불안정한 테스트의 주요 원인 10가지 (해결 방법 포함)

안녕하세요, 동료 개발자 여러분! 자동화된 테스트 작업을 해본 적이 있다면, 코드에 아무것도 변경된 것이 없는데도 테스트가 실패하는 것을 보고 실망했던 경험을 아실 겁니다. 아마 너무나 익숙한 장면일 겁니다. 여러분은 정성껏 작성한 코드를 푸시하며, 이번이 최고의 작업이라고 확신합니다. CI(지속적 통합) 파이프라인을 트리거하고 만족스러운 녹색 체크 표시를 기다립니다. 하지만 대신 크고 화난 빨간색 X를 받게 됩니다. 가슴이 철렁합니다. "내가 뭘 망쳤지?!" 초조하게 로그를 확인하지만, 결국 발견하는 것은... 무작위 테스트 실패입니다. 다시 실행합니다. 때로는 통과하고, 때로는 통과하지 않습니다.

익숙한가요? 친구여, 당신은 방금 불안정한(flaky) 테스트의 희생양이 되었습니다.

그리고 이것이 진실입니다. 불안정한 테스트는 개발자의 시간을 낭비하고, CI/CD 파이프라인을 늦추며, 팀 전체에 엄청난 좌절감을 안겨줍니다. 불안정한 테스트는 소프트웨어 개발의 유령 같은 폴터가이스트입니다. 예측할 수 없고 seemingly 무작위로 실패하여 전체 테스트 프로세스에 대한 신뢰를 약화시키고, 수많은 조사 시간을 낭비하며, 배포 속도를 현저히 늦춥니다. 사실, 이들은 너무나 보편적인 문제점이어서 Google과 같은 업계 선두 주자들은 이를 제거하는 방법에 대한 광범위한 연구를 발표했습니다.

하지만 좋은 소식이 있습니다. 불안정한 테스트는 마법이 아닙니다. 이들에게는 특정하고 식별 가능한 원인이 있습니다. 그리고 식별할 수 있는 것은 고칠 수 있습니다. 근본 원인을 이해하면 해결할 수 있습니다.

도대체 불안정한(Flaky) 테스트란 무엇인가요?

원인을 나열하기 전에, 우리의 적을 정의해 봅시다. 불안정한 테스트는 *동일한 코드 버전*에서 여러 번 실행했을 때 통과와 실패 동작을 모두 보이는 테스트입니다. 버그 때문에 일관되게 실패하는 테스트가 아닙니다. 일관성 없이 실패하여 코드 상태의 시끄럽고 신뢰할 수 없는 지표가 되는 테스트입니다.

예를 들어:

• 실행 #1 → ✅ 통과
• 실행 #2 → ❌ 실패
• 실행 #3 → ✅ 다시 통과

이러한 테스트의 비용은 엄청납니다. 이는 다음으로 이어집니다:

• "재실행 및 기도" 주기: 개발자와 CI 자원의 낭비.
• 경고 피로: 테스트가 이유 없이 자주 실패하면, 팀은 실패를 무시하기 시작하고, 이는 실제 버그가 새어 나가는 것을 의미합니다.
• 느린 개발 속도: 깨진 빌드와 조사 시간은 전체 팀의 속도를 늦춥니다.

왜 불안정한 테스트가 팀에 위험한가요?

당신은 "그냥 테스트 하나가 실패한 거야, 다시 실행하면 되지."라고 생각할 수 있습니다. 하지만 문제는 다음과 같습니다:

• 신뢰 상실 → 개발자들이 테스트 결과를 신뢰하지 않게 됩니다.
• 느려지는 CI/CD → 파이프라인이 재시도로 막히게 됩니다.
• 숨겨진 버그 → 사람들이 "아, 그냥 불안정한 거야."라고 가정하기 때문에 실제 문제가 무시됩니다.
• 비용 증가 → 재실행이 많아질수록 시간, 자원, 인프라 비용이 증가합니다.

업계 연구에 따르면, 일부 기업은 불안정성 처리로 테스트 시간의 최대 40%를 소비합니다. 이는 엄청난 수치입니다!

이제, 주요 용의자들을 만나봅시다.

