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Go语言测试——【单元测试 | Mock测试 | 基准测试】

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作者：非妃是公主
专栏：《Golang》
博客主页：https://blog.csdn.net/myf_666
个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩
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文章目录

序

软件测试：软件测试（英语：Software Testing），描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。换句话说，软件测试是一种实际输出与预期输出之间的审核或者比较过程。软件测试的经典定义是：在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。

软件测试的概念大家都很熟悉，他是为了发现程序中的错误，但永远也无法证明软件没有错误。

同时，软件测试按照测试策略可以分为单元测试、集成测试、回归测试等。按照测试用例的编写方法，又可以分成黑盒测试、白盒测试等。

单元测试，是测试中成本最低，也最容易发现bug的一个缓解。对于不同的编程语言，一般有着不同的单元测试框架！就Go语言而言，有3个方面的测试——单元测试、Mock测试、基准测试。

一、单元测试

1. 测试文件命名

所有测试文件以

_test

结尾，如下图：
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2. 测试函数

测试函数名字，为TestXxx，其中为函数名前加上Test，

print.go

示例如下：

package test

funcHelloTom()string{return"非妃是公主"}

print_test.go

示例如下：

package test

import("github.com/stretchr/testify/assert""testing")funcTestHelloTom(t *testing.T){
    output :=HelloTom()
    expectOutput :="Tom"
    assert.Equal(t, expectOutput, output)}

运行测试程序，测试输出如下：

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修改函数返回为

Tom

后输出正常，如下：

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值得注意的是，由于一些复杂的测试用例，需要在测试前进行初始化，这可以放在TestMain函数中进行定义，完成

前置

及

释放

操作。

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3. 测试覆盖率

如下运行后，可以在控制台看到测试覆盖率，具体操作如下：
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从这里可以看到测试覆盖率情况，如下：

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4. Tips

  • 一般测试覆盖率应该在50%~60%，较高覆盖率80%+。
  • 测试分支相互独立，全面覆盖。
  • 测试粒度足够小，函数单一职责。

二、Mock测试

Mock也叫做打桩，它的作用是可以降低程序不同模块之间的耦合度。比如，正常我们需要从一个文件中读取数据，然后再进行数据处理模块的测试，但是由于读取数据这部分也是存在代码的，也可能出现异常、错误。

如果最终测试没有通过，就存在两种可能：

  1. 文件读取存在问题；
  2. 数据处理存在问题。

为了使得出现错误的可能性更为单一，便于问题的定位。

我们就可以通过mock，将这部分的代码替换掉，生成虚拟数据，这时候，输入到数据处理函数中，这样就可以实现对数据处理模块的Mock测试。

下面为一个读取文件的函数：

funcReadFirstLine()string{
    open, err := os.Open("log")defer open.Close()if err !=nil{return""}
    scanner := bufio.NewScanner(open)for scanner.Scan(){return scanner.Text()}return""}

下面为数据处理函数：

funcProcessFirstLine()string{
    line :=ReadFirstLine()
    destLine := strings.ReplaceAll(line,"11","00")return destLine
}

我们要对处理函数进行测试，但是处理函数中是依赖一个

ReadFirstLine

这个函数的，常规的单元测试如下：

funcTestProcessFirstLine(t *testing.T){
    firstLine :=ProcessFirstLine()
    assert.Equal(t,"line00", firstLine)}

从上面可以看出，常规的单元测试就是正常调用

ProcessFirstLine

函数，因此需要调用

ReadFirstLine

里面的函数，会造成错误定位不精确的问题。

因此就需要将其返回值Mock，如下：

funcTestProcessFirstLineWithMock(t *testing.T){
    monkey.Patch(ReadFirstLine,func()string{return"line110"})defer monkey.Unpatch(ReadFirstLine)
    line :=ProcessFirstLine()
    assert.Equal(t,"line000", line)}

需要用到的库，如下：

import("bou.ke/monkey""github.com/stretchr/testify/assert""testing")

这里的monkey是一个mock相关的库，通过它的patch函数，即可实现打桩，进而不再依赖本地文件。

三、基准测试

首先来看一下什么是基准测试，百度百科定义如下：

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。例如，对计算机CPU进行浮点运算、数据访问的带宽和延迟等指标的基准测试，可以使用户清楚地了解每一款CPU的运算性能及作业吞吐能力是否满足应用程序的要求。

