使用CDS view开发SAP Marketing contact的facet追溯工具

这篇SAP社区博客里，我的一位同事介绍了SAP Marketing里contact facet数据模型的存储表：

https://blogs.sap.com/2016/07/01/how-does-sap-hybris-marketing-build-the-golden-record-of-an-interaction-contact/

主要是这两张表：

CUAND_CE_IC_ROOT

CUAND_CE_IC_FCET

现在我的需求是：对系统里Contact的Origin Data数据来源渠道个数从高到低的顺序进行排序：

解决方案：开发两个CDS View

zcontact_origin

@AbapCatalog.sqlViewName: 'SQL_VIEW_NAME' @AbapCatalog.compiler.compareFilter: true @AbapCatalog.preserveKey: true @AccessControl.authorizationCheck: #CHECK @EndUserText.label: 'Contact Origin tool' define view zcontact_origin as select from cuand_ce_ic_root as a inner join cuand_ce_ic_fcet as b on a.db_key = b.parent_key { key a.db_key, a.name_text, a.smtp_addr, b.db_key as children_key, b.id_origin }

zcontact_count

@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZCONCOUNT' @AbapCatalog.compiler.compareFilter: true @AbapCatalog.preserveKey: true @AccessControl.authorizationCheck: #CHECK @EndUserText.label: 'count aggregation' define view ZCONTACT_COUNT as select from zcontact_origin { key zcontact_origin.db_key, zcontact_origin.smtp_addr, count(*) as facet_count } group by db_key, smtp_addr

最后的效果：

这篇文章本来Jerry只在SAP社区上写了英文版的，后来有两位做Marketing Cloud开发的德国同事，写邮件询问关于文章的更多细节，声称这种方式对他们自己的API性能测试很有用，所以我觉得还是值得用中文再写一遍。

在SAP官网api.sap.com里有大量发布的API，方便合作伙伴和客户自开发应用同SAP解决方案进行集成。

比如Jerry上个月做的一个项目，就是和国内一家专注于提供人脸识别技术解决方案的企业合作, 用户通过微信扫码从而完成人脸识别后，在用户授权的情况下，会调用SAP Marketing Cloud的contact API，生成对应的contact数据，并且将人脸识别得出的面部特征码通过Marketing Cloud扩展字段的方式一并存入contact数据中。

因为这个项目最后会在2019年6月5日于上海举行的SAP云大会上展示，所以当时Jerry完成集成工作后心想，还是得提前测试一下咱们的Marketing Cloud在响应并发请求时的性能, 做到心里有数。

我们在SAP上海云大会上演示的场景是，将SAP Marketing Cloud的Launchpad通过大屏幕投影出来，参会嘉宾完成人脸识别后，Marketing Cloud contact创建API自动被调用，在系统生成contact数据，并且Launchpad contact tile的计数器加一。

所以下一步就是如何模拟大量对Marketing Cloud API的并发请求。

对于程序员来说，最容易想到的方式就是自己动手写一个程序来发送大量请求。Jerry选择的最简单的编程方式，在Java程序里新建大量线程，每个线程发送一个请求，当然也可以直接用JDK里提供的线程池库。我的Java程序源代码在github上：

https://github.com/i042416/JavaTwoPlusTwoEquals5/tree/master/src/odata

除了自己动手编写代码外，还可以重用一些API测试工具来达到同样的目的。Postman是一个API开发人员常用的接口调试利器，它也有定义变量和简易的编程功能：

可以通过称之为Collection Runner的功能，一键运行Collection里的多个请求。

Jerry在这篇SAP社区博客里详细介绍过Postman的编程：

Just a single click to test SAP OData Service which needs CSRF token validation

https://blogs.sap.com/2019/06/10/sap-just-a-single-click-to-test-sap-odata-service-which-needs-csrf-token-valid/

Jerry还在成都C4C开发团队时，组内同事就告诉过我，jMeter是另一个功能强大的基于Java的API压力测试工具。所以这次我选择用jMeter来对API做压力测试。

下文介绍的内容需要大家对jMeter的使用有最基本的了解，如果还不太熟悉的朋友，可以先查阅jMeter的官方文档。

总的思路就是使用jMeter提供的Thread Group(线程组)和控制器这两个工具。Thread Group帮助工具使用者实现了通过多线程发送HTTP请求的功能，比如下图设定的100，意思是通过100个线程同时发送请求。

而涉及到对系统进行写操作的SAP API，比如新建，修改或者删除数据的SAP OData服务，在请求的HTTP头部必须附带防止跨域请求伪造攻击的CSRF token(有时又称XSRF token:Cross-site request forgery). 我们可以将从服务器获取CSRF token的请求和真正调用contact API的请求放到同一控制器里，这样能确保同一线程内，拿token和创建contact这两个请求依次执行。

