Go的单元测试技巧

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Go的单元测试技巧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

原创投稿:DrmagicE 

单元测试(Unit Test)

Go语言原生支持测试工具go test,省去了各种各样测试框架的学习成本。说来也惭愧,写代码这么些年,也从来没有给自己的代码写过单元测试,代码质量的确堪忧。遂花时间学习整理了一下单元测试的基本方法,以及在Go中的实践技巧。


单元测试的难点

以下是我在尝试进行单元测试的过程中遇到的一些难点,在下文中会介绍相应的一些应对方案。

1.掌握单元测试粒度

单元测试粒度是让人十分头疼的问题,特别是对于初尝单元测试的程序员(比如我)。测试粒度做的太细,会耗费大量的开发以及维护时间,每改一个方法,都要改动其对应的测试方法。当发生代码重构的时候那简直就是噩梦(因为你所有的单元测试又都要写一遍了…)。 如单元测试粒度太粗,一个测试方法测试了n多方法,那么单元测试将显的非常臃肿,脱离了单元测试的本意,容易把单元测试写成__集成测试__。

2. 破除外部依赖(mock,stub 技术)

单元测试中是不允许有任何外部依赖的,也就是说这些外部依赖都需要被模拟(mock)。外部依赖越多,mock越复杂。如何用模拟的依赖来测试真实依赖的行为?mock写的太简单,达不到测试的目的。mock太复杂, 不仅成本增加,而且又如何确保mock的正确性呢?

有的时候模拟是有效的方便的。但是其他一些时候,过多的模拟对象,Stub对象,假对象,导致单元测试主要在测模拟对象而不是实际的系统。

Costs and Benefits

在受益于单元测试的好处的同时,也必然增加了代码量以及维护成本(单元测试代码也是要维护的)。下面这张成本/价值象限图很清晰的阐述了在不同性质的系统中单元测试__成本__和__价值__之间的关系。

Go的单元测试技巧

1.依赖很少的简单的代码(左下)

对于外部依赖少,代码又简单的代码。自然其成本和价值都是比较低的。举Go官方库里errors包为例,整个包就两个方法New()Error(),没有任何外部依赖,代码也很简单,所以其单元测试起来也是相当方便。

2. 依赖较多但是很简单的代码(右下)

依赖一多,mock和stub就必然增多,单元测试的成本也就随之增加。但代码又如此简单(比如上述errors包的例子),这个时候写单元测试的成本已经大于其价值,还不如不写单元测试。

3. 依赖很少的复杂代码 (左上)

像这一类代码,是最有价值写单元测试的。比如一些独立的复杂算法(银行利息计算,保险费率计算,TCP协议解析等),像这一类代码外部依赖很少,但却很容易出错,如果没有单元测试,几乎不能保证代码质量。

4.依赖很多又很复杂(右上)

这种代码显然是单元测试的噩梦。写单元测试吧,代价高昂;不写单元测试吧,风险太高。像这种代码我们尽量在设计上将其分为两部分:1.处理复杂的逻辑部分 2.处理依赖部分
然后1部分进行单元测试

原文参考:http://blog.stevensanderson.com/2009/11/04/selective-unit-testing-costs-and-benefits/


迈出单元测试第一步

1. 识别依赖,抽象成接口

识别系统中的外部依赖,普遍来说,我们遇到最常见的依赖无非下面几种:

  1. 网络依赖——函数执行依赖于网络请求,比如第三方http-api,rpc服务,消息队列等等

  2. 数据库依赖

  3. I/O依赖(文件)

当然,还有可能是依赖还未开发完成的功能模块。但是处理方法都是大同小异的——抽象成接口,通过mock和stub进行模拟测试。

2. 明确需要测什么

当我们开始敲产品代码的时候,我们必然已经过初步的设计,已经了解系统中的外部依赖以及业务复杂的部分,这些部分是要优先考虑写单元测试的。在写每一个方法/结构体的时候同时思考这个方法/结构体需不需要测试?如何测试?对于什么样的方法/结构体需要测试,什么样的可以不做,除了可以从上面的成本/价值象限图中获得答案外,还可以参考以下关于单元测试粒度要做多细问题的回答:

