如何搭建分布式测试执行系统(2)

　　5、执行case。同本地单机版。

　　6、推送报告。

　　这里hadoop还会根据每个map任务的返回值，来进行重试运行的调度。

　　从以上的描述可以看到，在hadoop集群节点机器上(tasktracker)，测试执行的逻辑和单机版基本无差别，所以整个改造的过程也是比较简单的

　　2.4 分布式测试集群架构设计

　　整个分布式测试执行依托于一个公共的计算集群，这个计算集群由两部分组成，一部分是hadoop相关的，包括hadoop的总控，子节点的 tasktracker服务。另外一部分就是公共环境，包括测试框架，公共工具例如valgrind等。前者通过jobtracker来管理，后者通过统一运维系统来管理，其功能基本就是公共环境的安装和维护。

　　3 收益

　　经过我们的实际项目实践，这部分的收益主要体现在如下两点：

　　1、测试执行时间大幅优化。15台机器的情况，所有原测试执行时间要1-2小时的模块，优化到10分钟以内。

　　2、机器资源的节省。通过公共集群的维护，保证所有机器cpu满负荷运作，避免了以往单机测试执行的cpu浪费。

　　4 准入原则及发展方向

　　4.1 分布式改造的准入原则

　　并不是所有的测试执行都可以分布式化，在我们的实际操作过程中，总结出以下几点准入原则，供参考：

　　1、空白机器可运行。通过一个总控脚本就可以做到依赖环境准备，lib库安装，测试case执行等。

　　2、测试框架允许case并行。

　　3、业务层case对外部不存在固定依赖，例如依赖于某个写死的目录。

　　4、业务层case依赖的server端口，最好是随机的。

　　5、不允许业务层去操作公共环境。

　　4.2 后续可能的技术方向

　　1、case按照执行时间切分。按照时间切分来替代按照case数切分。

　　2、从分布式测试执行过渡到云测试服务。

原文转自：http://www.ltesting.net