**本文由博主本人整理自第六届字节跳动青训营（后端组），首发于稀土掘金：🔗Go语言工程实践之测试 | 青训营

目录

一、概述

1、回归测试

2、集成测试

3、单元测试

二、单元测试

1、流程

2、规则

3、单元测试的例子

4、assert

5、覆盖率

6、依赖

7、文件处理

三、Mock测试

四、基准测试

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一、概述

测试主要包括：回归测试、集成测试、单元测试。

1、回归测试

用于验证已经修改或新增功能后，软件的既有功能是否受到影响。

它主要用于确保软件在经过修改后仍然能正确运行，并且新的更改没有引入新的错误或破坏原有的功能。

比如开发抖音产品，那么回归测试就是新增了一部分功能后，由负责质量保证的部门手动在终端创造一些特定的场景（比如刷一下抖音，看一下评论等）来检查功能是否正确。

2、集成测试

用于验证多个模块或组件在一起协同工作时的正确性。

它主要用于检查不同模块之间的交互和接口是否正常，以确保整个软件系统在集成后能够正常运行。在软件开发过程中，通常会将软件系统划分为多个模块或组件，每个模块负责实现不同的功能。

在集成测试中，这些模块会被组合在一起，并进行全面的测试，以验证它们之间的协作和接口是否正确。

3、单元测试

在开发阶段，开发者对单独的函数模块进行功能测试。单元测试用于验证程序中的各个独立模块（通常是函数或方法）是否按照预期进行工作。它是在软件开发中最小的测试单位，旨在测试代码的最小功能单元，以确保每个单元都能正确地完成其预定的功能。

层级从上到下，测试的覆盖率逐层变大，成本逐层降低。因此可以说，单元测试的覆盖率一定程度上决定了代码的质量。

• 单元测试的成本较低，覆盖率较高，可以确保每个单元都能正确工作。
• 集成测试的成本适中，覆盖率较低，主要用于验证不同模块之间的协作。
• 回归测试的成本较高，主要用于验证整个系统的稳定性和功能性。

在实际开发中，这三种测试方法通常会结合使用，以便在不同的层次和阶段上确保软件的质量和稳定性。

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二、单元测试

1、流程

单元测试主要包括输入、测试单元、输出以及校对。

• “单元”的概念比较广，包括接口、函数、模块等等。
• 用最后的校对来保证代码的功能与我们预期的相符。最后通过输出和期望值作校对，来验证代码的正确性。
• 单元测试一方面可以保证质量。每次编写新代码并加入了单元测试，在代码整体覆盖率足够的情况下一方面保证了新功能本身的正确性，又未破坏原有的正确性；另一方面可以提升效率，在代码有bug的情况下通过编写单测，可以在一个较短的周期内定位和修复问题。

2、规则

（1）所有的测试文件都以 _test.go 结尾。这样可以很容易辨别哪些文件是 go 的源代码，哪些是测试代码。

（2）单元测试函数的命名规范，以Test开头，且Test后面的第一个字母大写。如TestDemo。

（3）单元测试提供了一个TestMain函数，TestMain是 Go 语言中测试包(testing)的一个特殊函数，用于在运行测试之前和之后执行一些初始化和收尾操作。它不是针对单个测试用例的，而是整个测试包的入口函数。它可以被用来替代测试函数的默认入口点 func TestXxx(t *testing.T)。

TestMain的代码结构如下，它会在所有测试函数执行之前运行，并且可以在其中进行全局初始化和清理操作。然后，它会调用 m.Run() 启动所有测试函数的执行。

因为它是测试包的入口函数，所以只会执行一次。

需要注意的是，测试函数是并行执行的，所以不能依赖测试函数之间的执行顺序。

3、单元测试的例子

先在demo2.go文件中，创建一个HelloTom函数，预期返回"Tom"。

（这里为了测试，故意写成返回"Jerry"。）

//demo2.gopackage mainfunc HelloTom() string {return "Jerry"
}

然后生成测试文件： demo2_test.go。

Tips：如果使用 GoLand 为IDE，快捷键 alt+insert ，然后选择Test file，可以直接生成一个单元测试文件。

在demo2_test.go中编写以下测试代码：

package mainimport "testing"func TestHelloTom(t *testing.T) {output := HelloTom()  //运行HelloTom 接收返回值expectOutput := "Tom" //预期输出Tomif output != expectOutput {t.Errorf("Expected %s do not match actual %s", expectOutput, output)}
}