老板为我的代码付报酬,而不是测试,所以,我对此的价值观是——测试越少越好,少到你对你的代码质量达到了某种自信(我觉得这种的自信标准应该要高于业内的标准,当然,这种自信也可能是种自大)。如果我的编码生涯中不会犯这种典型的错误(如:在构造函数中设了个错误的值),那我就不会测试它。我倾向于去对那些有意义的错误做测试,所以,我对一些比较复杂的条件逻辑会异常地小心。当在一个团队中,我会非常小心的测试那些会让团队容易出错的代码。
https://coolshell.cn/articles/8209.html


Mock和Stub怎么做

Mock(模拟)和Stub(桩)是在测试过程中,模拟外部依赖行为的两种常用的技术手段。
通过Mock和Stub我们不仅可以让测试环境没有外部依赖,而且还可以模拟一些异常行为,如数据库服务不可用,没有文件的访问权限等等。


Mock和Stub的区别

在Go语言中,可以这样描述Mock和Stub:

  • Mock:在测试包中创建一个结构体,满足某个外部依赖的接口interface{}

  • Stub:在测试包中创建一个模拟方法,用于替换生成代码中的方法

还是有点抽象,下面举例说明。


Mock示例

Mock:在测试包中创建一个结构体,满足某个外部依赖的接口interface{}

生产代码:


1//auth.go
2//假设我们有一个依赖http请求的鉴权接口
3type AuthService interface{
4    Login(username string,password string) (token string,e error)
5    Logout(token string) error
6}


mock代码:


1//auth_test.go
2type authService struct {
3}
4func (auth *authService) Login (username string,password string) (string,error) {
5    return "token"nil
6}
7func (auth *authService) Logout(token string) error{
8    return nil
9}


在这里我们用authService实现了AuthService接口,这样测试Login,Logout就不再需需要依赖网络请求了。而且我们也可以模拟一些错误的情况进行测试:


 1//auth_test.go
2//模拟登录失败
3type authLoginErr struct {
4    auth AuthService  //可以使用组合的特性,Logout方法我们不关心,只用“覆盖”Login方法即可
5}
6func (auth *authLoginErr) Login (username string,password string) (string,error) {
7    return "", errors.New("用户名密码错误")
8}
9
10//模拟api服务器宕机
11type authUnavailableErr struct {
12}
13func (auth *authLoginErr) Login (username string,password string) (string,error) {
14    return "", errors.New("api服务不可用")
15}
16func (auth *authLoginErr) Logout(token string) error{
17    return errors.New("api服务不可用")
18}


Stub示例

Stub:在测试包中创建一个模拟方法,用于替换生成代码中的方法。
这是《Go语言圣经》(11.2.3)当中的一个例子:
生产代码:


 1//storage.go
2//发送邮件
3var notifyUser = func(username, msg string) { //<--将发送邮件的方法变成一个全局变量
4    auth := smtp.PlainAuth("", sender, password, hostname)
5    err := smtp.SendMail(hostname+":587", auth, sender,
6        []string{username}, []byte(msg))
7    if err != nil {
8        log.Printf("smtp.SendEmail(%s) failed: %s", username, err)
9    }
10}
11//检查quota,quota不足将发邮件
12func CheckQuota(username string) {
13    used := bytesInUse(username)
14    const quota = 1000000000 // 1GB
15    percent := 100 * used / quota
16    if percent < 90 {
17        return // OK
18    }
19    msg := fmt.Sprintf(template, used, percent)
20    notifyUser(username, msg) //<---发邮件
21}


显然,在跑单元测试的过程中,我们肯定不会真的给用户发邮件。在书中采用了stub的方式来进行测试:


