第一次感受到改源码解决BUG的乐趣

因目前公司内部对http接口自动化,dubbo接口自动化都是使用脚本来管理,技术栈还分java 和python ,内部对接很不方便,为了降低使用门槛,提升接口测试效率,所以决定在原有的功能用例管理平台添加接口自动化来统一管理。

MeterSphere

首先吹一波MeterSphere,个人觉得目前最好,功能最完善的接口自动化平台,项目还在持续更新,并且有开源版,大家有兴趣可以看一下项目代码https://github.com/metersphere/

个人对于这个平台Http接口测试的部分理解:
通过前端的入参将其封装成JMeter能识别的 .jmx文件,再通过JMeter的开放API去执行.jmx文件。

这里不得不说 该项目成员对JMeter非常熟悉,抛弃了jmeter难用的GUI,实现了一套非常好用UI,MeterSphere牛皮。

移植MeterSphere部分功能

因为只需要接口测试的功能,所以只移接口测试部分。首先要做的就是在本地部署MeterSphere,官方文档只有docker部署教程,没有windows下搭建的教程,而且sql文件还分别放在不同的文件下面,这无疑增加了二次开发 的成本。
最后我在linux下部署项目,然后将sql导出,在application.properties添加数据库配置,注释了原项目中的部分代码,在windows 下成功启动,并且移植了接口测试模块的功能,然后,在测试的时候发现Dubbo接口无法成功调用,于是便有了第一次修改源码的操作…

发现问题:dubbo接口测试报错

MeterSphere这里对Dubbo的配置很多,原本想简化测试,这一套配置填下去,感觉比原有的方式还要麻烦,于是这里我便将配置默认写死,因为公司目前使用zk做注册中心,其他的consumer&Service、Config Service这个配置也无需使用人员去配置。

在这里插入图片描述

但是当我填入对应的参数,请求dubbo接口的时候,问题就出现了

Failed to check the status of the service xxx.xxx.xxx . No provider available for the service

一直报错找不到对应的服务,而我用现有的脚本请求是能够成功的,确认了环境没有问题之后,我想可能是Dubbo版本的原因

定位问题:dubbo版本

先来看两张图
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
我在maven仓库里面搜出来结果可以发现,Dubbo是在2.7.x版本被apache收录,2.6.x的版本 groupId是com.alibaba。
于是在项目中找到对应依赖,果然版本对不上,我们系统目前使用的Dubbo是2.5.x,阿里的版本。而这两个版本连接ZK的方式也不同,老版本是通过

		<dependency>
            <groupId>com.101tec</groupId>
            <artifactId>zkclient</artifactId>
        </dependency>

新版本则是使用

        <dependency>
            <groupId>org.apache.curator</groupId>
            <artifactId>curator-framework</artifactId>
        </dependency>

确定问题就是版本问,于是便开始了改源码

解决问题:修改jmeter-plugins-for-apache-dubbo插件代码

Jmeter支持Dubbo接口需要jmeter-plugins-for-apache-dubbo这个三方插件支持,官方目前使用的是2.7.12不适合我们系统

        <dependency>
            <groupId>io.metersphere</groupId>
            <artifactId>jmeter-plugins-dubbo</artifactId>
            <version>2.7.12</version>
        </dependency>

于是我将其修改为官方提供的1.3.x,发现调用Dubbo接口还是失败,无法找到对应的服务。

最后我将1.3.x三方包下载到本地,研究其泛化调用的代码,发现其中很大一部分代码其实是对不同注册中心如:zookeeper、nacos、redis的支持,而公司目前使用的zookeeper,我完全可以将这些不用的代码注释掉,自己封装一套泛化调用的逻辑,

    @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
    private Object callDubbo(SampleResult res) {

        try {
            ReferenceConfig<GenericService> reference = new ReferenceConfig<GenericService>();
            ApplicationConfig applicationConfig = new ApplicationConfig();
            applicationConfig.setName("remoteInvoke");
            applicationConfig.setVersion("");
            RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig();

            registryConfig.setFile("/tmp/dubbo.cachr");
            String address = getAddress();
            registryConfig.setAddress(address);
            registryConfig.setProtocol("zookeeper");
            reference.setApplication(applicationConfig);
            reference.setRegistry(registryConfig);

            // 弱类型接口名
            String interfaceName = getInterface();
            reference.setInterface(interfaceName);
            reference.setVersion("1.0.0");
            // 声明为泛化接口
            reference.setGeneric(true);
            reference.setProtocol("dubbo");
            //不重试,重试会造成数据重复执行
            reference.setRetries(0);
            reference.setTimeout(10000);

            String methodName = getMethod();
            if (StringUtils.isBlank(methodName)) {
                res.setSuccessful(false);
                return ErrorCode.MISS_METHOD.getMessage();
            }

