测试框架重试与跳过机制

作为测试架构师，针对测试框架中的重试和跳过机制，我将分别设计一个复杂场景及实现逻辑，并提供具体实例说明。

一、重试问题：分布式环境下的幂等性验证重试

复杂场景：

在微服务架构中，当测试用例涉及跨服务的异步操作（如订单支付流程）时，可能出现：

1. 服务间通信超时但实际操作已执行
2. 最终一致性导致状态延迟
3. 需要验证分布式事务的幂等性

框架层设计逻辑：

class DistributedRetryPolicy:
    def __init__(self, max_attempts=3, backoff_factor=1):
        self.max_attempts = max_attempts
        self.backoff_factor = backoff_factor
        self.consistency_checker = ConsistencyChecker()
        
    def should_retry(self, context):
        # 复合判断条件
        if context.attempt >= self.max_attempts:
            return False
            
        return any([
            self._is_network_error(context.last_error),
            not self.consistency_checker.validate(
                context.test_state, 
                context.expected_state
            ),
            self._is_eventual_consistency_issue(context)
        ])
    
    def get_delay(self, attempt):
        return min(10, self.backoff_factor * (2 ​**​ (attempt-1)))
    
    def _is_eventual_consistency_issue(self, context):
        # 检查分布式追踪日志中的未完成操作
        return DistributedTracer.has_pending_operations(
            context.correlation_id
        )

# 使用示例
@retry_policy(DistributedRetryPolicy(max_attempts=5))
def test_payment_flow():
    order_id = create_order()
    payment_result = process_payment(order_id) # 可能触发异步消息
    assert payment_result.status == "completed"
    # 框架会自动验证分布式状态一致性

关键点：

1. 结合网络错误、业务状态一致性、分布式追踪进行综合判断
2. 指数退避算法避免雪崩效应
3. 通过唯一correlation_id追踪跨服务调用链

二、跳过问题：多维条件动态跳过

复杂场景：

在跨平台兼容性测试中，需要根据运行时多维条件动态决定是否跳过：

1. 硬件资源限制（如GPU内存）
2. 软件环境版本依赖
3. 测试数据准备状态
4. 上游测试结果依赖

框架层设计逻辑：

class DynamicSkipEvaluator:
    def __init__(self):
        self.condition_parser = ConditionParser()
        self.resource_monitor = ResourceMonitor()
        
    def should_skip(self, test_metadata):
        # 多维度检查
        skip_conditions = [
            self._check_environment(test_metadata.env_requirements),
            self._check_resource_constraints(test_metadata.resource_needs),
            self._check_dependency_results(test_metadata.depends_on),
            self._check_data_availability(test_metadata.data_requirements)
        ]
        
        return any(skip_conditions)
    
    def _check_resource_constraints(self, requirements):
        current_gpu = self.resource_monitor.get_gpu_memory()
        return current_gpu < requirements.get('min_gpu_mb', 0)
    
    def _check_dependency_results(self, dependencies):
        for test_id in dependencies:
            if not TestResultDB.get_result(test_id).passed:
                return True
        return False

# 使用示例
@skip_if(DynamicSkipEvaluator())
@requires_env({"python": ">=3.8", "os": ["linux", "macos"]})
@requires_resources({"min_gpu_mb": 4096})
@depends_on(["test_data_preparation"])
def test_ai_model_inference():
    # 只有当所有条件满足时才会执行
    model = load_llm_model()
    assert model.predict("test") is not None

关键点：

1. 声明式条件定义（注解方式）
2. 实时资源监控与检查
3. 依赖结果自动追溯
4. 组合条件决策（任一条件不满足即跳过）

三、混合场景实例：智能重试与条件跳过组合

class SmartTestRunner:
    def __init__(self):
        self.retry_policy = FlakyTestPolicy()
        self.skip_evaluator = RuntimeSkipEvaluator()
    
    def run_test(self, test_case):
        if self.skip_evaluator.should_skip(test_case):
            return self._handle_skip(test_case)
            
        attempt = 0
        while attempt <= self.retry_policy.max_attempts:
            try:
                if self.skip_evaluator.check_runtime_conditions():
                    raise TemporarySkipException()  # 运行时新出现跳过条件
                    
                test_case.execute()
                if self.retry_policy.verify_post_conditions():
                    return TestResult.PASSED
                    
            except TemporarySkipException:
                return TestResult.SKIPPED
            except Exception as e:
                if not self.retry_policy.should_retry(e, attempt):
                    raise
                    
            attempt += 1
            time.sleep(self.retry_policy.get_delay(attempt))
        
        return TestResult.FAILED

# 实际测试用例
@retry_policy(custom_policy)
@skip_if(complex_conditions)
def test_edge_case():
    # 可能因资源竞争需要重试
    # 也可能因环境突变需要跳过
    ...

这种架构设计实现了：

1. 重试与跳过机制的协同工作
2. 运行时动态决策能力
3. 多维条件组合判断
4. 完善的上下文信息传递

通过这样的框架级设计，可以处理现代分布式系统中复杂的测试场景，同时保持测试逻辑的清晰性和可维护性。