测试

测试方法：

1. 回归测试：手动对主流场景进行测试
2. 集成测试：对系统的一个功能模块进行验证，检查是否能系统中的其它模块一起正常工作
3. 单元测试：对单独的函数模块进行验证，检查是否能对指定输入做出正确的输出

从上至下，覆盖率逐层增加，成本逐层降低。

单元测试

• 所有测试文件以_test.go结尾
• 对函数Xxx的单元测试声明为func TestXxx(t *testing.T)
• 一个测试文件的初始化/收尾工作写在func TestMain(m *testing.M)函数中

• • 调用m.Run()执行所有测试

*testing.T对象方法：

• Errorf(fstring, ...)在标准错误流中打印一个格式化字符串

也可以使用github.com/stretchr/testify/assert包中的assert.Equal(t, expectedOutput, output)简化错误打印代码。

设计单元测试

• 测试分支相互独立、全面覆盖
• 测试单元力度足够小
• 被测试的函数职责单一

运行单元测试

运行项目中所有单元测试的命令：go test [flags] [packages]

测试覆盖率

测试覆盖率用于衡量代码是否经过了完备的测试，更高的测试覆盖率通常可以保证更好的代码正确性。

• 使用go test XX_test.go XX.go --cover获取XX.go中代码的测试覆盖率
• 实际项目中代码覆盖率一般为50%-60%

单元测试中的依赖

被测试的代码单元可能需要外部依赖，例如：文件、数据库、缓存

单元测试的设计目标：

• 稳定：任何单元测试能够在任何时间独立运行
• 幂等：重复运行一个测试的结果总是相同

举例：文件依赖

假设我们需要对一个读取文件的函数进行测试，这个函数通过一个固定的路径访问本地文件，读取文本并返回。

这个文件可能被删除或修改，从而导致测试结果不稳定。

Mock

为保证单元测试的稳定性与幂等性，可以使用Mock，即使用另一个函数替换被测试代码中的一个函数，模拟对特定依赖的访问。

• 这里使用github.com/bouk/monkey进行Mock。

在单元测试开始时，使用monkey.Patch(<func>, <replacement_func>)将所有对函数<func>的调用替换为对<replacement_func>的调用，这个操作被称为打桩。

在单元测试结束时，使用monkey.Unpatch(<func>)解除对函数<func>调用的替换。

• 可以使用defer monkey.Unpatch(<func>)

基准测试

基准测试方法与单元测试类似，但主要目的是分析代码单元的性能。

• 基准测试函数命名为BenchmarkXXX
• 入参：b *testing.B

计时：

• 计时默认从进入函数开始
• b.ResetTimer()重置计时器，用于跳过对准备数据的代码的计时
• 计时在函数结束时结束

并行测试：

• 测试多线程并行时函数的性能

b.RunParallel(func(pb *testing.PB){
    for pb.Next(){
        // Call the function being tested
    }
})

例如：rand()为了保证全局随机性，设计为线程安全的操作，这使得多个线程调用rand()时需要获取线程锁，造成性能下降。