测试无服务器应用程序需要结合传统的测试实践和针对无服务器架构量身定制的方法。由于无服务器应用依赖于托管服务（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）、事件触发器和外部 API，因此测试必须考虑无状态执行、集成点和可扩展性。核心策略包括单元测试单个函数，集成测试服务交互，以及端到端测试以验证生产环境中的工作流程。自动化和工具对于解决无服务器资源的短暂性至关重要。
单元测试 侧重于隔离的单个函数。例如，如果 Lambda 函数处理来自 S3 存储桶的数据，您将测试其逻辑，而无需连接到真实的 S3 存储。使用诸如 Jest 或 Mocha 之类的测试框架来模拟依赖项（例如，AWS SDK 调用）并验证输入/输出处理。假设一个函数解析 JSON 文件并返回转换后的结果。您将编写测试以确保它可以正常处理格式错误的 JSON 或在高负载下正确扩展。诸如 AWS 的 aws-sdk-mock 或 sinon 之类的模拟工具可帮助模拟 API 响应，从而使您无需依赖实时服务即可验证错误处理或重试逻辑。
集成测试 确保组件按预期协同工作。例如，测试 Lambda 函数如何与 DynamoDB 表或 API Gateway 端点交互。诸如 LocalStack 或 Serverless Offline 插件之类的工具可以在本地模拟云服务，使您无需部署到云即可验证工作流程。假设一个函数在处理 HTTP 请求后将数据写入 DynamoDB。您将测试是否存储了正确的数据，以及 API Gateway 是否正确映射了查询参数。这些测试通常需要部分部署（使用诸如 AWS SAM 或 Serverless Framework 之类的工具）到暂存环境，以验证权限、网络配置和事件触发器。请特别注意 IAM 角色和事件有效负载格式，因为这里的错误配置是很常见的故障点。
端到端测试 验证生产环境中的整个系统。例如，自动化一个场景，其中上传到 S3 的文件触发 Lambda 函数，然后该函数将消息发送到 SQS 队列。使用诸如 Cypress 或 Postman 之类的工具来模拟用户交互（例如，API 调用或 UI 事件）并验证结果。诸如 AWS CloudWatch 或 Datadog 之类的可观测性工具可帮助跟踪跨服务的请求并识别瓶颈。由于无服务器应用程序通常会动态扩展，因此请测试并发限制和冷启动延迟。例如，模拟 1,000 个并发 API 请求，以确保您的函数不会超过云提供商的配额。最后，结合混沌测试（例如，终止依赖服务）以验证在诸如第三方 API 中断之类的故障场景中的弹性。