불안정한 테스트의 원인과 해결책

1. 비동기 작업 및 경쟁 조건

이것은 아마도 불안정한 테스트의 왕일 것입니다. 최신 애플리케이션에서는 모든 것이 비동기적입니다. API 호출, 데이터베이스 작업, UI 업데이트 등. 테스트가 이러한 작업이 완료될 때까지 제대로 기다리지 않으면, 기본적으로 추측하는 것입니다. 때로는 제대로 추측하고(작업이 빨리 완료됨), 때로는 잘못 추측하여(느리게 완료됨) 실패로 이어집니다.

발생하는 이유: 테스트 코드는 동기적으로 실행되지만, 테스트하는 애플리케이션 코드는 그렇지 않습니다.

예시: "저장" 버튼을 클릭하고 저장 작업의 네트워크 요청이 완료될 때까지 기다리지 않고 즉시 데이터베이스에서 새 레코드를 확인하는 테스트.

해결책:

• 명시적 대기 사용: 정적 sleep() 또는 setTimeout() 호출을 절대 사용하지 마십시오. 이들은 너무 오래 기다리거나(테스트 속도 저하) 충분히 기다리지 않아(실패 유발) 불안정성의 주요 원인이 됩니다.
• 대기 전략 활용: 특정 조건을 기다릴 수 있는 도구를 사용하십시오. 예를 들어:
• UI 테스트: 요소가 보이는지, 클릭 가능한지, 특정 텍스트를 포함하는지 기다립니다.
• API 테스트: 특정 HTTP 응답 상태 또는 페이로드가 데이터베이스에 나타나는지 기다립니다.
• Selenium/WebDriver: WebDriverWait와 expected_conditions를 사용하십시오.
• Cypress: Cypress는 대부분의 명령에 자동 대기 기능이 내장되어 있어 이 문제를 피하는 데 환상적입니다.

2. 테스트 격리 문제

테스트는 예의 바른 낯선 사람과 같아야 합니다. 다음 사람을 위해 지저분하게 남겨두어서는 안 됩니다. 테스트가 상태를 공유하고 스스로 정리하지 않으면, 서로 쉽게 간섭할 수 있습니다. 테스트 A는 사용자 "test@example.com"을 생성하고 통과하지만 삭제하지 않습니다. 그런 다음 테스트 B는 동일한 사용자를 생성하려고 시도하고 고유 제약 조건 위반으로 인해 실패합니다.

발생하는 이유: 데이터베이스, 캐시 또는 파일 시스템과 같은 공유 리소스가 한 테스트에 의해 수정되어 다음 테스트의 시작 상태를 변경합니다.

해결책:

• 완전한 격리 보장: 각 테스트는 자체적으로 필요한 데이터를 설정하고 완료 후 완전히 제거해야 합니다. 이것이 황금률입니다.
• 트랜잭션 사용: 각 테스트를 데이터베이스 트랜잭션 내에서 실행한 다음 마지막에 롤백하는 강력한 패턴입니다. 이렇게 하면 데이터베이스가 완전히 깨끗하게 유지됩니다.
• 고유 데이터 생성: 충돌을 피하기 위해 테스트 데이터에 고유 식별자(UUID 또는 타임스탬프 등)를 사용하십시오. 예를 들어, test.user.<timestamp>@example.com.

3. 외부 서비스에 대한 의존성

테스트 스위트가 결제 처리, 날씨 데이터 또는 이메일 유효성 검사를 위해 타사 API를 호출합니까? 그렇다면, 여러분은 완전히 통제할 수 없는 거대한 실패 지점을 도입한 것입니다. 해당 API는 느리거나, 속도 제한을 걸거나, 유지 보수를 위해 다운되거나, 응답 형식을 약간 변경했을 수 있으며, 이 모든 것이 여러분의 잘못 없이 테스트를 실패하게 만들 수 있습니다.

발생하는 이유: 테스트의 성공이 외부 시스템의 상태 및 성능에 연결되어 있습니다.

해결책:

• 외부 서비스 모의(Mock) 및 스텁(Stub) 처리: 이것이 가장 중요한 전략입니다. 실제 HTTP 호출을 하는 대신, 요청을 가로채고 성공 또는 오류 사례를 시뮬레이션하는 가짜, 미리 결정된 응답을 반환합니다.
• 모의 도구 사용: 여기서 Apidog가 빛을 발합니다. Apidog를 사용하면 API를 위한 강력한 모의를 생성할 수 있습니다. 주어진 요청에 대해 API가 어떤 응답을 반환해야 하는지 정확히 정의할 수 있으므로, 실제 불안정한 외부 서비스에 대한 의존성을 완전히 제거할 수 있습니다. 테스트는 빠르고, 신뢰할 수 있으며, 예측 가능해집니다.
• 서비스 가상화 사용: 더 복잡한 시나리오의 경우, 전체 외부 시스템의 동작을 시뮬레이션하는 도구를 사용할 수 있습니다.

