Technology

Chart Type 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办? 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go 内存管理 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 容器日志采集 Kubernetes 控制器模型 容器狂占资源怎么办? Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 jib源码分析之细节 线程排队 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup Linux网络源代码学习——整体介绍 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

Architecture

实时训练 分布式链路追踪 helm tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 embedding的原理及实践 tensornet源码分析 大模型训练 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 在离线业务混部 RNN pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 tensorflow学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台 tf-operator源码分析 k8s批处理调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF 生命周期管理 openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Kubernetes webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 controller 组件介绍 openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的? 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 serverless 泛谈 概率论 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念入门 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 用户登陆 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 当我在说模板引擎的时候,我在说什么 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列


单元测试的新解读

2020年08月21日

前言

单元测试,只是测试吗?单元测试除了是一种测试手段外,更是一种改善代码设计的工具,容易写单测的代码往往也具有更加良好的设计。这里需要强调一下 “工具” 属性,工具能放大人的智力或者体力,让干活的时候不会这么累,比如你去种树带把铲子,你肯定不会把铲子当成负担的,因为他是你种树的工具,你写 Java,肯定不会因为 IDEA 启动时间长,就把它当成一种负担,因为 IDEA 也是你写 Java 的一个工具,很多人把写单测当成一种负担,往往就是没有意识到”单测”是一种工具,单纯把他当成一种测试

许式伟:我们不把推广单元测试看作是让大家去多做一件额外的事情,而是规范大家做单元测试的方法。为什么这么说?因为实际上单元测试大家都会去做,很少有人会不经验证就直接交付。但是验证方式上可能有各种 “土” 方法,比如用 print,用可视化的界面做输入测试,用调试工具做单步跟踪等等。但是这些方法代价其实一样不低,但是却不可回归,正确与否还需要人脑临时去判断。更重要的是,这些方法最大的问题是没有办法去固化已知的 Bug,最大程度保留下来我们的测试案例。这其实才是最核心的一个认知问题:我们应当重视我们的测试代码,它同样也是我们的开发成果,理应获得和模块的功能代码同等重要的地位,理应被保留下来。

为了单元测试而重构

含有核心业务的代码应该首先思考如何让主体业务逻辑可以写无 Mock 单测

@Service
public class ShopService{
    @Resource
    private CreditCardService creditCardService;
    public void buyBread(CreditCard creditCard){
        Bread bread = new Bread();
        creditCardService.change(creditCard,bread.getPrice());
    }
}

假设这是一个商店系统,里面有一个买面包的方法,里面会调用银行提供的信用卡服务 creditCardService 来扣除传入的信用卡的钱。这段程序如果使用 Mockito 的话,估计你很快就能写出测试了,只需要把 creditCardService 给 Mock 掉,然后验证它传入的参数就可以了。如果总是像上面这样思考的话,单测对于你改善代码设计就没什么帮助了。我们在给代码写单测的时候不应该上来就思考用什么样的工具来测试代码,而是应该思考如何重构代码,才能让代码变得更加容易测试。

@Service
public class ShopService{
    public Payment buyBread(CreditCard creditCard){
        Bread bread = new Bread();
        return new Payment(creditCard,bread.getPrice());
    }
}
public class Payment{
    private final CreditCard creditCard;
    private int amount;
}

上面这段代码,我们换个角度,思考下如何重构代码,才能让这段逻辑不需要 mock 就能测试?其实非常简单的一个办法是,返回一个计划,而不是立即就执行外部调用。此时这一段逻辑不需要 Mock 就可以测试了,只要校验方法返回的 Payment 对象里面的属性是否正确即可。可以把 Payment 按照银行卡分组统一扣钱,这样就可以减少 rpc 调用的次数,以后如果有需要的话,甚至可以直接将 Payment 作为消息发出去,到另一个系统执行,业务层根本无需关心 Payment 最后是怎么执行,只需要在付款的时候生成一个 Payment 就可以了。

