一. 为单元测试 “正名”
我曾经认为，单元测试面向的是一个函数。任何走出一个函数的测试，都不是单元测试。
其实，对 “单元” 的定义取决于自己。如果你正在使用函数式编程，一个单元最有可能指的是一个函数。你的单元测试将使用不同的参数调用这个函数，并断言它返回了期待的结果；在面向对象语言里，下至一个方法，上至一个类都可以是一个单元（从一个单一的方法到一整个的类都可以是一个单元）。意图很重要（“意图” 二字是本文中第一次提到，它很重要）
我们有单元测试、增量测试、集成测试、回归测试、冒烟测试等等，名字非常多。谷歌看到这种 “百家争鸣” 的现象，创立了自己的命名方式，只分为小型测试、中型测试和大型测试。
·小型测试，针对单个函数的测试，关注其内部逻辑，mock 所有需要的服务。
小型测试带来优秀的代码质量、良好的异常处理、优雅的错误报告
·中型测试，验证两个或多个制定的模块应用之间的交互
·大型测试，也被称为 “系统测试” 或 “端到端测试”。大型测试在一个较高层次上运行，验证系统作为一个整体是如何工作的。

结论：我们的单元测试，既可以针对一个函数写 case，也可以按照函数的调用关系串起来写 case。
二. 金字塔模型
在金字塔模型之前，流行的是冰淇淋模型。包含了大量的手工测试、端到端的自动化测试及少量的单元测试。造成的后果是，随着产品壮大，手工回归测试时间越来越长，质量很难把控；自动化 case 频频失败，每一个失败对应着一个长长的函数调用，到底哪里出了问题？单元测试少的可怜，基本没作用。

Mike Cohn 在他的着作《Succeeding with Agile》一书中提出了 “测试金字塔” 这个概念。这个比喻非常形象，它让你一眼就知道测试是需要分层的。它还告诉你每一层需要写多少测试。
测试金字塔本身是一条很好的经验法则，我们最好记住 Cohn 在金字塔模型中提到的两件事：
·编写不同粒度的测试
·层次越高，你写的测试应该越少

同时，我们对金字塔的理解绝不能止步于此，要进一步理解：

我把金字塔模型理解为——冰激凌融化了。就是指，最顶部的 “手工测试” 理论上全部要自动化，向下融化，优先全部考虑融化成单元测试，单元测试覆盖不了的 放在中间层（分层测试），再覆盖不了的才会放到 UI 层。因此，UI 层的 case，能没有就不要有，跑的慢还不稳定。按照乔帮主的说法，我不分单元测试还是分层测试，统一都叫自动化测试，那就应该把所有的自动化 case 看做一个整体，case 不要冗余，单元测试能覆盖，就要把这个 case 从分层或 ui 中去掉。
越是底层的测试，牵扯到相关内容越少，而高层测试则涉及面更广。比如单元测试，它的关注点只有一个单元，而没有其它任何东西。所以，只要一个单元写好了，测试就是可以通过的；而集成测试则要把好几个单元组装到一起才能测试，测试通过的前提条件是，所有这些单元都写好了，这个周期就明显比单元测试要长；系统测试则要把整个系统的各个模块都连在一起，各种数据都准备好，才可能通过。
另外，因为涉及到的模块过多，任何一个模块做了调整，都有可能破坏高层测试，所以，高层测试通常是相对比较脆弱的，在实际的工作中，有些高层测试会牵扯到外部系统，这样一来，复杂度又在不断地提升。
三. 为什么做单测
这个问题我们规避不掉。新闻是这次研发模式改革的主力军之一，所以自上而下的推动让这个问题不那么棘手：做了就是做了。不做，却又有那么多的理由：
（搜集到的吐槽真实声音）
· 单元测试浪费了太多的时间
· 单元测试仅仅是证明这些代码做了什么
· 我是很棒的程序员，我是不是可以不进行单元测试？
· 后面的集成测试将会抓住所有的 bug
· 单元测试的成本效率不高我把测试都写了，那么测试人员做什么呢？
· 公司请我来是写代码，而不是写测试
· 测试代码的正确性，并不是我的工作
单元测试的意义
·单元测试对我们的产品质量是非常重要的。
·单元测试是所有测试中最底层的一类测试，是第一个环节，也是最重要的一个环节，是唯一一次有保证能够代码覆盖率达到 100% 的测试，是整个软件测试过程的基础和前提，单元测试防止了开发的后期因 bug 过多而失控，单元测试的性价比是最好的。
·据统计，大约有 80% 的错误是在软件设计阶段引入的，并且修正一个软件错误所需的费用将随着软件生命期的进展而上升。错误发现的越晚，修复它的费用就越高，而且呈指数增长的趋势。作为编码人员，也是单元测试的主要执行者，是唯一能够做到生产出无缺陷程序这一点的人，其他任何人都无法做到这一点
·代码规范、优化，可测试性的代码
·放心重构
·自动化执行 three-thousand times
下面这张图，来自微软的统计数据：bug 在单元测试阶段被发现，平均耗时 3.25 小时，如果漏到系统测试阶段，要花费 11.5 小时。

