集成测试的挑战
随着软件系统的复杂性逐渐增加，微服务、面向服务的架构（Service-oriented architectures， SOA）等概念，越来越多的被应用到系统的设计当中，一同伴随的结果就是系统组件逐渐增加。
对于测试活动而言，最底层的单元测试，主要测试目标是单一的功能模块。它能够确保每个组件自身业务逻辑的正确性，但是随着系统组件依赖的增加，对单一模块的单元测试难度和成本都会上升。同时，单元测试覆盖率的提升，只能确保系统各个组件的正确性，组件之间的集成测试仍然是必不可少的。
传统集成测试的难点在于，对于每一个模块，都会有几个需要测试覆盖的分支，随着模块的增加，这些测试分支的组合，将会呈现几何级的增长（如图1所示）。
图1：随着模块增加，测试复杂度指数级增加
Twitter公司发布的自动化测试工具Diffy，就是为了降低开发人员对这种复杂系统的测试成本。
Diffy简介
Diffy是一个开源的自动化测试工具，它能够自动检测基于Apache Thrift或者基于HTTP的服务。使用Diffy，只需要进行简单的配置，之后不需要再编写测试代码。
Diffy主要基于稳定版本和它的副本的输出，对候选版本的输出进行比较，以检查候选版本是否正确。因此，Diffy首先假设候选版本应该和稳定版本有“相似”的输出。即不论候选版本和稳定版本系统模块是否相同，他们的最终输出应该是“相似”的。
这里一直使用“相似”，而不是使用相同，这是因为相同请求可能会有一些Diffy不需要关心的干扰。比如：
-
响应中包含服务器生成的时间戳
-
代码中使用了随机数
-
系统服务间有条件竞争
Diffy有自己的噪声清理方式，确保这些噪声不会影响最终的结果。
Diffy工作原理
在测试过程中，Diffy充当一个代理，它能够将来源请求分发到不同版本的系统中去，通过对各个版本系统的输出进行对比，做出最终的结论。
Diffy需要三个版本的系统，以实现它的噪声过滤和对比功能，它们分别是：
-
候选版本：该版本是待测版本，相对于生产环境版本有着跟新的代码
-
稳定版本：该版本通常是已经上线版本，或者是已知功能正常的版本
-
稳定版本副本：该版本是稳定版本的副本，和稳定版本运行相同的代码，主要用于排除噪声
整个运行流程为：
其中：
-
原始区别为候选版本和稳定版本之间输出的区别，其中可能会包含上述的噪声
-
噪声从稳定版本和其副本中获得，如果两个运行相同代码的系统输入相同输出却不同，则Diffy会认为这是开发人员不需要关心的噪声。
基于上述两个区别集合，Diffy可以识别出候选版本和稳定版本真实的区别，这些区别很有可能就是一个缺陷。
当然，对于一个概率性出现随机值，仅仅一次请求的结论可能是不准确的。例如对于一个50%概率出现true或者false的布尔值，则有50%的概率会出现候选版本和稳定版本的不同，同时又会有50%的概率出现稳定版本和其副本出现不同（即将这个值认定为噪声），最终会有25%的概率认为这是一个缺陷。因为此时稳定版本和其副本值相同，候选版本和稳定版本值不同。因此，Diffy还会聚合原始区别和噪声，当发现二者出现的概率类似的时候，会认定之前识别出来的缺陷属于误报。
示例
最后，通过Diffy仓库中的示例，来大致了解下Diffy的运行方式和过程：
步骤1：克隆源码，并进行构建：
git clone https://github.com/twitter/diffy.git cd diffy ./sbt assembly
国内如果下载速度很慢，可以修改下sbt的镜像，使用国内的镜像：
#cat ~/.sbt/repositories [repositories] local osc: http://maven.oschina.net/content/groups/public/ oschina-ivy:http://maven.oschina.net/content/groups/public/, [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revision]/ [type]s/[artifact](-[classifier]).[ext] sonatype-oss-releases maven-central sonatype-oss-snapshots
步骤2：启动候选服务。这里直接使用example.sh，因此对应的候选服务地址为：http-candidate.herokuapp.com:80
步骤3：启动基准服务（稳定版本）。这里直接使用example.sh，因此对应的候选服务地址为：http-primary.herokuapp.com:80
步骤4：启动稳定版本副本。这里对应的是：http-secondary.herokuapp.com:80
步骤5：使用以下命令运行Diffy（example.sh）：
java -jar diffy-server.jar \ -candidate='http-candidate.herokuapp.com:80' \ -master.primary='http-primary.herokuapp.com:80' \ -master.secondary='http-secondary.herokuapp.com:80' \ -service.protocol='http' \ -serviceName='My Service' \ -proxy.port=:8880 \ -admin.port=:8881 \ -http.port=:8888 \ -rootUrl='localhost:8888'
该命令指定了Diffy需要的三个版本对应的访问地址，同时在8880端口开启代理，8888端口开启了结果访问服务。现在可以通过访问8880端口，Diffy会将请求同时分发到三个版本的http服务上，然后记录这三个http服务的返回值。通过访问8888端口，就可以看见对这三个返回内容的对比结果。命令执行输出如下：
coolex scala-2.11 # java -jar diffy-server.jar \ > -candidate='http-candidate.herokuapp.com:80' \ > -master.primary='http-primary.herokuapp.com:80' \ > -master.secondary='http-secondary.herokuapp.com:80' \ > -service.protocol='http' \ > -serviceName='My Service' \ > -proxy.port=:8880 \ > -admin.port=:8881 \ > -http.port=:8888 \ > -rootUrl='localhost:8888' SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder". SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details. I 0908 13:09:41.130 THREAD1: