Rien de prévu mardi prochain ? Rejoignez nous pour la première de la marmite, LA soirée récurrente des duchesses ! J’aurais l’occasion d’animer avec Brice Dutheuil, commiter Mockito, un

Qu’est-ce qu’un open space ? C’est un peu comme un barCamp à part que les sujets sont présentés au début et que l’on ne traite que les sujets les plus populaires pendant un temps limité. Le but essentiel est de partager et de débattre. Tous les sujets autour de Java et de l’IT sont les bienvenus. Pour vous donner des idées, voici quelques pistes possibles :

• une problématique technique que vous avez rencontrée
• un super outil qui a changé votre vie de développeur
• votre sujet de veille préféré
• ou une problématique relationnelle (ex: comment travailler avec une personne au caractère difficile ?).

Pour vous inscrire a l’Hands-On ou a l’open-space

Plus d’infos

Test given/when/then

En effet, un bloc then permet de déclarer des conditions, des exceptions, des interactions et des définitions de variables là où un bloc expect ne peut contenir que des conditions et des déclarations de variables. L’écriture given/when/then est également plus intuitive dans le cas où vous souhaitez tester des stories. C’est également une des clés du Behavior Driven Development et une méthode saine pour structurer ses tests, qui oblige à réfléchir vraiment à ce que l’on teste.  Ce que j’aime chez spock, c’est que c’est obligatoirement intégré via ces blocs, on ne peut pas faire autrement

Test condition simple – comportement

Spock permet le data-driven testing mais c’est également un framework facilitant la création de bouchons/simulacres [Plus d’infos sur les différences bouchon/simulacre et test d’état/de comportement]. On s’intéresse ici au le test par comportement, c’est à dire qu’on va s’occuper des chainages des appels des méthodes entre elles et moins du résultat. On cherche alors à vérifier que l’appel à spockResource.findCalendarByDay(‘1’) entraîne bien un unique appel à calendarDao.getInfosByDay(‘1’).

 def "test par comportement"() {
    given:
    def calendarDao = Mock(CalendarDao)
    def spockResource = new SpockResource(calendarDao)
    when :
    spockResource.findCalendarByDay("1")
    then :
    1 * calendarDao.getInfosByDay("1")
  }

Le bloc given permet de définir les variables nécessaires à l’exécution du test. Ici, on bouchonne le dao que l’on affecte ensuite au service que l’on souhaite tester. Le bloc when correspond à l’appel de la méthode à tester.
Le bloc then comporte ici uniquement la condition à tester. La syntaxe veut dire on vérifie que la méthode calendarDao
.getInfosByDay est appelée uniquement une fois (1 *) avec le paramètre ‘1’. Les paramètres sont évalués via l’appel à la méthode equals.

A la différence d’EasyMock, qui fonctionne par défaut avec des simulacres, Spock comme Mockito renvoie de base pour toutes les méthodes mockées sans spécification null ou 0 ou false. Ici par exemple, l’appel à

calendarDao
    .getInfosByDay("1")

renverra null. Pour spécifier une valeur de retour différente, il suffit d’utiliser la syntaxe suivante :

 calendarDao
    .getInfosByDay(_) >> new SpockInfo("1");

Le même code avec EasyMock avec une valeur de retour :

@Test
	public void testEasyMock() {
                //given
		CalendarDao calendarDao = createNiceMock(CalendarDao.class);
		SpockResourcespockResource = new SpockResource(
				calendarDao);
		expect(calendarDao.getInfosByDay("1")).andReturn(
				new SpockInfo("1"));
		replay(calendarDao);
                //when
		SpockInfo spockInfo= spockResource.findCalendarByDay("1");
		//then
                verify(calendarDao);
	}

Avec EasyMock, on annote la méthode par @Test [annotation JUnit] puis on crée le mock à l’aide de EasyMock.createNiceMock, pour avoir un mock lénient. On précise ensuite que l’on s’attend à ce que la méthode calendarDao.getInfosByDay(‘1’) retourne l’objet new SpockInfo(‘1’) avec expect(calendarDao.getInfosByDay(‘1’)).andReturn(new SpockInfo(‘1’)); . On ‘charge’ ensuite les mocks via le replay et à la ligne suivante on lance l’appel à la méthode testée. Le verify à la dernière ligne permet de vérifier qu’un unique appel à la méthode a bien été effectué.

Test condition simple – état

L’inconvénient de l’utilisation des simulacres, c’est que les tests et le code testé sont très (trop!) liés. Ainsi une modification du code peut entraîner beaucoup de refactoring au niveau des tests sans valeur ajouté. L’exemple le plus marquant est la séparation d’une méthode en deux méthodes distinctes : il faut reprendre tous les simulacres alors que ce n’est qu’une modification de ‘clarté’. Il est donc souvent préférable de ne pas tester le comportement mais uniquement le résultat à chaque fois que cela est possible et judicieux, c’est à dire du faire du test sur l’état des objets.

  def "test stub avec retour"() {
    given:
    def calendarDao = Mock(CalendarDao)
    def spockResource = new SpockResource(calendarDao)

    when :
    def spockInfo = spockResource.findCalendarByDay("1")

    then :
     calendarDao
    .getInfosByDay("1") >> new SpockInfo("1");
    spockInfo.day == 1
  }

Ici, on ne fait plus de contrôle sur le nombre d’appel à la méthode getInfosByDay(‘1’). On indique juste que lorsque cette méthode est appelée, on renvoie (>>) une nouvelle instance de SpockInfo.  Ici pas de assertEquals ou autre méthode du genre, le spockInfo.day==1 est en fait un raccourci pour écrire assert spockInfo.day == 1.On vérifie que la variable day de l’objet spockInfo est bien égale à 1.
Voilà le code équivalent avec Mockito :

        @Test
	public void testMockito() {
		//Given
                CalendarDao calendarDao = mock(CalendarDao.class);
		SpockResource spockResource = new SpockResource(
				calendarDao);
		when(calendarDao.getInfosByDay("1")).thenReturn(
				new SpockData("1"));
		//when
                SpockData spockData= spockResource.findCalendarByDay("1");
		//then
                assertEquals("1", spockData.getDay());
	}

A la première ligne, on construit le bouchon calendarDao que l’on affecte à la ligne suivante à l’objet spockResource. On indique au bouchon calendarDao que quand la méthode getInfosByDay est appelée avec le paramètre ‘1’, alors elle retourne new SpockData(‘1’). On effectue ensuite l’appel à la méthode testée spockResource.findCalendarByDay(‘1’) et on vérifie que la variable day du résultat spockData est bien égale à 1.

