Die Illusion der Sicherheit

Wir alle kennen das. Dieser befriedigende Moment, wenn man all die grünen Häkchen im CI/CD-Dashboard sieht. Es fühlt sich an wie ein Schulterklopfen von den Programmiergöttern höchstpersönlich. Aber hier kommt der Haken: Diese Tests könnten dir ein falsches Sicherheitsgefühl geben.

Warum? Lass uns das aufschlüsseln:

  • Unvollständige Testabdeckung
  • Flaky-Tests, die manchmal bestehen
  • Tests, die nicht das überprüfen, was du denkst
  • Unterschiede zwischen Test- und Produktionsumgebung

Jeder dieser Faktoren kann zu dem führen, was ich gerne die "Grüne Lüge" nenne – wenn deine Tests bestehen, aber dein Code so stabil ist wie ein Kartenhaus im Sturm.

Das Abdeckungsdilemma

Sprechen wir über Testabdeckung. Es ist eine Kennzahl, die in Entwicklerteams wie eine heiße Kartoffel herumgereicht wird. "Wir haben 80% Abdeckung!" verkünden sie stolz. Aber hier ein Gedanke: 100% Testabdeckung bedeutet nicht, dass 100% des Verhaltens deines Codes getestet werden.

Betrachte diese scheinbar einfache JavaScript-Funktion:


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

Du könntest einen Test wie diesen schreiben:


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

Glückwunsch! Du hast 100% Abdeckung. Aber was ist mit der Division durch null? Was ist mit Gleitkomma-Genauigkeit? Was ist mit großen Zahlen? Dein Test lügt dich an und gibt dir ein falsches Sicherheitsgefühl.

Das Flaky-Test-Fiasko

Ah, Flaky-Tests. Der Fluch eines jeden Entwicklers. Das sind die Tests, die 9 von 10 Mal bestehen und dich in ein falsches Sicherheitsgefühl wiegen, nur um dann spektakulär zu scheitern, wenn du es am wenigsten erwartest.

Flaky-Tests sind oft das Ergebnis von:

  • Race Conditions
  • Zeitabhängiger Logik
  • Externe Abhängigkeiten
  • Ressourcenbeschränkungen

Hier ein klassisches Beispiel für einen potenziell flüchtigen Test:


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

Sieht harmlos aus, oder? Aber was, wenn getUsers() aufgerufen wird, bevor die Datenbank den Benutzer erstellt hat? Du hast einen flüchtigen Test, der die meiste Zeit besteht, aber oft genug scheitert, um dich in den Wahnsinn zu treiben.

Die Annahme der Behauptung

Manchmal liegt das Problem nicht darin, was wir testen, sondern wie wir es testen. Betrachte diesen Python-Test:


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

Dieser Test wird bestehen, solange register_user etwas zurückgibt, das nicht None ist. Aber bedeutet das wirklich, dass der Benutzer erfolgreich registriert wurde? Was, wenn die Funktion bei einem Fehler immer ein leeres Dict zurückgibt? Unser Test gibt uns einen Daumen hoch, aber die Realität könnte ganz anders aussehen.

Das Umgebungsrätsel

Hier eine interessante Tatsache: Deine Testumgebung und deine Produktionsumgebung sind so ähnlich wie ein Spielplatz und ein Kriegsgebiet. Sicher, sie sehen auf den ersten Blick gleich aus, aber die Dynamik ist völlig anders.

Dinge, die sich zwischen Test und Produktion unterscheiden können:

  • Datenvolumen und -vielfalt
  • Netzwerklatenz und -zuverlässigkeit
  • Gleichzeitige Benutzer und Last
  • Verhalten externer Dienste

Deine Tests könnten in einer makellosen Testumgebung mit Bravour bestehen, nur um in der rauen Realität der Produktion spektakulär zu scheitern.

Was können wir also tun?

Bevor du die Hände in die Luft wirfst und alle Tests für sinnlos erklärst, atme tief durch. Es gibt Möglichkeiten, die lügenden Tests zu bekämpfen und zuverlässigere CI/CD-Pipelines aufzubauen:

  1. Verbessere die Qualität der Testabdeckung, nicht nur die Quantität: Strebe nicht nur nach einem hohen Abdeckungsprozentsatz. Stelle sicher, dass deine Tests tatsächlich sinnvolle Szenarien testen.
  2. Implementiere Chaos Engineering: Führe absichtlich Fehler und Randfälle in deine Testumgebungen ein, um versteckte Probleme aufzudecken.
  3. Verwende eigenschaftsbasierte Tests: Anstatt Testfälle fest zu codieren, generiere eine Vielzahl von Eingaben, um Randfälle zu erfassen, an die du vielleicht nicht gedacht hast.
  4. Überwache die Testzuverlässigkeit: Behalte flüchtige Tests im Auge und priorisiere deren Behebung. Tools wie Flaky können helfen, inkonsistente Tests zu identifizieren.
  5. Simuliere produktionsähnliche Bedingungen: Verwende Tools wie LocalStack, um realistischere Testumgebungen zu schaffen.

Die Quintessenz

Denke daran, eine grüne CI-Pipeline ist keine Garantie für fehlerfreien Code. Es ist ein Ausgangspunkt, nicht das Ziel. Gehe deine Tests immer mit einer gesunden Portion Skepsis und der Bereitschaft an, tiefer zu graben.

Wie das Sprichwort sagt: "Vertraue, aber überprüfe." In der Welt von CI/CD müssen wir das vielleicht in "Vertraue deinen Tests, aber überprüfe, als ob deine Produktion davon abhängt" ändern. Denn das tut sie.

"Die gefährlichste Art von Test ist der, der dir falsches Vertrauen gibt." - Anonymer Entwickler, der schon zu oft verbrannt wurde

Also, das nächste Mal, wenn du dieses befriedigende Meer aus Grün in deinem CI-Dashboard siehst, nimm dir einen Moment Zeit, um dich zu fragen: "Sagen mir meine Tests die Wahrheit, die ganze Wahrheit und nichts als die Wahrheit?" Dein zukünftiges Ich (und deine Benutzer) werden es dir danken.

Denkanstoß

Bevor du gehst, hier etwas zum Nachdenken: Wie viel Zeit verbringst du damit, Tests zu schreiben, im Vergleich dazu, deine bestehenden Tests zu analysieren und zu verbessern? Wenn du wie die meisten Entwickler bist, lautet die Antwort wahrscheinlich "nicht genug". Vielleicht ist es an der Zeit, das zu ändern?

Denke daran, in der Welt der Softwareentwicklung kann ein wenig Paranoia einen langen Weg gehen. Viel Spaß beim Testen und mögen deine Produktionsbereitstellungen immer zu deinen Gunsten sein!