你真的会编写单元测试吗?
首先,这是一篇入门级的文章,高手可以无视。
在国内大部分的公司都不要求,或者难以要求,以至于工作了很多年的程序员都不知道如何去写一个正确的单元测试。当然,你会在网上看到很多文章告诉你如何使用 Junit
,然后告诉你单元测试就是使用 Junit
,真是无知又无耻,不仅写的人不知道什么是单元测试,还“毁人不倦”。实在忍受不了,便有了这篇文章。
老生常谈的好处
单元测试位于测试金字塔的最底层,越向上反馈的时间越长,实现的成本也越高。
测试的好处不仅仅是在编码时可以快速验证我们的程序是否满足预期,更大的好处是未来修改另一个功能时,可以帮助我们快速回归之前的所有测试,以确定此修改的影响范围。比人工的效率更高而且更加可靠。
单元测试的要求
好处说完了,怎么样测试才算是单元测试呢?
- 有明确的预期
- 可重复运行
- 没有副作用
- 时间
- 随机数
- 并发性
- 基础设置
- 持久化
- 网络
有【明确预期】和【可重复运行】都比较好理解,可【没有副作用】这要如何做到呢?我们的业务系统做的所以事情都是依赖数据和网络的。
这需要把代码做更合理的划分,软件的最大价值是实现业务逻辑,而不仅仅是将数据放入数据库,假设我们的服务运行在一个内存无限大,永远不宕机的环境上,我们是否还需要使用数据库,有点扯远了。
要把业务逻辑中外部依赖中解耦出来,使职责更加的清晰也更好的测试。说了这么多估计一半同学已经睡着了,后面介绍一些极其有用方法(工具),请往下看~
更有效的方法-测试替身(Test Double)
测试替身可以帮助我们与真实的数据库、网络等其他外部依赖有效的隔离开,从而只测试我们关心的逻辑部分。
Stub(桩)
代码中不包含逻辑,作为替身只返回固定数据,不做测试以外的任何事。我们以 Java
为例,看一下代码:
public class LogStub implement Logger {
public String getLevel() {
return 'DEBUG';
}
}
Fake(伪装者)
大多时候我们需要根据数据库中的数据进行判断,例如下面的代码:
public class UserService {
private UserRepository userRepository;
public UserService(UserRepository userRepository) {
this.userRepository = userRepository;
}
public void register(User user) {
User tempUser = userRepository.getUserByEmail(user.getEmail());
if (tempUser != null) {
throw new Exception("已经存在相同的邮箱,请重新输入。");
}
userRepository.save(user);
// 发邮件...
}
}
UserRepository
是对数据库的访问,然而我们并不需要真正的数据库,只需要对 UserRepository
制作一个基于内存的 Fake 对象即可,如下:
public class UserRepositoryFake extends UserRepository {
private Map<String, User> usersMap = new HashMap<String, User>();
public UserRespositoryFake() {
usersMap.put('111@111.com', new User(...));
usersMap.put('222@222.com', new User(...));
// ...
}
public void save(User user) {
usersMap.put(user.getEmail(), user);
}
public user getUserByEmail(email) {
return usersMap.get(email);
}
}
Fake 是更加接近于生产行为的替身,但并不能用于生产环境。
Spy(间谍)
对于有返回值的方法我们可以使用 Stub 很容易测试,但对于没有返回值的方法,例如下面这段:
public class EmailSender {
public void send(User user) {
// 发邮件给用户...