Et si on veut chainer les retours ?

Test  retour multiple

Il est parfois nécessaire de renvoyer des valeurs différentes pour une même méthode bouchonnée. Pour les 3 cas suivants, le premier appel à la méthode calendarDao.getInfosByDay avec le paramètre ‘1’ renverra SpockInfo(‘1’), le deuxième new SpockInfo(‘2’) :

Avec Easymock :

expect(calendarDao.getInfosByDay("1")).andReturn(new SpockInfo("1")).andReturn(new SpockInfo("2"))

Avec Mockito :

when(calendarDao.getInfosByDay("1")).thenReturn(new SpockData("1")).thenReturn(new SpockInfo("2"))

Avec Spock :

calendarDao.getInfosByDay("1") >>> [new SpockInfo("1"),new SpockInfo("2")];

Le prochain article abordera les fonctionnalités plus avancées de la gestion des arguments des fonctions mockées (ArgumentMatcher) également dans les trois frameworks.

Crédit Photo : Mistinguette18

Premier test setup/expect/where

def "String param should correspond to numeric spockInfoDay - classical syntax"() {
    setup:
     def spockResource = new SpockResource(new CalendarDaoStatic())
    expect:
    spockResource.findCalendarByDay(day).day == dayNumeric

    where:
    day  <<   ["1", "2", "3"]
    dayNumeric << [1, 2, 3]
  }

Le test est organisé en 3 blocs : setup, expect et where le tout placé dans un objet dont le nom est défini par def « nom du test ».  Le premier bloc setup sert à déclarer les variables qui vont être utilisées dans la suite du test. Ici c’est par exemple l’instanciation de l’objet spockResource. Dans le bloc where, je définis deux variables : l’une day qui prendra successivement les valeurs ‘1’,’2′ et ‘3’ et l’autre dayNumeric les valeurs 1,2,3 [groovy est un langage dynamique donc pas besoin d’indiquer le type des variables, il sera déterminé automatiquement]. Dans le bloc expect, j’indique mon test : je vérifie que la méthode spcokResource.findCalendarByDay retourne bien un objet comportant un attribut day dont la valeur correspond à la valeur en tant qu’entier d’une chaîne de caractère [c’est à dire que ma fonctionnalité ne fait pas grand chose d’autre qu’un Integer.valueOf].  Lors de l’exécution, il y a en réalité 3 tests JUnit qui sont exécutés, un pour chaque couple de paramètre day=’1′ & dayNumeric=1 / day=’2′ & dayNumeric=2 / day=’3′ & dayNumeric=3

Test avec structure en tableau

Le même test peut être écrit d’une manière différente en utilisant une autre syntaxe, encore plus lisible.

def "String param should correspond to numeric spockInfoDay"() {
    setup:
    def spockResource = new SpockResource(new CalendarDaoStatic())
    expect:
    spockResource.findCalendarByDay(day).day == dayNumeric

    where:
    day     | dayNumeric
    "1"  | 1
    "2"  | 2
    "3"  | 3
  }

Ici même principe,  3 tests seront joués , avec les paramètres day = ‘1’ et dayNumeric = 1 / day = ‘2’ et dayNumeric = 2 /day = ‘3’ et dayNumeric = 3 . Les paramètres étant les uns à la suite des autres et  séparés par des | cela permet de mieux visualiser ses données de test.

Le choix entre la première et la deuxième méthode dépend du contexte. Si les données à tester sont statiques, la deuxième méthode est plus claire. Mais la première méthode permet de tester avec des données dynamiques comme par exemple :

where:
[a, b, c] << sql.rows("select a, b, c from maxdata")

Ces deux syntaxes permettent de faire du data-driven testing, c’est à dire du test piloté par les données : il est possible de vérifier plusieurs test cases en injectant les données de départ et les données attendues via une source externe, ici le bloc where. Nettement plus simple que de lancer trois tests JUnit différent pour le même comportement, le tout en restant très lisible.

JUnit

Si on regarde l’équivalent JUnit

 @RunWith(Parameterized.class)
public class DataDrivenSimpleTest {
  private Integer day;
  private Integer dayNumeric;

  @Parameters
  public static Collection data() {
    return Arrays.asList(new Object[][] { { 1, 1 }, { 2, 2 },
              { 3, 3 } });
  }

  public DataDrivenSimpleTest(Integer day, Integer dayNumeric) {
    super();
    this.day = day;
    this.dayNumeric = dayNumeric;
  }

  @Test
  public void shouldReturnTheNumericValueOfDay() {
    FoetusCalendarResource calendar = new FoetusCalendarResource(
        new CalendarDaoStatic());
    assertEquals(calendar.findCalendarByDay(day).getNbJour(), dayNumeric);

  }
}

Voilà l’exemple avec l’annotation @Parameters incluse dans JUnit depuis la version 4.0 et il n’y a que l’essentiel pour tester la méthode findCalendarByDay. Tout d’abord, la classe doit être lancée avec un runner spécifique Parameterized.class (à la ligne 1). Elle a besoin de deux variables de classes day et dayNumeric ainsi que d’un constructeur qui initialise ses deux variables. Il y a aussi besoin d’une méthode public static qui retourne une collection d’object représentant les différentes données pouvant être prises par les deux paramètres day et dayNumeric annotée avec @Parameters. Seulement ensuite apparait la méthode de test, shouldReturnTheNumericValueOfDay qui utilise les variables de classes day et dayNumeric. Il est également possible dans la méthode annotée par @Parameters de définir de manière dynamique des jeux de données, on peut par exemple penser à l’importation de données à partir d’un fichier excel ou d’une requête SQL par exemple comme avec Spock. Outre la verbosité de cette méthode, il n’est possible que d’avoir un seul test paramétré par classe.

Les pré-requis à l’utilisation des tests paramétrés avec JUnit (variables de classe, runner, constructeur …) font que je préfère largement utiliser Spock pour faire du data-driven testing.

Ce qui suit est tiré de la conférence de David Gageot [ @dgageot / http://javabien.net ] à SoftShake 2010.

