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pytest 并发执行用例（基于受限的测试资源）

news 2025/8/26 7:49:45

概要

本文主要介绍了如何在测试资源（被测对象）受限的情况下，使用 pytest 进行并发测试以减少总体测试时间的方法和过程。

背景

在软件开发过程中，我们通常使用测试用例来持续保证软件的质量（例如，确保关键功能不被破坏，确保相关流程不会阻塞等）。从 CI/CD 的概念出发，要做到持续地保证软件质量，我们需要不间断地跑相关测试用例（例如，merge PR 之前、每日测试等），以保证软件持续处于高质量水平。

在这个过程中，随着总体代码量和功能的增加，我们的用例集也会不断膨胀。然而，当我们的测试集数量达到一个较大的数量时，跑一次完整的测试用例集会到达一个很恐怖的时间（例如，笔者所在的项目当前跑一遍完整测试用例的时间需要超过 3 天）。此时，将其嵌入流水线过程将变成一个不可接受的事情，利用其持续保证版本质量更是无从说起。

因此，在总体测试时间超过一个区间后，我们应当自然而然地会产生优化执行时间的想法，例如优化用例，减少大用例的执行时间等。我们这里主要介绍的是使用并发的方法减少总耗时——一般来说，这也是最立竿见影的方法。

在一般的软件测试项目中，被测应用程序（AUT, Application Under Test）一般不是测试的并发瓶颈。

例如，在 web 项目中，测试过程一般如下：

起一个 AUT（包括该 web 项目相关的数据库、后端等）
通过 http request、browser driver 等方式，访问 web 服务对应的端口并进行测试
所有测试完成后，关闭 AUT

注意到，在这个过程中，AUT 本身是支持并发的（毕竟你可不想你的网站只有一个用户可以访问），且其运行环境一般支持较高的并发访问需求。因此其进行整体测试的时间开销主要体现在固有开销上（例如，网络往返时间、io 时间、等待同步等），而不是受限于 AUT。

因此，如果你的开发场景如上，你可以肆无忌惮地并发进行测试——在搜索引擎上搜索 pytest-xdist 一般能让你很轻易地解决你的问题。然而，对于一些不幸的人，测试资源会比较受限，因此无法简单地使用通用方法解决问题。比如笔者就需要在这个场景下寻找一个解决方案。

笔者正在为一个测试框架做开发工作，其相关测试用例集主要遵循以下规则进行测试：

通过 netconf、ssh 或 http 等协议连接到待测设备（DUT, device under test）
通过不同协议的连接，对设备进行一系列表更并进行验证
测试完成后，继续测试下一个用例

在此场景中，DUT 是一台性能极其低下的网络设备（可以理解为路由器），修改其相关配置会限制影响流量的表现。因此，无论是从性能还是从功能上，该设备都不支持并发测试。

怎么办？加机器！既然一台机器无法支撑并发测试，那再加几台机器，将测试用例散列到各设备上不就行了？下面我们将进行进一步探索，总结出一个具体可行的方案。

解决方案

为了充分利用 pytest 生态，我们使用 pytest-xdist 实现并发功能，其相比于 pytest-parallel 对于 pytest-html 和 allure-pytest 等周边生态的兼容性更好。已知 pytest-xdist 使用了多进程实现的并发操作，因此我们接下来的一切并发控制都基于多进程进行考虑（当然实际上也很容易切换到多线程生态）。

而实现在受限资源下进行测试的方法也很简单：我们只需要列出所有可用于测试的设备，然后在测试的时候自动选中基于哪台设备进行测试就好了。

其具体做法如下：

首先，我们将所有设备的信息写入到一个 json 文件中（或者数据库等任何你想要的地方都行）
然后，以并发的方式执行测试
以 pytest.fixure 的方式为每个测试用例设置夹具，使其在运行前选中并锁定用例需要的设备
在选定的设备上执行用例内容
执行结束，释放设备锁以备下一个用例使用

当然，上面说的只是最理想的情况，实际工程应用中，还应考虑到更多问题：

如果存在不同型号的设备，有些设备可能缺失某种特性导致无法执行某些测试用例，应该如何正确选择设备？
如果一个测试用例需要同时连接到不同的机器上做验证（如交叉校验，双机备份等场景），应如何处理？
如果多个用例使用同一批资源，是否可能产生死锁问题？
这些问题需要更加深入地理解当前项目的用例执行方式，并不能不加区分放到一起讨论，故我们在此不继续讨论。