端采集Agent主要负责采集各类数据，并在对数据进行一些预处理后发送至中心化存储单元做进一步处理。目前，主流端采集Agent都支持采集多种数据源，并提供多种输出渠道选项。除此之外，对于非主打轻量的Agent，其还会提供大量的数据处理模块以提升数据表达能力。现在市场上的端采集系统基本采用如下流式架构，其中处理模块根据不同Agent的特性可进一步拆分为多个子模块：

端采集的各个功能模块通常以插件系统的形式呈现，从而呈现较强的可扩展性，使得开发者无需过多关注Agent的整体上下文即可快速开发插件。在此背景下，如何方便开发者快速验证所开发插件的功能便显得至关重要。对于中间的处理模块，一般通过单元测试即可完成功能验证；而对于输入及输出模块，由于存在外部依赖，单纯的单元测试难以真正验证模块的功能，因此往往需要借助集成测试构造环境才能完成功能验证。下面将介绍几个主流端采集Agent的测试体系，其中既有以单元测试作主体，也有以集成测试为主体。

Fluentd

Fluentd 是一个针对日志的收集、处理及转发系统，其主要架构如下图所示，其中每一个模块都是一个可扩展的插件系统：

Fluentd利用test-unit为开发者提供了一个较为简易轻便的testing driver，用于模拟Fluentd的整个运行过程，其测试体系接近于集成测试的范畴。具体来说，这个driver主要向用户暴露了如下两个功能：

模拟输入：用户可以通过driver.feed函数向Fluentd模拟发送数据；
模拟路由：为用户提供一个默认的输出，用户可以通过driver.events来获取输出。

用户可以在测试文件中生成这个driver的实例，从而利用其完成测试，推荐的插件文件组织如下：

├── Gemfile

├── LICENSE

├── README.md

├── Rakefile

├── fluent-plugin-<your_fluentd_plugin_name>.gemspec

├── lib

│ └── fluent

│ └── plugin

│ └── <plugin_type>_<your_fluentd_plugin_name>.rb

└── test

├── helper.rb

└── plugin

└── test_<plugin_type>_<your_fluentd_plugin_name>.rb

输入模块

输入模块的测试需要外部输入的依赖，Fluentd并没有提供额外的机制来帮助用户建立这种依赖，用户需要在测试时自行搭建输入环境，并利用Fluentd采集数据或向其发送数据。在测试文件中，用户可以通过模拟路由获得输入模块接收到的数据，并进行验证，典型的测试文件如下所示：

require'fluent/test'require'fluent/test/driver/input'require'fluent/test/helpers'require'fluent/plugin/input_my'classMyInputTest<Test::Unit::TestCaseincludeFluent::Test::HelperssetupdoFluent::Test.setupenddefcreate_driver(conf= {})
Fluent::Test::Driver::Input.new(Fluent::Plugin::MyInput).configure(conf)
endtest'emit'dod=create_driver(config)
d.run(timeout:0.5)
d.events.eachdo |tag, time, record|
assert_equal('input.test', tag)
assert_equal({ 'foo'=>'bar' }, record)
assert(time.is_a?(Fluent::EventTime))
endendend

处理模块

处理模块的测试相对比较简单，既可以借助testing driver以集成测试的方式来进行验证（如Filter），也可通过单纯的单元测试来进行验证（如Parser）。对于集成测试，用户只需通过模拟输入向Fluentd输入数据，然后借助模拟路由来获得输出并验证，典型的测试文件如下所示：

require'fluent/test'require'fluent/test/driver/filter'require'fluent/test/helpers'require'fluent/plugin/filter_my'classMyInputTest<Test::Unit::TestCaseincludeFluent::Test::HelperssetupdoFluent::Test.setupenddefcreate_driver(conf= {})
Fluent::Test::Driver::Filter.new(Fluent::Plugin::MyFilter).configure(conf)
endtest'filter'dod=create_driver(config)
time=event_timed.rundod.feed('filter.test', time, { 'foo'=>'bar', 'message'=>msg })
endassert_equal(1, d.filtered_records.size)
endend

