怎么测试get post等基础请求处理

<think>我们之前已经实现了支持GET和POST的Web服务器，现在需要设计测试方案。测试将分为单元测试和集成测试两个层面，使用工具包括curl、Postman、自动化测试脚本等。 ### 测试方案设计 #### 1. GET请求测试 - **正常文件请求**：请求存在的静态文件 - **目录列表**：请求目录时返回索引 - **404处理**：请求不存在的路径 - **路径遍历攻击防护**：尝试`../`等路径 #### 2. POST请求测试 - **表单提交**：普通键值对数据 - **大数据提交**：超过缓冲区的数据 - **错误内容长度**：声明长度与实际不符 - **非法内容类型**：不支持的Content-Type #### 3. 错误处理测试 - 400 Bad Request：发送畸形HTTP请求 - 405 Method Not Allowed：使用不支持的HTTP方法 - 413 Payload Too Large：超过大小限制的POST数据 ### 测试工具与代码 #### 使用curl手动测试 ```bash # 测试正常GET curl -v http://localhost:8080/index.html # 测试目录列表 curl -v http://localhost:8080/images/ # 测试404 curl -v http://localhost:8080/notfound.html # 测试路径遍历（应返回403） curl -v http://localhost:8080/../etc/passwd # 测试POST表单 curl -X POST -d "username=admin&password=123456" http://localhost:8080/login # 测试大数据POST（生成1MB数据） dd if=/dev/zero bs=1M count=1 | curl -X POST --data-binary @- http://localhost:8080/upload # 测试错误内容长度（声明长度100，实际发送10字节） curl -X POST -H "Content-Length: 100" -d "1234567890" http://localhost:8080/error ``` #### 自动化测试脚本（Python示例） ```python import unittest import requests class TestWebServer(unittest.TestCase): BASE_URL = "http://localhost:8080" def test_get_file(self): """测试获取存在的文件""" response = requests.get(f"{self.BASE_URL}/index.html") self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertIn("Hello World", response.text) def test_get_missing_file(self): """测试获取不存在的文件""" response = requests.get(f"{self.BASE_URL}/no_such_file.html") self.assertEqual(response.status_code, 404) def test_directory_listing(self): """测试目录列表功能""" response = requests.get(f"{self.BASE_URL}/images/") self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertIn("Index of /images/", response.text) def test_path_traversal(self): """测试路径遍历攻击防护""" response = requests.get(f"{self.BASE_URL}/../secret.txt") self.assertIn(response.status_code, [403, 404]) def test_post_form(self): """测试表单提交""" data = {"key1": "value1", "key2": "value2"} response = requests.post(f"{self.BASE_URL}/submit", data=data) self.assertEqual(response.status_code, 200) self.assertEqual(response.text, "POST Success") def test_large_post(self): """测试大数据提交（1MB）""" large_data = "a" * (1024 * 1024) # 1MB数据 response = requests.post(f"{self.BASE_URL}/upload", data=large_data) # 根据服务器配置，可能返回200或413 if response.status_code == 413: self.assertIn("Payload Too Large", response.text) else: self.assertEqual(response.status_code, 200) if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` ### 压力测试工具（ab） ```bash # 测试GET请求性能 ab -n 1000 -c 50 http://localhost:8080/index.html # 测试POST请求性能 ab -n 1000 -c 50 -p postdata.txt -T application/x-www-form-urlencoded http://localhost:8080/submit ``` 其中`postdata.txt`包含要提交的表单数据。 ### 测试覆盖率提升技巧 1. **边界条件覆盖**： - 刚好等于缓冲区大小的请求 - 空POST数据 - 带特殊字符的路径（空格、中文等） 2. **协议特性测试**： - 分块传输编码（chunked encoding） - 保持连接（Keep-Alive） - 管道化请求（pipelining） 3. **异常测试**： - 客户端中途断开连接 - 慢速攻击（Slowloris） - 畸形的HTTP头 ### 测试报告分析要点 1. 功能正确性：所有测试用例通过率 2. 性能指标：请求处理速率、错误率 3. 资源消耗：内存增长、CPU利用率 4. 稳定性：长时间运行下的内存泄漏 通过以上测试方案，可以全面验证HTTP服务器的请求处理能力。注意在测试过程中结合日志系统和调试接口进行问题定位。 §§相关问题§§ 1. 如何模拟高并发场景下服务器的稳定性？ 2. 测试过程中发现内存持续增长，可能是什么原因导致的？ 3. 除了功能测试，还有哪些安全测试应该对Web服务器进行？ 4. 如何自动化测试HTTP/1.1的持久连接（Keep-Alive）行为？ 5. 当测试发现服务器在大文件上传时崩溃，应该从哪些方面进行排查？</think>为了全面测试Web服务器的GET、POST等基础请求处理功能，我将设计一套完整的测试方案，包含手动测试、自动化测试和压力测试三个层次。以下是详细的测试方法和工具： ### 一、手动测试工具与方法 #### 1. 使用cURL命令行测试 ```bash # GET请求测试 curl -v http://localhost:8080/index.html # 正常文件 curl -v http://localhost:8080/nonexistent.html # 404测试 curl -v http://localhost:8080/../etc/passwd # 路径遍历攻击测试 # POST请求测试 curl -X POST -d "username=test&password=123" http://localhost:8080/login curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"key":"value"}' http://localhost:8080/api curl -X POST -H "Content-Length: 100" -d "short" http://localhost:8080/error # 错误长度 # HEAD请求测试 curl -I http://localhost:8080/index.html ``` #### 2. 