Si llevas tiempo usando Playwright en un gran conjunto de pruebas probablemente ya hayas probado la opción --shard para paralelizar pruebas entre varias máquinas o runners de CI. Al principio parece la solución perfecta pero, conforme crece la suite de pruebas, surge un problema frustrante: algunos shards terminan rápido y otros duran mucho más, y al final siempre esperas al más lento.
El motivo principal es que el sharding de Playwright es estático. Antes de ejecutar las pruebas se divide la lista de archivos en bloques iguales y se asigna cada bloque a una máquina o runner concreto. Por ejemplo, al shardear en cuatro runners cada uno recibe un cuarto del conjunto de pruebas. Esto funciona bien solo si todas las pruebas duran exactamente lo mismo, lo cual en la práctica nunca ocurre: hay pruebas cortas y sencillas y otras que implican flujos complejos y tardan mucho más.
La división estática provoca tres problemas claves: distribución de carga desigual donde un runner puede recibir todas las pruebas sencillas y quedarse inactivo; recursos desperdiciados porque mientras un runner está ocioso otro está saturado; y tiempos totales de ejecución más largos ya que el tiempo final lo marca el shard más lento, no el promedio.
Para ilustrarlo con un ejemplo real en GitLab CI, una suite de 53 pruebas repartida en 4 runners mostró tiempos muy dispares: runner 1 46 segundos, runner 2 1 minuto 45 segundos, runner 3 41 segundos y runner 4 1 minuto 1 segundo. El tiempo total quedó fijado por el más lento, 1 minuto 45 segundos, mientras que otro runner estuvo inactivo más de un minuto, desperdiciando recursos de CI/CD y alargando los ciclos de feedback.
La solución que proponemos es la distribución dinámica de pruebas mediante Pawdist, un distribuidor de alto rendimiento escrito en Rust que diseñé para resolver este problema. En lugar de asignar tests por adelantado, Pawdist usa una arquitectura Manager Worker: el Manager escanea todas las pruebas y crea una cola de trabajo única; los Workers se conectan al Manager y solicitan la siguiente prueba disponible; cuando un Worker termina pide la siguiente y así sucesivamente.
Esta aproximación evita que un runner se quede ocioso: un runner que acaba rápido puede tomar inmediatamente la siguiente prueba disponible y ayudar a despejar la cola, consiguiendo una utilización de recursos mucho más eficiente hasta que se completa la última prueba.
Para demostrar el impacto real creé una suite de 100 pruebas diseñada para mostrar la debilidad del sharding estático: las pruebas 1 a 50 son intencionadamente largas, entre 15 y 25 segundos cada una; las pruebas 51 a 100 son cortas, entre 1 y 15 segundos. Ejecuté la suite con 4 workers totales en tres escenarios. En un solo equipo con 4 workers la suite terminó en 6 minutos 3 segundos. Con sharding estático entre dos máquinas apareció un desequilibrio severo: el shard con las pruebas largas tardó 8 minutos 36 segundos y el otro shard 3 minutos 32 segundos, por lo que el tiempo total fue 8 minutos 36 segundos. Con Pawdist, usando distribución dinámica, la suite terminó en 6 minutos 5 segundos, casi igualando el caso ideal y eliminando la penalización del sharding estático.
Resumen de la comparativa: baseline sin sharding 6m 3s, sharding estático 8m 36s, Pawdist 6m 5s. La conclusión es clara: la distribución dinámica ofrece escalabilidad en pruebas distribuidas sin la penalización de rendimiento del sharding estático.
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