24、Go 语言测试技巧与实践

Go 语言测试技巧与实践

1. 并行测试

1.1 问题提出

在测试过程中，为了加快测试速度，我们希望能够并行运行测试用例。默认情况下，同一包中的测试函数是按顺序运行的。

1.2 解决方案

使用 t.Parallel 函数可以让测试函数或子测试并行运行。以下是一个简单的示例，展示了如何使用 t.Parallel 来并行运行测试函数：

func TestAddOneDigit(t *testing.T) {
    t.Parallel()
    result := Add(1, 2)
    if result != 3 {
        t.Error("Adding 1 and 2 doesn't produce 3")
    }
}

func TestAddTwoDigits(t *testing.T) {
    t.Parallel()
    result := Add(12, 30)
    if result != 42 {
        t.Error("Adding 12 and 30 doesn't produce 42")
    }
}

func TestAddThreeDigits(t *testing.T) {
    t.Parallel()
    result := Add(100, -1)
    if result != 99 {
        t.Error("Adding 100 and -1 doesn't produce 99")
    }
}

func Add(a, b int) int {
    time.Sleep(500 * time.Millisecond)
    return a + b
}

1.3 执行结果对比

• 顺序执行 ：

% go test -v
=== RUN   TestAddOneDigit
--- PASS: TestAddOneDigit (0.50s)
=== RUN   TestAddTwoDigits
--- PASS: TestAddTwoDigits (0.50s)
=== RUN   TestAddThreeDigits
--- PASS: TestAddThreeDigits (0.50s)
PASS
ok  github.com/sausheong/gocookbook/ch18_testing 1.997s

• 并行执行 ：

% go test -v
=== RUN   TestAddOneDigit
=== PAUSE TestAddOneDigit
=== RUN   TestAddTwoDigits
=== PAUSE TestAddTwoDigits
=== RUN   TestAddThreeDigits
=== PAUSE TestAddThreeDigits
=== CONT  TestAddOneDigit
=== CONT  TestAddTwoDigits
=== CONT  TestAddThreeDigits
--- PASS: TestAddTwoDigits (0.50s)
--- PASS: TestAddOneDigit (0.50s)
--- PASS: TestAddThreeDigits (0.50s)
PASS
ok  github.com/sausheong/gocookbook/ch18_testing 0.686s

从执行结果可以看出，并行执行测试函数大大缩短了测试时间。

1.4 并行运行子测试的注意事项

当并行运行子测试时，需要注意一个常见的问题。以下是一个示例代码：

func TestAddWithSubTestAndParallel(t *testing.T) {
    testCases := []struct {
        name   string
        a      int
        b      int
        result int
    }{
        {"OneDigit", 1, 2, 3},
        {"TwoDigits", 12, 30, 42},
        {"ThreeDigits", 100, -1, 99},
    }
    for _, testCase := range testCases {
        t.Run(testCase.name, func(t *testing.T) {
            t.Parallel()
            result := Add(testCase.a, testCase.b)
            if result != testCase.result {
                t.Errorf("Adding %d and %d doesn't produce %d, instead it produces %d",
                    testCase.a, testCase.b, testCase.result, result)
            }
        })
    }
}

在这个示例中，如果直接运行，可能会出现最后一个测试用例被多次运行的问题。这是因为在循环中使用了迭代变量 testCase ，而 t.Run 的第二个参数是一个闭包，它绑定了同一个 testCase 变量。

解决方案是将 testCase 变为循环内的局部变量：

for _, tc := range testCases {
    testCase := tc
    t.Run(testCase.name, func(t *testing.T) {
        t.Parallel()
        t.Logf("Test case %s with inputs %d and %d should produce %d",
            testCase.name, testCase.a, testCase.b, testCase.result)
        result := Add(testCase.a, testCase.b)
        if result != testCase.result {
            t.Errorf("Adding %d and %d doesn't produce %d, instead it produces %d",
                testCase.a, testCase.b, testCase.result, result)
        }
    })
}

1.5 并行测试流程总结

graph TD;
    A[开始] --> B[定义测试用例];
    B --> C{是否并行};
    C -- 是 --> D[使用t.Parallel()];
    C -- 否 --> E[顺序执行];
    D --> F[执行测试用例];
    E --> F;
    F --> G[输出测试结果];
    G --> H[结束];