4. 관리되지 않는 테스트 데이터

격리 문제와 유사하지만 더 광범위합니다. 테스트가 데이터베이스의 특정 상태를 가정한다면(예: "정확히 5명의 사용자가 있어야 한다" 또는 "ID 123인 제품이 존재해야 한다"), 그 가정이 거짓이 되는 순간 실패할 것입니다. 이는 끊임없이 변경되는 공유 개발 또는 스테이징 데이터베이스에 대해 테스트를 실행할 때 자주 발생합니다.

발생하는 이유: 테스트가 환경의 데이터 상태에 대해 암묵적인 가정을 합니다.

해결책:

• 모든 데이터 명시적으로 관리: 테스트는 세상에 대해 아무것도 가정해서는 안 됩니다. 실행하는 데 필요한 모든 데이터를 생성해야 합니다.
• 팩토리 및 픽스처 사용: factory_bot(Ruby)과 같은 라이브러리 또는 다른 언어의 유사한 패턴은 각 테스트에 필요한 정확한 데이터를 쉽게 생성하는 데 도움이 됩니다.
• 하드코딩된 ID 피하기: 특정 레코드 ID가 존재한다고 가정하지 마십시오. 레코드를 생성하고 테스트 어설션에서 생성된 ID를 사용하십시오.

5. 동시성 및 병렬 테스트 실행

속도를 위해 테스트를 병렬로 실행하는 것은 필수적입니다. 그러나 테스트가 이를 위해 설계되지 않았다면, 서로를 짓밟을 것입니다. 동시에 실행되는 두 테스트가 동일한 파일에 액세스하거나, 로컬 서버에서 동일한 포트를 사용하거나, 동일한 데이터베이스 레코드를 수정하려고 시도할 수 있습니다.

발생하는 이유: 테스트가 동시에 실행되지만, 단독으로 실행될 것이라는 가정 하에 작성되었습니다.

해결책:

• 처음부터 병렬 처리를 위해 설계: 테스트가 병렬로 실행될 것이라고 가정하십시오.
• 리소스 격리: 각 병렬 테스트 실행기가 자체적으로 격리된 환경(고유한 데이터베이스 스키마, 로컬 서버를 위한 고유한 포트 등)을 갖도록 보장하십시오.
• 스레드 안전 작업 사용: 공유 인메모리 상태에 유의하십시오.

6. 시스템 시간에 대한 의존성

"이 테스트가 오후 5시 이후에 실패하나요?" 우스꽝스럽게 들리지만, 실제로 발생합니다. 실제 시스템 시간(new Date(), DateTime.Now)을 사용하는 테스트는 실행 시점에 따라 다르게 동작할 수 있습니다. "일일 보고서"가 생성되었는지 확인하는 테스트는 오후 11시 59분에 한 번 실행하면 통과하지만, 2분 후 오전 12시 1분에 다시 실행하면 실패할 수 있습니다.

발생하는 이유: 시스템 시계는 외부적이고 변화하는 입력입니다.

해결책:

• 시간 모의(Mock) 처리: 시간을 "정지"시키거나 "이동"시킬 수 있는 라이브러리를 사용하십시오. timecop(Ruby), freezegun(Python) 또는 Mockito의 mockStatic for java.time(Java)과 같은 라이브러리를 사용하면 테스트를 위한 특정 시간을 설정할 수 있어 완전히 결정적으로 만듭니다.

7. 테스트 내 비결정적 코드

이것은 미묘한 문제입니다. *테스트 대상* 코드가 비결정적이라면(예: 난수 생성기를 사용하거나 목록을 섞는 경우), 테스트는 출력에 대해 일관된 어설션을 할 수 없습니다.

발생하는 이유: 애플리케이션 로직 자체에 무작위성이 있습니다.

