Kuberay项目中的E2E测试流程优化实践
2025-07-09 18:45:29作者:蔡丛锟
在Kuberay项目的开发过程中,E2E测试是确保系统稳定性和功能完整性的重要环节。本文将深入探讨如何优化Kuberay项目中的E2E测试流程,提升开发效率。
当前E2E测试流程分析
Kuberay项目现有的E2E测试流程存在两个主要痛点:
- 测试准备时间长:每次运行本地E2E测试都需要等待镜像构建完成,这个过程耗时较长
- 测试用例选择不灵活:当开发者只需要运行特定测试用例时,需要手动修改Makefile
测试流程优化方案
测试准备阶段优化
通过分析Makefile中的目标依赖关系,我们发现prepare-apiserver目标已经包含了构建操作镜像、创建集群、加载镜像和部署Operator等完整准备工作。这个目标定义为:
.PHONY: prepare-apiserver
prepare-apiserver: operator-image cluster load-operator-image deploy-operator install
值得注意的是,install目标会构建API服务器镜像并将其部署到kind集群中:
.PHONY: install
install: kustomize docker-image load-image
cd deploy/local/insecure && $(KUSTOMIZE) edit set image kuberay/apiserver=$(IMG)
$(KUSTOMIZE) build deploy/local/insecure | kubectl create -f -
测试执行阶段优化
对于特定测试用例的执行,虽然无法直接使用make e2e-test -run Test...这样的语法,但可以通过环境变量实现类似功能:
make e2e-test GO_TEST_FLAGS="-run TestGetJobsInNamespace"
优化后的测试工作流
基于上述分析,我们推荐以下优化后的E2E测试工作流:
- 准备阶段:运行
make prepare-apiserver完成所有测试准备工作 - 执行阶段:运行
make e2e-test执行全部测试,或使用GO_TEST_FLAGS参数执行特定测试
这种工作流相比原来的local-e2e-test更加清晰和高效,避免了不必要的重复构建和部署步骤。
技术实现细节
在实现优化方案时,我们需要注意以下几点:
- 环境变量设置:确保在运行测试前正确设置了API服务器URL
- 资源清理:测试完成后需要妥善清理创建的资源
- 端口冲突:避免本地运行的API服务器端口与集群内服务冲突
通过这种优化,开发者可以更高效地进行E2E测试,专注于功能开发和问题修复,而不必在测试准备上花费过多时间。这种改进对于提升Kuberay项目的开发体验和效率具有重要意义。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705