Apache Flink是面向数据流处理和批处理的分布式开源计算框架，2016年阿里巴巴引入Flink框架，改造为Blink。2017年，阿里整合了所有流计算产品，决定以Blink引擎为基础，打造一款全球领先的实时计算引擎。当年双11，Blink支持了二十多个事业部／群，同时运行了上千个实时计算job，每秒处理的日志数峰值达到惊人的4.7亿。因此Blink的可靠性和稳定性保障变得极其重要，搜索事业部的质量团队为此专门成立了Blink测试小组，通过一年多的努力，建立了从代码质量到持续集成再到预发测试的全面的测试体系，帮助Blink的质量取得大幅提高。
Blink测试平台介绍Blink测试团队为Blink质量量身打造Blink测试平台，内容如下图所示：
Blink测试平台包含了三个测试阶段： 代码质量校验阶段，主要进行静态代码扫描、单元测试和基于minicluster的测试；集成测试阶段，主要是进行功能测试、性能测试和带有破坏性的稳定性测试；而预发测试阶段，主要是利用用户的job进行仿真测试，并在版本发布之前做最后的版本兼容性测试。
平台选取部分测试集合纳入到precommit的验证中，可尽早发现代码中问题，而大规模的功能、性能、稳定性测试，通常作为dailybuild的集合。另外，Blink测试平台建立了较为完善的质量度量体系，除去对代码覆盖率的统计及变化的分析，还可一键生成测试报告，并对不同版本的质量进行横向对比。
代码质量校验阶段代码质量校验阶段是整个Blink质量保障的基础。主要包含单元测试，利用aone提供的"集团代码规约扫描"工具对代码进行规范扫描，单机运行的基于minicluster的集成测试，只有这三个阶段都测试通过后才允许Blink代码提交到项目git。
功能测试
Blink功能测试框架使用defender，该框架是由pytest[1]改造而来，很好地支持了BlinkSql测试的特性，并支持第三方插件的引入。在测试集群中可以端到端的对某一场景进行精准测试。具体流程如下图所示，支持IDE和Jenkins两种触发模式，yarn_job、yarn_session和local三种case运行调度模式。执行结束后通过web页面或邮件的形式对结果进行展示，并对运行结果进行持久化。具有如下优势：
1、case的统一调度与精细化管理：现在Blink在defender上有12个场景4000多个case，可以每天定时进行dailyrun，如果某一类别的case出现问题可单独执行，并可在页面上显示详情。
2、case的三种运行模式满足了不同场景的测试需求：其中yarn_session模式对一个模块中存在sqlCase的场景较为适用，可大大减少与Yarn交互的时间。
3、case灵活配置：不仅可以支持系统配置，对每个case集所需资源（slot，memory等）或集群其他配置的不同进行单独配置。
4、一个case可同时支持批和流两种运行类型。
5、client类型灵活扩展：可对现有数据存储和服务进行集成和扩展。现已支持多类型data store读写服务，yarn_session的启动，Blink job交互等。
性能测试
Blink作为实时大数据处理引擎，其对单位时间内的数据处理能力和数据处理的实时性提出了非常严苛的要求。因此，性能测试是整个Blink测试中非常重要的一环，是衡量Blink新版本能否发布的核心标准之一。
Blink的性能测试主要包含Operator性能测试、SQL性能测试和runtime性能测试：
Operator指构成SQL语义的一个原子操作，例如Sum，Aggregate等，是一个不能再分割的算子。Operator的性能测试主要用于监控单个算子在整个开发过程中的性能变化，以保证局部处理的优化和提高。目前，Operator的测试分成两个部分：单个算子的性能测试和算子组合的性能测试。Operator测试以Daily Run的方式反馈性能的变化。
SQL性能测试主要用于监控版本开发过程中单个SQL的性能变化。TPCH和TPCDS是业界SQL标准性能测试集，分别有22和103个测试用例。测试平台将其引入到Blink性能测试中，以更全面地衡量Blink的性能变化。
Runtime性能测试主要为了保障runtime层面性能不回退，主要包含端到端性能测试和模块性能测试。端到端性能测试首先根据梳理出测试场景，关注各场景job在指定数据量下的job运行时间，模块性能测试主要包含网络层性能测试，调度层性能测试，failover性能测试等，更关注在特定场景下job的处理时间。