해결책:

• 난수 생성기 시드 설정: 대부분의 난수 생성기는 고정된 값으로 시드를 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 "무작위" 숫자의 시퀀스가 매번 동일해져 테스트가 결정적으로 됩니다.
• 구현이 아닌 동작 테스트: shuffle() 함수의 정확한 출력(정의상 무작위임)에 대해 어설션하는 대신, 동작에 대해 어설션하십시오. 예를 들어, 출력 목록이 입력 목록과 동일한 모든 요소를 포함하지만 순서만 다른지 어설션하십시오. 또는 테스트 중에 섞기 함수가 고정된 순서를 반환하도록 모의 처리하십시오.

8. 깨지기 쉬운 UI 선택자

이것은 고전적인 프론트엔드 테스트 불안정성입니다. 테스트는 #main > div > div > div:nth-child(3) > button과 같은 CSS 선택자를 사용하여 페이지에서 요소를 찾습니다. 개발자가 스타일링을 위해 새로운 div를 추가하여 HTML 구조를 약간 조정하면, 기능은 완벽하게 작동하더라도 선택자가 깨집니다.

발생하는 이유: 선택자가 DOM 구조에 너무 밀접하게 결합되어 있으며, DOM 구조는 변동성이 높습니다.

해결책:

• 견고한 로케이터 사용: 변경될 가능성이 적은 선택자를 우선적으로 사용하십시오.
• 최고: 전용 data-testid 속성을 사용하십시오 (예: <button data-testid="sign-up-button">). 이는 테스트를 스타일링 및 구조와 분리합니다.
• 좋음: ID(#submit-button)를 사용하되, 안정적이고 CSS에 사용되지 않는 경우에만 사용하십시오.
• 괜찮음: ARIA 역할 또는 텍스트 콘텐츠를 사용하되, 국제화 및 텍스트 변경에 유의하십시오.
• 피해야 할 것: 구조 기반의 복잡하고 중첩된 CSS/XPath 경로.

9. 리소스 누수 및 정리 실패

리소스를 제대로 닫지 않는 테스트는 후속 테스트를 이상한 방식으로 실패하게 만들 수 있습니다. 이는 열려 있는 데이터베이스 연결을 남겨두거나, 브라우저 인스턴스를 닫지 않거나, 임시 파일을 삭제하지 않는 것일 수 있습니다. 결국 시스템은 리소스가 부족해져 시간 초과 또는 충돌을 일으킵니다.

발생하는 이유: 테스트 코드에 적절한 정리/정리 로직이 없습니다.

해결책:

• beforeEach/afterEach 훅 사용: 테스트가 실패하더라도 전용 정리 단계에서 항상 정리되도록 테스트를 구성하십시오. 대부분의 테스트 프레임워크는 이를 위한 훅을 제공합니다.
• 올바른 패턴 활용: using 문(C#) 또는 try-with-resources(Java)와 같은 패턴을 사용하여 리소스가 자동으로 닫히도록 보장하십시오.

10. 환경 불일치

"테스트가 내 컴퓨터에서는 작동해!" 이 고전적인 외침은 종종 환경 불안정성 때문에 발생합니다. 개발자의 로컬 머신과 CI 서버 간의 운영 체제, 브라우저 버전, Node.js 버전, 설치된 라이브러리 또는 환경 변수의 차이로 인해 테스트가 예측할 수 없게 실패할 수 있습니다.

발생하는 이유: 테스트 환경이 재현 가능하지 않습니다.

해결책:

• 모든 것을 컨테이너화: Docker를 사용하여 테스트 환경을 정의하십시오. Dockerfile은 모든 테스트 실행(로컬 및 CI)이 동일하고 통제된 환경에서 이루어지도록 보장합니다.
• 모든 버전 고정: package-lock.json, Gemfile.lock, Pipfile.lock 등을 사용하여 모든 종속성의 정확한 버전을 고정하십시오.
• 구성 안전하게 관리: 테스트에 필요한 환경 변수 및 비밀을 처리하기 위한 일관되고 안전한 방법을 사용하십시오.

파이프라인에서 불안정한 테스트를 감지하는 방법

불안정한 테스트를 조기에 잡아내는 것이 중요합니다. 다음은 전략입니다:

• 테스트를 자동으로 재실행 → 재실행 후 테스트가 통과하면 불안정한 것으로 표시합니다.
• 실패 패턴 추적 → CI/CD 로그는 종종 반복되는 불안정한 테스트를 드러냅니다.
• 불안정한 테스트 격리 → 태그를 지정하고 수정될 때까지 별도로 실행합니다.
• 모니터링 도구 사용 → Jenkins, CircleCI, GitHub Actions와 같은 도구는 테스트 불안정성을 보고할 수 있습니다.

