【Java】异步回调方法进行单元测试

Junit + Mockito 测试回调(callback) 方法 Junit + Mockito 时遇到有回调(callback)的函数方法 普通回调 多次调用同一个方法,每次调用返回不同 阅读详情

使用 ArgumentCaptor 对异步回调的方法进行单元测试

背景

博主在近期工作中,对模块进行异步化修改,主要进行RPC调用时,不再进行同步等待。对代码完成修改后,需要进行单元测试覆盖,其中就包括了异步回调的单元测试覆盖。
由于涉及业务代码,这里对场景进行简化,即需要对异步回调的场景进行单元测试。这里通过代码模拟一个简单的场景:首先是有一个接口类IAsyncHanlder的接口,定义了onSucess方法。

public interface IAsyncHandler {
    void onSuccess(String result);
}

RpcService模拟提供rpc远程调用,完成后调用传入的接口实现类的onSuccess方法。

@Component
public class RpcService {

    public void doHandle(IAsyncHandler handler) {
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    // rpc invoke
                    String result = "true";
                    handler.onSuccess(result);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}

业务场景方面,AsyncService类对外提供asyncSend方法,调用该方法之后,AsyncService会先进行一次RPC调用,再根据RPC异步回调的结果,决定使用使用PushService类提供的method1或method2。场景比较简单,具体代码如下:

@Component
public class AsyncService {

    private static final String TRUE = "true";
    
    private RpcService rpcService;
    private PushService pushService;

    @Autowired
    public AsyncService(RpcService rpcService, PushService pushService) {
        this.rpcService = rpcService;
        this.pushService = pushService;
    }

    // 对外提供方法调用
    public void asyncSend() {
        // 根据远程调用结果,决定使用不同的方法
        rpcService.doHandle(new IAsyncHandler() {
            @Override
            public void onSuccess(String result) {
                if (TRUE.equals(result)) {
                    // do somethings ...
                    pushService.method1();
                } else {
                    // do somethings ...
                    pushService.method2();
                }
            }
        });
    }
}

上面即为完整的场景,下面将对asyncSend方法进行单元测试覆盖。

使用 ArgumentCaptor

思路:我们可以利用ArgumentCaptor捕捉到传递给RpcServicde的接口实现类,之后为手动调用接口实现类的onSuccess方法,模拟异步回调的场景。代码如下:

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {AsyncService.class})
public class AsyncServiceTest {

    @MockBean
    private RpcService rpcService;
    @MockBean
    private PushService pushService;
    @Autowired
    private AsyncService asyncService;

    @Test
    public void testAsyncSend_method1() {
        asyncService.asyncSend();
        // 捕获接口的实现类,即异步回调结果调用的对象
        ArgumentCaptor<IAsyncHandler> argumentCaptor = ArgumentCaptor.forClass(IAsyncHandler.class);
        Mockito.verify(rpcService).doHandle(argumentCaptor.capture());
        // 手动调用处理异步回调的对象,模拟异步回调的结果
        IAsyncHandler asyncHandler = argumentCaptor.getValue();
        asyncHandler.onSuccess("true");
        // 对异步回调的结果进行测试覆盖
        Mockito.verify(pushService).method1();
        Mockito.verify(pushService, Mockito.never()).method2();
    }

    @Test
    public void testAsyncSend_method2() {
        // 捕获接口的实现类,即异步回调结果调用的对象
        asyncService.asyncSend();
        ArgumentCaptor<IAsyncHandler> argumentCaptor = ArgumentCaptor.forClass(IAsyncHandler.class);
        Mockito.verify(rpcService).doHandle(argumentCaptor.capture());
        // 手动调用处理异步回调的对象,模拟异步回调的结果
        IAsyncHandler asyncHandler = argumentCaptor.getValue();
        asyncHandler.onSuccess("false");
        // 对异步回调的结果进行测试覆盖
        Mockito.verify(pushService).method2();
        Mockito.verify(pushService, Mockito.never()).method1();
    }
}

总结

通过利用ArgumentCaptor捕捉到异步回调时会调用的类,手动给调用类进行赋值,进行异步回调场景的测试覆盖。

Android回调详解 很多时候开发遇到一些Ui更新 网络数据获取,或者方法方法传递的时候会借助回调函数,那么什么是回调函数 百度百科是这么解释的          回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数时,我们就说这是回调函数。回调函数不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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