使用 AWS CodePipeline、AWS CodeBuild 和 AWS Lambda 进行无服务器自动化 UI 测试

测试 Web 应用程序的用户界面是开发生命周期的重要组成部分。在这篇文章中，我将介绍如何使用无服务器技术（包括 AWS CodePipeline、AWS CodeBuild 和 AWS Lambda）自动执行 UI 测试。

我构建了一个托管在 S3 中的 UI 测试网站。我使用 Selenium 在 Chrome、Firefox 和 PhantomJS 上执行跨浏览器 UI 测试，PhantomJS 是一个带有 Ghost Driver 的无头 WebKit 浏览器，是 WebDriver Wire 协议的实现。我使用 Python 为 ChromeDriver、FirefoxDriver 或 PhatomJSDriver 创建测试用例，这些测试用例基于执行测试的浏览器。

本文中提到的资源，包括 AWS CloudFormation 模板、S3 中托管的测试和状态网站、AWS CodeBuild 构建规范文件、AWS Lambda 函数以及执行测试的 Python 脚本，可在 serverless-automated-ui-testing GitHub 存储库中找到。

S3 托管测试网站：

AWS CodeBuild 支持自定义容器，因此我们可以使用 Selenium/standalone-Firefox 和 Selenium/standalone-Chrome 容器，它们分别包括预构建的 Firefox 和 Chrome 浏览器。Xvfb 在虚拟内存中执行图形操作，无需任何显示硬件。它将在安装阶段安装在 CodeBuild 容器中。

Chrome 和 Firefox 的构建规范

Chrome 和 Firefox 测试的构建规范包括多个阶段：

环境变量部分包含一组默认变量，这些变量在创建生成项目或触发生成时被覆盖。
作为安装阶段的一部分，使用 yum 安装所需的软件包，如 Xvfb 和 Selenium。
在pre_build阶段，测试平台为测试执行做好准备。
在构建阶段，将设置相应的 DISPLAY 并执行测试。

version: 0.2

env:
  variables:
    BROWSER: "chrome"
    WebURL: "https://sampletestweb.s3-eu-west-1.amazonaws.com/website/index.html"
    ArtifactBucket: "codebuild-demo-artifact-repository"
    MODULES: "mod1"
    ModuleTable: "test-modules"
    StatusTable: "blog-test-status"

phases:
  install:
    commands:
      - apt-get update
      - apt-get -y upgrade
      - apt-get install xvfb python python-pip build-essential -y
      - pip install --upgrade pip
      - pip install selenium
      - pip install awscli
      - pip install requests
      - pip install boto3
      - cp xvfb.init /etc/init.d/xvfb
      - chmod +x /etc/init.d/xvfb
      - update-rc.d xvfb defaults
      - service xvfb start
      - export PATH="$PATH:`pwd`/webdrivers"
  pre_build:
    commands:
      - python prepare_test.py
  build:
    commands:
      - export DISPLAY=:5
      - cd tests
      - echo "Executing simple test..."
      - python testsuite.py

由于 Ghost Driver 无头运行，因此可以在 AWS Lambda 上执行。为了与即发即弃模型保持一致，我使用 CodeBuild 创建了 PhantomJS Lambda 函数，并并行触发了 Lambda 上的测试调用。这很强大，因为许多测试可以在 Lambda 上并行执行。

PhantomJS 的构建规范

PhantomJS 测试的构建规范还包括多个阶段。它与前面的示例略有不同，因为我们使用 AWS Lambda 执行测试。

环境变量部分包含一组默认变量，这些变量在创建生成项目或触发生成时被覆盖。
作为安装阶段的一部分，使用 yum 安装所需的软件包（如 Selenium 和 AWS CLI）。
在pre_build阶段，测试平台为测试执行做好准备。
在构建阶段，将创建一个用于创建 PhantomJS Lambda 函数的 zip 文件，并在 Lambda 函数上执行测试。

version: 0.2

env:
  variables:
    BROWSER: "phantomjs"
    WebURL: "https://sampletestweb.s3-eu-west-1.amazonaws.com/website/index.html"
    ArtifactBucket: "codebuild-demo-artifact-repository"
    MODULES: "mod1"
    ModuleTable: "test-modules"
    StatusTable: "blog-test-status"
    LambdaRole: "arn:aws:iam::account-id:role/role-name"