Sur une vingtaine de personnes présentes dans la salle, les durées de build vont de quelques minutes à plusieurs heures. David présente brièvement quelques frameworks comme Infinitest et JUnitMax. Ce sont des plugins pour IDE Java qui permettent de lancer les tests unitaires en continu et de manière intelligente, c’est à dire uniquement ceux impactés par le code modifié.
La première idée lorsque l’on cherche à optimiser cette durée d’exécution, c’est de vouloir déléguer le problème. C’est faire  tourner les tests sur des serveurs distribués qui permettront d’exécuter les tests en tâches de fond. C’est une mauvaise idée, les serveurs coûtent chers et on peut se retrouver submerger. Il existe des méthodes plus simples pour réduire cette durée.

Le KISS ( Keep It Simple, Stupid ) est également applicable lorsque l’on crée des tests. Chercher à optimises ses tests peut améliorer votre produit : ce qui est simple à tester sera simple à coder et à utiliser. Ce qui est compliqué n’en vaut surement pas la peine.

Le tricheur

La manière la plus simple pour accélérer les tests c’est d’acheter une machine plus rapide. Exécuter les tests sur une machine plus rapide peut être un vrai gain de temps, David nous donne l’exemple d’une exécution 15% plus rapide sur la machine la plus rapide par rapport à la plus lente. Il est également possible d’utiliser la nouvelle fonctionnalité de maven de build en parallèle (mvn -T2 clean install / mvn -t4 clean install). Nous avons essayé sur un de nos projets, l’exécution du build est passé de 1m30 à 30 secondes !
Il est également possible de faire en sorte que les tâches maven surefire pour JUnit et TestNG soient exécutés en parallèle. Comme les tests se doivent d’être indépendant et isolés, ce sont de bons candidats à une exécution en parallèle. Faire quand même attention que vous pouvez vous retrouver avec des problèmes de concurrence dans certains cas.

<plugin>
   <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
   <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
   <version>2.5</version>
   <configuration>
     <parallel>methods</parallel>
     <threadCount>4</threadCount>
   </configuration>
</plugin>

Il existe deux façons de paralléliser : méthodes ou classes. Utiliser la méthode de parallélisation par méthode peut se révéler risqué car il est fort probable que tous les tests n’auront pas été designés dans l’optique d’être exécutés en parallèle, la méthode ‘classes’ est un choix plus prudent. Plus d’infos sur le blog de Wakaleo Consulting.

Le paresseux

Il y a souvent des tests redondants dans un projets : débusquez les, cela permettra de gagner en exécution et en lisibilité. C’est tellement simple qu’on ne le fait pas ! Ne pas hésiter à supprimer des fonctionnalités et les tests associés si elles ne servent plus rien, le projet y gagnera en simplicité.
Les accès réseaux et disques sont trop lents. Il faut essayer au maximum de s’en passer et privilégier les bases de données en mémoire comme h2 (qui ressemblera plus à mysql que hsqldb). De même pour les accès mails, il est possible d’utiliser dans les tests des serveurs SMTP en mémoire comme ethereal. Si beaucoup de tests accèdent à des fichiers, Spring Resource ou Apache VFS (Virtual File System) sont de bonnes alternatives.

Le brave

Il est préférable de tester les règles métiers dans les tests unitaires plutôt que dans les test d’intégrations. Il ne faut pas confondre tests d’intégrations et tests unitaires : les premiers sont , bien qu’essentiel, plus longs à tester, ils doivent être utiliser avec parcimonie. Par exemple, pour plusieurs tests qui accèderaient à une base de données peuvent être remplacés par un test qui permet de garantir que l’on peut bien accéder à la base de données et par plusieurs autres tests où l’accès à la base de données aura été bouchonné.
Une méthode lorsque l’on cherche à diminuer la durée d’exécution de tests est de prendre le test d’intégration le plus long et de l’analyser jusqu’à réussir à le découper en un test d’intégration plus petit et plusieurs tests unitaires. Si c’est l’accès à certaines couches qui sont lentes lors de tests d’intégrations, il est recommandé de les bouchonner, les frameworks de mocks ne servent pas que dans le cas de tests unitaires
De même, méfiez vous des tests d’interface, ils prennent beaucoup de temps et souvent, ce qu’ils testent peut être tester unitairement. Selenium est à utiliser avec modération. Méfiez vous vraiment quand vous commencez à tester vos fonctionnalités via Selenium. Et ne dites pas ‘mon utilisateur veut de l’AJAX‘ ‘J’ai besoin de tester la compatibilité des différents navigateurs’.

Chaque complexité a un coût. Et cela se paye à chaque fois que les tests sont exécutés.  Si c’est compliqué à tester : danger, la fonctionnalité peut sûrement être faite plus simplement. Il est possible de faire des tests unitaires en Javascript plutôt que tester dans les browsers (ex : QUnit).
David préfère limité AJAX aux réels besoins et d’effectuer au maximum le code server-side.

Et pour finir : simplifier et optimiser votre code. Ce sont des choses qui se font. Le build va être plus rapide et l’application aussi A vous l’effet Kiss Cool

Pour ce faire, il existe plusieurs méthodes, l’utilisation de bouchon (‘stub’) ou de simulacre (‘mock’). L’article de référence est un article de Martin Fowler « Les simulacres ne sont pas des bouchons« . Pour résumer, une méthode bouchonnée est appelée sur un objet bouchon réel, centré sur le système testé. Il ne peut jamais faire échouer le test. On regarde l’état de l’objet final à la fin du test et non les étapes qui ont permis d’obtenir cet état. C’est un test basé sur des états.

En ce qui concerne les simulacres, les assertions ne portent pas sur l’objet final mais sur la manière dont ce dernier a été obtenu. C’est un test basé sur le comportement de la méthode. On peut contrôler le nombre de fois qu’une méthode a été invoquée, vérifier que ses paramètres correspondent bien entre ce qui est défini et ce qui est exécuté et faire échouer le test si l’enchaînement de méthodes ne correspond pas à l’enchaînement attendu par exemple.

Easymock utilise dans son fonctionnement le plus basique des simulacres, qui permettent de construire un test de manière très simple : l’ordre des méthodes invoquées, le nombre d’appel à une méthode peut engendrer un échec du test. Potentiellement, les tests sont plus fragiles et plus difficile à maintenir.
Mais EasyMock permet également la création de bouchons qui peuvent être réutilisé. Il est ainsi possible de maintenir des bouchons partagés entre différents tests unitaires, ce qui permet une meilleure maintenabilité. Dans ce cas, nous ne nous intéressons pas au comportement, uniquement au résultat.