下面来看一个负载均衡的例子，首先有10个服务器，每次选择一个服务器进行执行，代码如下：

import("github.com/bytedance/gopkg/lang/fastrand""math/rand")var ServerIndex [10]intfuncInitServerIndex(){for i :=0; i <10; i++{
        ServerIndex[i]= i+100}}funcSelect()int{return ServerIndex[rand.Intn(10)]}

其中，

initServerIndex

是初始化服务器函数，Select即为随机选择一个服务器实现负载均衡。

基准测试函数命名以Benchmark开头，输入参数是testing.B，用b中的N值（即：b.N）反复递增循环测试。（如果Select的运行时间小于1s，那么N值将按照1、2、5、10、20、50……递增，直到递增到运行时间超过1s为止，然后去计算平均时间；如果超过1s，那么N就为1。）

这样处理的好处就是，可以使得求解得到的时间更加准确，不会收到机器运行状态的影响。

代码如下：

funcBenchmarkSelect(b *testing.B){InitServerIndex()
    b.ResetTimer()for i :=0; i < b.N; i++{Select()}}

其中，

ResetTimer()

为重置计时器，再Select操作前进行充值，可以使得时间检测更加准确。

以Parallel结尾标识多协程并发测试，测试代码如下：

funcBenchmarkSelectParallel(b *testing.B){InitServerIndex()
    b.ResetTimer()
    b.RunParallel(func(pb *testing.PB){for pb.Next(){Select()}})}

1. 性能劣化

运行后发现，在并发情况下，代码性能存在一定的劣化。

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2. 原因分析

分析原因，是由于rand为了保证全局的随机性和并发安全，持有了一把全局锁，进而影响了性能。

3. 性能优化

由于字节跳动公司后端主要采用Go语言，因此为了解决这一问题，字节跳动公司开源了一个高性能随机数方法 fastrand，开源地址为：https://github.com/bytedance/gopkg.

fastrand优化后的负载均衡代码如下：

import("github.com/bytedance/gopkg/lang/fastrand")funcFastSelect()int{return ServerIndex[fastrand.Intn(10)]}

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从上图可以看出，无论是并发还是串行运行，FastSelect效率都比Select高。

4. 一个小疑问？

这里有一个疑问，知道的读者可以评论区回答一下。为什么串行的FastSelect运行时间是3.467ns，而并行的是0.5309ns呢？

这里我提出一种猜测，产生这种原因，可能和

Timer

的计时方法有关！比如利用如下公示：

      E 
     
    
      f 
     
    
      f 
     
    
      i 
     
    
      c 
     
    
      i 
     
    
      e 
     
    
      n 
     
    
      c 
     
    
      y 
     
    
      = 
     
     
      
      
        R 
       
      
        u 
       
      
        n 
       
      
        T 
       
      
        i 
       
      
        m 
       
      
        e 
       
      
      
      
        N 
       
      
        u 
       
      
        m 
       
      
        O 
       
      
        p 
       
      
        e 
       
      
        r 
       
      
        a 
       
      
        t 
       
      
        i 
       
      
        o 
       
      
        n 
       
      
        s 
       
      
     
    
   
     Efficiency=\frac{RunTime}{NumOperations} 
    
   
 Efficiency=NumOperationsRunTime​

其中，

Efficiency

用的就是

ns/op

作为单位，数值越小，表示消耗的时间越小，效率也就越高！

RunTime

单位为

ns

，

NumOperations

指在这段时间内执行的操作数。

这样我们就可以解释问什么并行操作的效率更高了，因为我们在RunTime这段时间内有多个操作在并行执行，也就是分母会很大，这样效率也就会更高了。

总结一下，不难发现，基准测试主要是对程序的某一性能指标进行可对比的测试，然后点对点的进行性能的优化，因此更具有针对性。

the end……

Go语言测试——单元测试、Mock测试、基准测试三部分的内容到这里就要结束啦~~

到此既是缘分，欢迎您的点赞、评论、收藏！关注我，不迷路，我们下期再见！！

😘😘😘 我是Cherries，一位计算机科班在校大学生，写博客用来记录自己平时的所思所想！
💞💞💞 内容繁杂，又才疏学浅，难免存在错误，欢迎各位大佬的批评指正！
👋👋👋 我们相互交流，共同进步！

注：本文由

非妃是公主

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