2. 生成随机测试输入

2.1 问题提出

在测试过程中，我们希望能够生成随机的测试数据来运行测试函数，以发现更多潜在的问题。

2.2 解决方案

使用模糊测试（fuzzing），这是一种自动化测试技术，用于为测试函数生成随机的、意外的数据，以检测程序中的漏洞。

2.3 示例代码

以下是一个使用模糊测试来测试最大堆实现的示例：

type Heap struct {
    elements []int
}

func (h *Heap) Push(ele int) {
    h.elements = append(h.elements, ele)
    i := len(h.elements) - 1
    for ; h.elements[i] > h.elements[parent(i)]; i = parent(i) {
        h.swap(i, parent(i))
    }
}

func (h *Heap) Pop() (ele int) {
    ele = h.elements[0]
    h.elements[0] = h.elements[len(h.elements)-1]
    h.elements = h.elements[:len(h.elements)-1]
    h.rearrange(0)
    return
}

func (h *Heap) rearrange(i int) {
    largest := i
    left, right, size := leftChild(i), rightChild(i), len(h.elements)
    if left < size && h.elements[left] > h.elements[largest] {
        largest = left
    }
    if right < size && h.elements[right] > h.elements[largest] {
        largest = right
    }
    if largest != i {
        h.swap(i, largest)
        h.rearrange(largest)
    }
}

func TestHeap(t *testing.T) {
    var h *Heap = &Heap{}
    h.elements = []int{452, 23, 6515, 55, 313, 6}
    h.Build()
    testCases := []int{51, 634, 9, 8941, 354}
    for _, tc := range testCases {
        h.Push(tc)
        elements := make([]int, len(h.elements))
        copy(elements, h.elements)
        sort.Slice(elements, func(i, j int) bool {
            return elements[i] > elements[j]
        })
        popped := h.Pop()
        if elements[0] != popped {
            t.Errorf("Top of heap %d is not the one popped %d\n heap is %v",
                elements[0], popped, elements)
        }
    }
}

func FuzzHeap(f *testing.F) {
    var h *Heap = &Heap{}
    h.elements = []int{452, 23, 6515, 55, 313, 6}
    h.Build()
    testCases := []int{51, 634, 9, 8941, 354}
    for _, tc := range testCases {
        f.Add(tc)
    }
    f.Fuzz(func(t *testing.T, i int) {
        h.Push(i)
        elements := make([]int, len(h.elements))
        copy(elements, h.elements)
        sort.Slice(elements, func(i, j int) bool {
            return elements[i] > elements[j]
        })
        popped := h.Pop()
        if elements[0] != popped {
            t.Errorf("Top of heap %d is not the one popped %d\n heap is %v",
                elements[0], popped, elements)
        }
    })
}

2.4 执行模糊测试

• 运行模糊测试：

% go test -v -fuzz=Heap -fuzztime=30s

• 运行正常测试：

% go test -run=FuzzHeap -v

2.5 模糊测试的优势

模糊测试可以发现一些难以检测到的问题。例如，对 rearrange 函数进行一个小的修改：

func (h *Heap) rearrange(i int) {
    ...
    if left < size && h.elements[left-1] > h.elements[largest] {
        largest = left
    }
    ...
}

使用普通测试函数 TestHeap 运行时，测试用例仍然可以通过，但使用模糊测试函数 FuzzHeap 运行时，就会发现问题。

2.6 模糊测试流程总结

graph TD;
    A[开始] --> B[定义模糊测试函数];
    B --> C[设置最大堆和测试用例];
    C --> D[添加测试用例到种子语料库];
    D --> E[定义模糊目标函数];
    E --> F[运行模糊测试];
    F --> G{是否发现漏洞};
    G -- 是 --> H[记录失败输入并输出错误信息];
    G -- 否 --> I[继续测试];
    I --> J{是否达到测试时间};
    J -- 是 --> K[结束测试];
    J -- 否 --> F;
    H --> K;

3. 总结

通过并行测试和模糊测试，我们可以提高测试效率和发现潜在问题的能力。并行测试可以缩短测试时间，而模糊测试可以生成随机的测试数据，帮助我们发现一些难以检测到的漏洞。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的测试方法。