输出模块

理论上，输出模块的测试也需要外部输入的依赖，但是fluentd建议对输出模块只需进行format功能的验证即可。具体来说，用户可以通过模拟输入向Fluentd发送数据，然后借助模拟路由来验证输出模块format函数是否运行正常，典型的测试文件如下所示：

require'fluent/test'require'fluent/test/driver/output'require'fluent/test/helpers'require'fluent/plugin/output_my'classMyInputTest<Test::Unit::TestCaseincludeFluent::Test::HelperssetupdoFluent::Test.setupenddefcreate_driver(conf= {})
Fluent::Test::Driver::Output.new(Fluent::Plugin::MyOutput).configure(conf)
endtest'emit'dod=create_driver(config)
time=event_timed.rundod.feed('output.test', time, { 'foo'=>'bar', 'message'=>msg })
endassert_equal(1, d.events.size)
endend

如果要通过集成测试对输出模块进行验证，用户就必须在测试文件中自行编写从输出模块中拉取数据的功能，Kafka提供了一个样例。

Beats

Beats作为 Elastic技术栈中的采集端，是一个免费且开放的数据采集器，涵盖了包括日志采集（Filebeat）、指标采集（Metricbeat）、审计日志采集（Auditbeat）等在内的多类型数据采集。

Beats并没有提供类似于Fluentd一样的testing driver，对于输入和输出模块，它虽然支持集成测试，但还是以go单元测试的形式展现的。具体来说，对于输出插件，Beats建议在普通单元测试的基础上，额外提供以_integration_test.go结尾的测试文件，用于集成测试。但与Fluentd不同的是，Beats支持将外部依赖通过docker-compose来进行本地部署，从而方便了测试环境的搭建。

输入模块

输入模块的测试需要外部输入的依赖，用户可以借助docker- compose运行一个数据源容器和Beats容器，并指定二者之间的交互行为。在测试文件中，用户只需要只需以单元测试的形式编写测试用例，直接从函数返回值中获得模块的输出，从而进行验证。

输出模块

同输入模块一样，输出模块的测试也需要依赖外部环境，用户依然可以借助docker- compose运行一个输出目标容器和Beats容器，然后从Beats容器向目标容器发送数据。为了验证输出模块的正确性，还需要拉取已写入目标容器的数据，通过与写入前数据的对比来验证。以下是Kafka输出插件集成测试的主要框架，原始代码详见链接。

funcTestKafkaPublish(t*testing.T) {
// 初始化工作...fori, test :=rangetests {
// 测试用例初始化...t.Run(name, func(t*testing.T) {
grp, err :=makeKafka(nil, beat.Info{Beat: "libbeat", IndexPrefix: "testbeat"}, outputs.NewNilObserver(), cfg)
output :=grp.Clients[0].(*client)
deferoutput.Close()
// publish test eventsvarwgsync.WaitGroupfori :=rangetest.events {
batch :=outest.NewBatch(test.events[i].events...)
batch.OnSignal=func(_outest.BatchSignal) {
wg.Done()
                }
wg.Add(1)
output.Publish(batch)
            }
// wait for all published batches to be ACKedwg.Wait()
expected :=flatten(test.events)
// check we can find all event in topictimeout :=20*time.Secondstored :=testReadFromKafkaTopic(t, test.topic, len(expected), timeout)
// validate messagesiflen(expected) !=len(stored) {
assert.Equal(t, len(stored), len(expected))
return            }
validate :=validateJSONiffmt, exists :=test.config["codec.format.string"]; exists {
validate=makeValidateFmtStr(fmt.(string))
            }
seenMsgs :=map[string]struct{}{}
for_, s :=rangestored {
msg :=validate(t, s.Value, expected)
seenMsgs[msg] =struct{}{}
            }
assert.Equal(t, len(expected), len(seenMsgs))
        })
    }
}

Telegraf

Telegraf的测试体系与Beats大体类似，虽然也支持集成测试，但还是以go单元测试的形式展现的。它借助于testcontainer这个包来提供外部环境的本地化部署，从而方便开发者进行本地测试。然而，与Beats不同的是，它并没有规定额外的集成测试文件，而是选择将集成测试和单元测试放置在一个测试文件中。对于输出模块，用户可以选择是否进行集成测试，如果仅需测试输出是否成功，则不用额外编写拉取数据的函数，则形式基本同单元测试；否则的话，用户需要自己编写拉取输出目标数据的功能，从而真正实现集成测试。有关Kafka输出插件的测试文件如链接所示。