下面这张图，旨在说明两个问题：85% 的缺陷都在代码设计阶段产生，而发现 bug 的阶段越靠后，耗费成本就越高，指数级别的增高。所以，在早期的单元测试就能发现 bug，省时省力，一劳永逸，何乐而不为呢。

单元测试特别耗时？
不能一刀切，不能只盯着单测阶段的耗时。
我采访了新闻客户端、后台的开发，首先肯定的是，单测会增加开发量、增加开发时长；

在《单元测试的艺术》这本书提到一个案例：找了开发能力相近的两个团队，同时开发相近的需求。进行单测的团队在编码阶段时长增长了一倍，从 7 天到 14 天，但是，这个团队在集成测试阶段的表现非常顺畅，bug 量小，定位 bug 迅速等。最终的效果，整体交付时间和缺陷数，均是单测团队最少。

单测，存在即合理。一方面，需要把单测放在整个迭代周期来观测其效果；一方面，写单测也是技术活，写得好的同学，时间少代码质量高（也即，不是说写了单测，就能写好单测）
谁来写单测呢？
·开发同学写单测
·测试同学具有写单测的能力。重点在于开发脚手架、分层测试/端到端测试
增量还是存量
·单测 case 针对增量代码
·当存量代码出现大规模重构，后者质量暴露出极大风险时，都是推动补全单测的好时机
四. 单元测试的阶段
一. 广义的单元测试，我们指这三部分的有机组合：
·code review
·静态代码扫描
·单元测试用例编写
二. 结合新闻的实践，我把单测成长的过程分为 4 个目标，分别为：
·会写，全员可写
·写的好，同时关注可测性问题，试点解决
·识别可测性问题，熟练使用重构方法进行重构；识别代码架构设计问题；case 与业务代码同步编写
·TDD。但这个目标是期望，不能作为必须实现的目标。

截至发稿当天，新闻处于第三阶段，即，每个迭代均能产出高质量的 case，人数覆盖和需求覆盖均较高；关注重点在于可测性，时刻注重重构。

五. 单元测试的指标
还挺尴尬的，不太有直接的指标去衡量单测的效果。我们也经常被问到，“怎么证明你们新闻单测的作用呀？”
·bug 类指标（间接指标）：连续迭代的 bug 总数趋势、迭代内新建 bug 的趋势、千行 bug 率
·单测的需求覆盖度（50% 以上），参与人员覆盖度（80% 以上）
·单测 case 总数趋势，代码行增量趋势
·增量代码的行覆盖率（接入层 80%，客户端 30%）
·单函数圈复杂度（低于 40），单函数代码行数（低于 80），扫描告警数
在迭代需求持续高吞吐量的前提下，以新闻 iOS 的数据为例：

六. go 单元测试框架选型
基本选型：testify + gomonkey
附加：httptest + sqlmock

前提
·测试文件，以_test.go 结尾，与被测文件放于相同目录
·测试函数，函数名以 Test 开头，并且随后的第一个字符必须为大写字母或下划线，如：TestParseReq_CorrectNum_TableDriven
·测试函数，参数为 t *testing.T；对于 bench 测试，参数为 b *testing.B
·运行命令行，我的文章有深入讲解：go test 命令行

testify 常规用法
https://github.com/stretchr/testify
testify 基于 gotesting 编写，所以语法上、执行命令行与 go test 完全兼容
支持大量高效的 api，比如：
assert.Equal：常规对比，是把两者分别换成 [] byte 去严格比对
assert.Nil：判断对象为 nil 时，有时对 err 判空时也用
assert.Error：判断 err 的具体类型和内容
assert.JSONEq：这个比较有用，对比 map 时；或者对比 struct 的时候，也会先转为 map，在用这个 api 去做对比，如下面这个例子，我封装了建议的方法去将 struct 转换为 string(json)：

· 支持 suite，用例集管理
· 运行时，可以指定用例集执行

· 自带 mock 工具，但只支持接口方法的 mock，而且用法相对复杂
· table-driven

gomonkey 用法（蓝色字体表示常用）
https://github.com/agiledragon/gomonkey
https://studygolang.com/articles/15034