La création de bouchon à l’aide de andStubReturn()

public Service getServiceMock() {
   Service serviceMock =  createMock(Service.class);

   expect(serviceMock.appel1()).andStubReturn(Integer.valueOf(5));
   expect(serviceMock.appel2(anyObject())).andStubReturn(BigDecimal.TEN);

   replay(serviceMock);

}

La méthode andStubReturn signifie que cette méthode peut être appelée sans condition de nombre (0,1 …n) ni d’ordre. Il est simplement défini que si cette méthode est appelée, elle renverra un paramètre tel que défini via le andStubReturn. Il n’y a pas de verify(serviceMock) car les contrôles sur le comportement du mock ne nous intéressent pas.

La création de bouchon à l’aide des ‘niceMock’

Une autre possibilité lorsque l’on souhaite utiliser les bouchons (stub) est de créer un ‘nice mock’, qui est par défaut, renvoie 0, null ou false selon le paramètre de retour des méthodes :

myNiceMock  = createNiceMock(Service.class);

Toujours sans utiliser de verify.

Les avantages du stub sont nombreux : les tests sont plus faciles à maintenir, il est possible de réutiliser les stubs au sein de plusieurs classes de tests… Néanmoins,  il y a des situations où le test d’un comportement est plus adéquat que l’utilisation de bouchon comme par exemple, vérifier que certains paramètres sont bien calculés avant d’être envoyé à des services externes, ce qui est fréquemment mon cas.

Les classes qui permettent de tester : une interface CalculService et son implémentation dont on cherche à tester unitairement les différentes méthodes.  L’implémentation de CalculService fait appel à plusieurs méthodes de l’interface FormatService. Comme chacun des appels à la méthode FormatService est mocké, nous n’avons pas besoin de définir une implémentation correspondante.

package fr.java.freelance.service;

import java.math.BigDecimal;

public interface CalculService {

  String calcul(BigDecimal a);
  String calcul(BigDecimal a, BigDecimal b);
  String calcul(String year, String month,
      String day);
}

package fr.java.freelance.service.impl;

import java.math.BigDecimal;

import fr.java.freelance.service.CalculService;
import fr.java.freelance.service.FormatService;

public class CalculServiceImpl implements
    CalculService {

  private final FormatService formatService;
  public CalculServiceImpl(
      FormatService formatService) {
    this.formatService = formatService;
  }
  public CalculServiceImpl() {
    formatService=null;
  }
  public String calcul(BigDecimal a, BigDecimal b) {
    return formatService.formatComplexe(a, b);
  }
  public String calcul(BigDecimal a) {
    return formatService.formatSimple(a);
  }
  public String calcul(String year,
      String month, String day) {
    return formatService.formatSimple(year,
        month, day);
  }
}

package fr.java.freelance.service;

import java.math.BigDecimal;

public interface FormatService {
  String formatSimple(BigDecimal a);
  String formatComplexe(BigDecimal a,BigDecimal b);
  String formatSimple(String year, String month,
      String day);
}

Erreur 1 :Unexpected method call methodX(X)

java.lang.AssertionError:
Unexpected method call formatSimple(5):
at org.easymock.internal.MockInvocationHandler.invoke(MockInvocationHandler.java:43)
at org.easymock.internal.ObjectMethodsFilter.invoke(ObjectMethodsFilter.java:72)
at $Proxy5.formatSimple(Unknown Source)

@Test
public void testUnexpectedMethodCall() {
   BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
   BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(5);
   replay(formatServiceMock);
   calculService.calcul(a);
  verify(formatServiceMock);
}

Explication : La méthode formatSimple est appelée avec le paramètre 5 sans qu’elle ait été attendue.

Erreur 2 :methodA(A,B): expected: X, actual: Y

java.lang.AssertionError:
Expectation failure on verify:
formatComplexe(5, 5): expected: 1, actual: 0
at org.easymock.internal.MocksControl.verify(MocksControl.java:111)
at org.easymock.EasyMock.verify(EasyMock.java:1608)

@Test
  public void testExpectedActual() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(5);
    expect(
        formatServiceMock
            .formatSimple(eq(BigDecimal
                .valueOf(5)))).andReturn("XXX");
    expect(
        formatServiceMock
            .formatComplexe(eq(BigDecimal
                .valueOf(5)),eq(BigDecimal
                    .valueOf(5)))).andReturn("XXX");
    replay(formatServiceMock);
    calculService.calcul(a);
    verify(formatServiceMock);
  }

Explication : La méthode formatComplexe(5, 5) était attendue une fois (expected:1) et n’a jamais été appelée (actual:0)

Erreur 3 : X matchers expected, Y recorded

java.lang.IllegalStateException: 2 matchers expected, 1 recorded.
at org.easymock.internal.ExpectedInvocation.createMissingMatchers(ExpectedInvocation.java:56)

@Test
  public void testExpectedRecorded() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(6);
    expect(
        formatServiceMock
            .formatComplexe(BigDecimal
                .valueOf(5),eq(BigDecimal
                    .valueOf(6)))).andReturn("XXX");
    replay(formatServiceMock);
    calculService.calcul(a,b);
    verify(formatServiceMock);
  }

Il est interdit d’utiliser partiellement les comparateurs. Il faut les utiliser complètement ou pas du tout.
Ainsi

 formatServiceMock.scale(BigDecimal
.valueOf(5),eq(BigDecimal
.valueOf(5)));

n’est pas OK (le deuxième argument utilise un comparateur, le premier la méthode equals => non OK).

formatServiceMock.scale(BigDecimal
.valueOf(5),BigDecimal
.valueOf(5));

OK

formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal
.valueOf(5)),eq(BigDecimal
.valueOf(5)));

OK

Erreur 4 : Calling verify is not allowed in record state

java.lang.IllegalStateException: calling verify is not allowed in record state
at org.easymock.internal.MocksControl.verify(MocksControl.java:109)
at org.easymock.EasyMock.verify(EasyMock.java:1608)

 @Test
  public void testRecordState() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(6);
    expect(
        formatServiceMock
            .formatComplexe(eq(BigDecimal
                .valueOf(5)),eq(BigDecimal
                    .valueOf(6)))).andReturn("XXX");
    calculService.calcul(a,b);
    verify(formatServiceMock);
  }