Skywalking

Skywalking并不是严格意义上的端采集Agent，它是一个现代化的应用程序性能监控系统，尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。尽管不是单纯的端采集Agent，Skywalking却提供了一个相对完整方便的端到端的infra测试体系，因此值得在这里进行探讨。

总体来说，Skywalking的测试引擎由一个控制器（controller）来负责调控，整个测试流程分为以下几个阶段：

初始化（Setup）：构建E2E测试所需的环境依赖，如数据库、后端服务、API等。目前测试引擎提供两种初始化方式，即通过docker-compose或kinD来构建测试环境；
触发（Triger）：为测试环境提供数据，包括向指定API发送请求和执行本地命令等；
验证（Verify）：验证处理后的数据是否符合预期；
清理（Clenup）：结束测试并清理环境。

测试引擎在启动时会读取yaml配置文件，从而决定后续相应行为，配置文件框架如下：

setup:# set up the environmentcleanup:# clean up the environmenttrigger:# generate trafficverify:# test cases

初始化

这里以Docker compose为例介绍初始化的相关配置，典型示例如下：

setup:  env: compose
  file: path/to/compose.yaml            # Specified docker-compose file path  timeout: 20m                          # Timeout duration  init-system-environment: path/to/env  # Import environment file  steps:                                # Customize steps for prepare the environment    - name: customize setups            # Step name      command: command lines            # Use command line to setup

利用Docker compose进行环境初始化遵循以下步骤：

导入init-system-environment文件以帮助构建服务并执行步骤。文件内容的每一行都是一个环境变量，键值用“=”隔开；
启动docker-compose服务；
检查服务的健康状况；
等待一定时间直到所有的服务都已准备好；
执行命令设置测试环境。

触发

触发主要用于产生测试所需的数据，这里展示以http方式产生数据的配置示例：

trigger:  action: http      # The action of the trigger. support HTTP invoke.  interval: 3s      # Trigger the action every 3 seconds.  times: 5          # The retry count before the request success.  url: http://apache.skywalking.com/ # Http trigger url link.  method: GET       # Http trigger method.  headers:    "Content-Type": "application/json"    "Authorization": "Basic whatever"  body: '{"k1":"v1", "k2":"v2"}'

验证

验证阶段对测试数据根据预先设定的规则进行验证，其典型配置示例如下：

verify:  retry:            # verify with retry strategy    count: 10       # max retry count    interval: 10s   # the interval between two attempts, e.g. 10s, 1m.  cases:            # verify test cases    - actual: path/to/actual.yaml       # verify by actual file path      expected: path/to/expected.yaml   # excepted content file path    - query: echo 'foo'# verify by command execute output      expected: path/to/expected.yaml   # excepted content file path    - includes:      # including cases        - path/to/cases.yaml            # cases file path

其中，retry配置项规定了验证失败后的行为，例如，在上文中，如果验证失败，则会间隔10s进行第二次验证，如果第十次尝试依然失败，则认为验证失败。

cases配置项提供了两种验证方式：

待验证数据写入文件，然后与预期数据文件进行匹配验证；
通过命令来获取待验证的数据，然后与预期数据文件进行匹配验证。

其中，预期数据文件通过Go template来编写预期输出模版。

清理

清理阶段的典型配置如下：

cleanup:   on: always     # Clean up strategy

清理选项包括：

always：无论执行结果是成功还是失败，都会进行清理；
success: 仅当执行成功时进行清理；
failure: 仅当执行失败时进行清理；
never: 永远不要清理环境。

小结

本文总体偏向于对单元、集成等基础性测试的讨论，对于系统性测试（代码安全扫描、性能内存测试等），由于主流端采集Agent对于这方面的支持也基本缺失，因此不在本文的讨论范围之列。

总体来说，现有主流端采集Agent并没有提供太多辅助测试的工具，更多停留在单元测试或集成测试阶段，对输出插件的测试能力提供不足。相比之下，Skywalking提供了一个较为通用完整的测试体系，能够满足绝大多数的infra测试场景，但是它没有考虑到端采集Agent这种infra中存在的输出模块测试场景，因此直接使用现成的测试引擎依然无法快速测试。