背景介绍
系统重构、拆分、底层依赖变更，变更影响范围大，测试回归冗余而繁杂，测试如何进行高效率的回归测试？
为了解决上述问题，我们结合了公司内部资源及一些优秀的开源工具，开发了kudiffy平台。
首先，先来介绍一下两个开源工具。
1. Diffy
Twitter公司发布的自动化测试开源工具，可以将请求分发到不同版本的服务器上，通过对比运行结果来进行接口回归，不用再通过接口测试用例手动校验。详见：http://www.github.com/twitter/diffy
2. Goreplay
流量回放的开源工具，支持HTTP请求的录制和重放，详见：https://github.com/buger/goreplay/wiki。
使用这两种工具可以帮助我们提升一定的工作效率，但经过一段时间的使用，发现存在一些问题，如：
- 上手需要一定的时间成本，需要手动下载并安装
- 服务杂乱无章，可维护性差
基于上述问题，我们开发了kudiffy平台用于统一管理diffy和goreplay服务，并且不用手动安装下载，无接入成本。接下来，我将详细介绍强大的kudiffy平台！
kudiffy平台
一.系统介绍
diffy平台：
整体架构：
流程图
定时任务流程图
实现功能：
- diffy服务管理平台化，统一管理
- goreplay和diffy结合，实现实时流量回放并对比结果
- 打通公司内部devops，获取SOA、接口等信息
- 权限控制，接入sso及cmdb，获取用户权限信息
- 打通公司部署系统，每次部署完成自动重启diffy服务
- 对接接口自动化平台，自动校验不同服务版本返回值
二.使用方法
diffy服务创建：
1.接入零成本，对接公司内部服务权限，筛选登录用户可操作的服务器及ip
2.接入后平台状态展示，判断diffy服务存活状态，如果被kill，可手动重启
3.页面直接查看运行结果
4.将diffy与接口自动化框架结合，返回结果自动校验，无需手动编码对比
goreplay与diffy的结合
1.导流服务接入，支持特定接口筛选
2.接入页面展示
3.开始导流后，会将目标服务器上的流量录制，并发送到对应的diffy服务上，自动对比运行结果，无需手动发送请求
后续计划
目前kudiffy平台已经在多个业务组实践，很好的提高了大家的回归效率。但仍然还有可以优化的部分，例如：
1.mock功能，对于调用链路很长的请求，上下游服务的稳定性会影响diffy对比的结果，mock请求可支持diffy结果更稳定和准确；数据库mock功能，也可解决post接口回放数据污染问题
2.根据业务特性，支持定制化改造
3.流程优化，如推动研发利用工具自测，将diffy运行结果加入质量卡点等
共同参与开发者：肖邦，夏灵，三笠，惜寒，少安，思思
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