Explication : un simple oubli du replay

Erreur 5 :missing behavior definition for the preceding method call

java.lang.IllegalStateException: missing behavior definition for the preceding method call formatComplexe(5, 6)
at org.easymock.internal.MocksControl.replay(MocksControl.java:101)
at org.easymock.EasyMock.replay(EasyMock.java:1540)

 @Test
  public void testMissingBehavior() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(6);
    formatServiceMock
            .formatComplexe(eq(BigDecimal
                .valueOf(5)),eq(BigDecimal
                    .valueOf(6)));
    replay(formatServiceMock);
    calculService.calcul(a,b);
    verify(formatServiceMock);
  }

Explication : La méthode formatServiceMock.formatComplexe(BigDecimal a,BigDecimal b) renvoie un paramètre. Il faut donc indiquer quel paramètre de retour cette dernière doit renvoyée via la méthode expect et le andReturn. Dans ce cas, l’écriture correcte est :

expect(
formatServiceMock
.formatComplexe(eq(BigDecimal
.valueOf(5)),eq(BigDecimal
.valueOf(6)))).andReturn("XXX");

Erreur 6 : NullPointerException

 @Test
  public void testNullPointer() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(6);
    formatServiceMock
            .formatComplexe(eq(BigDecimal
                .valueOf(5)),eq(BigDecimal
                    .valueOf(6)));
    replay(formatServiceMock);
    calculServiceDouble.calcul(a,b);
    verify(formatServiceMock);
  }

avec

 @Before
  public void before() {
    formatServiceMock = createMock(FormatService.class);
    calculService = new CalculServiceImpl(
        formatServiceMock);
    calculServiceDouble = new CalculServiceImpl();
  }

Explication : Dans 90% des cas, le mock n’a pas été affecté au service testé.

Le code source est dispo ici https://code.google.com/p/easymock-error/

J’ai participé à TDD/ATTD et à la session sur les commentaires dans le code.

TDD – ATTD

Le Test Driven Development est une méthode de programmation basée sur les règles suivantes :

• on écrit un test
• on vérifie qu’il échoue
• on écrit juste ce qu’il faut pour que le test passe (et rien d’autre!)
• on vérifie qu’il passe
• on refactorise encore et encore

L’Acceptance Test Driven Development (ATDD) est basée sur l’idée de faire des tests d’acceptance (automatisés) avant même de commencer les développements. La bonne mise en pratique se fait en deux temps : le client, les utilisateurs, la MOA écrit les test pendant que les développeurs se chargent de les automatiser. Plusieurs outils existent pour cela comme par exemple Greenpepper, Fit/Fitnesse, Robot Framework … La plupart se base sur des wiki pour permettre aux personnes fonctionnelles d’écrire facilement leurs tests.

Dans une approche basée sur l’ATDD, les spécifications et les implémentations sont dirigées par des exemples concrets. Décrire précisément des cas de tests oblige celui qui spécifie à aller plus loin que les spécifications habituelles. Cette méthode a également l’avantage d’être plus claire pour le développeur.

Le TDD

Peu de personnes font du TDD pur et dur, la plupart de la dizaine de personnes présentes écrivent un bout de code avant de tester.  Néanmoins,  la personne ayant le plus d’expérience est un adepte du TDD pur et dur depuis de nombreuses années. Les frameworks de mocks permettent de simplifier sensiblement la tâche du développeur. Néanmoins, le TDD est loin d’être une évidence pour tout le monde. Le risque de perdre de vue l’architecture générale du projet, la difficulté de la sensibilisation d’une équipe aux tests, les problèmes de maintenabilité et de refactoring sont quelques uns des exemples soulevés pour montrer les difficultés engendrés par l’application de cette méthode.

L’ATDD

Au niveau des tests d’acceptance, seul une seule personne les utilise dans un contexte d’entreprise.
Le gros problème soulevé par les tests d’acceptance c’est la difficulté, lors d’utilisation d’outils type fit/fitness greenpepper est la refactorisation des tests : les tests écrits sont difficilement maintenable dans le temps. L’ATDD permet au développeur d’avoir des spécifications claires et précises, permettant entre autre de réduire les difficultés de communication entre la maitrîse d’oeuvre et d’ouvrage. Un autre point bloquant est que l’ATDD demande à l’équipe fonctionnelle de s’impliquer et de se former à un nouvel outil, ce qui n’est pas simple dans certains contextes.

Digressions diverses

Un autre aspect négatif est le temps pris par les tests, qu’ils soient d’intégration, d’acceptance …  Ils ont tendance à grossir encore et encore, à devenir de moins en moins maintenables jusqu’à devenir contre productif. Plutôt qu’un enchaînement d’action, difficile maintenable dans le temps, il faut se focaliser sur les work flows et sur les règles business. Il faut également essayer de limiter quand cela est possible l’utilisation de l’IHM dans les tests d’acceptance.

Les commentaires dans le code

Olivier Croisier a pour projet de synthétiser les bonnes pratiques de commentaires. Plusieurs points ont été abordés dans cet atelier.
Au niveau des APIs publics, la javadoc est coûteuse à maintenir mais obligatoire, et en anglais. Lorsqu’il y a du code, il est souvent obsolète donc à utiliser avec précaution.
Au niveau du code non public, les personnes présentes utilisent beaucoup moins la javadoc. On remarque souvent qu’il n’y en a pas, qu’elle est obsolète ou inintéressante. Un point pour commenter facilement le code est l’encapsulation du code dans des méthodes private qui, via leurs noms, sont auto-documentées. On peut donc alors comprendre facilement une méthode principale en lisant la succession de méthodes appelées. A noter qu’il ne suffit pas de découper son code n’importe comment, il est important de ne pas avoir une profondeur d’appels de méthodes de ce type trop importantes (A qui appelle B qui appelle C qui appelle D qui appelle E). Un moyen de découper convenablement le code est d’éviter d’appeler dans la méthode principale des méthodes fonctionnelles et des méthodes techniques. Le code est plus lisible si on découpe du fonctionnel vers le technique.
J’ai utilisé cette méthode pour découper des classes de plusieurs centaines de lignes avec un fonctionnel un peu compliqué et je trouve que le code est beaucoup plus clair, en cas d’évolution ou de recherche d’un bug, on sait directement où aller. Le problème de cette méthode est que parfois, on ne voit pas certains refactoring qui pourrait faire gagner en lisibilité (là encore, il est possible de perdre de vue la ‘big picture’). C’est pour cette raison que certains estiment qu’une méthode n’a d’utilité que lorsqu’elle est réutilisée et que les méthodes de plusieurs dizaines de lignes sont en fait plus claires. Sur ce sujet, lire Clean Code et Effective Java est essentiel.

