历史遗留代码不敢重构？
每次改代码都要回归所有逻辑？
提测被打回？
在近期的代码重构的过程中，遇到了各式各样的问题。比如调整代码顺序导致bug，取反操作逻辑丢失，参数校验逻辑被误改等。
上线前需要花大量时间进行测试和灰度验证。在此过程最大的感受就是：一切没有单测覆盖的重构都是裸奔。
经历了没有单测痛苦磨难，查阅很多资料和实战之后，于是就有了这篇文章，希望能给你的单测提供一些参考。
认识单测 What单元测试是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。
关于测试的名词还有很多，如集成测试，系统测试，验收测试。是在不同阶段，不同角色来共同保证系统质量的一种手段。
笔者在工作中经常遇到一些无效单测，通常是启动Spring容器，连接数据库，调用方法然后控制台输出结果。这些并不能算是单测。示例代码如下：
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = ApplicationLoader.class)
public class UserServiceTest {
@Autowired
private UserService userService;
@Test
public void testAddUser() {
AddUserRequest addUserRequest = new AddUserRequest("zhangsan", "zhangsan@163.com");
ResultDTO addResult = userService.addUser(addUserRequest);
System.out.println(addResult);
}
}
在工作中很多代码是没有单测的，这些项目也能正常得运行。那么为什么要编写单测呢？
好的单测在能够提供我们代码交付质量的同时，减少bug发现和修复的成本，进而提高工作效率。至于单测能够让QA开心，则只是锦上添花。
提升工作效率，在工作中程序员的大多数时间都耗费在了测试阶段，编码往往可能只占一小部分。
尤其是在修改已有代码时候，不得不考虑增量代码是否会对原有逻辑带来冲击，以及修复bug之后是否引入的新的bug。
笔者就曾陷入如此困境，一下午时间都在重复着打包，部署，测试…，在改bug和写bug之间无限循环，有时也会因为一个低级bug抓心挠肝刚到后半夜。
所以长远来看，单测是能够有效提高工作效率的！
提升代码质量，可测试通常与软件的设计良好程序相关，难以测试的代码一般设计上都有问题。所以有效的单测会驱动开发者写出更高质量代码。
当然，单测带来最直接的收益就是能够减少bug率，虽然单测不能捕获所有bug，但是的确能够暴露出大多数bug。
节省成本，单测能够确保程序的底层逻辑单元的正确性，让问题能够在RD自测阶段暴露出来。bug越早发现，修复成本往往更低，带来的影响也会更小，所以bug应该尽早暴露。
如下图红色曲线所示，在不同阶段修复bug的成本差别是巨大的。
代码的作者最了解代码的目的、特点和实现的局限性。写单测没有比作者更适合的人选了，所以往往代码作者往往是第一责任人。
编写单测的时机，一般是 The sooner, the better（越早越好）。尽量不要将单测拖延到代码编写完之后，这样带来的收益可能不尽如人意。
TDD（Test-Driven Development）测试驱动开发，是一种软件开发过程中的应用方法，以其倡导先写测试程序，然后编码实现其功能得名。
测试驱动着整个开发过程：首先，驱动代码的设计和功能的实现；其后，驱动代码的再设计和重构。
当然TDD是一种理想的状态，由于种种原因，想要完全遵守TDD原则，是有一定难度的，毕竟PM的需求往往是可变的。
边开发边写单测，先写少量功能代码，紧接着写单测，重复这两个过程，直到完成功能代码开发。
其实这种方案跟第一种已经很接近，当功能代码开发完时，单测也差不多完成了。这种方案也是最常见和推荐的方式。
开发后再补单测，效果往往是最差的。首先，要考虑的是代码的可测性，已经完成的代码可能并不具备可测试性，毕竟写代码的时候可以任意发挥。
其次，补单测时容易顺着当前实现去写测试代码，而忽略实际需求的逻辑是什么，导致我们的单测是无效的。
Which究竟哪些方法需要进行单测？这个困扰笔者很久的一个问题！如上文所说，单测覆盖率当然是越高越好，不过我们在考虑ROI时难免会做出一些妥协。
接受不完美，对于历史代码，全覆盖往往是不现实的。我们可以根据方法优先级（如照成资损，影响业务主流程）针对性补全单测，保证现有逻辑能正常运行。
对于增量代码，笔者认为没有必要全部覆盖，一般根据被测方法是否有处理（业务）逻辑来决定。
比如常见的JavaWeb项目代码中，Controller层，DAO层以及其他仅涉及接口转发相关的方法，往往不需要单测覆盖。而业务逻辑层的各种Service则需要重点测试。
对于自定义的工具类，正则表达式等固定逻辑，也是必须要测试的。因为这部分逻辑一般都是公共且通用的，一旦逻辑错误会产生比较严重的影响。
How好的单测一定是能够自动执行并查执行结果的，也不应当对外部有依赖，单测的执行应当是完全自动化，并且无需部署，本地IDE就能运行。
在写单侧前，不妨参考以下前人总结好的First原则。
F—Fast：快速
在开发过程中通常需要随时执行测试用例；在发布流水线中执行也必须执行，常见的就是push代码后，或者打包时先执行测试用例；况且一个项目中往往有成百上千个测试用例。
所以为了保证开发和发布效率，快速执行是单测的重要原则。这就要求我们不要像集成测试一样依赖多个组件，确保单测在秒级甚至毫秒级执行完毕。
I—Isolated：隔离
隔离性也可以理解为独立性，好的单测是每个测试用例只关注一个逻辑单元或者代码分支，保证单一职责，这样能更清晰的暴露问题和定位问题。
每个单测之间不应该产生依赖，为了保证单测稳定可靠且便于维护，单测用例之间决不能互相调用，也不能依赖执行的先后次序。
