使用testify和mockery库简化单元测试

前言

2016年我写过一篇关于 Go语言单元测试 的文章，简单介绍了 testing 库的使用方法。后来发现 testify/require 和 testify/assert 可以大大简化单元测试的写法，完全可以替代 t.Fatalf 和 t.Errorf ，而且代码实现更为简短、优雅。

再后来，发现了 mockery 库，它可以为 Go interface 生成一个 mocks struct。通过 mocks struct，在单元测试中我们可以模拟所有 normal cases 和 corner cases，彻底消除细节实现上的bug。mocks 在测试无状态函数 (对应 FP 中的 pure function) 中意义不大，其应用场景主要在于处理不可控的第三方服务、数据库、磁盘读写等。如果这些服务的调用细节已经被封装到 interface 内部，调用方只看到了 interface 定义的一组方法，那么在测试中 mocks 就能控制第三方服务返回任意期望的结果，进而实现对调用方逻辑的全方位测试。

关于 interface 的诸多用法，我会单独拎出来一篇文章来讲。本文中，我会通过两个例子展示 testify/require 和 mockery 的用法，分别是：

1. 使用 testify/require 简化 table driven test
2. 使用 mockery 和 testify/mock 为 lazy cache 写单元测试

准备工作

# download require, assert, mock
go get -u -v github.com/stretchr/testify
# install mockery into GoBin
go get -u -v github.com/vektra/mockery/.../

testify/require

首先，我们通过一个简单的例子看下 require 的用法。我们针对函数 Sqrt 进行测试，其实现为：

// Sqrt calculate the square root of a non-negative float64 
// number with max error of 10^-9. For simplicity, we don't 
// discard the part with is smaller than 10^-9.
func Sqrt(x float64) float64 {
  if x < 0 {
    panic("cannot be negative")
  }

  if x == 0 {
    return 0
  }

  a := x / 2
  b := (a + 2) / 2
  erro := a - b
  for erro >= 0.000000001 || erro <= -0.000000001 {
    a = b
    b = (b + x/b) / 2
    erro = a - b
  }

  return b
}

这里我们使用了一个常规的方法实现 Sqrt ，该实现的最大精确度是到小数点后9位（为了方便演示，这里没有对超出9位的部分进行删除）。我们首先测试 x < 0 导致 panic 的情况，看 require 如何使用，测试代码如下：

func TestSqrt_Panic(t *testing.T) {
  defer func() {
    r := recover()
    require.Equal(t, "cannot be negative", r)
  }()
  _ = Sqrt(-1)
}

在上面的函数中，我们只使用 require.Equal 一行代码就实现了运行结果校验。如果使用 testing 来实现的话，变成了三行，并且需要手写一串描述：

func TestSqrt_Panic(t *testing.T) {
  defer func() {
    r := recover()
      if r.(string) != "cannot be negative" {
        t.Fatalf("expect to panic with message \"cannot be negative\", but got \"%s\"\n", r)
      }
  }()
  _ = Sqrt(-1)
}

使用 require 之后，不仅使测试代码更易于编写，而且能够在测试运行失败时，格式化运行结果，方便定位和修改bug。这里你不妨把 -1 改成一个正数，运行 go test ，查看运行结果。

上面我们能够看到 require 库带来的编码和调试效率的上升。在 table driven test 中，我们会有更深刻的体会。

Table Driven Test

我们仍然以 Sqrt 为例，来看下如何在 table driven test 中使用 require 。这里我们测试的传入常规参数的情况，代码实现如下：

func TestSqrt(t *testing.T) {
  testcases := []struct {
    desc   string
    input  float64
    expect float64
  }{
    {
      desc:   "zero",
      input:  0,
      expect: 0,
    },
    {
      desc:   "one",
      input:  1,
      expect: 1,
    },
    {
      desc: "a very small rational number",
      input: 0.00000000000000000000000001,
      expect: 0.0,
    },
    {
      desc:   "rational number result: 2.56",
      input:  2.56,
      expect: 1.6,
    },
    {
      desc:   "irrational number result: 2",
      input:  2,
      expect: 1.414213562,
    },
  }

  for _, ts := range testcases {
    got := Sqrt(ts.input)
    erro := got - ts.expect
    require.True(t, erro < 0.000000001 && erro > -0.000000001, ts.desc)
  }
}

在上面这个例子，有三点值得注意：

1. 匿名struct 允许我们填充任意类型的字段，非常方便于构建测试数据集；
2. 每个 匿名struct 都包含一个 desc string 字段，用于描述该测试要处理的状况。在测试运行失败时，非常有助于定位失败位置；
3. 使用 require 而不是 assert ，因为使用 require 时，测试失败以后，所有测试都会停止执行。

关于 require ，除了本文中提到的 require.True , require.Equal ，还有一个比较实用的方法是 require.EqualValues ，它的应用场景在于处理 Go 的强类型问题，我们不妨看一段代码：

func Test_Require_EqualValues(t *testing.T) {
  // tests will pass
  require.EqualValues(t, 12, 12.0, "compare int32 and float64")
  require.EqualValues(t, 12, int64(12), "compare int32 and int64")

  // tests will fail
  require.Equal(t, 12, 12.0, "compare int32 and float64")
  require.Equal(t, 12, int64(12), "compare int32 and int64")
}