Un autre point est l’utilisation des commentaires du style /**** GETTERS AND SETTERS *****/ /***** CONSTRUCTORS *****/ . La encore, cette méthode ne fait pas l’unanimité (et je suis loin d’en être la première fan).

Au niveau de l’utilisation français/anglais, c’est assez mitigé. La plupart écrivent leurs noms de variables et de commentaires en anglais, d’autres se permettent quelques écarts en français et pour quelques un le français est la norme.

Au niveau des tâches (//FIXME //XXX //TODO), la plupart des personnes présentes sont d’accord avec le fait que cela n’est utile que si la tâche nous concerne.

En ce qui concerne les warnings sur les classes, l’idée est d’en avoir aucun : l’utilisation des outils comme PMD, FindBugs, CheckStyle est à bien configurer avant utilisation, car la multiplication des warnings noie les vrais warnings dans de la pollution.

Je retiens également que Implementation Patterns de Kent Beck sera une de mes lectures estivales et que l’outil mvn eclipse:eclipse permet de faire bien plus de choses que prévues !

J’ai passé un agréable moment, j’y étais venue surtout par curiosité et je compte bien retourner à la prochaine ! Ça a duré jusqu’à un peu plus de 23 heures pour moi, ce qui fait quand même une bonne soirée. Énormément de digressions, ça part dans tous les sens mais c’est souvent là que c’est le plus intéressant !

Sur twitter : http://twitter.com/KawaCampParis

expect(maMethode("XYZ","BZT")).andReturn("XXX")
// est correct tout comme :
expect(maMethode((String)anyObject(),eq("BZT"))).andReturn("XXX")
// mais pas :
expect(maMethode((String)anyObject(),"BZT")).andReturn("XXX")

Sauf que mon erreur du jour, c’est que cette expression arrive sur la méthode :
« expect(formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal.valueOf(10)))).andReturn(c) » qui elle est correcte a première vue.

Le test passe unitairement dans Eclipse et dans Surefire. L’ensemble des tests passent dans Eclipse, il n’y a que dans lors de la tâche « install » de Maven que l’erreur se produit (et non, Maven n’a rien à voir là dedans :p).

Si on zoome sur le code simplifié au maximum, on obtient :
Une classe et son interface, FormatServiceImpl et FormatService qui ne contiennent que 2 méthodes vides

public class FormatServiceImpl implements
FormatService {
private static final int SCALE = 5;
public void scale(BigDecimal a) {
}
public void scale2(BigDecimal a) {
}

Une classe et son interface, « CalculServiceImpl » et « CalculService » qui contient une méthode et un champ privé de type « FormatService ».

public class FormatServiceImpl implements
public class CalculServiceImpl implements
    CalculService {

  private final FormatService formatService;

  public CalculServiceImpl(
      FormatService formatService) {
    this.formatService = formatService;
  }

  public BigDecimal addAndscale(BigDecimal a,
      BigDecimal b) {
    formatService.scale(a.add(b));
    return a.add(b);
  }
}

La classe de test de « CalculServiceImpl » contient une méthode de test « testAddAndScale » qui pose problème uniquement dans le cas d’une exécution des tests via Surefire, le plugin Maven.

public class CalculServiceImplTest {
private CalculServiceImpl calculService;
private FormatService formatServiceMock;

@Before
public void before() {
formatServiceMock = createMock(FormatService.class);
calculService = new CalculServiceImpl(
formatServiceMock);
}

@Test
public void testAdd() {
BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(5);
BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(10);

formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal
.valueOf(10)));
replay(formatServiceMock);
assertEquals(c, calculService.addAndscale(a,
b));
verify(formatServiceMock);
}

Le fonctionnement de cette classe est classique : on définit un mock, ici : « formatServiceMock » que l’on affecte à l’implémentation testée calculService. On lui affecte un comportement spécifique : la méthode « scale » de « FormatService » est appelée avec le paramètre équivalent à « BigDecimal.valueOf(10) ». Le mock est ensuite chargée avec la méthode « replay(formatServiceMock) ».
L’action testée est ensuite lancée : « calculService.addAndscale(a,b) » que l’on vérifie être égale à « c ». Puis avec : « verify(formatServiceMock) », on vérifie que le « mock formatServiceMock » a bien eu le comportement attendu c’est à dire que la méthode « scale » de « FormatService » a bien été appelée avec le paramètre équivalent à BigDecimal.valueOf(10) .

Cette classe de test ne soulève une erreur que lorsqu’elle est appelé via les test Surefire de Maven. Si on la lance unitairement via Eclipse (Run as Junit test) ou via Maven sSurefire individuellement (via mvn -Dtest=CalculServiceImplTest test)  aucun problème. Si on lance l’ensemble des tests unitaires via Eclipse (Run as JUnit test) idem aucun problème.

Par contre, si on la lance avec l’ensemble des tests Surefire, on obtient l’erreur :

java.lang.IllegalStateException: 1 matchers expected, 2 recorded.
at org.easymock.internal.ExpectedInvocation.createMissingMatchers(ExpectedInvocation.java:56)
at org.easymock.internal.ExpectedInvocation.<init>(ExpectedInvocation.java:48)
at org.easymock.internal.ExpectedInvocation.<init>(ExpectedInvocation.java:40)
at org.easymock.internal.RecordState.invoke(RecordState.java:76)
at org.easymock.internal.MockInvocationHandler.invoke(MockInvocationHandler.java:38)
at org.easymock.internal.ObjectMethodsFilter.invoke(ObjectMethodsFilter.java:72)
at $Proxy5.scale(Unknown Source)
at fr.java.freelance.easymock.CalculServiceTest.testAdd(CalculServiceTest.java:40)

Impossible dans un premier temps de voir d’où vient l’erreur. On utilise alors le système permettant de débugger les tests à distance à l’aide de : « mvn -Dmaven.surefire.debug test ». Lorsque l’on lance la commande, l’exécution se met en pause tant qu’elle n’a pas reçu de connexion sur son port 5005 (en configuration par défaut, customizable).

