工作2年,还不会单元测试和基准测试,get新技能!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了工作2年,还不会单元测试和基准测试,get新技能!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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单元测试和基准测试

在平时,通过代码实战部分你可以看到,在写每个功能的时候,都会编写测试代码。那是因为 TDD(Test-Driven Development,测试驱动开发)中提倡先编写测试代码,然后再编写功能代码,每做一个修改后,都要执行一次单元测试和基准测试,以此来验证功能和性能是否有问题。

特别是业务系统代码经常变更,单元测试和基准测试也就显得非常重要。而每种语言都有自己的测试框架,比如 Go 语言,它是门注重工程效率的语言,有着非常强大的工具链,它自带的测试框架,能满足我们大部分测试要求。

所以,这里介绍如何使用 Go 测试框架做性能测试中的单元测试和基准测试

单元测试

Go 测试框架中支持白盒测试和黑盒测试。现在我就以 xx.go 这个文件为例,给你详细介绍下如何做单元测试。

总体步骤

总的来说,用 Go 测试框架做单元测试主要有这几个步骤。

  • 第一,Go 测试框架要求测试代码文件名以 _test.go 结尾。为了测试 cache.go,我们需要在 infrastructure/stores 目录下创建一个 cache_test.go 文件。

  • 第二,cache_test.go 中第一行如果是 package stores,则表示该测试是白盒测试,这意味着除了这个包的全局函数外,你还可以测试它的私有函数;如果是 package stores_test,则表示黑盒测试,你只可以测试全局函数,里面的具体实现对于你来说是个黑盒子。

  • 第三,Go 测试框架要求单元测试函数需要以 Test 开头。为了测试 IntCache 和 ObjCache,我们需要实现 TestIntCache 和 TestObjCache 这两个函数,它们的参数类型都是 testing.T 指针。

  • 第四,在测试过程中,如果发现错误,可以通过测试框架的 Error 方法或者 Fatal 方法输出错误。不同的是,Error 方法仅仅输出错误,而 Fatal 方法却会结束当前测试。

  • 第五,在终端进入项目根目录下,执行 go test ./infrastructure/stores 命令,将会执行 infrastructure/stores 目录下的所有单元测试。

结果通常会有三列:

  1. 第一列是测试结果,ok 表示成功,FAIL 表示失败;

  2. 第二列是被测试包的完整路径;

  3. 第三列是执行测试耗费的时间。

当测试失败时,输出结果还会告诉你在哪一行报错了,格式通常是:第一行是测试函数,第二行是文件名和该文件的第几行,后面再跟上具体错误日志。比如,TestIntCache 这个测试函数在 cache_test.go 文件第 19 行报错。

覆盖率

在单元测试中,除了测试功能是否正常外,还有个很重要的指标:覆盖率。覆盖率用来衡量单元测试覆盖了多少代码,它是由覆盖测试统计出来的。覆盖率越高,说明单元测试越完备,对代码质量更有保障。

Go 的覆盖测试使用很简单,在 go test 命令后加上 -cover 参数即可。如执行 go test -cover ./infrastructure/stores 将会在之前的输出结果后面加上 coverage 开头的日志。比如 coverage: 61.0% of statements 。

虽然覆盖测试工具用起来很简单,但要想将覆盖率提升到 100% 则是非常困难。

第一,你需要找出来哪些地方没有覆盖到。

这里我们需要用到 -coverprofile 参数,将详细的结果输出到文件中。比如 go test -coverprofile cover.out 便是将覆盖测试的结果输出到 cover.out 中。然后我们用命令 go tool cover -html=cover.out -o cover.html 将测试结果输出为 html 文件,再用浏览器打开便可以看到哪些代码被单元测试覆盖到了,哪些没有被覆盖到。其中绿色部分表示已覆盖到的代码,红色部分表示没有覆盖到。效果如下:

图片.png

我们可以看到,Add 方法有大片代码没被测试覆盖到,我们可以通过修改测试代码来覆盖这部分代码的测试。

第二,你需要对代码逻辑非常熟悉,特别是熟悉代码中的各种边界条件,并在测试代码中构造出这些边界条件来测试。

假如代码里有三个条件分支 A、B、C,你需要将这三个条件都构造出来,才能覆盖到它们各自分支下面的代码。这意味着,你在编写测试代码的时候,需要编写大量的测试用例,也就是构造大量的能触发边界条件的参数。如果没有好的代码功底,你的测试代码容易因为大量参数而变得混乱、臃肿。

有时候,一个功能可能会有多个参数,每个参数又有多个边界值。当我们采用控制变量法来测试的时候,所有参数的边界值又会产生多种组合,这个数量通常是每个参数边界值数量的乘积。比如 A 参数有 2 个边界值,B 参数有 3 个边界值,那么将会存在 6 种组合 。为了便于管理,我们需要将这些参数提取到核心测试代码之外,用数组和循环来管理测试用例。

