哈啰业务数据场景

痛点软硬件一体化利用场景

用户从APP端、支付宝小程序、微信小程序、H5和WEB，通过一些外围服务。外围服务通过HTTP或外部的RPC接口，蕴含用户增长、配置平台、综合平台、用户增长等，对应的根底平台包含存储平台、用户平台、算法平台、开放平台、大数据、地图平台等。物联网目前次要对接单车、电动车、电池、电柜等。

研发测试阶段遇到的痛点

单车这里，红包车数据测试链路过长，手工结构一次数据须要0.5天以上；不同入参返回不同后果，难以结构模仿返回数据。助力车这里，超区断电依赖地图算法模型，测试线下路上跑来跑去模仿临区超区耗时过长。逆风车这里，对接泛滥第三方平台，迭代回归第三方接口，各种场景返回难以结构。领取这里，异样场景泛滥，实名认证信息难以结构。换电这里，不同我的项目并行开发，对方接口未开发的状况下，开发调试老本过高；无奈模仿只反对某个时间段的返回后果。电动车这里，通过单测的形式Mock各种场景代码量微小；局部场景Mock须要研发配合革新代码，侵入性过高，老本较大。

哈啰HiMock和传统Mock的比照

传统Mock在哈啰全场景先天性有余

传统Mock一是代码改变频繁，只有代码变动，case相干代码都须要改变，整体耗时较长；二是链路简略，只反对简略链路的Mock；三是Mock难度上，数据结构难，非本业务线同学如果没有接口文档，不晓得如何疾速Mock；四是扩大难度较大，仅反对局部软件协定，不能扩大。而哈啰全场景业务个性一是代码改变难，波及到多个业务方，研发无奈及时配合验证迭代需要改变相干代码；二是链路简单，须要反对前后多端、波及硬件协定链路的Mock；三是Mock难度上，并行开发时，多个业务同个接口模仿不同的返回，结构老本较大；四是拓展水平上，须要反对软硬件协定数据模仿。

突破传统Mock的设计思路

咱们为了突破传统Mock的设计思路，从以下六点设计HiMock。一是低代码，代码开发量少，能够疾速搭建框架；二是代码解耦，不须要用户改变任何代码；三是高性能，不影响原有零碎的性能指标；四是应用性，用户能够低成本Mock；五是反对前后置场景，如签名、回调、数据库操作等；六是全场景，反对前后端各种协定。

Mock技术撑持全场景业务域的实际

突破传统互联网的软硬件联合的Mock业务架构

首先介绍服务链路，C端用户次要来源于哈啰APP、支付宝小程序、微信小程序，通过HTTP网关，再进入各个业务的入口，包含单车、助力车、电动车、换电、逆风车等，接下来咱们协定拦挡之后，再去匹配对应规定引擎里配置的规定来看是不是命中了对应的Mock，并去查看对应的静默开关、失效工夫、失效范畴、延时、参数替换、后置条件，这些都是通过规定引擎拿到对应的数据。咱们通过Mock返回的规定，一站式并反对多端。

接下来介绍产品能力，一是Mock治理，包含case创立、case列表、我的Mock；二是工具治理，次要是YAPI|Swagger接口导入；三是大盘统计，次要是调用统计的剖析，蕴含每个业务域、调用量以及对应的Mock量、各业务线应用的剖析等；四是权限治理，包含用户权限和用户组权限；五是拦挡规定引擎，包含高并发反对、静默反对、失效范畴和参数替换；六是一体化Mock工作台，能够集成APP、H5、微信小程序和支付宝小程序，主动接口抓包、一键性能，并反对YAPI|Swagger接口导入、接口参数主动获取、匹配规定参数主动生成；七是自动更新，底层代码改变，自动更新最新代码；八是环境稳定性，保障整体研发测试流程不被打断，Mock可被追溯。

HiMock整体流程

咱们case的起源分为三局部，包含HiMock、Fox和第三方。右边这部分就是用户申请，分为后端申请和前端申请。后端申请咱们通过Agent拦挡到对应的协定之后，依据Mock、规定引擎去匹配对应的规定，如果能匹配到，就把对应的Mock后果返回进来。Agent的下载流程也有两局部，一是Atlas部署的时候，会去查看Agent是否存在，如果不存在，会主动下载到对应服务的原容器上或者ECS下面。二是增加或更新case的时候，也会去判断Agent是否存在。前端申请iOS是针对NSURLProtocol协定进行拦挡和转发到对应的Mock规定引擎，去判断是否命中；安卓是针对OkHttp协定拦挡和转发，其余协定也能够在这里进行兼容适配解决。

HiMock底层Agent设计

HiMock底层Agent设计次要分四方面，一是字节码拦挡，咱们通过大量的比照剖析，最终选型ByteBuddy作为字节码拦挡的底层框架，可实现低代码，迭代麻利迅速开发。二是拦挡协定，咱们实现插件化模式开发，可疾速实现拦挡协定的开发与配置，反对多维度协定拦挡。三是壳化Agent，对外暴漏一个premain的壳函数，可实现动静代码更新相干性能。四是后置解决，简单链路信息，须要在Mock 返回之后，执行一些数据库操作、音讯发送、地址回调等。

