當(dāng)前的實(shí)踐中問題
在項(xiàng)目之間依賴的時候我們往往可以通過mock一個接口的實(shí)現(xiàn)，以一種比較簡潔、獨(dú)立的方式，來進(jìn)行測試。但是在mock使用的過程中，因?yàn)榇蠹业娘L(fēng)格不統(tǒng)一，而且很多使用minimal implement的方式來進(jìn)行mock，這就導(dǎo)致了通過mock出的實(shí)現(xiàn)各個函數(shù)的返回值往往是靜態(tài)的，就無法讓caller根據(jù)返回值進(jìn)行的一些復(fù)雜邏輯。
首先來舉一個例子
package task
type Task interface {
Do(int) (string, error)
}
通過minimal implement的方式來進(jìn)行手動的mock
package mock
type MinimalTask struct {
// filed
}
func NewMinimalTask() *MinimalTask {
return MinimalTask{}
}
func (mt *MinimalTask) Do(idx int) (string, error) {
return "", nil
}
在其他包使用Mock出的實(shí)現(xiàn)的過程中，就會給測試帶來一些問題。
舉個例子，假如我們有如下的接口定義與函數(shù)定義
package pool
import "github.com/ultramesh/mock-example/task"
type TaskPool interface {
Run(times int) error
}
type NewTask func() task.Task
我們基于接口定義和接口構(gòu)造函數(shù)定義，封裝了一個實(shí)現(xiàn)
package pool
import (
"fmt"
"github.com/pkg/errors"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
)
type TaskPoolImpl struct {
pool []task.Task
}
func NewTaskPoolImpl(newTask NewTask, size int) *TaskPoolImpl {
tp := TaskPoolImpl{
pool: make([]task.Task, size),
}
for i := 0; i size; i++ {
tp.pool[i] = newTask()
}
return tp
}
func (tp *TaskPoolImpl) Run(times int) error {
poolLen := len(tp.pool)
for i := 0; i times; i++ {
ret, err := tp.pool[i%poolLen].Do(i)
if err != nil {
// process error
return errors.Wrap(err, fmt.Sprintf("error while run task %d", i%poolLen))
}
switch ret {
case "":
// process 0
fmt.Println(ret)
case "a":
// process 1
fmt.Println(ret)
case "b":
// process 2
fmt.Println(ret)
case "c":
// process 3
fmt.Println(ret)
}
}
return nil
}
接著我們來寫測試的話應(yīng)該是下面
package pool
import (
"github.com/golang/mock/gomock"
"github.com/stretchr/testify/assert"
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"testing"
)
type TestSuit struct {
name string
newTask NewTask
size int
times int
}
func TestTaskPoolRunImpl(t *testing.T) {
testSuits := []TestSuit{
{
nam
e: "minimal task pool",
newTask: func() task.Task { return mock.NewMinimalTask() },
size: 100,
times: 200,
},
}
for _, suit := range testSuits {
t.Run(suit.name, func(t *testing.T) {
var taskPool TaskPool = NewTaskPoolImpl(suit.newTask, suit.size)
err := taskPool.Run(suit.size)
assert.NoError(t, err)
})
}
}
這樣通過go test自帶的覆蓋率測試我們能看到TaskPoolImpl實(shí)際被測試到的路徑為
可以看到的手動實(shí)現(xiàn)MinimalTask的問題在于，由于對于caller來說，callee的返回值是不可控的，我們只能覆蓋到由MinimalTask所定死的返回值的路徑，此外mock在我們的實(shí)踐中往往由被依賴的項(xiàng)目來操作，他不知道caller怎樣根據(jù)返回值進(jìn)行處理，沒有辦法封裝出一個簡單、夠用的最小實(shí)現(xiàn)供接口測試使用，因此我們需要改進(jìn)我們mock策略，使用golang官方的mock工具——gomock來進(jìn)行更好地接口測試。
gomock實(shí)踐
我們使用golang官方的mock工具的優(yōu)勢在于
- 我們可以基于工具生成的mock代碼，我們可以用一種更精簡的方式，封裝出一個minimal implement，完成和手工實(shí)現(xiàn)一個minimal implement一樣的效果。
- 可以允許caller自己靈活地、有選擇地控制自己需要用到的那些接口方法的入?yún)⒁约俺鰠ⅰ?/li>
還是上面TaskPool的例子，我們現(xiàn)在使用gomock提供的工具來自動生成一個mock Task
mockgen -destination mock/mock_task.go -package mock -source task/interface.go
在mock包中生成一個mock_task.go來實(shí)現(xiàn)接口Task
首先基于mock_task.go，我們可以實(shí)現(xiàn)一個MockMinimalTask用于最簡單的測試
package mock
import "github.com/golang/mock/gomock"
func NewMockMinimalTask(ctrl *gomock.Controller) *MockTask {
mock := NewMockTask(ctrl)
mock.EXPECT().Do().Return("", nil).AnyTimes()
return mock
}
于是這樣我們就可以實(shí)現(xiàn)一個MockMinimalTask用來做一些測試
package pool
import (
"github.com/golang/mock/gomock"
"github.com/stretchr/testify/assert"
