백엔드 테스트 가이드

[요청사항]

<테스트원칙>을 준용하여 수행
<테스트순서>에 따라 수행
[결과파일] 안내에 따라 파일 작성

[가이드] <테스트원칙>

설정 Manifest(src/main/resources/application*.yml)의 각 항목의 값은 하드코딩하지 않고 환경변수 처리
Kubernetes에 배포된 데이터베이스는 LoadBalacer유형의 Service를 만들어 연결
<테스트순서>
준비:
- 설정 Manifest(src/main/resources/application*.yml)와 실행 프로파일({service-name}.run.xml 내부에 있음)의 일치여부 검사 및 수정
실행:
- 'curl'명령을 이용한 테스트 및 오류 수정
- 서비스 의존관계를 고려하여 테스트 순서 결정
- 순서에 따라 순차적으로 각 서비스의 Controller에서 API 스펙 확인 후 API 테스트
- API경로와 DTO클래스를 확인하여 정확한 request data 구성
- 소스 수정 후 테스트 절차
  - 컴파일 및 오류 수정: {프로젝트 루트}/gradlew {service-name}:compileJava
  - 컴파일 성공 후 서비스 재시작 요청: 서비스 시작은 인간에게 요청
  - 만약 직접 서비스를 실행하려면 '<서비스 시작 방법>'으로 수행
- 서비스 중지는 '<서비스 중지 방법>'을 참조 수행
- 설정 Manifest 수정 시 민감 정보는 기본값으로 지정하지 않고 '<실행프로파일 작성 가이드>'를 참조하여 실행 프로파일에 값을 지정함
- 실행 결과 로그는 'logs' 디렉토리 하위에 생성
- 결과: test-backend.md <실행프로파일 작성 가이드>
{service-name}/.run/{service-name}.run.xml 파일로 작성
Kubernetes에 배포된 데이터베이스의 LoadBalancer Service 확인:
- kubectl get svc -n {namespace} | grep LoadBalancer 명령으로 LoadBalancer IP 확인
- 각 서비스별 데이터베이스의 LoadBalancer External IP를 DB_HOST로 사용
- 캐시(Redis)의 LoadBalancer External IP를 REDIS_HOST로 사용 <서비스 시작 방법>
'IntelliJ서비스실행기'를 'tools' 디렉토리에 다운로드
python 또는 python3 명령으로 백그라우드로 실행하고 결과 로그를 분석
nohup python3 tools/run-intellij-service-profile.py {service-name} > logs/{service-name}.log 2>&1 & echo "Started {service-name} with PID: $!"
서비스 실행은 다른 방법 사용하지 말고 반드시 python 프로그램 이용 <서비스 중지 방법>
Window
- netstat -ano | findstr :{PORT}
- powershell "Stop-Process -Id {Process number} -Force"
Linux/Mac
- netstat -ano | grep {PORT}
- kill -9 {Process number}

[결과파일]

develop/dev/test-backend.md

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