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Go语言测试——【单元测试 | Mock测试 | 基准测试】

非妃是公主 2023-06-21 00:00:03
简介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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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

func HelloTom() string {
	return "非妃是公主"
}

print_test.go示例如下:

package test

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

func TestHelloTom(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:

func ReadFirstLine() 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:

func ProcessFirstLine() 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:

func TestProcessFirstLine(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:

func TestProcessFirstLineWithMock(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。1

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]int

func InitServerIndex() {
	for i := 0; i < 10; i++ {
		ServerIndex[i] = i+100
	}
}

func Select() 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:

func BenchmarkSelect(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:

func BenchmarkSelectParallel(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"
)

func FastSelect() 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nsNumOperations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~~

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  1. 百度百科——基准测试 ↩︎

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。