Ответ.

Автоматизация тестирования исторически стартовала с идей повысить скорость и сократить человеческий фактор в проверках, однако быстро оказалось, что автоматические тесты часто ведут себя по-разному при каждом запуске. Повторяемость (repeatability) и детерминированность — одни из базовых требований к качеству автотестов, которые должны давать один и тот же результат при одинаковых условиях.

Проблемы начинаются из-за неявных зависимостей: нестабильных тестовых данных, несинхронизированных окружений, параллельных процессов или сторонних сервисов. Это приводит к flaky-тестам — их результаты невозможно предсказать.

Решения строятся вокруг строгого контроля среды выполнения, изоляции тестов, мока/стаб-объектов, статических данных и воспроизводимых сценариев (например, очистка и подготовка БД перед каждым тестом).

Ключевые особенности:

Контроль тестовых данных и предсказуемая инициализация тестового стенда.
Изоляция тестов друг от друга и отказ от межтестовых зависимостей.
Использование Mock/Stub-объектов для работы с нестабильными или внешними сервисами.

Вопросы с подвохом.

Что делать, если flaky-тест возникает только в CI, а локально всё стабильно?

Это почти всегда связано с различиями в окружениях: версии зависимостей, скорость работы инфраструктуры, параллелизм, настройки ОС или порядок запуска тестов. Решение — максимально приблизить окружение CI к dev-машине (Docker, одинаковые seed-значения, настройка setUp/tearDown в тестах).

Можно ли считать параметризованные тесты полностью детерминированными, если данные берутся из базы?

Нет. Даже если данные базово совпадают, БД может меняться между тестами или между релизами. Для истинной детерминированности данные должны быть подготовлены и очищены явно в каждом тесте.

Если использовать sleep для ожидания загрузки элементов, решит ли это проблему нестабильности UI-тестов?

Нет. Sleep лишь маскирует проблему и замедляет прогон тестов. Корректно использовать явные ожидания (Explicit Waits), которые ждут конкретных условий, а не фиксированное время.

Типовые ошибки и анти-паттерны

Использование "магических" чисел и задержек вместо правильной синхронизации.
Межтестовая зависимость или изменение состояния среды, не откатываемое между тестами.
Смешение тестовых данных между сценариями.

Пример из жизни

Негативный кейс

В проекте запускались UI-тесты на стенде, который никто не очищал после ручного тестирования. Раз в несколько ночей тесты валились с "рандомными" ошибками, которых не было локально. Команда добавила sleep в тесты и проигнорировала flaky-проблемы.

Плюсы:

Не пришлось тратить много времени на корневое устранение проблемы.
Тесты иногда всё же позволяли находить баги.

Минусы:

Затраты времени на повторные запуски.
Ложные негативные результаты демотивировали инженеров.
Отчёты покрывались шумом, реальная регрессия могла быть пропущена.

Позитивный кейс

После появления зрелого DevOps-инженера команда реализовала скрипты для сброса и инициализации тестовых данных, добавила mock-сервисы для нестабильных интеграций и стала запускать тесты в контейнерах. Flaky-тесты практически исчезли.