Flaky Tests - Co to jest i jak sobie z nimi radzić?

Flaky tests, zwane również niestabilnymi testami, to testy, które wykazują niespójne zachowanie, mimo że nie zostały wprowadzone żadne zmiany w kodzie. Jest to zjawisko szczególnie problematyczne, ponieważ wprowadza niepewność co do stanu rzeczywistego kodu. Testy, które często dają wyniki fałszywie pozytywne lub fałszywie negatywne, utrudniają identyfikację rzeczywistych problemów i błędów w kodzie. W związku z powyższym, istotne jest sprawne radzenie sobie z flaky tests, przy użyciu dedykowanych strategii i narzędzi.

Przyczyny powstawania flaky tests w projektach

Flaky tests to testy, które mogą zwracać różne wyniki przy każdym uruchomieniu, mimo że nie wprowadzano żadnych zmian w kodzie. Tego typu zachowanie jest częściej spotykane w testach automatycznych, gdzie różne czynniki, takie jak czas odpowiedzi serwera, różnice w szeregach danych wejściowych lub błędy w interakcjach z interfejsem użytkownika, mogą wpływać na wynik. Przyczyną ich powstawania mogą być również niedoskonałości w samych testach, jak błędne założenia, niedokładne symulacje lub przestarzałe warunki testowe. Dodatkowym czynnikiem sprzyjającym pojawianiu się flaky tests jest rosnąca złożoność aplikacji i jej kodu, co zwiększa prawdopodobieństwo konfliktów i błędów.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

Jakie są skutki obecności flaky tests w twoim kodzie?

Obecność flaky tests w kodzie programu może prowadzić do licznych problemów. Przede wszystkim, mogą one znacznie pogorszyć jakość testów, przez co ciężko będzie nam zaufać wynikom testowania. Niepewność może prowadzić do częstego ignorowania wyników, co skutkuje przegapieniem rzeczywistych błędów. Dodatkowo, flaky tests mogą znacznie wydłużać czas pracy - potrzebne są bowiem dodatkowe godziny na zdiagnozowanie i naprawę tych nietransparentnych błędów. W efekcie, nie tylko obniżają one efektywność pracy zespołu, ale mogą również prowadzić do niepotrzebnej frustracji.

Strategie rozwiązywania problemów z flaky tests

Zarządzanie nimi może być kłopotliwe, ale jest kilka skutecznych strategii, które mogą pomóc w rozwiązywaniu tego problemu. Po pierwsze, warto zadbać o dokładne debugowanie i zrozumienie przyczyny niewłaściwego działania testu. W wielu przypadkach, wynikają z niewłaściwej synchronizacji, problemów zależności czy niewłaściwej konfiguracji środowiska. Inną sprawdzoną strategią jest izolacja flaky tests - jeżeli test jest niewiarygodny, wynik testu można tymczasowo ignorować, nie pozwalać mu wpływać na ogół wyników, jednocześnie pracując nad usunięciem problemu. Ponadto, stosowanie zautomatyzowanych narzędzi do wykrywania i raportowania stanowi swoistą profilaktykę, dzięki której team deweloperski może szybko reagować na pojawiające się problemy.

Najlepsze praktyki i narzędzia do zarządzania flaky tests

Flaky tests, czyli testy o niestabilnych wynikach, to duże wyzwanie dla każdego developera. Najlepsze praktyki do zarządzania nimi obejmują zarówno prewencję, jak i interwencję po incydencie. Kluczowa jest dokładna analiza kodu oraz identyfikacja obszarów, które mogą generować różnorodne wyniki i poddanie ich szczegółowym testom. Można wykorzystać narzędzia takie jak FlakeFinder, iFlaky czy Quarantyne, które automatyzują procesy detekcji i segregacji niestabilnych testów. Użycie tych narzędzi w połączeniu z uwzględnieniem dobrych praktyk pisania testów może znacząco ograniczyć problem flaky tests.

Jak unikać flaky tests w przyszłych projektach?

Najlepszym sposobem na radzenie sobie z flaky tests jest zapobieganie im już na etapie tworzenia testów. Kluczową rolę odgrywa dobrze przemyślana architektura testów oraz dobre praktyki w pisaniu kodu testowego. Oto kilka strategii, które pomogą zminimalizować ryzyko powstawania niestabilnych testów:

• Projektowanie stabilnych testów od początku – Unikaj testów, które są zależne od zewnętrznych usług, niestabilnych zasobów lub zmieniających się danych. Warto stosować mocki i stuby zamiast rzeczywistych zależności.
• Deterministyczność testów – Testy powinny mieć przewidywalne wejścia i wyniki, niezależne od kolejności ich uruchamiania czy środowiska, w którym są wykonywane.
• Unikanie zależności między testami – Każdy test powinien być samowystarczalny i niepolegający na wynikach innych testów. Pomaga to uniknąć efektów ubocznych powodujących ich niestabilność.
• Optymalizacja testów pod kątem czasu wykonania – Długie testy mogą prowadzić do timeoutów i flakiness. Warto rozważyć równoległe uruchamianie testów oraz optymalizację kodu testowego, np. poprzez korzystanie z prekonfigurowanych danych testowych zamiast ich generowania w locie.
• Stosowanie retry mechanisms i lepszych timeoutów – Jeśli testy dotyczą operacji sieciowych lub asynchronicznych, warto dodać mechanizmy ponownego wykonania (np. exponential backoff) oraz odpowiednie timeouty, aby uniknąć nieoczekiwanych błędów wynikających z chwilowych opóźnień.
• Automatyczna detekcja flaky tests – Warto korzystać z narzędzi, które wykrywają flaky tests poprzez wielokrotne uruchamianie testów w różnych warunkach. Popularne frameworki, jak JUnit 5 (Java), pytest-rerunfailures (Python) czy Flaky plugin (Jest), mogą pomóc w analizie stabilności testów.
• Regularna analiza i refaktoryzacja testów – Testy nie są kodem „pisz i zapomnij”. Warto cyklicznie przeglądać testy, eliminować te niestabilne i optymalizować je zgodnie z najlepszymi praktykami.

Dbając o jakość testów od samego początku, można uniknąć wielu problemów związanych z flaky tests i stworzyć stabilne, przewidywalne i szybkie testy, które rzeczywiście pomagają w utrzymaniu jakości kodu.