SAP云平台的官网上有一个帮助文档，对用户访问SAP云平台上的服务的Authentication流程做了清晰的阐述：

https://cloudplatform.sap.com/scenarios/usecases/authentication.html

这张图描述了在Authentication场景下，几个名词User(有时称为Client), Service Provider和Identity Provider(途中简写成IdP)的相互作用关系。

虽然Jerry本文介绍的场景，我用jMeter消费的是Marketing Cloud上的服务，而非SAP云平台上的服务，不过这些服务对应的Idp都是SAP ID service，即accounts.sap.com, 因此Authentication原理仍然相同。

我们牢牢记住这张图的几个步骤，因为我们接下来用jMeter消费Marketing Cloud API时，同样要遵循这种Authentication流。

我们先用Chrome访问SAP Marketing Cloud Fiori Launchpad，来深入理解图中介绍的Authentication流程。

浏览器打开SAP Marketing Cloud Fiori Launchpad链接，HTTP请求发送到了Marketing Cloud系统，后者可以视为Service Provider。

Marketing Cloud把请求通过HTTP 302重定向了它预先配置好的IdP上去，即SAP ID service(也就是account.sap.com).

关于什么是SAP ID service，可以查看SAP官方帮助文档：

https://help.sap.com/viewer/65de2977205c403bbc107264b8eccf4b/Cloud/en-US/d6a8db70bdde459f92f2837349f95090.html

IdP的职责是完成实际的用户认证工作，它给用户返回一个登录页面，要求其输入用户名和密码。

上图显示的是SAP ID Service的登录页面，UI虽然简单，但是这个页面的源代码里存在很多隐藏字段。

用Chrome开发者工具能够发现这些隐藏字段：

xsrfProtection

spId

spName

authenticity_token

idpSSOEndpoint

这些字段都是在SAP ID Service的服务器端生成，然后返回给客户端。

用户输入密码点击登录按钮后，用户输入的用户名和密码，同第三步介绍的登录页面的隐藏字段，会一齐返回给SAP ID Service服务端。可以在Chrome开发者工具里观察到这些字段位于HTTP请求头部。

IdP完成用户认证，颁发一个"assertion"响应，值存储于HTTP响应头部的SAMLResponse字段里。

这个字段的SAML表明这是一个基于SAML协议的认证过程，把上图Chrome开发者工具里观察到的SAMLResponse字段值通过BASE64解码，得到下图的XML格式的assertion内容：

上图第一处用红色矩形框高亮的字段是assertion的状态，值为success. 因为SAP ID Service和Marketing Cloud系统配置为互相信任，所以这意味着SAP ID Service通知Marketing Cloud，这个用户的认证已经通过了。

SAML协议规范的官方文档：

http://saml.xml.org/saml-specifications

有了上述的理论基础后，进行jMeter项目的配置工作思路也就清楚了。

我把jMeter项目的工程文件放到我的Github上了，方便大家重用：

https://github.com/i042416/KnowlegeRepository/blob/master/ABAP/C4COData/jMeter/01-contact-creation.jmx

在jMeter里，我们按照SAP官网认证架构图的6个步骤来配置：

使用jMeter提供的正则表达式提取器，将认证流程第3个步骤，IdP返回的登录页面的5个隐藏字段的值提取出来，存储成jMeter变量：

下图显示了这些隐藏字段的值被成功提取出来并存储成jMeter变量：

把第一步提取出并存储在jMeter变量中的五个字段的值(下图红色)的值，再加上用户手动输入的用户名和密码(下图蓝色), 作为请求的头部字段，一齐提交给SAP ID service：

登录成功后，收到了服务器端返回的Cookie值：

发送新的请求给服务器，获取CSRF token. 这个请求的响应里包含了两个下图高亮的Cookie，需要同样存储成jMeter变量，以供最后一个请求使用。

最后一个步骤，将前一步获取到的CSRF token附加到HTTP请求字段中，同时带上前一步服务器返回的两个Cookie字段：

至此这个jMeter项目的配置工作就完成了，其优于Java编程和Postman之处在于我们不需要编写一行代码，我们对API进行并发测试这个需求的相关功能点全部能够通过jMeter里的配置完成。

最后简单测试一下并发请求的响应时间：

我在使用jMeter调用contact API创建工作时用到了简单的随机数生成器，在contact的姓后面加上了简单的随机数，这是最后通过jMeter生成的contact在Marketing Cloud里的显示：

最后一步就是把SAP Marketing Cloud Launchpad里的contact tile的计数器刷新间隔设置成10秒刷新一次：

系统显示，在2019年6月5日上海SAP云大会这个演示场景的展台上，一共有276个嘉宾完成了人脸识别后的Marketing Cloud contact注册流程。

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