Appium + mitmProxy 实现APP接口稳定性测试

跟着 App 用户量的不断增长，任何小的问题都可能放大成严重的线上事故，为了防止对App造成损害的任何可能性，咱们必须从各个方面去考虑 App 的安稳性建造，尽可能减少任何潜在的要挟。

1.布景介绍

为了保证 App 的安稳性，咱们现在有 XMoney 智能遍历测验（溃散、界面紊乱、加载异常等）、UI 主动化（溃散和事务逻辑验证）、Top1000 小程序遍历（溃散和事务逻辑报错）、接口安稳性建造（溃散和事务逻辑验证）。 今日要给咱们介绍的是接口安稳性建造，便是在后端回来数据如果不可靠的情况下，App 是否仍然能够安稳运转。

2.完成思路

计划一

Mock有专门的Mock渠道， 溃散有专门的溃散监控渠道， 咱们只需求把Mock数据下发到手机，如果有溃散，会被溃散渠道收集到，溃散会由值班同学分发给研制。

1. 将接口代理到Mock渠道，Mock渠道依据response 生成批量的Mock数据
2. 经过Appium调用App到制定页面， 触发对应恳求，恳求到了Mock渠道后，Mock渠道随机下发Mock数据
3. 重复翻开指定页面， 直到遍历完Mock数据
4. 溃散渠道进行溃散分发（人工）

长处：

短时间内能够掩盖很多的mock数据。

缺陷：

mock数据不可控。

计划二

计划一有太多的随机性，为了让下发的数据和下发数据后的结果能够对应， 咱们为了操控下发的数据， 咱们在计划一的基础上自建Mock server， 经过Appium脚本和Mock server的交互，操控下发数据。

经调研，Mock server 比较大众的计划便是选用[mitmproxy](https://github.com/mitmproxy/mitmproxy), [mitmproxy](https://github.com/mitmproxy/mitmproxy)可完成 python 脚本的注入， 经过 python 脚本能够阻拦恳求的 request 和 response 数据，然后篡改数据后回来。由于 mitmproxy 是一个shell工具， 无法直接和python脚本交互， 所以python脚本和mitproxy的交互方式选用的是.ini的形式，相互读取 .ini 文件中的内容来完成数据交互。

长处：

mock数据可操控，能够校验预期结果。

缺陷：

需求预备mock数据， mock数据要经常保护。

2种计划咱们都有使用，计划一较为简略，在集成测验阶段履行，咱们不再翻开介绍。 计划二略微麻烦一些，回归测验阶段履行。以下将详细介绍下计划二怎么完成。

3.代码规划

计划流程

代码示例

测验Case

经过Mock更新数据，测验小程序晋级的逻辑 (因触及代码较多，咱们可经过完好系统查看)

测验小程序的同步晋级和异步晋级逻辑， 修改测验装备后，mitmproxy会监控对应的接口恳求， 发现存在要修改数据的恳求，则进行response修改后回来给手机端。 手机端验证是否晋级成功。

步骤：

1. 修改测验装备（经过ini文件和mitmproxy完成联动， mitmproxy会在每次触发接口恳求时检测当时的测验装备文件）

2. 翻开手机app

3. 翻开某个小程序

4. 验证是否晋级成功 （示例为把官方小程序Demo晋级成为携程小程序）

   “”” @File : test_update.py @Author : YangTongGang @Desc : 小程序晋级（同步更新、异步更新） “””

   class TestUpdate(BaseTestCases): “””检测小程序同步更新、异步更新 已适配(iOS & Android) “”” def setUp(self) -> None: # super(TestUpdate, self).setUp() self.business.del_sf_app(‘智能小程序’) if self.is_android: self.business.del_sf_mine_app(‘智能小程序’)

   def __update_action(self, is_sync=True):
       # 把CTS晋级成携程, 并修改max age = 0
       # 操控mitmproxy进行不同的测验
       if is_sync:
           test_type = TestType.TestMaxAgeZero
       else:
           test_type = TestType.TestSaveResponse
       self.changeTestType(test_type)
       protocol = CaseManager.official_demo_case().protocol
       self.business.open_swan(protocol)
       if is_sync:
           test_type = TestType.TestSyncUpdate
       else:
           test_type = TestType.TestAsyncUpdate
       self.changeTestType(test_type)
   def test_max_age_force_update(self):
       """测验小程序同步更新"""
       self.__update_action()
       self.business.open_app()
       protocol = CaseManager.official_demo_case().protocol
       if self.business.open_swan(protocol):
           self.assert_validate('汽车票')
   

