MeterSphere自动化测试场景批量执行停止机制问题分析
问题背景
在MeterSphere v2.10.20-lts版本中,用户反馈了一个关于自动化测试场景批量执行停止机制的重要问题。当用户选择批量执行多个自动化测试场景并生成集合报告时,如果在任务中心点击停止按钮,系统只能停止当前正在执行的场景,而队列中后续等待执行的测试场景仍会继续执行,无法实现完全停止。
问题现象
具体表现为:
- 用户创建了一个包含多个测试场景(例如场景A、B、C)的批量执行任务
- 执行过程中,用户点击停止按钮
- 系统仅停止了当前正在执行的场景(如场景A)
- 队列中后续的场景(如场景B、C)仍会继续执行
- 集合报告的状态会被后续执行的场景覆盖修改
技术原因分析
经过深入分析,发现该问题的根本原因在于停止机制的设计实现上:
-
队列处理不完整:当前停止操作仅删除了
api_execution_queue_detail表中当前正在执行的记录,而没有清理后续等待执行的队列记录。 -
状态管理冲突:虽然停止操作会更新集合报告的状态为STOP,但后续场景执行完成后会再次将报告状态修改为SUCCESS或ERROR,导致停止状态被覆盖。
-
执行流程缺陷:当停止当前场景后,系统仍会继续执行队列中的下一个场景,因为停止操作没有完全中断整个执行流程。
解决方案
MeterSphere开发团队在v2.10.23版本中已修复此问题。修复方案主要包括:
-
完整队列清理:停止操作不仅会终止当前执行的任务,还会清理整个执行队列中的所有待执行记录。
-
状态管理优化:确保一旦报告状态被设置为STOP后,不会被后续操作覆盖。
-
执行流程改进:在停止操作时彻底中断整个批量执行流程,防止后续场景继续执行。
最佳实践建议
对于使用自动化测试批量执行功能的用户,建议:
-
及时升级:升级到v2.10.23或更高版本以获得完整的停止功能。
-
执行监控:在执行大批量测试场景时,密切监控执行状态,发现问题及时处理。
-
分批执行:对于关键测试场景,考虑分批执行以降低风险。
-
报告验证:停止操作后,验证集合报告状态是否确实停止,确保没有遗漏的场景继续执行。
总结
自动化测试的批量执行和停止功能是测试流程中的重要环节。MeterSphere团队及时响应并修复了批量执行停止不完全的问题,体现了对产品质量和用户体验的重视。用户应当保持系统更新,以获得最佳的使用体验和最完善的功能支持。
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。C080
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.Python056
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00