4. 测试覆盖率测量

4.1 问题提出

在软件开发过程中，我们需要了解测试用例对程序代码的覆盖程度，以此来评估测试的完整性和有效性。

4.2 解决方案

Go 语言提供了内置的工具来测量测试覆盖率。通过在 go test 命令中使用 -cover 标志，可以方便地获取测试覆盖率信息。

4.3 操作步骤

以下是测量测试覆盖率的具体步骤：
1. 编写测试代码 ：确保你已经编写了针对目标程序的测试用例。例如，对于前面提到的最大堆实现，已经有了 TestHeap 和 FuzzHeap 测试函数。
2. 运行测试并测量覆盖率 ：使用以下命令运行测试并获取覆盖率信息：

% go test -cover

这个命令会执行所有的测试用例，并输出测试覆盖率的百分比。

3. 生成覆盖率报告 ：如果需要更详细的覆盖率信息，可以生成覆盖率报告。使用以下命令：

% go test -coverprofile=coverage.out

这个命令会将覆盖率信息保存到 coverage.out 文件中。

4. 查看覆盖率报告 ：使用以下命令查看覆盖率报告的详细内容：

% go tool cover -html=coverage.out

这个命令会打开一个 HTML 页面，展示每个文件和每行代码的覆盖率情况。

4.4 测试覆盖率的意义

测试覆盖率可以帮助我们评估测试的质量和完整性。高覆盖率意味着大部分代码都被测试用例覆盖到了，但并不意味着代码没有漏洞。例如，一些边界情况和异常处理可能没有被充分测试。因此，测试覆盖率只是一个参考指标，不能完全代表代码的正确性。

4.5 测试覆盖率流程总结

graph TD;
    A[开始] --> B[编写测试代码];
    B --> C[运行测试并测量覆盖率];
    C --> D{是否需要详细报告};
    D -- 是 --> E[生成覆盖率报告];
    D -- 否 --> F[输出覆盖率百分比];
    E --> G[查看覆盖率报告];
    F --> H[结束];
    G --> H;

5. 不同测试方法对比

为了更清晰地了解并行测试、模糊测试和测试覆盖率测量的特点和适用场景，我们可以通过以下表格进行对比：
| 测试方法 | 特点 | 适用场景 | 优势 | 劣势 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 并行测试 | 多个测试用例同时运行，缩短测试时间 | 测试用例较多且相互独立的情况 | 提高测试效率 | 需要注意资源竞争和并发问题 |
| 模糊测试 | 生成随机测试数据，检测潜在漏洞 | 需要发现难以预料的输入导致的问题 | 发现隐藏的漏洞 | 运行成本高，可能需要较长时间 |
| 测试覆盖率测量 | 评估测试用例对代码的覆盖程度 | 评估测试的完整性和有效性 | 提供代码覆盖情况的参考 | 不能完全代表代码的正确性 |

6. 综合应用建议

在实际的软件开发过程中，可以根据项目的特点和需求，综合使用不同的测试方法：
1. 初期开发阶段 ：可以使用模糊测试来发现一些潜在的漏洞，尤其是对于输入复杂的函数和模块。同时，编写基本的测试用例，确保代码的基本功能正常。
2. 中期开发阶段 ：随着代码量的增加，使用并行测试来提高测试效率。同时，定期测量测试覆盖率，确保测试用例覆盖到了大部分代码。
3. 后期开发阶段 ：对高风险的代码区域进行重点测试，结合模糊测试和手动测试，确保代码的稳定性和可靠性。

7. 总结与展望

通过本文的介绍，我们了解了 Go 语言中并行测试、模糊测试和测试覆盖率测量的方法和技巧。这些测试方法可以帮助我们提高测试效率、发现潜在问题和评估测试的完整性。在未来的软件开发中，我们可以进一步探索这些测试方法的应用，结合自动化测试框架和持续集成工具，实现更高效、更全面的测试流程。同时，随着软件系统的不断复杂，我们也需要不断创新和改进测试方法，以应对新的挑战。

总之，测试是软件开发过程中不可或缺的环节，通过合理使用各种测试方法，可以提高软件的质量和可靠性，为用户提供更好的体验。