Introduction
La parité Dev/Prod vise à réduire l'écart entre les environnements de développement et de production. Cet article cible le manque d'outils, en particulier dans les tests d'intégration avec Spring Testcontainers, afin de rendre le développement et la production aussi similaires que possible.
Lorsque nous effectuons des tests d'intégration impliquant des bases de données, nous devons gérer toutes les opérations CRUD avec soin. Ceci est crucial dans un environnement de base de données centralisé où un test, tel que TestDeleteUserByID_ShouldReturnOk(), pourrait ? accidentellement ? décider d’effacer le compte de notre client le plus fidèle qui est avec nous depuis 2015 ??♂?
Pour atténuer ces risques, nous pouvons envisager des solutions telles que les transactions de base de données pour isoler les données de test. Par exemple, un test pourrait démarrer une transaction pour modifier des données, puis revenir en arrière à la fin, laissant ainsi la base de données dans son état d'origine.
Cependant, cela soulève un problème critique?: QU'EST-CE QUI TEST LE TEST??
Que se passe-t-il si l'isolation échoue et que le code exécute des modifications qui ne sont pas annulées d'une manière ou d'une autre, entra?nant des fuites de données dans l'environnement de production?? Les dégats potentiels dans de tels scénarios sont importants.
Alternativement, les tests autonomes avec une base de données en mémoire comme H2DB présentent également certains défis. même s'il est facile à configurer, H2DB diffère du SGBDR, il y a donc une forte probabilité que les tests donnent des résultats différents entre les environnements de développement et de production, nous ne pouvons donc pas faire confiance à ces résultats.
https://stackoverflow.com/questions/62778900/syntax-error-h2-database-in-postgresql-compatibility
La solution suivante, la moins problématique, consiste à cloner la base de données, offrant une approche moins risquée avec un environnement de production. Cependant, cette méthode a ses limites. étant donné que les ORM automatisent la création et la configuration du schéma de la base de données de production, nous devons réfléchir à la manière de synchroniser la base de données de développement clonée.
Testez tout ce que vous pouvez conteneuriser?: base de données, courtier de messages, etc.
"Testcontainers est une bibliothèque Java qui prend en charge les tests JUnit, fournissant des instances légères et jetables de bases de données courantes, de navigateurs Web Selenium ou de tout autre élément pouvant s'exécuter dans un conteneur Docker."
Développé à l'origine pour Java, il a depuis été étendu pour prendre en charge d'autres langages comme Go, Rust et .NET.
L'idée principale de Testcontainers est de fournir une infrastructure à la demande, exécutable à partir de l'EDI, où les tests peuvent être effectués sans avoir besoin de se moquer ou d'utiliser des services en mémoire, et avec un nettoyage automatique.
Nous pouvons y parvenir en trois étapes?:
- Démarrez les services requis et préparez l'infrastructure en configurant des conteneurs Docker et configurez votre application pour utiliser cette configuration comme infrastructure de test.
- Exécutez vos tests sur l'infrastructure dockerisée.
- Nettoyer automatiquement l'infrastructure dockerisée une fois les tests terminés
Documentation de la bibliothèque Testcontainers
Implémentation des conteneurs de test Spring Boot
Dans ApplicationIntegrationTests, qui est la classe de base pour les tests d'intégration, nous définissons un PostgreSQLContainer statique. Ce conteneur est utilisé dans toutes les instances de test dérivées de cette classe.
L'annotation @Testcontainers permet la découverte de tous les champs annotés avec @Container, la gestion de leurs méthodes de cycle de vie des conteneurs et le démarrage des conteneurs.
- Les conteneurs déclarés comme champs statiques sont partagés entre les méthodes de test. Ils ne sont démarrés qu'une seule fois avant l'exécution d'une méthode de test et arrêtés après l'exécution de la dernière méthode de test.
- Les conteneurs déclarés comme champs d'instance sont démarrés et arrêtés pour chaque méthode de test.
L'annotation @DynamicPropertySource nous permet d'injecter dynamiquement des propriétés dans notre environnement de test.
@Testcontainers @ActiveProfiles("test") public abstract class ApplicationIntegrationTests { @Container protected static PostgreSQLContainer<?> postgres=new PostgreSQLContainer<>("postgres:17.2-alpine") .withDatabaseName("testcontainersproject") .withUsername("root") .withPassword("root"); @DynamicPropertySource static void initialize(DynamicPropertyRegistry registry) { registry.add("spring.datasource.url",postgres::getJdbcUrl); registry.add("spring.datasource.username",postgres::getUsername); registry.add("spring.datasource.password",postgres::getPassword); } }
Alternativement, nous pouvons ignorer l'utilisation de @Testcontainers et @Container et gérer le cycle de vie du conteneur directement à l'aide de @BeforeAll et @AfterAll. Cette approche permet plus de contr?le sur le moment et la manière dont les conteneurs sont démarrés et arrêtés
@BeforeAll public static void runContainer(){ postgres.start(); } @AfterAll static void stopContainers() { postgres.stop(); }
Dans la méthode de rappel @AfterAll, nous arrêtons explicitement le conteneur Postgres. Cependant, même si nous n'arrêtons pas explicitement le conteneur, Testcontainers nettoiera et arrêtera automatiquement les conteneurs à la fin du test.
Nous pouvons désormais créer des tests d'intégration en étendant ApplicationIntegrationTests comme suit.
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT) @AutoConfigureMockMvc public class CategoryControllerTest extends ApplicationIntegrationTests { private static final String CATEGORY_ENDPOINT="/categories"; @Autowired private MockMvc mockMvc; @Autowired private CategoryRepository categoryRepository; @Test void TestGetAllCategories_ShouldReturnOk() throws Exception { List<Category> categories = List.of( new Category("Electronics", "All kinds of electronic gadgets from smartphones to laptops"), new Category("Books", "A wide range of books from novels to educational textbooks") ); categoryRepository.saveAll(categories); MvcResult mvcResult=mockMvc.perform( get(CATEGORY_ENDPOINT). contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) ) .andExpect(status().isOk()) .andReturn(); var response=mvcResult.getResponse().getContentAsString(); assertNotNull(response); assertFalse(response.isEmpty()); } }
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Sujets chauds