Apidog로 불안정한 테스트 줄이기

많은 불안정한 테스트가 API 및 외부 종속성과 관련되어 있으므로, Apidog는 다음을 돕습니다:

• 불안정한 실제 API에 의존하지 않도록 모의 서버를 생성합니다.
• 예측 가능한 결과로 테스트 시나리오를 자동화합니다.
• 스트레스 하에서 API가 어떻게 동작하는지 확인하기 위해 성능 테스트를 실행합니다.
• 모든 API 테스트를 중앙 집중화하여 불안정한 동작을 조기에 감지할 수 있습니다.

새벽 2시에 무작위 실패를 디버깅하는 대신, 여러분의 코드 문제인지 아니면 불안정한 외부 종속성 문제인지 정확히 알 수 있을 것입니다.

불안정한 테스트를 피하기 위한 모범 사례

테스트 불안정성을 줄이기 위한 빠른 체크리스트입니다:

• 예측 가능한 결과로 결정적 테스트를 작성합니다.
• API 및 네트워크에 모의/스텁을 사용합니다.
• 하드코딩된 지연을 피하고 이벤트 기반 대기를 사용합니다.
• 실행 사이에 테스트 환경을 재설정합니다.
• 시간이 지남에 따라 테스트를 모니터링하여 불안정한 패턴을 발견합니다.
• 팀이 인지할 수 있도록 알려진 불안정한 테스트를 문서화합니다.

불안정성에 반대하는 문화 구축

개별 테스트를 수정하는 것은 한 가지 일이고, 이를 방지하는 것은 또 다른 일입니다. 이는 테스트 신뢰성을 중요하게 여기는 팀 문화를 필요로 합니다.

• 불안정성을 용납하지 마십시오: 테스트가 불안정하면 즉시 격리하십시오. 배포를 막지 않도록 별도의 비차단 스위트로 옮기되, 가능한 한 빨리 수정할 시간을 할당하십시오.
• 불안정한 테스트 추적: 알려진 불안정한 테스트 목록을 가시적으로 유지하고 수정 우선순위를 정하십시오.
• 코드 검토 시 테스트 검토: 테스트 코드를 프로덕션 코드와 동일한 진지함으로 다루십시오. 검토 중에 논의된 안티패턴을 찾으십시오.

결론: 불안정함에서 견고함으로

불안정한 테스트는 소프트웨어 개발에서 가장 좌절스러운 문제 중 하나이며, 성가시지만 해결할 수 있는 문제입니다. 이들은 시간을 낭비하고, 불신을 초래하며, 릴리스 속도를 늦춥니다. 비동기 대기 및 테스트 격리에서 외부 모의 및 깨지기 쉬운 선택자에 이르기까지 이 10가지 주요 원인을 이해함으로써, 이들을 수정할 뿐만 아니라 처음부터 더 견고하고 신뢰할 수 있는 테스트를 작성할 수 있는 힘을 얻게 됩니다. 체계적으로 수정할 수 있습니다.

기억하십시오, 테스트 스위트는 애플리케이션 상태를 위한 중요한 조기 경보 시스템입니다. 그 가치는 개발 팀이 그것을 신뢰하는 정도에 정비례합니다. 불안정성을 철저히 제거함으로써, 그 신뢰를 재구축하고 더 빠르고 자신감 있는 개발 워크플로우를 만들 수 있습니다. 최고의 전략은? 결정적이고, 격리되며, 잘 구조화된 테스트를 설계하는 것입니다.

그리고 특히 까다로운 API 관련 불안정성에 대해서는 Apidog와 같은 도구가 가장 강력한 동맹이 될 수 있음을 기억하십시오. 그 모의 및 테스트 기능은 테스트가 번성하는 데 필요한 안정적이고 예측 가능한 환경을 만들기 위해 특별히 설계되었습니다. Apidog는 안정적인 환경을 시뮬레이션함으로써 불안정한 테스트로 인한 고통에서 여러분을 구할 수 있습니다. 이제 나아가 테스트 스위트를 깨지지 않게 만드십시오.