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"testing"
)
type TestSuit struct {
name string
newTask NewTask
size int
times int
}
func TestTaskPoolRunImpl(t *testing.T) {
testSuits := []TestSuit{
//{
// name: "minimal task pool",
// newTask: func() task.Task { return mock.NewMinimalTask() },
// size: 100,
// times: 200,
//},
{
name: "mock minimal task pool",
newTask: func() task.Task { return mock.NewMockMinimalTask(ctrl) },
size: 100,
times: 200,
},
}
for _, suit := range testSuits {
t.Run(suit.name, func(t *testing.T) {
var taskPool TaskPool = NewTaskPoolImpl(suit.newTask, suit.size)
err := taskPool.Run(suit.size)
assert.NoError(t, err)
})
}
}
我們使用這個新的測試文件進(jìn)行覆蓋率測試
可以看到測試結(jié)果是一樣的，那當(dāng)我們想要達(dá)到更高的測試覆蓋率的時候應(yīng)該怎么辦呢？我們進(jìn)一步修改測試
package pool
import (
"errors"
"github.com/golang/mock/gomock"
"github.com/stretchr/testify/assert"
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"testing"
)
type TestSuit struct {
name string
newTask NewTask
size int
times int
isErr bool
}
func TestTaskPoolRunImpl_MinimalTask(t *testing.T) {
ctrl := gomock.NewController(t)
defer ctrl.Finish()
testSuits := []TestSuit{
//{
// name: "minimal task pool",
// newTask: func() task.Task { return mock.NewMinimalTask() },
// size: 100,
// times: 200,
//},
{
name: "mock minimal task pool",
newTask: func() task.Task { return mock.NewMockMinimalTask(ctrl) },
size: 100,
times: 200,
},
{
name: "return err",
newTask: func() task.Task {
mockTask := mock.NewMockTask(ctrl)
// 加入了返回錯誤的邏輯
mockTask.EXPECT().Do(gomock.Any()).Return("", errors.New("return err")).AnyTimes()
return mockTask
},
size: 100,
times: 200,
isErr: true,
},
}
for _, suit := range testSuits {
t.Run(suit.name, func(t *testing.T) {
var taskPool TaskPool = NewTaskPoolImpl(suit.newTask, suit.size)
err := taskPool.Run(suit.size)
if suit.isErr {
assert.Error(t, err)
} else {
assert.NoError(t, err)
}
})
}
}
這樣我們就能夠覆蓋到error的處理邏輯
甚至我們可以更trick的方式來將所有語句都覆蓋到，代碼中的testSuits改成下面這樣
package pool
import (
"errors"
"github.com/golang/mock/gomock"
"github.com/stretchr/testify/assert"
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"testing"
)
type TestSuit struct {
name string
newTask NewTask
size int
times int
isErr bool
}
func TestTaskPoolRunImpl_MinimalTask(t *testing.T) {
ctrl := gomock.NewController(t)
defer ctrl.Finish()
strs := []string{"a", "b", "c"}
count := 0
size := 3
rounds := 1
testSuits := []TestSuit{
//{
// name: "minimal task pool",
// newTask: func() task.Task { return mock.NewMinimalTask() },
// size: 100,
// times: 200,
//},
{
name: "mock minimal task pool",
newTask: func() task.Task { return mock.NewMockMinimalTask(ctrl) },
size: 100,
times: 200,
},
{
name: "return err",
newTask: func() task.Task {
mockTask := mock.NewMockTask(ctrl)
mockTask.EXPECT().Do(gomock.Any()).Return("", errors.New("return err")).AnyTimes()
return mockTask
},
size: 100,
times: 200,
isErr: true,
},
{
name: "check input and output",
newTask: func() task.Task {
mockTask := mock.NewMockTask(ctrl)
// 這里我們通過Do的設(shè)置檢查了mackTask.Do調(diào)用時候的入?yún)⒁约罢{(diào)用次數(shù)
// 通過Return來設(shè)置發(fā)生調(diào)用時的返回值
mockTask.EXPECT().Do(count).Return(strs[count%3], nil).Times(rounds)
count++
return mockTask
},
size: size,
times: size * rounds,
isErr: false,
},
}
var taskPool TaskPool
for _, suit := range testSuits {
t.Run(suit.name, func(t *testing.T) {