通过 if 的方式校对 output 是否与 expected 相等。如果相等，则测试PASS，不相等则FAIL。

除了直接用运算符来判断，还有更加简便的方式，即使用 assert。

4、assert

除了使用运算符进行校对，也有很多开源的assert包可以帮助我们实现预期和实际输出equal或not equal的比较。

导入开源的assert包：

github.com/stretchr/testify/assert

可以在终端使用以下命令获取依赖（如果没有下载过，直接引入包会报红）：

​go get github.com/stretchr/testify/assert

调用 assert.Equal来对预期和实际输出进行比较。第二个参数是预期输出，第三个参数是实际输出：

package mainimport ("github.com/stretchr/testify/assert" // 导入开源的assert包"testing"
)func TestHelloTom(t *testing.T) {output := HelloTom()  //运行HelloTom 接收返回值expectOutput := "Tom" //预期输出Tom//if output != expectOutput {//	t.Errorf("Expected %s do not match actual %s", expectOutput, output)//}assert.Equal(t, expectOutput, output)    //直接调用包中的接口
}

运行结果：actual 和 expected 不符合，测试FAIL。

若将HelloTom模块返回的值改为Tom，再次执行单元测试：

可见此时单元测试的结果是PASS。

5、覆盖率

在我们进行单元测试时需要考虑以下问题：

如何衡量代码是否经过了足够的测试？如何评价项目的测试水准？如何评估项目是否达到了高水准测试等级？

单元测试的主要评估标准是代码覆盖率，覆盖率越高则证明越多的代码经过了测试。来看下面这个例子：

创建demo3.go，其中编写了一个判断分数是否及格的功能。

package mainfunc judgePass(score int) bool {//return score >= 60if score >= 60 {return true}return false
}

 生成测试文件demo3_test.go，调用 judgePass 并传入一个70，将结果与true校对。

package mainimport ("github.com/stretchr/testify/assert""testing"
)func Test_judgePass(t *testing.T) {isPass := judgePass(70)assert.Equal(t, true, isPass)
}

然后运行带有覆盖率（coverage）的测试。可以用命令单独测试某个模块（如demo3.go）：

go test demo3_test.go demo3.go --cover

也可以在GoLand直接操作，点击右上角的run with coverage进行测试。测试工具会自动运行测试用例，并在执行过程中跟踪被执行的代码行数。最后，它会计算测试覆盖率并给出结果。（注意，这样执行的是该目录下的所有测试文件，给出的也是整个包的测试覆盖率结果。）

最终的代码覆盖率为66.7%。这是因为demo3.go中的3条语句在case为70时执行2条。

如果在 judgePass 中直接写成 return score >= 60，那么代码的覆盖率就会变成100%。因为这个函数中所有的语句都被执行过了。 

特别注意：直接点击run with coverage，执行的是该目录下的所有测试文件，给出的也是整个包的测试覆盖率结果。如果该目录下还有其它文件代码，执行测试用例后会发现覆盖率降低：

如何提升覆盖率？

刚才只是测试了70，覆盖率只有66.7%，还有部分代码没有被运行。我们希望提升覆盖率，因此可以多传入一些测试用例case。比如这里，再传入一个50：

coverage达到了 100%。

6、依赖

实际项目中，测试依赖的组件可能会很复杂。比如可能依赖一些数据库，文件，cache等。这些都属于项目中的强依赖（即是一个模块对于另一个模块存在紧密的依赖关系。当一个组件的实现或功能发生变化时，会直接影响到依赖它的其他组件的正确性或稳定性）。

而单元测试的两个目标是幂等和稳定：

• 幂等：重复运行一个测试，其结果都是一样的。
• 稳定：单元测试是相互隔离的，在任何时间任何函数都可运行。

其实，直接写单元测试可能是不稳定的，因为它可能存在一些依赖，如网络等。解决这个问题，可以在单元测试时使用mock测试。

7、文件处理

可以用文件依赖来演示一下单元测试中的依赖问题。

首先创建文件 log.txt，其中内容如下：

创建demo4.go，编写函数用于实现“读取文件的第一行”这一功能。

package mainimport ("bufio""os""strings"
)func ReadFirstLine() string {// 打开一个文件open, err := os.Open("log.txt")// defer关键字，用于延迟函数的执行// 这里的作用是在函数 ReadFirstLine() 执行结束后即使发生错误或提前返回，// 也会确保文件资源 open 被及时关闭，避免资源泄漏。defer open.Close()// 判断是否发生errorif err != nil {return ""}// 创建文件扫描器scannerscanner := bufio.NewScanner(open)for scanner.Scan() {// 只读取第一行的内容 返回return scanner.Text() // 用于获取scanner当前所在位置的文本内容}return ""
}func ProcessFirstLine() string {// 读取文件中的行line := ReadFirstLine()// 把读到的行进行字符串替换，把11替换成00destLine := strings.ReplaceAll(line, "11", "00")return destLine
}