}
}
public class UserService {
private EmailSender emailSender;
public UserService(EmailSender emailSender) {
this.emailSender = emailSender;
}
public void register(User user) {
// 注册逻辑...
emailSender.send(user);
}
}
在用户注册之后需要给用户发邮件,虽然发邮件不是我们关注的点,但我们仍然关心是否被成功调用,邮件的 send()
没有返回值,此时需要放出小间谍来帮助我们来完成测试:
class EmailSenderSpy extends EmailSender {
private Boolean called = false;
public boolean getCalled() {
return this.called;
}
@Override
public void sender(User user) {
this.called = true;
}
}
// 测试部分
@Test
public void should_called_send_email_to_user() {
EmailSenderSpy spy = new EmailSenderSpy();
UserService userService = new UserService(spy);
User user = new User(...);
assertEquals(false, spy.getCalled());
userService.register(user);
assertEquals(true, spy.getCalled());
}
Mock
Mock 则是根据特定条件,返回特定的值,以验证代码的执行结果是否正确,典型的应用场景就是 Mock Server
。
这四种工具的分类界限比较模糊,我个人认为这样的分类并不合理,其他资料和框架的解释也不一致,但大神如此划分必定有其理由,读者不需要在此处过多纠结,在复杂的测试中可能一次就实现 Stub、 Fake、Spy 几种工具,只要知道实现方法,多多实践。
总结
花几分钟就可以写好一个单元测试,带来的回报却是巨大的。无论是后端还是前端都有相应的工具帮助我们轻松实现,做为 Java
程序员真的非常幸福,有 Junit
、Mockito
、PowerMock
、JMockit
这样一堆非常优秀的工具,前端也有很多优秀工具,就不一一列举,我在之前的几篇文章中也有单元测试的示例,欢迎有兴趣的同学翻看。
单元测试是一个软件保证质量的基础,也是作为一名优秀程序员的基本技能,后面会与大家在聊聊测试驱动开发(TDD),希望本文能给您带来收获。
参考资料
https://martinfowler.com/bliki/TestDouble.html
http://xunitpatterns.com/Test%20Double.html
http://teddy-chen-tw.blogspot.hk/search?q=Test+Double
原文地址:https://xbl.github.io/2018/01/16/%E5%8D%95%E5%85%83%E6%B5%8B%E8%AF%95/
推荐阅读
-
你真的需要 MacBook 吗?如何在 Windows 和 Mac OS 之间做出选择?
-
[你真的知道如何使用 ES 吗?
-
手把手教你如何注册谷歌账号--这个手机号不能用来验证。于是人们想当然地认为,谷歌退出的原因,并不是对国内手机号验证通过。其实不然,根据谷歌的注册机制,这是注册时的第一次验证,也属于机器验证,即判断注册者是否为机器人,以防止滥用,所以这次验证只是纯粹的手机号验证,并不是绑定手机号。 那么我们就有疑问了,第一次验证要求手机号验证却显示手机号无法验证,这不是自相矛盾吗? 谷歌现在在全球至少有14亿注册用户,所以谷歌对注册的网络、机器要求非常严格,可以说是判断筛选机制,你的网络、机器或者浏览器身份验证,不符合谷歌机器认证,就不允许你验证通过,而不是因为手机号的问题。不信的朋友可以换个美国手机号输入试试,同样显示这个手机号无法验证。 所以我不建议使用代理网络注册,因为那是一个共享通道,已经被滥用了,这个时候遇到无法验证也就不奇怪了,即使有些朋友侥幸通过了验证,这个号码也活不了多久,因为很快就会被检测出是什么ip注册的,然后出现异常验证,甚至直接封号,这个时候你就后悔晚矣。所以对于QQ邮箱谷歌注册入口,笔者强烈不推荐这样做,因为QQ邮箱注册早就被滥用了,会有那么多人会遇到异常验证的情况。 异常验证在你输入任何手机号码的情况下都会显示无法验证或者手机号码验证次数过多。
-
你真的了解通行证和通行证经济吗?
-
你真的知道如何使用 XMLHttpRequest 吗?
-
你真的知道如何使用 XMLHttpRequest 吗?
-
事物的本质|你会问 "为什么 "吗?
-
epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
-
8 个提高效率的 Linux 命令,你会爱上 "TA "吗?
-
死鬼,你真的知道如何编写单元测试吗?