使用Postman图形化测试 ```markdown 1. 创建测试集合： - GET请求组：不同路径、参数组合 - POST请求组：表单、JSON、文件上传 - 错误请求组：非法方法、错误头部 2. 测试脚本示例： ```javascript // 在Postman的Tests标签页 pm.test("Status code is 200", () => pm.response.to.have.status(200)); pm.test("Content-Type present", () => pm.response.to.have.header("Content-Type")); pm.test("Body contains expected", () => pm.expect(pm.response.text()).to.include("Hello")); ``` ### 二、自动化测试框架 #### Python + pytest测试套件 ```python import requests import pytest BASE_URL = "http://localhost:8080" # GET请求测试用例 def test_get_requests(): # 正常文件请求 response = requests.get(f"{BASE_URL}/index.html") assert response.status_code == 200 assert "text/html" in response.headers["Content-Type"] assert "<html>" in response.text # 目录列表 response = requests.get(f"{BASE_URL}/images/") assert response.status_code == 200 assert "Index of /images/" in response.text # 404处理 response = requests.get(f"{BASE_URL}/notfound.txt") assert response.status_code == 404 # POST请求测试用例 def test_post_requests(): # 表单提交 response = requests.post(f"{BASE_URL}/submit", data={"name": "Test", "email": "[email protected]"}) assert response.status_code == 200 assert "POST Success" in response.text # JSON提交 response = requests.post(f"{BASE_URL}/api", json={"action": "create", "id": 42}, headers={"Content-Type": "application/json"}) assert response.status_code == 200 # 大数据提交 (1MB) large_data = "a" * (1024 * 1024) response = requests.post(f"{BASE_URL}/upload", data=large_data) assert response.status_code == 200 or response.status_code == 413 # 根据配置 # 错误处理测试 def test_error_handling(): # 非法方法 response = requests.patch(f"{BASE_URL}/file.txt") assert response.status_code == 405 # 错误内容长度 response = requests.post(f"{BASE_URL}/error", data="short", headers={"Content-Length": "100"}) assert response.status_code == 400 if __name__ == "__main__": pytest.main(["-v", "--log-level=DEBUG"]) ``` ### 三、压力与性能测试 #### 使用Apache Bench (ab) ```bash # GET请求压力测试 ab -n 5000 -c 100 http://localhost:8080/index.html # POST请求压力测试 ab -n 3000 -c 50 -p postdata.txt -T application/x-www-form-urlencoded http://localhost:8080/submit ``` #### 测试报告分析要点： 1. 吞吐量 (Requests per second) 2. 请求延迟分布 (90%, 95%, 99% 分位值) 3. 错误率 (Non-2xx/3xx responses) 4. 服务器资源监控 (CPU, 内存, 网络) ### 四、特殊场景测试 1. **慢速攻击测试**： ```python # 使用slowloris.py工具 python slowloris.py --host localhost --port 8080 --sockets 500 ``` 2. **连接泄漏测试**： ```bash # 建立连接但不发送请求 for i in {1..100}; do nc localhost 8080 & done # 检查服务器连接状态 netstat -an | grep 8080 | wc -l ``` 3. **HTTP协议合规测试**： ```bash # 使用h2spec工具 h2spec http2 -h localhost -p 8080 ``` ### 五、测试覆盖率分析 在服务器代码中添加覆盖率统计： ```c // 在请求处理入口 void handle_request(int client_fd) { LOG_DEBUG("Entering handle_request"); // ... 处理逻辑 ... // 覆盖率标记 #ifdef COVERAGE static __thread int coverage[100] = {0}; coverage[__LINE__ % 100] = 1; #endif } // 退出时导出覆盖率数据 void dump_coverage() { FILE *f = fopen("coverage.dat", "wb"); fwrite(coverage, sizeof(int), 100, f); fclose(f); } ``` ### 六、测试结果验证矩阵 | 测试类型 | 验证点 | 预期结果 | 检查方法 | |----------------|----------------------------|------------------------|-------------------| | GET正常请求 | 状态码 | 200 OK | 响应头 | | | 内容类型 | 匹配文件类型 | Content-Type | | | 内容完整性 | 与磁盘文件一致 | MD5校验 | | POST表单提交 | 参数解析 | 正确接收所有参数 | 服务器日志 | | 错误请求 | 非法路径 | 403 Forbidden | 响应状态 | | | 不存在文件 | 404 Not Found | 响应状态 | | 性能测试 | 100并发GET | <100ms延迟(99%) | ab测试报告 | | 稳定性测试 | 24小时连续运行 | 内存增长<10MB | 监控工具 | ### 测试执行流程 1. **单元测试**：使用pytest执行所有功能测试用例 2. **压力测试**：使用ab进行并发性能测试 3. **长稳测试**：连续运行24小时并监控资源 4. **安全测试**：使用ZAP等工具进行漏洞扫描 5. **覆盖率分析**：生成覆盖率报告并补全测试用例 通过这套测试方案，可以全面验证HTTP服务器的请求处理能力、性能表现和稳定性。