·支持为一个函数打一个桩
·支持为一个成员方法打一个桩
·支持为一个全局变量打一个桩
·支持为一个函数变量打一个桩
·支持为一个函数打一个特定的桩序列
·支持为一个成员方法打一个特定的桩序列
·支持为一个函数变量打一个特定的桩序列
·table-driven 的方式定义一系列 stub
注意，对内联函数的 Stub，go test 命令行一定要加上参数才可生效。见官方文档。所以，我的命令行默认加上-gcflags=all=-l 就行了。

我设置了一些 goland 的代码模板，放在附件中。
ApplyFunc 是对外部函数 Stub（非类方法）
/ 用法：gomonkey.ApplyFunc(被 stub 函数名, 被 stub 函数签名) 函数返回值
    例子：
    patches := gomonkey.ApplyFunc(fake.Exec, func(_ string, _ ...string) (string, error) {
    return outputExpect, nil
                   })
 */

patches := gomonkey.ApplyFunc(lcache.GetCache, func(_ string) (interface{}, bool) {
return getCommentsResp()
})
defer patches.Reset()
ApplyMethod 是对类函数 Stub。但这里注意，要被 stub 的方式是私有方法，gomonkey 通过反射是找不到的，有两种解决方法：1）使用增强版的 gomonkey；2）不 Stub 它，而是选择走进这个函数，这个话题在后面专题谈 mock 的时候说。
/ 用法：gomonkey.ApplyMethod(反射类名, 被 stub 函数签名) 函数返回值
    例子：
    var s fake.Slice
    patches := ApplyMethod(reflect.TypeOf(s), "Add", func(_ *fake.Slice, _ int) error {
                return nil
            })
 /
 
var ac auth.AuthCheck
patches := gomonkey.ApplyMethod(reflect.TypeOf(ac), "PrepareWithHttp", func(_ *auth.AuthCheck, _ *http.Request, _ ...auth.AuthOption) error {
return fmt.Errorf("prepare with nil object")
})
defer patches.Reset()
ApplyMethodSeq 是对同一个 Stub 的函数返回不同的结果
/ 用法：gomonkey.ApplyMethodSeq(类的反射，"被 stub 函数名", 返回结构体)；
    Params{info1},中括号内为被 stub 函数的返回值列表；
    Times 为生效次数
    例子：
    e := &fake.Etcd{}
    info1 := "hello cpp"
    info2 := "hello golang"
    info3 := "hello gomonkey"
    outputs := [] OutputCell{
         {Values: Params{info1, nil}},
         {Values: Params{info2, nil}},
         {Values: Params{info3, nil}},
      }
      patches := ApplyMethodSeq(reflect.TypeOf(e), "Retrieve", outputs)
      defer patches.Reset()
 /
conn := &redis.RedisConn{}
patch1 := gomonkey.ApplyFunc(redis.NewRedisHTTP, func(serviceName string, _ string) *redis.RedisConn {
conn := &redis.RedisConn{
redis.RedisConfig{},
&redis.RedisHelper{},
}
return conn
})
defer patch1.Reset()
 
// mock redis data. 返回空和不为空的情况
outputCell := [] gomonkey.OutputCell{
{Values: gomonkey.Params{"12", nil}, Times: 1},
{Values: gomonkey.Params{"", nil}, Times: 1},
}

patchs := gomonkey.ApplyMethodSeq(reflect.TypeOf(conn.RedisHelper), "Get", outputCell)
defer patchs.Reset()
 先举这几个例子，详细的可以在上面的链接文章中全面得到。
这里补充一点，对类方法进行 stub，必须要找到该方法对应的真实的类（结构体），举个例子：
//被测函数中有如下一段，其中的 Get 方法我们想 stub 掉，只要找到 Get 方法对应的类就好了
readCountStr, _ := conn.Get(redisKey)
if len(readCountStr) == 0 {
return 0, nil
}
定位 conn，是 RedisConn 类型的 struct
 
type RedisConn struct {
RedisConfig
*RedisHelper
}
所以第一次，我用 gomonkey.AppleyMethod 时这么写：
 
patches := gomonkey.ApplyMethod(reflect.TypeOf(*RedisConn),"Get", func(_ *redis.RedisHelper,_ string, _ [] string) ([] string, error){
return info,err_notNil
})
defer patches.Reset()

WeTest 小编提醒：上篇的内容就到这里，相信大家肯定还没看够吧~在下篇会说到关于 mock、和如何不要滥用 mock 等等更多精彩的内容，让我们赶紧一起来看下吧~《从头到脚说单测——谈有效的单元测试（下篇）》