taskPool = NewTaskPoolImpl(suit.newTask, suit.size)
err := taskPool.Run(suit.times)
if suit.isErr {
assert.Error(t, err)
} else {
assert.NoError(t, err)
}
})
}
}
這樣我們就可以覆蓋到所有語句
思考Mock的意義
之前和一些同學(xué)討論過，我們?yōu)槭裁匆褂胢ock這個問題，發(fā)現(xiàn)很多同學(xué)的覺得寫mock的是約定好接口，然后在面向接口做開發(fā)的時候能夠方便測試，因?yàn)椴恍枰涌趯?shí)際的實(shí)現(xiàn)，而是依賴mock的Minimal Implement就可以進(jìn)行單元測試。我認(rèn)為這是對的，但是同時也覺得mock的意義不僅僅是如此。
在我看來，面向接口開發(fā)的實(shí)踐中，你應(yīng)該時刻對接口的輸入和輸出保持敏感，更進(jìn)一步的說，在進(jìn)行單元測試的時候，你需要知道在給定的用例、輸入下，你的包會對起使用的接口方法輸入什么，調(diào)用幾次，然后返回值可能是什么，什么樣的返回值對你有影響，如果你對這些不了解，那么我覺得或者你應(yīng)該去做更多地嘗試和了解，這樣才能盡可能通過mock設(shè)計(jì)出更多的單測用例，做更多且謹(jǐn)慎的檢查，提高測試代碼的覆蓋率，確保模塊功能的完備性。
Mock與設(shè)計(jì)模式
mock與單例
客觀來講，借助go語言官方提供的同步原語sync.Once，實(shí)現(xiàn)單例、使用單例是很容易的事情。在使用單例實(shí)現(xiàn)的過程中，單例的調(diào)用者往往邏輯中依賴提供的get方法在需要的時候獲取單例，而不會在自身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中保存單例的句柄，這也就導(dǎo)致我們很難類比前面介紹的case，使用mock進(jìn)行單元測試，因?yàn)閏aller沒有辦法控制通過get方法獲取的單例。
既然是因?yàn)闆]有辦法更改單例返回，那么解決這個問題最簡單的方式就是我們就應(yīng)改提供一個set方法來設(shè)置更改單例。假設(shè)我們需要基于上面的case實(shí)現(xiàn)一個單例的TaskPool。假設(shè)我們定義了PoolImpl實(shí)現(xiàn)了Pool的接口，在創(chuàng)建單例的時候我們可能是這么做的(為了方便說明，這里我們用最早手工寫的基于MinimalTask來寫TaskPool的單例)
package pool
import (
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"sync"
)
var once sync.Once
var p TaskPool
func GetTaskPool() TaskPool{
once.Do(func(){
p = NewTaskPoolImpl(func() task.Task {return mock.NewMinimalTask()},10)
})
return p
}
這個時候問題就來了，假設(shè)某個依賴于TaskPool的模塊中有這么一段邏輯
package runner
import (
"fmt"
"github.com/pkg/errors"
"github.com/ultramesh/mock-example/pool"
)
func Run(times int) error {
// do something
fmt.Println("do something")
// call pool
p := pool.GetTaskPool()
err := p.Run(times)
if err != nil {
return errors.Wrap(err, "task pool run error")
}
// do something
fmt.Println("do something")
return nil
}
那么這個Run函數(shù)的單測應(yīng)該怎么寫呢？這里的例子還比較簡單，要是TaskPool的實(shí)現(xiàn)還要依賴一些外部配置文件，實(shí)際情形就會更加復(fù)雜，當(dāng)然我們在這里不討論這個情況，就是舉一個簡單的例子。在這種情況下，如果單例僅僅只提供了get方法的話是很難進(jìn)行解耦測試的，如果使用GetTaskPool勢必會給測試引入不必要的復(fù)雜性，我們還需要提供一個單例的實(shí)現(xiàn)者提供一個set方法來解決單元測試解耦的問題。將單例的實(shí)現(xiàn)改成下面這樣，對外暴露一個單例的set方法，那么我們就可以通過set方法來進(jìn)行mock。
import (
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/task"
"sync"
)
var once sync.Once
var p TaskPool
func SetTaskPool(tp TaskPool) {
p = tp
}
func GetTaskPool() TaskPool {
once.Do(func(){
if p != nil {
p = NewTaskPoolImpl(func() task.Task {return mock.NewMinimalTask()},10)
}
})
return p
}
使用mockgen生成一個MockTaskPool實(shí)現(xiàn)
mockgen -destination mock/mock_task_pool.go -package mock -source pool/interface.go
類似的，基于前面介紹的思想我們基于自動生成的代碼實(shí)現(xiàn)一個MockMinimalTaskPool
package mock
import "github.com/golang/mock/gomock"
func NewMockMinimalTaskPool(ctrl *gomock.Controller) *MockTaskPool {
mock := NewMockTaskPool(ctrl)
mock.EXPECT().Run(gomock.Any()).Return(nil).AnyTimes()
return mock
}
基于MockMinimalTaskPool和單例暴露出的set方法，我們就可以將TaskPool實(shí)現(xiàn)的邏輯拆除，在單測中只測試自己的代碼
package runner
import (
"github.com/golang/mock/gomock"
"github.com/stretchr/testify/assert"
"github.com/ultramesh/mock-example/mock"
"github.com/ultramesh/mock-example/pool"
"testing"
)
func TestRun(t *testing.T) {
ctrl := gomock.NewController(t)
defer ctrl.Finish()
p := mock.NewMockMinimalTaskPool(ctrl)
pool.SetTaskPool(p)
err := Run(100)
assert.NoError(t, err)
}
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