[INFO] Scanning for projects...
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Building EasyMockTest
[INFO]
[INFO] Id: fr.java.freelance:TestSpringPath:jar:0.0.1-SNAPSHOT
[INFO] task-segment: [test]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] [resources:resources]
[INFO] Using default encoding to copy filtered resources.
[INFO] [compiler:compile]
[INFO] Nothing to compile - all classes are up to date
[INFO] [resources:testResources]
[INFO] Using default encoding to copy filtered resources.
[INFO] [compiler:testCompile]
[INFO] Nothing to compile - all classes are up to date
[INFO] [surefire:test]
[INFO] Surefire report directory: E:\workspace\EasyMock\target\surefire-reports
Listening for transport dt_socket at address: 5005

Il suffit alors dans Eclipse d’aller dans le mode Debug Configurations et de créer une remote application sur le port 5005 et on peut débugger le test dans Eclipse .

Un moyen de voir  le nombre d’objet enregistré dans EasyMock est de mettre un point d’arrêt juste avant la levée de l’exception :  la méthode mockée doit avoir autant d’arguments que la liste enregistrée. Ici, la méthode est appelée avec un argument (on ne se formalise pas sur le null, seul compte ici le nombre d’argument) alors que la liste en possède 2 : un matcher « Any » et un matcher « Equals », d’où le « IllegalStateException ».
Cliquer pour voir en grand :

La recherche pour savoir d’où provient le « Any » est assez fastidieuse (le « Equals » étant celui du test). Les objets enregistrés le sont via un autre chemin et partagés via l’objet « LastControl ». Pour comprendre comment les matchers sont enregistrés, il suffit de faire un pas à pas en mode debug.

Si on entre (via F5) dans le détail de l’appel à « formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal
.valueOf(10))); », on arrive tout d’abord sur le calcul du « valueOf » puis sur la méthode « eq » de la classe EasyMock :

public static <T> T eq(T value) {
reportMatcher(new Equals(value));
return null;
}

On entre à nouveau dans « reportMatcher(new Equals(value)); »
En continuant un peu avec F5 on arrive à dans la classe « EasyMock » :

/**
* Reports an argument matcher. This method is needed to define own argument
* matchers. For details, see the EasyMock documentation.
*
* @param matcher
*/
public static void reportMatcher(IArgumentMatcher matcher) {
LastControl.reportMatcher(matcher);
}

On continue à regarder ce qui se passe dans « LastControl ». On arrive sur une classe contenant plusieurs threads : « threadToControl » – « threadToCurrentInvocation » – « threadToArgumentMatcherStack ». Celui qui nous intéresse est « threadToArgumentMatcherStack ». Il contient une pile d’ « ArgumentMatcher ».Le « reportMatcher » permet d’ajouter chacun des matchers pour chacun des arguments.  A cet étape là du calcul, cette pile doit être vide.

public static void reportMatcher(IArgumentMatcher matcher) {
        Stack stack = threadToArgumentMatcherStack.get();
        if (stack == null) {
            stack = new Stack();
            threadToArgumentMatcherStack.set(stack);
        }
        stack.push(matcher);
    }

Comme attendu, la pile n’est pas vide,  une autre méthode y a déjà renseigné une valeur …

En supprimant des tests, je suis tombée sur la méthode fautive en utilisant un point d’arrêt sur ce chemin , tout au fond d’un des tests d’intégration, dans une partie où EasyMock n’était pas du tout utilisée et sur des classes n’ayant aucun rapport avec les classes testées, il y  avait quelque chose comme cela:

@Test
public void testJunitMalConstruit() {
FormatServiceImpl formatService = new FormatServiceImpl();
formatService.scale2((BigDecimal) anyObject());
}

Le « (BigDecimal) anyObject() » est ici une erreur d’étourderie qui au final se retrouve à avoir un impact très loin dans le code. C’est pour moi un bug d’EasyMock, même si ce « (BigDecimal) anyObject()  » n’a rien à faire ici !

Le fait que les tests passent ou non dans Surefire ou dans Eclipse via « run as JUnit test » dépend en fait de l’ordre dans lequel les 2 lanceurs de tests ordonnent les différents tests. Pour enlever cette notion variable, on peut utiliser le test suivant :

public class CalculServiceImplTest {
private CalculServiceImpl calculService;
private FormatService formatServiceMock;

@Before
public void before() {
formatServiceMock = createMock(FormatService.class);
calculService = new CalculServiceImpl(
formatServiceMock);
}
@Test
public void testJunitMalConstruit() {
FormatServiceImpl formatService = new FormatServiceImpl();
formatService.scale2((BigDecimal) anyObject());
}

@Test
public void testAdd() {
BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(5);
BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(10);
formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal
.valueOf(10)));
replay(formatServiceMock);
calculService.addAndscale(a,
b);
verify(formatServiceMock);
}
}

Et là ca plante à chaque fois

Et pour faire plaisir aux adorateurs de Mockito, j’ai testé avec Mockito la classe ci-dessous :

public class CalculServiceImplMockitoTest {
  private CalculServiceImpl calculService;
  private FormatService formatServiceMock;

  @Before
  public void before() {
    formatServiceMock = mock(FormatService.class);
    calculService = new CalculServiceImpl(
        formatServiceMock);
  }
  @Test
  public void testJunitMalConstruit() {
    FormatServiceImpl formatService = new FormatServiceImpl();
    formatService.scale2((BigDecimal) anyObject());
  }

  @Test
  public void testAdd() {
    BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(5);
    BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(10);
    formatServiceMock.scale(eq(BigDecimal
        .valueOf(10)));

    calculService.addAndscale(a,
        b);
    verify(formatServiceMock);
  }
}

Et l’erreur est ici bien claire :

org.mockito.exceptions.misusing.InvalidUseOfMatchersException:
Misplaced argument matcher detected here:
-> at fr.java.freelance.easymock.CalculServiceImplMockitoTest.testJunitMalConstruit(CalculServiceImplMockitoTest.java:24)

You cannot use argument matchers outside of verification or stubbing.
Examples of correct usage of argument matchers:
    when(mock.get(anyInt())).thenReturn(null);
    doThrow(new RuntimeException()).when(mock).someVoidMethod(anyObject());
    verify(mock).someMethod(contains("foo"))

Mockito 1 – EasyMock 0

Minimiser le nombre de composants à déployer

Au niveau du déploiement,  la première bonne pratique est de minimiser le nombre de composants à déployer.  Ce qui ne veut pas dire qu’il faut déployer des applications monolithiques mais bien qu’il est important de chercher  et d’essayer de regrouper les composants de manière cohérente.
Il est courant pour le déploiement d’un unique EAR ou WAR de devoir dupliquer certains fichiers ou de devoir modifier certaines configuration sur d’autres serveurs. Chaque ‘micro-tâche’ de déploiement peut être source d’erreurs, moins il y en a plus il y a de chance que cela se passe bien ou que le retour en arrière soit aisé.

