Playwright 并行测试：配置与优化技巧

当你需要运行大量测试用例时，串行执行会消耗大量时间。想象一下，500个测试用例每个耗时1分钟，串行执行需要8个多小时——这在实际开发中是不可接受的。Playwright的并行测试能力可以将这个时间缩短到几分钟，大幅提升开发和交付效率。

基础并行配置

1. 配置workers数量

在Playwright配置文件中，最直接的并行设置是通过workers参数：

// playwright.config.js
module.exports = {
// 使用系统CPU核心数的50%作为默认workers
workers: process.env.CI ? 4 : '50%',

// 或者固定worker数量
// workers: 4,

// 完全并行模式（不推荐用于所有场景）
// fullyParallel: true,

use: {
   baseURL: 'https://your-app.com',
   headless: true,
 }
};


实践经验：在CI/CD环境中，通常设置为固定值（如4），因为CI环境的核心数是确定的。本地开发可以使用百分比，自动适应不同开发者的机器配置。

2. 测试文件级别的并行

默认情况下，Playwright会在不同的worker中并行运行测试文件。但要确保测试之间没有依赖关系：

// 错误的示例 - 测试之间存在依赖
test.describe('用户流程', () => {
 test('注册用户', async ({ page }) => {
   // 注册操作
 });

 test('登录用户', async ({ page }) => {
   // 这里假设上一步已注册用户 - 这会导致并行执行时失败
 });
});

// 正确的做法 - 每个测试独立
test.describe('认证模块', () => {
 test('用户注册流程', async ({ page }) => {
   // 完整的注册测试
 });

 test('用户登录流程', async ({ page }) => {
   // 使用预置的测试账号，不依赖其他测试
 });
});


高级并行策略

3. 使用Sharding实现跨机器并行

当测试套件非常庞大时，单机并行可能仍不够快。这时可以使用分片（Sharding）：

# 将测试分成4个分片，在4台机器上运行
npx playwright test --shard=1/4
npx playwright test --shard=2/4
npx playwright test --shard=3/4
npx playwright test --shard=4/4


在CI/CD中，可以这样配置：

# GitHub Actions 示例
jobs:
test-shard:
   strategy:
     matrix:
       shard-index:[1,2,3,4]
       shard-total:[4]
   runs-on:ubuntu-latest
   steps:
     -run:npxplaywrighttest--shard=${{matrix.shard-index}}/${{matrix.shard-total}}


4. 基于标签的并行执行

通过给测试打标签，可以实现更精细的并行控制：

// 给测试添加标签
test('关键路径测试 @critical', async ({ page }) => {
// 关键业务逻辑测试
});

test('性能测试 @slow', async ({ page }) => {
// 耗时较长的性能测试
});

// 只运行关键测试
npx playwright test --grep "@critical"

// 排除慢测试
npx playwright test --grep-invert "@slow"


优化技巧

5. 测试隔离与状态管理

并行测试最大的挑战是测试隔离。以下是几种解决方案：

方案A：使用独立测试数据

test('用户操作测试', async ({ page }) => {
 // 为每个测试生成唯一用户
 const uniqueUser = `testuser_${Date.now()}_${Math.random().toString(36).substr(2, 9)}`;
 
 await page.fill('#username', uniqueUser);
 await page.fill('#password', 'TestPass123!');
 // ... 其他操作
});

方案B：利用Playwright的测试隔离

// 每个测试获得完全独立的context
test.describe('购物车测试', () => {
 // 每个测试都会获得全新的浏览器上下文
 test('添加商品到购物车', async ({ page, context }) => {
   // 这里的context是全新的
 });
 
 test('清空购物车', async ({ page }) => {
   // 这个测试不会受到上一个测试的影响
 });
});


6. 资源竞争处理

数据库竞争问题：

// 创建测试专用的数据库工具
class TestDatabase {
constructor() {
   this.connectionPool = [];
 }

async getUniqueConnection(testId) {
   // 为每个测试worker提供独立的数据库连接
   const connection = awaitthis.createConnection();
   await connection.query(`USE test_${testId}`);
   return connection;
 }
}