生成单元测试。同时创建log.txt文件进行文件操作。 

package mainimport ("github.com/stretchr/testify/assert""testing"
)func Test(t *testing.T) {firstLine := ProcessFirstLine()assert.Equal(t, "line00", firstLine) // 别忘了第二个参数是expected，第三个是actual
}

运行：

这里对文件 log.txt 的依赖就是强依赖。

一旦文件被别人篡改，那测试文件可能也会受到影响，甚至无法执行。这样就无法达到单元测试幂等、稳定的目标。

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三、Mock测试

Mock（模拟）是一种测试技术，用于在测试代码时替代某些依赖项或功能，以便进行可控制和可预测的测试。这种技术的目的是模拟真实环境中的特定行为，从而使开发人员能够对软件的不同部分进行独立测试，而不需要依赖其他组件的完整性或稳定性。

打桩（Stubbing）是Mock技术的一种应用。它是在单元测试中使用模拟对象（通常称为“桩”或“stub”）代替真实的依赖项或功能，以模拟这些依赖项或功能的行为。打桩的目的是在测试代码的过程中隔离被测试代码，并使测试更简单、可控、可重复和高效。

举个例子，假设有一个函数A，它依赖于函数B的返回结果。在单元测试函数A时，我们可以打桩函数B的行为，使其返回我们预先设定好的值，而不是实际去调用函数B。这样就能够独立地测试函数A的逻辑，而不必担心函数B的实际行为。

演示一下对 demo4.go 中的 ReadFirstLine 进行打桩测试，不再依赖本地文件：

首先引入monkey：bou.ke/monkey

monkey是一个开源的mock测试库，可以对函数或方法进行mock。这是monkey中的打桩函数和卸载打桩函数：

我们就调用它们来实现mock。在测试文件中编写以下代码：

package mainimport ("bou.ke/monkey""github.com/stretchr/testify/assert""testing"
)func TestProcessFirstLine(t *testing.T) {// 调用打桩函数 打桩函数实现了mock的功能// 对ReadFirstLine进行打桩操作，替换函数为输出“line110”monkey.Patch(ReadFirstLine, func() string {return "line11"})// 使用defer完成打桩函数的卸载defer monkey.Unpatch(ReadFirstLine)// 再次获取函数的返回值firstLine := ProcessFirstLine()// 通过mock，就避免了对log.txt的强依赖。这个单元测试可以在任何时间任何环境去执行assert.Equal(t, "line00", firstLine)
}

调用打桩函数，模拟ReadFirstLine函数的功能。这样，在该测试模块中并没有实际调用ReadFirstLine函数，也没有用到 log.txt ，但是也能完成测试。而且不会因为文件遭到破坏而无法验证。

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四、基准测试

go中也提供了基准测试的框架。在 Go 语言中，基准测试用于衡量代码的性能（如运行性能和cpu损耗），特别是在处理大量数据时的性能表现。在实际中，当遇到代码性能瓶颈时，为了定位问题经常要对代码做性能分析，这就用到了基准测试。基准测试的使用方法类似于单元测试。

创建demo5.go，这是一个模拟随机选择服务器的程序：

package mainimport "math/rand"var ServerIndex [10]intfunc InitServerIndex() {for i := 0; i < 10; i++ {ServerIndex[i] = i + 100}
}func Select() int {// 模拟通过下标来随机选择服务器return ServerIndex[rand.Intn(10)]
}

编写测试文件，下面写了两个基准测试函数：

package mainimport ("testing"
)func BenchmarkSelect(b *testing.B) {InitServerIndex()b.ResetTimer() //定时器重置，因为函数InitServerIndex不属于要测试的函数的损耗，所以计时要把这个时间去掉for i := 0; i < b.N; i++ {Select()}
}// 基准测试也支持并行
func BenchmarkSelectParallel(b *testing.B) {InitServerIndex()b.ResetTimer()b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {for pb.Next() {Select()}})
}

1. BenchmarkSelect：这个基准测试函数用于测试 Select 函数的性能。在基准测试开始之前，调用 InitServerIndex 函数进行初始化工作。然后，通过循环运行 Select 函数 b.N 次，b.N 表示测试运行的迭代次数。

2. BenchmarkSelectParallel：这个基准测试函数也用于测试 Select 函数的性能，不同之处在于它使用了并行测试。通过 b.RunParallel 函数，我们可以在多个 goroutine 中并行运行 Select 函数。这样可以更好地利用多核处理器的性能，加快测试的执行速度。

运行结果： 

基准测试也支持并行执行，但是可见并行去做基准测试的情况下，它的性能退化了。原因是Select中用到了rand函数，而rand为了保证全局的随机性和并发安全，它持有全局锁。因此就降低了并发的性能。

用fastrand可以提升性能。后期如果有随机场景，推荐使用fastrand。