La différence entre le hashmap et le hashtable se reflète principalement dans la sécurité des threads, la prise en charge de la valeur nul et les performances. 1. En termes de sécurité des threads, le hashtable est en filetage et ses méthodes sont principalement des méthodes synchrones, tandis que HashMAP n'effectue pas de traitement de synchronisation, qui n'est pas un filetage; 2. En termes de support de valeur nulle, HashMap permet une clé nul et plusieurs valeurs nulles, tandis que le hashtable ne permet pas les clés ou les valeurs nulles, sinon une nulpointerexception sera lancée; 3. En termes de performances, le hashmap est plus efficace car il n'y a pas de mécanisme de synchronisation et le hashtable a une faible performance de verrouillage pour chaque opération. Il est recommandé d'utiliser à la place ConcurrentHashMap.

StaticMethodsinInterfaceswereintrocedInjava8TollowutilityfonctionwithIntheInterface self.beforejava8, telfunctionsrequuresepatehelperclasses, leadstodisorganizedCode.now, staticmethodsprovidethrekeyefits: 1) ils sont en train

Le compilateur JIT optimise le code à travers quatre méthodes: méthode en ligne, détection et compilation de points chauds, spéculation et dévigtualisation de type et élimination redondante. 1. La méthode en ligne réduit les frais généraux d'appel et inserte fréquemment appelées petites méthodes directement dans l'appel; 2. Détection de points chauds et exécution de code haute fréquence et optimiser de manière centralisée pour économiser des ressources; 3. Type Speculations collecte les informations de type d'exécution pour réaliser des appels de déviptualisation, améliorant l'efficacité; 4. Les opérations redondantes éliminent les calculs et les inspections inutiles en fonction de la suppression des données opérationnelles, améliorant les performances.

Les blocs d'initialisation d'instance sont utilisés dans Java pour exécuter la logique d'initialisation lors de la création d'objets, qui sont exécutés avant le constructeur. Il convient aux scénarios où plusieurs constructeurs partagent le code d'initialisation, l'initialisation du champ complexe ou les scénarios d'initialisation de classe anonyme. Contrairement aux blocs d'initialisation statiques, il est exécuté à chaque fois qu'il est instancié, tandis que les blocs d'initialisation statiques ne s'exécutent qu'une seule fois lorsque la classe est chargée.

Le mode d'usine est utilisé pour encapsuler la logique de création d'objets, ce qui rend le code plus flexible, facile à entretenir et à couplé de manière lache. La réponse principale est: en gérant de manière centralisée la logique de création d'objets, en cachant les détails de l'implémentation et en soutenant la création de plusieurs objets liés. La description spécifique est la suivante: Le mode d'usine remet la création d'objets à une classe ou une méthode d'usine spéciale pour le traitement, en évitant directement l'utilisation de newClass (); Il convient aux scénarios où plusieurs types d'objets connexes sont créés, la logique de création peut changer et les détails d'implémentation doivent être cachés; Par exemple, dans le processeur de paiement, Stripe, PayPal et d'autres instances sont créés par le biais d'usines; Son implémentation comprend l'objet renvoyé par la classe d'usine en fonction des paramètres d'entrée, et tous les objets réalisent une interface commune; Les variantes communes incluent des usines simples, des méthodes d'usine et des usines abstraites, qui conviennent à différentes complexités.

Il existe deux types de conversion: implicite et explicite. 1. La conversion implicite se produit automatiquement, comme la conversion INT en double; 2. La conversion explicite nécessite un fonctionnement manuel, comme l'utilisation de (int) MyDouble. Un cas où la conversion de type est requise comprend le traitement de l'entrée des utilisateurs, les opérations mathématiques ou le passage de différents types de valeurs entre les fonctions. Les problèmes qui doivent être notés sont les suivants: transformer les nombres à virgule flottante en entiers tronqueront la partie fractionnaire, transformer les grands types en petits types peut entra?ner une perte de données, et certaines langues ne permettent pas la conversion directe de types spécifiques. Une bonne compréhension des règles de conversion du langage permet d'éviter les erreurs.

Java utilise des classes de wrapper car les types de données de base ne peuvent pas participer directement aux opérations orientées objet, et les formulaires d'objets sont souvent nécessaires dans les besoins réels; 1. Les classes de collecte ne peuvent stocker que des objets, tels que les listes, l'utilisation de la boxe automatique pour stocker des valeurs numériques; 2. Les génériques ne prennent pas en charge les types de base et les classes d'emballage doivent être utilisées comme paramètres de type; 3. Les classes d'emballage peuvent représenter les valeurs nulles pour distinguer les données non définies ou manquantes; 4. Les cours d'emballage fournissent des méthodes pratiques telles que la conversion de cha?nes pour faciliter l'analyse et le traitement des données, donc dans les scénarios où ces caractéristiques sont nécessaires, les classes de packaging sont indispensables.

Injava, thefinalkeywordpreventsavariable'svaluefrombeingchangedafterAsssignment, mais cetsbehaviDiffersFortimitives et objectreferences.forprimitivevariables, finalMakeShevalueConstant, AsinfininTMax_peed = 100; whitereSsignmentCausAnesanerror.ForobjectRe