phases:
  install:
    commands:
      - apt-get update
      - apt-get -y upgrade
      - apt-get install python python-pip build-essential -y
      - apt-get install zip unzip -y
      - pip install --upgrade pip
      - pip install selenium
      - pip install awscli
      - pip install requests
      - pip install boto3
  pre_build:
    commands:
      - python prepare_test.py
  build:
    commands:
      - cd lambda_function
      - echo "Packaging Lambda Function..."
      - zip -r /tmp/lambda_function.zip ./*
      - func_name=`echo $CODEBUILD_BUILD_ID | awk -F ':' '{print $1}'`-phantomjs
      - echo "Creating Lambda Function..."
      - chmod 777 phantomjs
      - |
         func_list=`aws lambda list-functions | grep FunctionName | awk -F':' '{print $2}' | tr -d ', "'`
         if echo "$func_list" | grep -qw $func_name
         then
             echo "Lambda function already exists."
         else
             aws lambda create-function --function-name $func_name --runtime "python2.7" --role $LambdaRole --handler "testsuite.lambda_handler" --zip-file fileb:///tmp/lambda_function.zip --timeout 150 --memory-size 1024 --environment Variables="{WebURL=$WebURL, StatusTable=$StatusTable}" --tags Name=$func_name
         fi
      - export PhantomJSFunction=$func_name
      - cd ../tests/
      - python testsuite.py

测试用例列表以及属于每个用例的测试模块存储在 Amazon DynamoDB 表中。根据作为参数传递给 CodeBuild 项目的模块列表，CodeBuild 从该表中获取测试用例并执行它们。测试执行状态和结果存储在另一个 Amazon DynamoDB 表中。它将从 DynamoDB 中的状态表中读取测试状态并显示它。

AWS CodeBuild 和 AWS Lambda 将测试执行作为单独的任务。AWS CodePipeline 通过支持持续交付和并行执行测试以实现优化测试，在这方面发挥着重要作用。

这是如何做到的：

在 AWS CodePipeline 中，创建包含四个阶段的管道：

源（AWS CodeCommit）
UI 测试（AWS Lambda 和 AWS CodeBuild）
审批（手动审批）
生产（AWS Lambda）

下图显示了管道阶段、每个阶段中的操作以及阶段之间的转换。

在 AWS CodePipeline 中实现的此设计如下所示：

CodePipeline 会自动检测源存储库中的更改并触发管道的执行。

在 UITest 阶段，有两个并行操作：

DeployTestWebsite 调用 Lambda 函数，将 S3 中的测试网站部署为 S3 网站。
DeployStatusPage 调用另一个 Lambda 函数，将 S3 中的状态网站并行部署为 S3 网站。

接下来，有三个并行操作触发 CodeBuild 项目：

TestOnChrome 启动一个容器以在 Chrome 上执行 Selenium 测试。
TestOnFirefox 启动另一个容器来在 Firefox 上执行 Selenium 测试。
TestOnPhantomJS 创建一个 Lambda 函数，并为每个测试用例调用单个 Lambda 函数以并行执行测试用例。

您可以在状态网站上监视测试执行的状态，如下所示：

成功完成 UI 测试后，管道将继续进入审批阶段，在该阶段将向配置的 SNS 主题发送通知。指定的团队成员查看测试状态并批准或拒绝部署。获得批准后，管道将继续进入生产阶段，在该阶段调用 Lambda 函数并将网站部署到生产 S3 存储桶。

我使用 CloudFormation 模板来设置持续交付管道。gitHub 提供的 automated-ui-testing.yaml 模板设置了一个功能齐全的管道。

当我使用模板创建管道时，我指定了以下内容：

AWS CodeCommit 存储库。
用于发送批准通知的 SNS 主题。
存储构件的 S3 存储桶名称。

堆栈名称应遵循 S3 存储桶命名规则，因为它将成为 S3 存储桶名称的一部分。

成功创建堆栈后，测试网站和状态网站的 URL 将显示在 Outputs （输出）部分中，如下所示：

结论

在这篇文章中，我展示了如何使用 AWS CodePipeline、AWS CodeBuild、AWS Lambda 和手动审批流程来创建用于无服务器自动化 UI 测试的持续交付管道。在 Amazon EC2 实例或 AWS Elastic Beanstalk 上运行的网站也可以使用类似的方法进行测试。

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使用 AWS CodePipeline、AWS CodeBuild 和 AWS Lambda 进行无服务器自动化 UI 测试

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