更多 require 的方法参考 require's godoc 。

mockery

mockery 与 Go 指令(directive) 结合使用，我们可以为 interface 快速创建对应的 mock struct。即便没有具体实现，也可以被其他包调用。我们通过 LazyCache 的例子来看它的使用方法。

假设有一个第三方服务，我们把它封装在 thirdpartyapi 包里，并加入 go directive，代码如下：

package thirdpartyapi

//go:generate mockery -name=Client

// Client defines operations a third party service has
type Client interface {
  Get(key string) (data interface{}, err error)
}

我们在 thirdpartyapi 目录下执行 go generate ，在 mocks 目录下生成对应的 mock struct。目录结构如下：

~ $ tree thirdpartyapi/
thirdpartyapi/
├── client.go
└── mocks
    └── Client.go

1 directory, 2 files

在执行 go generate 时，指令 //go:generate mockery -name=Client 被触发。它本质上是 mockery -name=Client 的快捷方式，优势是 go generate 可以批量执行多个目录下的多个指令（需要多加一个参数，具体可以参考文档）。

此时，我们只有 interface，并没有具体的实现，但是不妨碍在 LazyCache 中调用它，也不妨碍在测试中调用 thirdpartyapi 的 mocks client。为了方便理解，这里把 LazyCache 的实现也贴出来 (忽略 import)：

//go:generate mockery -name=LazyCache

// LazyCache defines the methods for the cache
type LazyCache interface {
  Get(key string) (data interface{}, err error)
}

// NewLazyCache instantiates a default lazy cache implementation
func NewLazyCache(client thirdpartyapi.Client, timeout time.Duration) LazyCache {
  return &lazyCacheImpl{
    cacheStore:       make(map[string]cacheValueType),
    thirdPartyClient: client,
    timeout:          timeout,
  }
}

type cacheValueType struct {
  data        interface{}
  lastUpdated time.Time
}

type lazyCacheImpl struct {
  sync.RWMutex
  cacheStore       map[string]cacheValueType
  thirdPartyClient thirdpartyapi.Client
  timeout          time.Duration // cache would expire after timeout
}

// Get implements LazyCache interface
func (c *lazyCacheImpl) Get(key string) (data interface{}, err error) {
  c.RLock()
  val := c.cacheStore[key]
  c.RUnlock()

  timeNow := time.Now()
  if timeNow.After(val.lastUpdated.Add(c.timeout)) {
    // fetch data from third party service and update cache
    latest, err := c.thirdPartyClient.Get(key)
    if err != nil {
      return nil, err
    }

    val = cacheValueType{latest, timeNow}
    c.Lock()
    c.cacheStore[key] = val
    c.Unlock()
  }

  return val.data, nil
}

为了简单，我们暂时不考虑 cache miss 或 timeout 与cache被更新的时间间隙，大量请求直接打到 thirdpartyapi 可能导致的后果。

介绍测试之前，我们首先了解一下 "控制变量法"，在自然科学中，它被广泛用于各类实验中。在 智库百科 ，它被定义为 指把多因素的问题变成多个单因素的问题，而只改变其中的某一个因素，从而研究这个因素对事物影响，分别加以研究，最后再综合解决的方法 。该方法同样适用于计算机科学，尤其是测试不同场景下程序是否能如期望般运行。我们将这种方法应用于本例中 Get 方法的测试。

在 Get 方法中，可变因素有 cacheStore 、 thirdPartyClient 和 timeout 。在测试中， cacheStore 和 timeout 是完全可控的， thirdPartyClient 的行为需要通过 mocks 自定义期望行为以覆盖默认实现。事实上，mocks 的功能要强大的多，下面我们用代码来看。

为 LazyCache 写测试

这里，我只拿出 Cache Miss Update Failure 一个case 来分析，覆盖所有 case 的代码查看 github repo 。

func TestGet_CacheMiss_Update_Failure(t *testing.T) {
  testKey := "test_key"
  errTest := errors.New("test error")
  mockThirdParty := &mocks.Client{}
  mockThirdParty.On("Get", testKey).Return(nil, errTest).Once()

  mockCache := &lazyCacheImpl{
    memStore:         map[string]cacheValueType{},
    thirdPartyClient: mockThirdParty,
    timeout:          testTimeout,
  }

  // test cache miss, fails to fetch from data source
  _, gotErr := mockCache.Get(testKey)
  require.Equal(t, errTest, gotErr)

  mock.AssertExpectationsForObjects(t, mockThirdParty)
}

这里，我们只讨论 mockThirdParty ，主要有三点：

1. mockThirdParty.On("Get", testKey).Return(nil, errTest).Once() 用于定义该对象 Get 方法的行为： Get 方法接受 testKey 作为参数，当且仅当被调用一次时，会返回 errTest 。如果同样的参数，被调用第二次，就会报错；
2. _, gotErr := mockCache.Get(testKey) 触发一次上一步中定义的行为；
3. mock.AssertExpectationsForObjects 函数会对传入对象进行检查，保证预定义的期望行为完全被精确地触发；

在 table driven test 中，我们可以通过 mockThirdParty.On 方法定义 Get 针对不同参数返回不同的结果。

在上面的测试中 .Once() 等价于 .Times(1) 。如果去掉 .Once() ，意味着 mockThirdParty.Get 方法可以被调用任意次。

更多 mockery 的使用方法参考 github

小结

在本文中，我们结合实例讲解了 testify 和 mockery 两个库在单元测试中的作用。最后分享一个图，希望大家能重视单元测试。