 1//storage_test.go
2func TestCheckQuotaNotifiesUser(t *testing.T) {
3    var notifiedUser, notifiedMsg string
4    notifyUser = func(user, msg string) {  //<-看这里就够了,在测试中,覆盖了发送邮件的全局变量
5        notifiedUser, notifiedMsg = user, msg
6    }
7
8    // ...simulate a 980MB-used condition...
9
10    const user = "joe@example.org"
11    CheckQuota(user)
12    if notifiedUser == "" && notifiedMsg == "" {
13        t.Fatalf("notifyUser not called")
14    }
15    if notifiedUser != user {
16        t.Errorf("wrong user (%s) notified, want %s",
17            notifiedUser, user)
18    }
19    const wantSubstring = "98% of your quota"
20    if !strings.Contains(notifiedMsg, wantSubstring) {
21        t.Errorf("unexpected notification message <<%s>>, "+
22            "want substring %q", notifiedMsg, wantSubstring)
23    }
24}


可以看到,在Go中,如果要用stub,那将是侵入式的,必须将生产代码设计成可以用stub方法替换的形式。上述例子体现出来的结果就是:为了测试,专门用一个全局变量notifyUser来保存了具有外部依赖的方法。然而在不提倡使用全局变量的Go语言当中,这显然是不合适的。所以,并不提倡这种Stub方式。


Mock与Stub相结合

既然不提倡Stub方式,那是不是在Go测试当中就可以抛弃Stub了呢?原本我是这么认为的,但直到我读了这篇译文Golang 标准包布局[译],虽然这篇译文讲的是包的布局,但里面的测试示例很值得学习。


 1//生产代码 myapp.go
2package myapp
3
4type User struct {
5    ID      int
6    Name    string
7    Address Address
8}
9//User的一些增删改查
10type UserService interface {
11    User(id int) (*User, error)
12    Users() ([]*User, error)
13    CreateUser(u *User) error
14    DeleteUser(id int) error
15}


常规Mock方式:


 1//测试代码 myapp_test.go
2type userService struct{
3}
4func (u* userService) User(id int) (*User,error) {
5    return &User{Id:1,Name:"name",Address:"address"},nil
6}
7//..省略其他实现方法
8
9//模拟user不存在
10type userNotFound struct {
11    u UserService
12}
13func (u* userNotFound) User(id int) (*User,error) {
14    return nil,errors.New("not found")
15}
16
17//其他...


一般来说,mock结构体内部很少会放变量,针对每一个要模拟的场景(比如上面的user不存在),最政治正确的方法应该是新建一个mock结构体。这样有两个好处:

  1. mock出来的结构体十分简单,不需要进行额外的设置,不容易出错。

  2. mock出来的结构体职责单一,测试代码自说明能力更强,可读性更高。

但在刚才提到的文章中,他是这么做的:


 1//测试代码
2// UserService 代表一个myapp.UserService.的 mock实现 
3type UserService struct {
4    UserFn      func(id int) (*myapp.User, error)
5    UserInvoked bool
6
7    UsersFn     func() ([]*myapp.User, error)
8    UsersInvoked bool
9
10    // 其他接口方法补全..
11}
12
13// User调用mock实现, 并标记这个方法为已调用
14func (s *UserService) User(id int) (*myapp.User, error)
 {
15    s.UserInvoked = true
16    return s.UserFn(id)
17}


这里不仅实现了接口,还通过在结构体内放置与接口方法函数签名一致的方法(UserFn UsersFn ...),以及XxxInvoked是否调用标识符来追踪方法的调用情况。这种做法其实将mock与stub相结合了起来:在mock对象的内部放置了可以被测试函数替换的函数变量(UserFn UsersFn…)。我们可以在我们的测试函数中,根据测试的需要,手动更换函数实现:


 1//mock与stub结合的方式
2func TestUserNotFound(t *testing.T) {
3    userNotFound := &UserService{}
4    userNotFound.UserFn = func(id int) (*myapp.User, error) { //<---自己实现UserFn的实现
5        return nil,errors.New("not found")
6    }
7    //后续业务测试代码...
8
9    if !userNotFound.UserInvoked {
10        t.Fatal("没有调用User()方法")
11    }
12}


