docker容器,模拟现实环境中运行软件的宿主机终端节点上下线;
步骤502)链接Docker自生成的虚拟终端,利用shell命令查看软件动态上下线情况,并记录包含软件占用资源、启动时间和数据恢复在内的测试结果,作为评估软件性能的依据。
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