            // 用org.apache.dubboinfo.rpc.service.GenericService可以替代所有接口引用
            GenericService genericService = reference.get();
            if (genericService == null) {
                res.setSuccessful(false);
                return MessageFormat.format(ErrorCode.GENERIC_SERVICE_IS_NULL.getMessage(), interfaceName);
            }
            String[] parameterTypes = null;
            Object[] parameterValues = null;
            List<MethodArgument> args = getMethodArgs();
            List<String> paramterTypeList =  new ArrayList<String>();;
            List<Object> parameterValuesList = new ArrayList<Object>();;
            for(MethodArgument arg : args) {
                ClassUtils.parseParameter(paramterTypeList, parameterValuesList, arg);
            }
            parameterTypes = paramterTypeList.toArray(new String[paramterTypeList.size()]);
            parameterValues = parameterValuesList.toArray(new Object[parameterValuesList.size()]);
            Object result = null;
            try {
                result = genericService.$invoke(methodName, parameterTypes, parameterValues);
                res.setSuccessful(true);
            } catch (Exception e) {
                log.error("RpcException:", e);
                //TODO
                //当接口返回异常时,sample标识为successful,通过响应内容做断言来判断是否标识sample错误,因为sample的错误会统计到用例的error百分比内。
                //比如接口有一些校验性质的异常,不代表这个操作是错误的,这样就可以灵活的判断,不至于正常的校验返回导致测试用例error百分比的不真实
                res.setSuccessful(true);
                result = e;
            }
            return result;
        } catch (Exception e) {
            log.error("UnknownException:", e);
            res.setSuccessful(false);
            return e;
        } finally {
            //TODO 不能在sample结束时destroy
//            if (registry != null) {
//                registry.destroyAll();
//            }
//            reference.destroy();
        }
    }

最后,将代码打成jar包,通过maven离线调用

        <dependency>
            <groupId>io.metersphere</groupId>
            <artifactId>jmeter-plugins-dubbo</artifactId>
            <version>1.3.8</version>
            <scope>system</scope>
            <systemPath>${project.basedir}/lib/jmeter-plugins-dubbo-1.3.8.jar</systemPath>
        </dependency>

终于请求成功
在这里插入图片描述

结语

正当我幻想着给MeterSphere提交issure,并提交pr,成为一个热门开源项目的贡献者,从此走上人生巅峰时。我发现MeterSphere项目上的提交记录赫然写着 :

“fix: 修复dubbo客户端v2.7.7以上版本在进行泛化调用server端为v2.6.x以前版本时出现No Provider错误”
在这里插入图片描述

BUG其实在两个月前被解决了…
虽然没能成为MeterSphere 的贡献者,但是第一次通过修改源代码来解决BUG,还是很有成就感的。

### 关于 MeterSphere 二次开发的方法 MeterSphere 是一款功能强大的开源持续测试平台,涵盖了用例管理、接口测试、接口自动化、UI 测试以及性能测试等功能[^1]。对于希望扩展其功能的开发者来说,可以通过以下几种方式实现 MeterSphere二次开发: #### 1. **熟悉官方文档** 官方文档是进行任何二次开发的基础资源。开发者应仔细阅读并理解 MeterSphere 提供的技术文档和 API 文档,这些资料通常会详细介绍系统的架构设计、模块划分以及可扩展点的位置。 #### 2. **利用插件机制** 如果目标是对现有功能进行增强或者新增某些特定的功能,则可以考虑使用 MeterSphere 所支持的插件机制来完成定制化需求。这种方式不需要修核心代码即可满足大部分个性化要求。 ```bash git clone https://github.com/metersphere/metersphere.git cd metersphere make build-plugins ``` 上述命令可以帮助构建自定义插件环境,并允许用户根据实际需要调整插件逻辑。 #### 3. **深入研究源码结构** 对于更复杂的场景可能涉及直接动原生代码的情况,在这种情况下就需要深入了解整个项目的文件目录布局及其内部工作原理。建议从以下几个方面入手: - **前端部分**:主要采用 Vue.js 构建界面组件; - **后端服务层**:基于 Spring Boot 实现业务处理流程; - **数据库交互**:通过 MyBatis 进行持久化操作; #### 4. **参与社区交流** 加入到活跃的开源项目讨论组当中去获取更多来自其他贡献者的经验分享和技术指导也是非常重要的一步。比如访问 GitHub Issues 页面提问或是订阅邮件列表接收最新动态更新等都是不错的选择。 ```python import requests def get_latest_release(repo_name="metersphere"): url = f"https://api.github.com/repos/{repo_name}/releases/latest" response = requests.get(url) return response.json()["tag_name"] print(get_latest_release()) ``` 此脚本可用于查询最新的发布版本号以便及时跟进升级信息。
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