// 在测试中应用
test.beforeEach(async ({}, testInfo) => {
const db = await testDatabase.getUniqueConnection(testInfo.workerIndex);
// 使用独立的数据库schema
});


7. 配置文件优化

// 优化的playwright.config.js
module.exports = {
// 根据测试类型动态调整workers
workers: process.env.TEST_TYPE === 'e2e' ? 2 :
          process.env.TEST_TYPE === 'component' ? 4 :
          '50%',

// 重试策略 - 对于并行测试很重要
retries: process.env.CI ? 2 : 1,

// 超时设置
timeout: 30000,

// 报告配置
reporter: [
   ['html', { outputFolder: 'playwright-report', open: 'never' }],
   ['junit', { outputFile: 'results.xml' }],
   ['list']
 ],

// 项目配置 - 针对不同类型的测试使用不同配置
projects: [
   {
     name: 'chromium',
     use: { browserName: 'chromium' },
   },
   {
     name: 'firefox',
     use: { browserName: 'firefox' },
     // 为Firefox使用更少的workers
     workers: 2,
   },
 ],
};


8. 避免常见陷阱

陷阱1：全局状态污染

// 错误做法
let sharedData = {}; // 全局变量在并行测试中会被污染

// 正确做法
test.beforeEach(async ({}) => {
 const localData = {}; // 每个测试有自己的数据
});


陷阱2：文件系统竞争

// 错误做法
const fs = require('fs');

test('生成报告', async () => {
 fs.writeFileSync('report.json', data); // 多个worker会竞争同一个文件
});

// 正确做法
test('生成报告', async ({}, testInfo) => {
 const reportFile = `reports/report_${testInfo.workerIndex}.json`;
 fs.writeFileSync(reportFile, data);
});


9. 监控与调试

创建并行测试监控工具：

// parallel-monitor.js
const { chromium } = require('playwright');

asyncfunction monitorParallelExecution() {
console.log(`开始时间: ${new Date().toISOString()}`);
console.log(`CPU核心数: ${require('os').cpus().length}`);
console.log(`Worker数量: ${process.env.PLAYWRIGHT_WORKERS || '默认'}`);

// 监控资源使用
 setInterval(() => {
   const used = process.memoryUsage();
   console.log(`内存使用: ${Math.round(used.heapUsed / 1024 / 1024)}MB`);
 }, 5000);
}

module.exports = monitorParallelExecution;


性能调优建议

1. 逐步增加workers：从较少的workers开始，逐步增加，观察系统负载和测试稳定性。
   
2. 内存管理：每个Playwright worker大约消耗100-300MB内存。确保系统有足够内存：所需内存 ≈ workers数量 × 250MB。
   
3. 测试分组策略：

// 按测试时长分组，实现负载均衡
const testGroups = {
 fast: ['登录测试', '导航测试'],
 medium: ['购物流程', '搜索测试'],
 slow: ['文件上传', '报表生成']
};


1. 使用缓存加速：

# 在CI中缓存Playwright浏览器
- name: Cache Playwright browsers
 uses: actions/cache@v3
 with:
   path: ~/.cache/ms-playwright
   key: playwright-${{ runner.os }}-${{ hashFiles('package-lock.json') }}


结语

并行测试配置不是一次性的工作，而是一个持续优化的过程。开始时可以先实现基础并行，随着测试套件的增长和团队经验的积累，逐步引入更高级的策略。

记住，并非所有测试都适合并行。有些测试需要共享特定环境或状态，这些测试应该单独运行或放在同一个worker中。关键是找到适合你项目的最佳平衡点。

最后，定期审查测试执行时间，移除或优化耗时过长的测试，保持测试套件的健康状态。一个良好的并行测试配置，配合精心设计的测试用例，将为你节省大量时间，加速开发流程。