Materialize平台检查框架深度解析与最佳实践

Materialize平台检查框架深度解析与最佳实践

materialize The data warehouse for operational workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/materialize

概述

Materialize平台检查框架是一个"一次编写，多处运行"的测试框架，它允许开发者编写一次测试代码，就能在多种场景下验证功能的正确性。这个框架特别适合验证Materialize平台在重启、升级等关键操作中的稳定性表现。

核心概念解析

三大核心组件

1. 检查项(Check)：代表一个具体的功能验证测试

   • 每个检查项都是一个Python类，继承自基础Check类
   • 包含初始化、操作和验证三个关键方法

2. 场景(Scenario)：定义测试运行的上下文环境

   • 例如：平台升级过程、服务重启等
   • 由一系列有序的动作(Action)组成

3. 动作(Action)：场景中的具体操作步骤

   • 如停止特定容器、执行SQL命令等
   • 每个动作都是对Materialize实例的一个操作

框架运行机制

两种执行模式

1. 整体执行模式(alltogether)

   • 所有检查项在单个Materialize实例上运行
   • 优势：能发现多检查项并发执行时的交互问题
   • 劣势：单位时间内可注入的异常事件较少

2. 独立执行模式(oneatatime)

   • 每个检查项在全新的Materialize实例上独立运行
   • 优势：单位时间内可执行更多异常事件
   • 劣势：无法模拟复杂负载场景

编写高质量检查项的最佳实践

检查项设计三原则

1. 目录全面性：确保测试覆盖所有可能的SQL语法变体

   • 示例：对于带有WITH子句的对象，测试所有可能的WITH选项组合

2. 网络交互全面性：充分测试组件间的网络交互

   • 确保所有可能的Protobuf消息都能被生成和传输
   • 对于涉及数据摄入或输出的功能，确保有足够的数据流动

3. 多样性原则：为同一类对象创建多个有差异的实例

   • 示例：物化视图检查应包含基于表和基于Kafka源的不同实例
   • 同时测试带索引和不带索引的物化视图

检查项生命周期方法

1. initialize()方法

   • 用于创建测试所需的辅助数据库对象
   • 创建待测试功能的第一个实例

2. manipulate()方法

   • 返回两个Testdrive片段列表
   • 用于进一步操作被测对象（数据摄入、ALTER操作等）

3. validate()方法

   • 验证功能是否按预期工作
   • 需要编写为可重复执行的防御性代码

场景与动作设计指南

场景设计要点

• 必须包含5个核心步骤：

  1. 启动Materialize实例
  2. 执行所有检查项的初始化
  3. 执行第一次操作阶段
  4. 执行第二次操作阶段
  5. 执行验证阶段

• 在两个操作阶段之间插入重启或升级动作

动作实现技巧

• 继承Action基类并实现execute()方法
• 通过Composition对象与Materialize实例交互
• 示例动作：删除并重建默认副本

版本兼容性处理

当功能语法发生变化时，应采用版本条件判断来确保测试兼容性：

>[version<9200] CREATE SOURCE ... FROM LOAD GENERATOR COUNTER (SCALE FACTOR 0.01)
>[version>=9200] CREATE SOURCE ... FROM LOAD GENERATOR COUNTER

这种写法确保：

• 新版本使用新语法
• 旧版本继续使用旧语法
• 升级测试能验证语法迁移的正确性

调试技巧

1. 隔离复现问题：使用--scenario和--check参数精准复现CI失败场景
2. 基础场景验证：使用NoRestartNoUpgrade场景排除重启/升级因素
3. 注意误报：容器启动失败可能导致后续检查误报，需仔细分析日志

高级技巧

1. 临时禁用检查项：使用@disabled装饰器临时禁用问题检查项
2. 外部非幂等检查：使用@externally_idempotent(False)标记涉及外部服务的非幂等操作
3. 版本特定逻辑：在检查项或动作中通过base_version实现版本条件逻辑

通过遵循这些最佳实践，开发者可以构建出全面、可靠的平台检查项，有效保障Materialize在各种操作场景下的稳定性和正确性。

materialize The data warehouse for operational workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/materialize