数据资源隔离，测试时不要依赖和修改外部数据或文件等其他共享资源，做到测试前后共享资源数据一致。
Fake，Stub和Mock
我们的被测试代码存在的外部依赖的行为往往是不可预测的，我们需要将这些"变化"变得可控，根据职责不同，可以分为Fake，Stubs，Mock三种。
假数据（Fake）, 一些针对当前场景构建的简化版的对象，这些对象作为数据源供我们使用，职责就像内存数据库一样。
比如在常见的三层架构中，业务逻辑层需要依赖数据访问层，当业务逻辑层开发完成后即使数据访问层没有开发完成，也能通过构建Fake数据的方式完成业务逻辑层的测试。
UserDO fakeUser = new UserDO("zhangsan", "zhangsan@163.com");
public UserVO getUser(Long userId) {
// do something
User user = fakeUser; // 测试阶段替换：User user = userDao.getById(userId);
// do something
}
Fake数据虽然可以测试逻辑，但是当数据访问层开发完毕后可能需要修改代码，将Fake数据替换为实际的方法调用来完成代码集成，显然这不是一种优雅的实现，于是便有了Stub。
桩代码（Stub）是用来代替真实代码的临时代码，是在测试环境对依赖接口的一种专门实现。
比如，UserService中调用了UseDao，为了对UserService中的函数进行测试，这时候需要构建一个UserDao接口的实现类UserDaoStub（返回Fake数据），这个临时代码就是所谓的桩代码。
public class UserDaoStub implements UserDao {
UserDO fakeUser = new UserDO();
{
fakeUser.setUserName("zhangsan");
fakeUser.setEmail("zhangsan@163.com");
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.of(2021, 7, 1, 12, 30, 0);
fakeUser.setCreateTime(dateTime);
fakeUser.setUpdateTime(dateTime);
}
@Override
public UserDO getById(Long id) {
if (Objects.isNull(id) || id 0) {
emailService.sendVerifyEmail(request.getEmail());
return ResultDTO.success(id);
}
return ResultDTO.internalError("添加用户失败，请稍后重试");
}
/**
* 校验添加用户参数
*/
private ResultDTO validateAddUserParam(AddUserRequest request) {
if (Objects.isNull(request)) {
return ResultDTO.paramError("添加用户参数不能为空");
}
if (StringUtils.isBlank(request.getUserName())) {
return ResultDTO.paramError("用户名不能为空");
}
if (!EmailValidator.validate(request.getEmail())) {
return ResultDTO.paramError("邮箱格式错误");
}
return ResultDTO.success();
}
}
基于Mockito的单测示例如下，需要注意的下面是纯java代码，没有对象显示调用的方法都是已经静态导入过的。
@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)
public class UserServiceImplTest {
// Fake：需要提前构造的假数据
AddUserRequest fakeAddUserRequest;
// Mock: mock外部依赖
@InjectMocks
private UserServiceImpl userService;
@Mock
private UserDao userDao;
@Mock
private EmailService emailService;
@Before
public void init() {
fakeAddUserRequest = new AddUserRequest("zhangsan", "zhangsan@163.com");
when(userDao.insert(any())).thenReturn(1L);
when(emailService.sendVerifyEmail(anyString())).thenReturn(true);
}
@Test
public void testAddUser4NullParam() {
// GIVEN
fakeAddUserRequest = null;
// WHEN
ResultDTO addResult = userService.addUser(fakeAddUserRequest);
// THEN
assertEquals(addResult.getMsg(), "添加用户参数不能为空");
}
@Test
public void testAddUser4BadEmail() {
// GIVEN
fakeAddUserRequest.setEmail(null);
// WHEN
ResultDTO addResult = userService.addUser(fakeAddUserRequest);
// THEN
