54、Flink 测试工具测试 Flink 作业详解

测试 Flink 作业

a）JUnit 规则 MiniClusterWithClientResource

Apache Flink 提供了一个名为 MiniClusterWithClientResource 的 Junit 规则，用于针对本地嵌入式小型集群测试完整的作业。 叫做 MiniClusterWithClientResource.

要使用 MiniClusterWithClientResource，需要添加一个额外的依赖项（测试范围）。

    org.apache.flink
    flink-test-utils
    1.19.0    
    test

示例：MapFunction；

public class IncrementMapFunction implements MapFunction {
    @Override
    public Long map(Long record) throws Exception {
        return record + 1;
    }
}

在本地 Flink 集群使用这个 MapFunction 的简单 pipeline，如下所示。

public class ExampleIntegrationTest {
     @ClassRule
     public static MiniClusterWithClientResource flinkCluster =
         new MiniClusterWithClientResource(
             new MiniClusterResourceConfiguration.Builder()
                 .setNumberSlotsPerTaskManager(2)
                 .setNumberTaskManagers(1)
                 .build());
    @Test
    public void testIncrementPipeline() throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // configure your test environment
        env.setParallelism(2);
        // values are collected in a static variable
        CollectSink.values.clear();
        // create a stream of custom elements and apply transformations
        env.fromElements(1L, 21L, 22L)
                .map(new IncrementMapFunction())
                .addSink(new CollectSink());
        // execute
        env.execute();
        // verify your results
        assertTrue(CollectSink.values.containsAll(2L, 22L, 23L));
    }
    // create a testing sink
    private static class CollectSink implements SinkFunction {
        // must be static
        public static final List values = Collections.synchronizedList(new ArrayList());
        @Override
        public void invoke(Long value, SinkFunction.Context context) throws Exception {
            values.add(value);
        }
    }
}

使用 MiniClusterWithClientResource 进行集成测试的注意：

• 为了不将整个 pipeline 代码从生产复制到测试，请将 source 和 sink 在生产代码中设置成可插拔的，并在测试中注入特殊的测试 source 和测试 sink。
• 这里使用 CollectSink 中的静态变量，是因为Flink 在将所有算子分布到整个集群之前先对其进行了序列化。 解决此问题的一种方法是与本地 Flink 小型集群通过实例化算子的静态变量进行通信。 或者，可以使用测试的 sink 将数据写入临时目录的文件中。
• 如果作业使用事件时间定时器，则可以实现自定义的 并行 源函数来发出 watermark。
• 建议始终以 parallelism > 1 的方式在本地测试 pipeline，以识别只有在并行执行 pipeline 时才会出现的 bug。
• 优先使用 @ClassRule 而不是 @Rule，这样多个测试可以共享同一个 Flink 集群。可以节省大量的时间，因为 Flink 集群的启动和关闭通常会占用实际测试的执行时间。
• 如果 pipeline 包含自定义状态处理，则可以通过启用 checkpoint 并在小型集群中重新启动作业来测试其正确性。为此，需要在 pipeline 中（仅测试）抛出用户自定义函数的异常来触发失败。