比如我们在测试 IntCache 的 Add 方法时,按照 key、delta 这两个参数的边界情况,就有 key 存在、不存在两种情况与 delta 为 -1、0、1 这三种情况的组合。我们将 Add 方法的 key、delta 参数以及期望返回值的配置,用一个结构体数组来管理,并用循环遍历数组,根据数组中每个元素的值调用 Add 方法并判断返回值与期望值是否相等。如果不相等则报错,输出有问题的测试用例,并终止测试。我们可以得到如下代码:

func TestIntCache_Add(t *testing.T) {

   cache := NewIntCache()

   cases := []struct {

      key    string

      delta  int64

      expect int64

   }{

      {"test1", 0, 0},

      {"test1", 1, 1},

      {"test1", -1, 0},

      {"test1", 0, 0},

      {"test2", 1, 1},

      {"test3", -1, -1},

   }

   for _, c := range cases {

      if cache.Add(c.key, c.delta) != c.expect {

         t.Fatal(c)

      }

   }

}
复制代码

再次执行覆盖测试,你将看到代码覆盖率从 61.0% 提升到了 76.3%,Add 方法只剩下一行代码没覆盖到,而这行代码需要通过构造并发条件才能覆盖到。效果如下:

图片.png

基准测试

基准测试属于性能测试,通常用于对具体的功能函数做性能分析,比如加密算法函数。基准测试需要有对比测试,以便衡量不同代码实现之间的性能差异,从中选取性能最好的实现方式。

在 Go 测试框架中,基准测试函数需要以 Benchmark 开头。比如 BenchmarkIntCache_Set 表示对 IntCache 的 Set 方法进行基准测试。为了与 sync.Map 和 ObjCache 对比,我们还需要实现 BenchmarkObjCache_Set 和 BenchmarkSyncMap_Set 这两个函数。

不过,当我们要测试对象的方法比较多时,为每个对象的每个方法都实现一个独立的测试函数并不是很方便。对此,我们通常我们采用分组测试的方式。Go 测试框架提供了一个 Run 方法可用于执行分组中的子测试,它有两个参数,第一个是子测试的名称,第二个是测试函数。

这里,我们可以实现一个 BenchmarkCache_Set 函数来作为 Set 方法的测试组入口,里面包含 intCache、objCache、syncMap 这三个子测试。这样我们可以为每个子测试统一初始化公共资源,并复用核心代码逻辑。

为了复用代码,我实现了一个 benchmarkCacheSet 函数。它有三个参数:

  • 测试框架生成的 testing.B 对象指针;

  • setter 函数,它有 key 和 val 这两个参数,帮助设置被测对象中的 KV 值;

  • 字符串数组 keys,表示用于测试的 key 集合。

在函数中,我们调用框架的 ReportAllocs 方法,用于输出内存分配信息。在循环开始前,调用框架的 StartTimer 开始计时,循环结束后调用 StopTimer 结束计时。

在 BenchmarkCache_Set 中先初始化 keys,然后在三个子测试中分别初始化 IntCache、ObjCache、sync.Map,生成各自的 setter,并调用 benchmarkCacheSet 函数。

最终,我们的测试代码如下:

func benchmarkCacheSet(b *testing.B, setter func(key string, val int64), keys []string) {

   b.ReportAllocs()

   b.StartTimer()

   l := len(keys)

   for i := 0; i < b.N; i++ {

      setter(keys[i%l], int64(i))

   }

   b.StopTimer()

}

func BenchmarkCache_Set(b *testing.B) {

   keys := make([]string, b.N, b.N)

   for i := 0; i < b.N; i++ {

      keys[i] = strconv.Itoa(i)

   }

   b.ResetTimer()

   b.Run("intCache", func(b *testing.B) {

      c := NewIntCache()

      setter := func(key string, val int64) {

         c.Set(key, val)

      }

      benchmarkCacheSet(b, setter, keys)

   })

   b.Run("objCache", func(b *testing.B) {

      c := NewObjCache()

      setter := func(key string, val int64) {

         c.Set(key, val)

      }

      benchmarkCacheSet(b, setter, keys)

   })

   b.Run("syncMap", func(b *testing.B) {

      c := sync.Map{}

      setter := func(key string, val int64) {

         c.Store(key, val)

      }

      benchmarkCacheSet(b, setter, keys)

   })

}
复制代码

我们可以在终端执行命令 go test -bench=BenchmarkCache_Set ./infrastructure/stores 来运行上面实现的测试代码,你可以看到以 BenchmarkCache_Set 开头的三个子测试的结果。

需要注意的是,每个子测试后面都有一个 -8,表示使用了 8 个 CPU 核。

另外,Go 测试框架默认会使用所有的 CPU 核,但由于电脑上通常会运行其他的程序,使用所有的核可能会导致不同程序之间抢夺资源,影响测试结果。基于这一点,我们可以在参数中指定 CPU 核数来测试。

具体来说,我们可以通过 -cpu 参数指定多种 CPU 核数来测试性能。比如,执行命令 go test -bench=BenchmarkCache_Set -cpu 1,2,3 ./infrastructure/stores 后,我们将看到每个子测试都用了不同 CPU 核数来测试。不过,由于我们的测试代码并没有用到并发,因此测试结果不受 CPU 核数的影响。

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