HttpMuxer[/admin/metrics.json] = com.twitter.finagle.stats.MetricsExporter(<function1>) I 0908 13:09:41.189 THREAD1: HttpMuxer[/admin/per_host_metrics.json] = com.twitter.finagle.stats.HostMetricsExporter(<function1>) I 0908 13:09:41.393 THREAD1: /admin => com.twitter.server.handler.SummaryHandler I 0908 13:09:41.394 THREAD1: /admin/server_info => com.twitter.finagle.Filter$$anon$2 I 0908 13:09:41.394 THREAD1: /admin/contention => com.twitter.finagle.Filter$$anon$2 I 0908 13:09:41.394 THREAD1: /admin/threads => com.twitter.server.handler.ThreadsHandler I 0908 13:09:41.394 THREAD1: /admin/threads.json => com.twitter.server.handler.ThreadsHandler I 0908 13:09:41.394 THREAD1: /admin/announcer => com.twitter.finagle.Filter$$anon$2 I 0908 13:09:41.395 THREAD1: /admin/dtab => com.twitter.finagle.Filter$$anon$2 I 0908 13:09:41.395 THREAD1: /admin/pprof/heap => com.twitter.server.handler.HeapResourceHandler I 0908 13:09:41.395 THREAD1: /admin/pprof/profile => com.twitter.server.handler.ProfileResourceHandler I 0908 13:09:41.395 THREAD1: /admin/pprof/contention => com.twitter.server.handler.ProfileResourceHandler I 0908 13:09:41.395 THREAD1: /admin/ping => com.twitter.server.handler.ReplyHandler I 0908 13:09:41.396 THREAD1: /admin/shutdown => com.twitter.server.handler.ShutdownHandler I 0908 13:09:41.396 THREAD1: /admin/tracing => com.twitter.server.handler.TracingHandler I 0908 13:09:41.396 THREAD1: /admin/events => com.twitter.server.handler.EventsHandler I 0908 13:09:41.396 THREAD1: /admin/logging => com.twitter.server.handler.LoggingHandler I 0908 13:09:41.397 THREAD1: /admin/metrics => com.twitter.server.handler.MetricQueryHandler I 0908 13:09:41.397 THREAD1: /admin/clients/ => com.twitter.server.handler.ClientRegistryHandler I 0908 13:09:41.397 THREAD1: /admin/servers/ => com.twitter.server.handler.ServerRegistryHandler I 0908 13:09:41.397 THREAD1: /admin/files/ => com.twitter.server.handler.ResourceHandler I 0908 13:09:41.397 THREAD1: /admin/registry.json => com.twitter.server.handler.RegistryHandler I 0908 13:09:41.403 THREAD1: Serving admin http on 0.0.0.0/0.0.0.0:8881 I 0908 13:09:41.478 THREAD1: Finagle version 6.28.0 (rev=de123b8f9d074c4e345ebd67e1a0e870bb921544) built at 20150827-162434 I 0908 13:09:43.010 THREAD1: networkaddress.cache.ttl is not set, DNS cache refresh turned off I 0908 13:09:43.507 THREAD1: Tracer: com.twitter.finagle.zipkin.thrift.SamplingTracer I 0908 13:09:43.810 THREAD1: zipkin-tracer resolved to Addr.Bound, current size=1 I 0908 13:09:43.811 THREAD1: candidate resolved to Addr.Bound, current size=1 I 0908 13:09:43.811 THREAD1: primary resolved to Addr.Bound, current size=1 I 0908 13:09:43.811 THREAD1: secondary resolved to Addr.Bound, current size=1 I 0908 13:09:43.885 THREAD1: Scheduling com.twitter.diffy.workflow. FunctionalReport at 2015-09-08 13:09:43 +0000
步骤6：发送一些请求，让Diffy来记录和分析：
curl localhost:8880/json curl localhost:8880
步骤7：通过localhost:8888查看结果：
可以看见刚才访问的两个地址都已经被记录，同时由于第二个地址增加了时间戳，所以原始对比结果认为他们是不相同的。
点击对比失败的地方，可以展示出两次对比不同之处：
可以看见，该请求两个版本的不同是由时间戳导致的。如果选择“排除噪声”，那么最终结论会变成相同。