1//传统的mock方式
2func TestUserNotFound(t *testing.T) {
3    userNotFound := &userNotFound{} //<---结构体方法已经决定了返回值
4    //后续业务测试代码
5}


通过将mock与stub结合,不仅能在测试方法中动态的更改实现,还追踪方法的调用情况,上述例子中只是追踪了方法是否被调用,实际中,如果有需要,我们也可以追踪方法的调用次数,甚至是方法的调用顺序:


 1type UserService struct {
2    UserFn      func(id int) (*myapp.User, error)
3    UserInvoked bool
4    UserInvokedTime int //<--追踪调用次数
5
6
7    UsersFn     func() ([]*myapp.User, error)
8    UsersInvoked bool
9
10    // 其他接口方法补全..
11
12    FnCallStack []string //<---函数名slice,追踪调用顺序
13}
14
15// User调用mock实现, 并标记这个方法为已调用
16func (s *UserService) User(id int) (*myapp.User, error)
 {
17    s.UserInvoked = true
18    s.UserInvokedTime++ //<--调用发次数
19    s.FnCallStack = append(s.FnCallStack,"User"//调用顺序
20    return s.UserFn(id)
21}


但同时,我们也会发现我们的mock结构体更复杂了,维护成本也随之增加了。两种mock风格各有各的好处,反正要记得软件工程没有银弹,合适的场景选用合适的方法就行了。
但总体而言,mock与stub相结合的这种方式的确是一种不错的测试思路,尤其是当我们需要追踪函数是否调用,调用次数,调用顺序等信息时,mock+stub将是我们的不二选择。举个例子:


 1//缓存依赖
2type Cache interface{
3    Get(id intinterface{} //获取某id的缓存 
4    Put(id int,obj interface{}) //放入缓存
5}
6
7//数据库依赖
8type UserRepository interface{
9    //....
10}
11//User结构体
12type User struct {
13    //...
14}
15//userservice
16type UserService interface{
17    cache Cache 
18    repository UserRepository
19}
20
21func (u *UserService) Get(id int) *User {
22    //先从缓存找,缓存找不到在去repository里面找
23}
24
25func main() {   
26    userService := NewUserService(xxx) //注入一些外部依赖
27    user := userService.Get(2//获取id = 2的user
28}


现在要测试userService.Get(id)方法的行为:

  1. Cache命中之后是否还查数据库?(不应该再查了)

  2. Cache未命中的情况下是否会查库?

这种测试通过mock+stub结合做起来将会非常方便,作为小练习,可以尝试自己实现一下。


我自己的实践

为了实践单元测试,我将之前写的一个MQTT服务器重构了一遍。在重构的过程中,发现该项目代码的特点介于 **3.依赖很少的复杂代码 ** 和 4.依赖很多又很复杂 之间。一个TCP服务肯定对net.Listenernet.Conn有很强的依赖,所以测试的重点就是如何破除这两个依赖,将其模拟出来。
由于之前的MQTT服务已经在正式服务器跑了比较长的一段时间,一直都以为没什么大问题了,但在做了单元测试才发现原来还有那么多的潜在bug没有发现,也是为自己捏了一把汗,这也再度说明了单元测试的重要性。第一次做单元测试,编写边摸索,将近用了写业务代码3倍的时间才完成,但效果还是很显著的。相信随着熟练度增加,后续编写测试代码的时间也会慢慢降下来。
最近将重构后的MQTT服务器放上了Github:https://github.com/DrmagicE/gmqtt
其中对net.Listenernet.Conn的Mock主要集中在client_test.go文件中,其中内容也是参考了官方库的 net/http/server_test.go文件中的Mock方法。还请各位大神多多指教,欢迎拍砖。




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以上是关于Go的单元测试技巧的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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go语言学习笔记 — 基础 — go工具(5.1):单元测试 —— 测试和验证代码的框架

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