在HiMock底层Agent实现上，咱们首先把Agent进行一个premain函数的壳化解决，再对各个协定拦挡的Interceptor封装。HTTP协定申请，咱们针对CloseableHttpClient、HttpClient、OkHttpClient和RestTemplate等等Class进行拦挡。RPC协定，咱们有进行RpcHandler Class拦挡。针对Mq，咱们有Hms进行拦挡。同理，其余也是拦挡对应的外围申请类，再进行协定的拦挡。

HiMock规定引擎设计

HiMock规定引擎设计思路次要分三方面，包含高并发、兼容性和多端。在计划调研上，基于不同协定，拦挡规定不尽相同，然而作为拦挡收口，对立转为JSON进行参数匹配入参条件。最罕用的JsonPath框架有fastJson、jackson、json-path和snack3，通过多轮压测，咱们最终选型snack3，反对的选择器表达式更丰盛，性能较优。在计划执行上，拦挡规定判断时多条件反对，且反对多条件与或组合等。目前反对的条件有equals、not equals、contains、not contains、in等。在计划落地上，拦挡规定参数依据入参主动生成，参数预期值智能匹配。

HiMock平台零碎架构

HiMock平台蕴含WEB、外围性能、数据层、Agent和Mock服务。WEB次要有DashBoard、Mock治理、权限治理、工具治理和平台指南。外围性能次要有云容器主动部署、自动化部署、增加Mock、Mock列表、Mock日志、Mock规定、工具治理、权限治理、数据统计和用户手册。同时咱们要适配一些拦挡协定，如RPC、HTTP、TCP、MQ、MQTT、DB、ES。

数据层次要分为Mysql、Redis和ES，咱们会把数据缓存到Redis里，再定期汇总到Mysql里，并把Redis里的数据进行清空，加重缓存压力。Mock的服务申请被对应的Agent拦挡到协定申请之后，Agent拜访Mock服务设置的规定数据，拿到规定数据判断申请是否被匹配到Mock规定。

HiMock落地应用场景

HiMock落地应用场景有依赖测试、自动化测试、性能压测和并行开发等。依赖测试反对 case Mock失效日期和端到端的Mock失效范畴，次要是为了防止某一个case过大影响理论的测试范畴。自动化测试反对主动开启、敞开对应的Mock开关。性能压测反对一键静默，只有把静默开关关上，所有的调用Mock case都不会失效，这时所有的性能压测都会走原始的调用申请。并行开发反对失效范畴界定和Mock参数动静调整等。当然咱们在测试过程中不要适度依赖基于Mock的测试后果，Mock只是一种提效伎俩，基于Mock的测试无论如何如许的充沛，都不能保障不会脱漏。一个残缺的测试策略，肯定是由基于Mock的测试和基于非Mock的测试独特组成，二者相辅相成，缺一不可。

HiMock平台能力介绍

这里介绍RPC接口的新增，在Mock题目里能够依据本人的场景设置题目，如助力车赔付，利用名称、iface、method是要拦挡的对应服务以及它对应的method。在左边，咱们也能够看到对应这两个利用名称，前面能够查看Atlas的配置,如果抉择在ClientAppId进行Mock拦挡，须要把对应服务的自定义启动参数中Agent启动命令配置下来。Mock环境里FAT和UAT都能够抉择，同一个case多个环境同时失效。失效工夫默认是永恒失效的，如果填写失效范畴，只会针对失效工夫范畴内走Mock逻辑；上面也有对应的是否开启的开关。增加规定这里，咱们反对从用户申请日志里主动获取对应的申请有哪些参数，缩小用户手动填入的复杂度。最上面的申请响应、执行日志和变更记录，次要用来查看预执行的时候对应这个规定是否匹配到，哪一步拦挡失败，进而去调整Mock匹配规定。针对简单场景，咱们反对后置模仿回调，包含HMS、HTTP等。

这里是测试申请，测试申请主动填入，也能够依据理论状况进行动静调整，Mock后果即时校验。执行日志做到了执行过程的匹配，后果校验能够实时看到匹配规定是否失常匹配，以及匹配的返回后果是否是想要的。

接下来介绍前端一键Mock的性能，右边是咱们的APP端，左边通过扫码APP-QrCode就能够看到右边菜单栏有主动抓包的链路信息，点击后会有接口对应的Request和Response。这里咱们能够疾速Mock对应接口的返回，或者是Mock异样的返回。

HiMock平台成果价值回收能力剖析

咱们次要从六局部进行HiMock成果价值回收能力剖析，包含接口调用统计分析、Mock业务线笼罩统计分析、Mock占比剖析、业务线Mock经营剖析、Mock case统计分析和Mock次数、均匀耗时统计分析。

这里是HiMock平台整体的调用统计分析，能够看到具体某个业务线、当天调用量和对应的Mock次数。右边是调用统计的趋势图，左边是业务线Mock次数的占比。

后续布局&探讨

Mock平台咱们分三步走，第一步是测试小哥哥小姐姐通过手工Mock的形式人肉抓包Mock返回，后端Mock代码改变较大，费时费事费人，重复劳动重大。第二步是HiMock一体化Mock平台，能够反对全场景、多端Mock。前端主动抓包一键Mock，规定匹配参数主动生成，日志申请主动填充，极大晋升了咱们Mock case的整体效率。第三步是HiMock智能化，咱们后续也会反对适配中间件DB、MQ类型协定的Mock，与仿真实验室、精准自动化的进一步联合，打造研发、精准测试、高效经营的一体化Mock，并打造智能出行Mock平台，可能self-learning自适应，以及更多场景的Mock反对。

（本文作者：崔焕锐）

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