作者：非妃是公主
专栏：《Golang》
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个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩

文章目录

• 序
• 一、单元测试
• • 1. 测试文件命名
  • 2. 测试函数
  • 3. 测试覆盖率
  • 4. Tips
• 二、Mock测试
• 三、基准测试
• • 1. 性能劣化
  • 2. 原因分析
  • 3. 性能优化
  • 4. 一个小疑问？
• the end……

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。

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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：

修改函数返回为Tom后输出正常，如下：

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：

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。

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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。

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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()
		}
	})
}

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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。

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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)]
}

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。

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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：

$$Efficiency=\frac{RunTime}{NumOperations}$$

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。

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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！！

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1. 百度百科——基准测试 ↩︎