Ainsi, on peut retrouver la situation suivante : le contenu statique est contenu dans l’archive EAR avec l’ensemble du code nécessaire à l’application. Ce contenu statique sera dupliqué sur un serveur http simple dans une optique d’optimisation d’accès aux ressources statiques. On y accède via un filtrage des URLs en utilisant un mécanisme de routage en amont.

Cela fait donc 3 étapes pour une livraison :

• déploiement de l’application,
• déploiement des ressources statiques,
• mise à jour des règles de routages.

De plus, il est fréquent que le point de routage soit en plus sur un serveur mutualisé, ce qui augmente le risque d’impact de la mise à jour pour la web application déployée sur les autres applications dont les routes transitent par ce point de routage.  La principale raison évoquée est le fait de gagner en performance.
La proposition de Cyrille est d’utiliser le mécanisme de proxy-cache http, pouvant être facilement mis en place par l’équipe infrastructure  avec des outils tels que que Varnish Cache, squid, ibm Fast Response Cache Accelerator (FRCA) voir un simple module apache http comme mod_cache.
Il n’y a plus de déploiement des fichiers sur un serveur statique, plus de besoin de modifier les règles de routage.
Un autre exemple sur la nécessité du regroupement des différentes briques par cohérence est le double filtrage lié à la sécurité. Il est fréquent d’avoir en amont un premier filtrage par adresse IP puis dans un deuxième temps un filtrage sur un couple login/mot de passe. L’idée est dans ce cas de regrouper ses deux actions ensemble, que ce cela soit sur le firewall, en java ou autre mais à un même point . De plus, cela permet également de pouvoir faire un filtrage par login et par adresse IP en même temps c’est à dire de contrôler par exemple que le login ‘admin’ ne puisse être utilisée que par l’adresse IP X et l’adresse IP Y.

Cohabiter en bonne intelligence

Sur un même serveur physique

Le deuxième aspect du déploiement abordé est sur le fait de cohabiter en bonne intelligence.  Au niveau de la cohabitation de plusieurs applications sur un même serveur, les  recommandations sont simples :
Minimiser les répertoires absolus et faire en sorte que chaque fichier soit dans un répertoire préfixé par un identifiant d’application (possible d’utiliser le group id et l’artifact id du composant par exemple ou plus simple /etc/my-application.
Organiser l’utilisation des ports réseaux en séparant un préfixe definissant l’application et un suffixe définissant le service par exemple, si 100 correspond à l’application Facture, on aura le port du serveur http sur 10080, le port du SSL sur 10043. Cette séparation permet de faire cohabiter de manière organisée 100 applications.

Sur un même serveur d’application

En ce qui concerne la bonne cohabitation sur un même serveur d’application, il faut de la même manière minimiser les répertoires absolus (c’est à dire privilégier les chemins relatifs comme (${java.io.tmpdir}/my-app1/) et les rendre lisible en les préfixant par l’artifact id (et le group id si besoin) pour empêcher les collisions entre répertoire.
Cyrille recommande également de limiter au maximum les variables java statiques qui impactent l’ensemble du serveur, il vaut mieux les définir par application.
Au niveau des paramètres de configuration, la question est posée de savoir si il vaut mieux mettre les fichiers de configuration directement dans l’archive ou au contraire de les externaliser. La décision dépend de la situation, par exemple, si l’équipe d’exploitation ne désire pas que l’équipe de développement possède les accès base de données, la configuration se fera à l’extérieure de l’application.
Une autre recommandation au sujet des paramètres de configuration est de limiter le nombre de paramètres dont la valeur change suivant les environnements : en isolant ses réseaux virtuels, il est possible de conserver des noms de bases de données identiques, de conserver les noms de hosts.

Dans le cas où l’équipe d’exploitation propose d’utiliser des noms incluant par exemple les différents environnements ex : monappli-dev , monappli-rec, ma-bdd-dev, ma-bbd-rec il est possible de proposer un compromis avec la création d’alias. La multiplication des paramètres de configuration est souvent source de problème lors des déploiements. De même, il n’y a pas lieu de faire changer les ports d’écoute.
Cette recommandation impose qu’il n’y ait pas de perméabilité entre les zones de développement, de recette et de production. Dans une précédente mission, il suffisait d’utiliser foxy-proxy, plugin firefox de configuration de proxy pour switcher automatiquement de mon application web de prod vers mon application web d’homologation. Dans ce cas, l’homologation était fermée, impossible d’avoir accès à Internet par exemple. Il est également conseillé, par sécurité, de modifier par exemple le logo sur l’homologation ou de jouer avec des codes couleurs pour indiquer de manière visuelle l’environnement sur lequel on se trouve mais aussi d’ajouter un filtrage sur les ip appelantes (bloquer les ips ou changer les mots de passes). A l’aide des .profile, il est possible d’indiquer directement sur la console ‘prod’ ou ‘valid’, avec putty de changer les couleurs etc.

Savoir ce qui est réellement déployé

Un autre point important du déploiement est de déployer des composants qui soient réellement traçables. On ne déploie que des composants taggés sur lesquels aucun commit n’aura été effectué (règle d’entreprise respectée/ utilisation de la fonctionnalité d’hook pour SVN) et/ou on empêche le redéploiement ( utilisation de la fonctionnalité Disable Redeployement de Nexus)) pour pouvoir connaître avec précision les classes déployées.   Des outils comme Nexus ou Archiva permettent facilement de déployer des archives sur différents environnements en garantissant leur conformité.

Voilà les différents axes abordés sur la partie ‘déploiement’, la présentation, qui a durée 2 heures environ et a abordé 5 axes différents (seul le premier a été présenté ici), a été dense ! Pour ceux que cela intéresse plus en détails, Cyrille devrait publier ses slides dans quelques semaines et organisera à la mi mai une formation de 2 jours sur le thème. Pour le suivre sous twitter : @Cyrilleleclerc .