Mitmproxy 发动

经过shell脚本发动mitmproxy并加载 http_handle.py文件，加载的python文件经过重写response或者request来达到监控每次恳求的request和response的才能。

每次收到测验使命时，测验使命都会有相应的装备， 如果发现需求发动代理服务，则会主动调用如下脚本，发动代理， 然后手动装备测验机代理到服务地址，或者把使命打到固定的测验机上。

#!/usr/bin/env bash
: '
@File   : start_ui_mock.sh
@Author : YangTongGang
@Desc   : 发动UI Mock服务
'
script_file=/CaseTester/HTTPRouter/http_router.py
path=$0
current_path=${path%/*}
current_path=${current_path%/*}
# 发动mock 数据服务
file=/SHELL/start_mock.sh
file_path=${current_path}${file}
chmod +x "${file_path}"
sh "${file_path}" ${script_file}
#!/usr/bin/env bash
: '
@File   : start_mock.sh
@Author : YangTongGang
@Desc   : 发动接口Mock服务
'
path=$0
file_path=$1
current_path=${path%/*}
current_path=${current_path%/*}
file_path=${current_path}'/..'${file_path}
echo "${file_path}"
local_ip=$(ifconfig -a|grep inet|grep -v 127.0.0.1|grep -v inet6|awk '{print $2}'|tr -d "addr:"|head -n 1)
echo '=========== 代理服务地址 ============'
echo 'Script:' "${file_path##*/}"
echo ''
echo "${local_ip}":8088
echo ''
echo '==================================='
# mitmdump -s "${file_path}" -p 8088  --flow-detail 0
status=$(mitmdump -s ${file_path} -p 8088  --flow-detail 0)
if [$? == 0]
then
    exit 0
fi

监控response

注册对应的接口处理模块，遇到对应的接口时履行对应的测验。

"""
@File   : http_router.py
@Author : YangTongGang
@Desc   : 恳求中转站
"""
# 注册handle
HANDLES = [
    # Core更新恳求
    UpdateCoreHandle,
    # APS拉包恳求
    PkgAPSHandle,
    # PMS拉包恳求
    PkgPMSHandle,
    # Update接口
    UpdateHandle,
    # 我的页面， 下拉二楼的静默更新个数
    GetPkgListHandle
]
def response(flow):
    """接口response"""
    url = flow.request.url
    path = urlparse.urlsplit(url)['path']
    proxy_mock_urls = []
    for handle in HANDLES:
        proxy_mock_urls.append(handle.identifier)
    test_type = get_proxy_test_type()
    if test_type == TestType.TestNone:
        return
    if path not in proxy_mock_urls:
        return
    response_dic = json.loads(flow.response.content)
    for handle in HANDLES:
        if handle.identifier in path:
            handler = handle(response_dic, test_type)
            response_dic = handler.package_dic
            flow.response.content = bytes(json.dumps(response_dic), encoding='utf8')
            return

4.机房规划简介

为了便利了解整个事务规划，顺便把咱们的机房规划也给咱们简略介绍一下。使命履行一般都是经过流水线派发到指定机房的随机空闲手机，测验完成后直接回来测验报告，测验履行人无需关心中心过程，也无需保护各种脚本。脚本都在机房保护， 防止在本地Appium部署困难， 脚本更新不及时等问题。

5.结语

由于实际使用过程中仍然需求很多人工介入，收益较小，所以履行频率不高，且该计划时间略微久远，所以在此只给咱们抛砖引玉，开辟下思路之用，后续如有需求能够作为一种备选计划。

6.本文作者及团队介绍

「三翼鸟****数字化技术渠道-前端开发才能渠道」经过持续搭建和完善前端研制流程、跨端复用才能、通用才能、规范和机制，建立标准化、渠道化的前端研制系统，致力于提高团队前端开发才能、研制功率和用户体验，同时负责内容交互、场景交互、小程序、海外app等前端事务开发。