assertEquals(addResult.getMsg(), "邮箱格式错误");
}
@Test
public void testAddUser4BadUserName() {
// GIVEN
fakeAddUserRequest.setUserName(null);
// WHEN
ResultDTO addResult = userService.addUser(fakeAddUserRequest);
// THEN
assertEquals(addResult.getMsg(), "用户名不能为空");
}
@Test
public void testAddUser4DbError() {
// GIVEN
when(userDao.insert(any())).thenReturn(-1L);
// WHEN
ResultDTO addResult = userService.addUser(fakeAddUserRequest);
// THEN
assertEquals(addResult.getMsg(), "添加用户失败，请善后重试");
}
@Test
public void testAddUser4SendEmail() {
// GIVEN
// WHEN
ResultDTO addResult = userService.addUser(fakeAddUserRequest);
// THEN
assertTrue(addResult.isSuccess());
verify(emailService, times(1)).sendVerifyEmail(any());
verify(emailService).sendVerifyEmail(fakeAddUserRequest.getEmail());
}
}
正如上文提到的，Spock能够让代码更加精简，尤其是在代码逻辑分支比较多的场景下。下面是基于Spock的单测。
class UserServiceImplSpec extends Specification {
UserServiceImpl userService = new UserServiceImpl();
AddUserRequest fakeAddUserRequest;
def userDao = Mock(UserDao)
def emailService = Mock(EmailService)
def setup() {
// Fake数据创建
fakeAddUserRequest = new AddUserRequest(userName: "zhangsan", email: "zhangsan@163.com")
// 注入Mock对象
userService.userDao = userDao
userService.emailService = emailService
}
def "testAddUser4BadParam"() {
given:
if (Objects.isNull(userName) || Objects.is(email)) {
fakeAddUserRequest = null
} else {
fakeAddUserRequest.setUserName(userName)
fakeAddUserRequest.setEmail(email)
}
when:
def result = userService.addUser(fakeAddUserRequest)
then:
Objects.equals(result.getMsg(), resultMsg)
where:
userName | email | resultMsg
null | null | "添加用户参数不能为空"
"Java填坑笔记" | null | "邮箱格式错误"
null | "javaTKBJ@163.com" | "用户名不能为空"
}
def "testAddUser4DbError"() {
given:
_ * userDao.insert(_) >> -1L
when:
def result = userService.addUser(fakeAddUserRequest)
then:
Objects.equals(result.getMsg(), "添加用户失败，请稍后重试")
}
def "testAddUser4SendEmail"() {
given:
_ * userDao.insert() >> 1
when:
def result = userService.addUser(fakeAddUserRequest)
then:
result.isSuccess()
1 * emailService.sendVerifyEmail(fakeAddUserRequest.getEmail())
}
}
在验证商业模式之前，时刻要想考虑投入产出比。时间和商业成本太高不利于产品快速推向市场，所以什么时候推广单测，需要更高阶的人决策。
测试不可能序错误，单测也不例外。单测只测试程序单元自身的功能。因此，它不能发现集成错误、性能、或者其他系统级别的问题。
单测能够提高代码质量，驱动代码设计，帮助我们更早发现问题，保障持续优化和重构，是工程师的一项必备技能。
下方资料对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你~
凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。技术成长的每一个阶段都会遇到一个与之匹配的、难以跨越的，技术瓶颈期！这个阶段没有一次能解决的神药，只有自己不断的积累、沉淀、破局，到最后的爆发。而这些知识可能最开始都是枯燥的，就像看了大A不会小a，看了小a又牵扯出小b，没办法只能一层层的扒，一层层的学。
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