如果你的系统大部分代码都一定要 Mock 才能测试的话,或者根本无法测试的话,就像右图一样,说明你的业务根本就没有自己的核心逻辑,而是和各种外部调用缠绕在一起。

另外需要说明的是,图中红色的部分才是单测真正能够起作用的场景,因为它是比较稳定的业务逻辑,而且红色部分的单测也比较好些,只需要传几个参数进去,然后校验一下返回值就行了。灰色的外部调用部分理论上不写单测也无所谓,因为外部调用是不稳定的,即使你跟对方约定好了出入参数,他依旧有可能返回不符合约定的参数,或者直接就发生了网络错误,这一部分是集成测试发挥的场景。为什么在我们的系统里,大家都觉得单测没用,其实我也觉得单测对我们现在的系统没什么用,因为我们现在系统的主体代码就像右图一样,大部分都是灰色的外部调用,单测能够发挥作用的领域少之又少,即使写了覆盖率 80% 的测试用例,又能测出来啥?

为什么单测能够验证代码结构的合理性?

上面这三种评价代码的方式其实都是比较“主观”的,什么样的代码才能叫“高内聚”,在每个人看来可能都不一样。但是对于是否易于写单测,大家的标准基本是一样的,难写单测的系统给谁都很难写。而好写单测的代码一般都满足编程范式所倡导的原则,所以写单测的难易程度可以作为一个非常客观的代码质量评价指标

如果有个程序员跟你说我程序的性能达到了多少 QPS,你肯定会立马拿起测试工具就去测,看到底能不能到达这个 QPS。但是如果有程序员画了框框图说他的代码分成了 A B C 模块,要怎么验证他的代码真的分成了这几个模块呢?很简单,你看看每一个模块能否脱离其他模块单独测试就可以了,如果单独测试非常困难,那就说明模块并没有真的分开,而是或多或少耦合在了一起。

单元测试的运行速度重要吗?

很多人会觉得单测反正也不是系统中的代码,运行的快慢无所谓,然后写出很多其慢无比的单测,以至于系统全量跑一次单测要几十分钟。这样的话就完全偏离了单测的定位,单测的目的就是为了方便快速迭代,改了两行代码就可以在本地用 30 秒到几分钟的时间全量跑一次单测来确定影响范围,而不是每次都要通读系统源码才能知道改动的影响范围,这样新人很快就可以大胆改代码了,而不是先花几个月通读系统源码,或者先踩好几个坑,才能上手干活。那些全量跑单测要几十分钟的系统,他的开发者根本就不会在本地全量运行单测,每次都在 aone 上跑半天才知道单测不过,这样的单测就形同虚设了。

违背这个原则的典型反例,就是在单测中启动 Spring。

数据驱动测试

用例数据尽量和测试逻辑分离:使用多组测试数据是否就意味着多写很多代码呢?并不是,我们只要注意将测试用例的逻辑与数据分离就可以,测试代码依次读取测试数据,校验其是否符合预期。这样的逻辑与数据分离的测试一般称做 “数据驱动测试”,常见的单元测试框架都会提供这种支持。

public void testAdd(){
    assertEquals(2,AddUtil.add(1,1));
    assertEquals(4,AddUtil.add(2,2));
    assertEquals(0,AddUtil.add(1,null));
    assertEquals(0,AddUtil.add(null,1));
    assertEquals(0,AddUtil.add(null,null));
}

基于 Spock 的数据驱动测试。大家所熟悉的 junit 框架也是可以做的

def testAdd(Integer a,Integer b,int expect){
    expect:
    assert expect == AddUtil.add(a,b)
    where:
    a   |    b   | expect
    1   |    1   | 2
    2   |    2   | 4
    1   | null   | 0
    null|    1   | 0
    null| null   | 0
}

史上最轻量​!阿里新型单元测试Mock工具开源了

其它

事故驱动开发TDD 为什么落不了地?大多数业务系统的生命周期都很短,日常的迭代就像是在没完没了地做 MVP-Minimum Viable Product 版本的系统。连稳定的业务逻辑都没有,想要维护和业务保持一致的测试还是比较难的。解决浮出水面的问题才是大老板的 KPI,也是帮助你和老板一起升官发财的不二法宝。而那些还潜伏在水面下的,没有发生的问题,提前做规划去预防?这不是给你老板添堵吗?没有问题就做预防?最后沦为无用功。

Java编程技巧之单元测试用例编写流程