План тестирования и стратегии отладки для ключевого модуля (корзина → оформление заказа → оплата)
Кратко: комбинируем юнит-, интеграционные-, e2e-, нагрузочные и security‑тесты, измеряем покрытие и SLO, приоритизируем баги по критичности, автоматизируем регрессии через CI/CD, контрактные тесты и инфраструктуру для воспроизведения.
1) Типы тестов и область покрытия
- Unit tests — бизнес‑логика: добавление/удаление/обновление позиций, расчёт цен/скидок/налогов/доставки, валидация корзины, правила стока. Запускать на каждый коммит/PR.
- Integration tests — взаимодействие с БД, кэшем, очередями, сервисом инвентаря, ценовым движком, платежным шлюзом (sandbox). Тестировать транзакции, консистентность ордера, откат при ошибках.
- End‑to‑end (E2E) — полные пользовательские сценарии: добавил в корзину → оформили → оплата успех/провал → письма/уведомления → статус заказа. Тестировать как UI, так и API‑флоу с реальным интеграционным окружением (стейдж).
- Load / Performance — пиковая пропускная способность чек‑аута, latency (p50/p95/p99), поведение при деградации внешних сервисов. Тестировать пиковые сценарии и устойчивость.
- Security / Compliance — PCI DSS требования, токенизация карт, защита от CSRF/XSS, проверка на утечку PII.
- Contract / Consumer tests — контракты с платёжным шлюзом и внутренними микросервисами (помогает при самостоятельной автоматизации интеграций).
- Smoke / Canary — минимальный набор E2E на деплой для раннего обнаружения регрессий.
- Exploratory — ручные тесты для новых ветвей бизнес‑правил или сложных ошибок.
2) Рекомендованные метрики покрытия и SLO
- Unit code coverage target: $>80\%$ по модулю; для критической логики (цены/оплаты) — $>90\%$.
- Integration / Contract coverage: все внешние endpoint‑контракты — $100\%$ согласованных контрактов.
- E2E pass rate (pre‑release): минимум $100\%$ для критических сценариев; в CI допускается quarantined flaky tests.
- Checkout success SLO: success rate $\ge 99\%$ по продакшен‑трафику.
- Latency targets: cart operations p95 $<500$ ms; payment processing p95 $<2$ s.
- Error budget / alert thresholds: payment error rate $<1\%$; если $\ge 1\%$ — автоматический alert и расследование.
- Regression suite runtime: полный nightly suite < $2$ часа (параллелизация).
3) Приоритеты багов и SLA
- P0 (критично): невозможно оформить заказ / массовые падения оплаты / деньги списываются, но заказ не создаётся. Реакция: срочно, hotfix/rollback; цель исправления $\le 4$ часа.
- P1 (высокий): значимые платежные ошибки для части пользователей (определённый шлюз/карта), некорректные расчёты доставки. Целевой срок $\le 24$ часа.
- P2 (средний): визуальные ошибки в корзине, некритичные рассогласования валют/крошечные округления. Исправление в рамках спринта; цель $\le 3$ рабочих дня.
- P3 (низкий): UX‑предложения, косметика, логи/метрики. Приоритизация по дорожной карте.
(Числовые SLA оформлены в KaTeX: выше.)
4) Автоматизация регрессий
- CI pipeline:
- на каждый push — unit tests + lint + static analysis;
- на PR — unit + быстрые integration (mocked) + контрактные тесты;
- при merge в main — полный integration + E2E smoke; перед релизом — полный E2E + performance.
- Nightly/periodic runs — полный регрессионный набор (E2E + интеграции) с отчётом.
- Параллелизация тестов и контейнеризация окружения (Docker + ephemeral DB) для уменьшения времени.
- Контрактные тесты (Pact/Contract testing) для сокращения фейков интеграций; интеграция в CI.
- Мокирование внешних платёжных шлюзов в unit/integration; реальное sandbox в staging для E2E.
- Test data management: фабрики/фикстуры, snapshot‑снимки БД, очистка тестовых заказов, idempotent наборы данных.
- Flaky test handling: quarantining, автоматические ретраи (ограниченные), метрики flakiness; обязательное расследование при повторных флаках.
- Test selection: запуск только релевантных тестов по изменённому коду (test impact analysis) для ускорения feedback.
- Regression reporting: дашборд (pass rate, duration, flaky count), уведомления при деградации.
5) Стратегия отладки (debugging)
- Шаги:
1) Воспроизвести баг локально/в staging с теми же данными (использовать snapshot или реплей транзакции).
2) Собрать correlation/transaction ID из логов и трейсинга (дистрибутивный трейсинг — Jaeger/Zipkin).
3) Просмотреть логи сервисов, очередь сообщений, DB‑транзакции; включить debug‑логирование на короткий период.
4) Изолировать компонент: локальный тест к модулю, замена зависимости на mock/sandbox.
5) Проверить метрики и алерты (payment error rate, queue length, DB errors, latency).
6) Применить временное решение: rollback, feature flag off, circuit breaker; затем фикс + regression test.
- Инструменты: централизованные логи, APM (traces, spans), метрики (Prometheus/Grafana), платежный sandbox, DB read replicas, replay запросов.
- Для платежей: проверять idempotency key, 3‑DS флоу, статусы шлюза, расшифровку кодов ошибок от провайдера, сеть/таймауты и retry policy.
6) Дополнительные практики для снижения риска регрессий
- Contract testing + consumer driven contracts.
- Chaos/Failure injection тесты для деградации внешних сервисов.
- Canary deploys и feature flags для новых фич.
- Automated post‑deploy smoke checks и rollback при нарушении SLO.
- Постмортемы с root cause analysis и автоматизацией покрывающих тестов после инцидента.
Если нужно, могу дать конкретный пример набора тестов (checklist) для E2E и примеры утверждённых метрик/alert‑правил.