15.6 Как изолировать тестовые пользователи, чтобы избежать гонок данных Надоело, что тесты «мигают» и ломают друг друга при параллельном запуске? В этом ролике мы разберем критически важную тему — *изоляцию тестовых пользователей*. Вы узнаете, что такое *гонки данных* на самом деле и почему два теста, использующие одного юзера, — это путь к хаосу. Мы разберем концепцию «песочницы» и покажем, как сделать так, чтобы каждый автотест работал в своей предсказуемой и безопасной среде. В этом видео мы покажем:
* Почему отсутствие изоляции — главная причина нестабильных (*flaky*) результатов.
* Концепцию «песочницы»: как разделить тесты, чтобы они перестали воевать за данные.
* 4 стратегии изоляции: от создания *уникальных логинов* до *пулов пользователей*.
* Использование *изолированных окружений* (Docker) как «тяжелой артиллерии» для стабильности.
* Плюсы и минусы метода *очистки данных* (Teardown) и риски, связанные с ним.
* Идеальный ответ для *собеседования*, который выделит вас как инженера-профессионала. Этот разбор поможет вам выбрать правильный инструмент под архитектуру именно вашего проекта. Досмотрите до конца, чтобы узнать, как правильно аргументировать выбор стратегии изоляции перед командой или на интервью! [00:00] — Введение: Почему тесты «мигают» сами по себе [00:27] — Корень проблемы: Наглядный пример конфликта данных в параллельных тестах [00:54] — Что такое гонки данных и почему результатам тестов нельзя верить [01:21] — Решение: Концепция изоляции пользователей и «личной игровой площадки» [02:03] — 4 ключевые стратегии для построения песочницы [02:26] — Стратегия 1: Создание уникальных пользователей (динамические логины) [02:51] — Стратегия 2: Изоляция тестовых пользователей — это про то, чтобы каждый тест «играл в своей песочнице» и не портил данные другим тестам и людям. ## Идея простыми словами Представьте, что у вас два теста, оба работают с одним и тем же пользователем «test_user». Один тест меняет ему пароль, другой одновременно удаляет его корзину. В результате тесты мешают друг другу: то один упадёт, то другой. Изоляция означает, что у каждого теста либо свой отдельный пользователь, либо своё отдельное окружение, поэтому гонок и случайных падений из‑за данных не возникает. ## Основные способы изолировать тестовых пользователей 1. Уникальные пользователи под каждый тест — В логине или e‑mail всегда есть уникальная часть: время, номер теста, префикс `autotest_` и т.п. — Такой пользователь создаётся в начале теста и больше нигде не используется. — Плюс: тесты могут идти параллельно и не мешают друг другу, потому что «играют» разными аккаунтами.[6] 2. Отдельные пулы пользователей — Для разных типов тестов создаются разные наборы аккаунтов: пул для UI‑тестов, пул для API‑тестов, пул для нагрузочных тестов. — Внутри пула каждый тест бронирует «своего» пользователя (через специальный helper/сервис), а после завершения теста освобождает его. — Так можно контролировать, чтобы один и тот же логин в один момент времени не использовали два теста сразу.[2][6] 3. Изолированные окружения / базы данных — Ещё более надёжный способ: у тестов вообще отдельная база или отдельное «мини‑окружение» (например, в Docker‑контейнере). — Тогда один и тот же логин может повторяться, но в разных окружениях — и данные никогда не пересекаются. — Это дороже по ресурсам, но почти полностью убирает гонки данных.[3][5] 4. Чистка данных после теста — Если нельзя сделать уникальных пользователей под каждый тест, то после сценария тест сам за собой убирает: удаляет созданные заказы, чистит корзину, возвращает статус пользователя к исходному. — Это можно оформлять в специальных шагах «teardown» или через общий скрипт очистки в конце прогона.[1][6] ## Как это красиво сформулировать на собеседовании Можно ответить примерно так: «Чтобы избегать гонок данных между тестами, я изолирую тестовых пользователей. Во‑первых, использую уникальные логины/почту для каждого теста или набора тестов — тогда два параллельных теста никогда не трогают один и тот же аккаунт. Во‑вторых, для стабильных наборов тестов можно сделать пулы пользователей и бронировать их на время выполнения теста, чтобы один логин не использовали одновременно два сценария. Там, где это возможно, мы поднимаем отдельное тестовое окружение или отдельную базу данных: каждый прогон работает со своей копией данных и никак не влияет на другие прогоны. Плюс после тестов у нас есть автоматическая очистка — удаляем созданные тестовые заказы, профили и прочее, чтобы следующие запуски начинались с предсказуемого состояния.» 🚀 *Подписывайтесь на канал*, чтобы строить надежную автоматизацию и расти в QA!
📢 *Ставьте лайк*, если видео было полезным, и пишите в комментариях: какой из четырех методов изоляции вы используете на своем проекте?