L'illusione della Sicurezza

Ci siamo passati tutti. Quel momento soddisfacente quando vedi tutti quei segni di spunta verdi nella tua dashboard CI/CD. È come una pacca sulla spalla dagli dei del codice. Ma ecco il punto: quei test potrebbero darti un falso senso di sicurezza.

Perché? Bene, analizziamolo:

  • Copertura dei test incompleta
  • Test instabili che passano... a volte
  • Test che non verificano realmente ciò che pensi
  • Differenze ambientali tra test e produzione

Ognuno di questi fattori può contribuire a quello che mi piace chiamare la "Bugia Verde" - quando i tuoi test passano, ma il tuo codice è ancora instabile come un castello di carte in un uragano.

Il Dilemma della Copertura

Parliamo della copertura dei test. È una metrica che viene lanciata come una patata bollente nei team di sviluppo. "Abbiamo una copertura dell'80%!" proclameranno con orgoglio. Ma ecco un pensiero su cui riflettere: il 100% di copertura dei test non significa che il 100% del comportamento del tuo codice sia testato.

Considera questa funzione JavaScript apparentemente semplice:


function divide(a, b) {
  return a / b;
}

Potresti scrivere un test come questo:


test('divide 4 by 2 equals 2', () => {
  expect(divide(4, 2)).toBe(2);
});

Congratulazioni! Hai una copertura del 100%. Ma che dire della divisione per zero? Che dire della precisione dei numeri in virgola mobile? Che dire dei numeri grandi? Il tuo test ti sta mentendo, dandoti un falso senso di sicurezza.

Il Fiasco dei Test Instabili

Ah, i test instabili. La rovina dell'esistenza di ogni sviluppatore. Questi sono i test che passano 9 volte su 10, cullandoti in un falso senso di sicurezza, solo per fallire in modo spettacolare quando meno te lo aspetti.

I test instabili sono spesso il risultato di:

  • Condizioni di gara
  • Logica dipendente dal tempo
  • Dipendenze esterne
  • Vincoli di risorse

Ecco un classico esempio di un test potenzialmente instabile:


test('user is created', async () => {
  await createUser();
  const users = await getUsers();
  expect(users.length).toBe(1);
});

Sembra innocente, vero? Ma cosa succede se getUsers() viene chiamato prima che il database abbia finito di creare l'utente? Hai un test instabile che passerà la maggior parte delle volte, ma fallirà abbastanza spesso da farti impazzire.

L'Assunzione dell'Asserzione

A volte, il problema non è con ciò che stiamo testando, ma con come lo stiamo testando. Considera questo test in Python:


def test_user_registration():
    user = register_user("[email protected]", "password123")
    assert user is not None

Questo test passerà finché register_user restituisce qualcosa che non è None. Ma significa davvero che l'utente è stato registrato con successo? E se la funzione restituisse sempre un dizionario vuoto in caso di errore? Il nostro test ci sta dando un pollice in su, ma la realtà potrebbe essere molto diversa.

L'Enigma dell'Ambiente

Ecco un fatto divertente: il tuo ambiente di test e il tuo ambiente di produzione sono simili quanto un parco giochi e una zona di guerra. Certo, potrebbero sembrare uguali in superficie, ma le dinamiche sono completamente diverse.

Cose che possono differire tra test e produzione:

  • Volume e varietà dei dati
  • Latenza e affidabilità della rete
  • Utenti concorrenti e carico
  • Comportamenti dei servizi esterni

I tuoi test potrebbero passare a pieni voti in un ambiente di test immacolato, solo per crollare e bruciare in modo spettacolare quando affrontano le dure realtà della produzione.

Quindi, Cosa Possiamo Fare?

Prima di alzare le mani in segno di disperazione e dichiarare tutti i test inutili, fai un respiro profondo. Ci sono modi per combattere i test ingannevoli e costruire pipeline CI/CD più affidabili:

  1. Migliora la qualità della copertura dei test, non solo la quantità: Non puntare solo a una percentuale di copertura elevata. Assicurati che i tuoi test stiano effettivamente testando scenari significativi.
  2. Implementa l'ingegneria del caos: Introduci intenzionalmente guasti e casi limite nei tuoi ambienti di test per scoprire problemi nascosti.
  3. Usa i test basati sulle proprietà: Invece di codificare i casi di test, genera una vasta gamma di input per catturare casi limite che potresti non aver considerato.
  4. Monitora l'affidabilità dei test: Tieni traccia dei test instabili e dai priorità alla loro correzione. Strumenti come Flaky possono aiutare a identificare i test incoerenti.
  5. Simula condizioni simili alla produzione: Usa strumenti come LocalStack per creare ambienti di test più realistici.

La Conclusione

Ricorda, una pipeline CI verde non è una garanzia di codice privo di bug. È un punto di partenza, non il traguardo. Avvicinati sempre ai tuoi test con una sana dose di scetticismo e la volontà di approfondire.

Come si suol dire, "Fidati, ma verifica." Nel mondo del CI/CD, potremmo dover modificare questo in "Fidati dei tuoi test, ma verifica come se la tua produzione dipendesse da esso." Perché, beh, dipende davvero.

"Il tipo di test più pericoloso è quello che ti dà una falsa fiducia." - Sviluppatore Anonimo che è stato bruciato troppe volte

Quindi la prossima volta che vedi quel mare soddisfacente di verde nella tua dashboard CI, prenditi un momento per chiederti: "I miei test mi stanno dicendo la verità, tutta la verità e nient'altro che la verità?" Il tuo futuro io (e i tuoi utenti) te ne saranno grati.

Cibo per la Mente

Prima di andare, ecco qualcosa su cui riflettere: Quanto tempo dedichi a scrivere test rispetto ad analizzare e migliorare i tuoi test esistenti? Se sei come la maggior parte degli sviluppatori, la risposta è probabilmente "non abbastanza." Forse è ora di cambiare questo?

Ricorda, nel mondo dello sviluppo software, un po' di paranoia può fare molta strada. Buon testing, e che i tuoi rilasci in produzione siano sempre a tuo favore!