Apache Iceberg项目中的Docker测试迁移实践

背景介绍

在现代大数据存储系统中，Apache Iceberg作为一个开源的表格式项目，其测试策略对于保证项目质量至关重要。近期，社区对项目中依赖Docker的测试用例进行了重要调整，将这些测试从常规测试套件迁移到了集成测试配置中。

问题发现

在项目开发过程中，工程师们发现了一个影响开发体验的问题：当开发者在没有安装或运行Docker的环境中执行常规测试时（使用./gradlew test --continue命令），会出现多个测试失败的情况。这些失败的测试都依赖于Docker容器来提供测试环境，包括：

1. Azure相关测试（ADLS文件IO、输入输出流测试）
2. AWS相关测试（S3输入输出流、Minio工具测试）
3. Kafka Connect集成测试

解决方案

社区决定将这些依赖外部服务的测试从常规测试套件(test配置)迁移到专门的集成测试套件(integrationTest配置)中。这种分离带来了几个显著优势：

1. 更清晰的测试分层：单元测试和集成测试明确分离，单元测试可以快速运行验证核心逻辑
2. 更好的开发体验：开发者无需安装Docker也能通过常规测试
3. 更灵活的CI策略：可以根据需要选择性地运行集成测试

实施细节

迁移工作主要涉及以下几个方面：

1. Azure测试迁移：将ADLS相关的文件IO测试移至集成测试套件
2. AWS测试处理：由于AWS测试的特殊性（需要环境变量配置），社区考虑创建专门的dockerIntegrationTests套件
3. Kafka Connect测试：调整Kafka相关的集成测试配置

技术考量

在实施过程中，团队面临并解决了几个关键问题：

1. 测试覆盖率保证：确保迁移后的测试仍能在CI流程中执行
2. 测试依赖管理：合理处理不同模块对外部服务的依赖关系
3. 构建配置调整：优化Gradle构建脚本以支持新的测试分层

实践效果

完成迁移后，开发者现在可以：

• 在没有Docker的环境中顺利执行./gradlew build命令
• 通过./gradlew integrationTest专门运行集成测试
• 更灵活地选择适合当前开发需求的测试范围

总结

这次测试结构调整体现了Apache Iceberg项目对开发者体验的持续优化。通过合理的测试分层，项目既保持了高质量标准，又降低了开发者的环境要求。这种模式也为其他大数据项目处理类似问题提供了有价值的参考。

未来，社区可能会进一步完善测试策略，包括优化AWS测试的执行方式，以及探索更多提高测试效率的方法。这种持续改进的文化是开源项目成功的关键因素之一。