学透Spring Boot — 010. 单元测试和Spring Test

Mythos AI安全模型:自主攻击链与零日挖掘的范式革命 AI安全模型正从辅助分析工具演进为具备自主攻防决策能力的智能体。其核心在于对程序语义的深度建模、跨阶段推理循环与符号执行驱动的漏洞发现能力,突破传统SAST/DAST在复杂调用链、冷门模块和定制化系统中的检测盲区。这类模型不再依赖已知CVE或模板化Exploit,而是通过构建动态执行图谱与约束求解,实现从静态分析到远程利用的全链路闭环,显著降低零日漏洞挖掘成本。其技术价值已超越代码审计范畴,深度影响金融、医疗、工业等关键基础设施的安全运维模式与修复优先级决策。本文聚焦Anthropic推出的Mythos模型 阅读详情

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这是优快云 postnull 博客《学透Spring Boot》系列的一篇,更多文章请移步:Postnull - 学透Spring Boot系列文章



前言

开发的过程中,写业务代码是工作的一部分,测试也是工作的一部分。尤其是作为开发人员,用单元测试来测试我们的代码,可以更早的发现bug。

1. 基本概念

UT 单元测试

单元测试 Unit Testing,通常是开发的一部分,也是开发过程中最小的测试单元。主要测试一个类或一个方法的逻辑。

因为只是保证我们自己写的代码的逻辑,所以是不涉及外部服务的(比如数据库和外部接口),外部服务我们通常使用mock来模拟它们的行为。

UT是代码片段的测试
外部集成测试才需要依赖真正的外部服务

TDD 测试驱动开发

近些年流行很多种 XDD,其中和测试相关的就是TDD,Test driven development,这是一种开发方法。

以前传统的开发模式,我们先一口气写完业务代码,然后再开始写单元测试。但是会遇到一些问题:

  • 业务代码不方便测试
  • 测试时才发现bug,导致业务代码要做很大的调整

所以我们可以换一种思路,先写测试用例,再写业务代码。
这也就是TDD的三个步骤,遵循 红-绿-重构(Red-Green-Refactor)

  1. 红:编写一个失败的测试。
  2. 绿:编写代码使测试通过。
  3. 重构:优化代码,确保测试仍然通过。

我们先快速试一下
先写个测试用例

public class CalculatorTest {
    @Test
    public void testAdd1() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        assertEquals(3, calculator.add(1, 2));
    }

    @Test
    public void testAdd2() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        assertEquals(0, calculator.add(1, -1));
    }
}

这个时候,测试用例是通不过的,因为我们的业务代码类都还没实现,编译错误。当然这样体验不太好,我们也可以先实现业务代码的骨架,只是空实现。

public class Calculator {
    public Integer add(int a, int b) {
        return null;
    }
}

我们运行一下测试用例,UT不通过,这也是预期的。
在这里插入图片描述

然后我们开始实现代码

public class Calculator {
    public Integer add(int a, int b) {
        return 0;
    }
}

这时候单元用例部分通过了
在这里插入图片描述
说明我们的代码有问题,继续调整

public class Calculator {
    public Integer add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

这次我们的UT都过了,表示代码基本没问题了。(基本没问题不表示绝对没问题,因为可能测试覆盖率不够,有些边缘的case没有考虑到。)

下次,我们的业务代码被修改了,理论上出了bug,我们的测试用例是要失败的。

public class Calculator {
    public Integer add(int a, int b) {
        if(a < 0 || b < 0){
            return null;
        }
        return a + b;
    }
}

在这里插入图片描述
这时候,我们就需要注意了,是代码有问题,还是测试用例需要更新。

转换思路——测试先行

UT测试框架

Java最常用的 UT 框架有两个

  1. Junit
  2. TestNG

其中Junit比较轻量,满足大部分场景。TestNG功能更强大,比如支持并行测试(同时运行多个测试用例,Junit只能一个完了后再跑下一个)。具体对比:

  • TestNG 的@DataProvider,注入测试数据更方便,Junit5后提供的@ParameteriedTest也差不多功能
  • TestNG支持测试依赖,运行A用例前会自动先触发B用例
  • TestNG支持测试分组,方便运行一组测试用例
  • TestNG支持用例并行执行,对相对独立的case可以大大加快UT的时间
  • ……

TestNG更强大,但有时简单就好

Mock框架

前面也说过,对于外部依赖,甚至是业务代码其它的类,我们都应该模拟,这样保证我们可以关注被测试的这个类和这个方法。
保证测试用例的能够独立、快速的被测试

有很多Mock框架

  • Mockito:最常用
  • PowerMock:兼容Mockito,功能更强大,比如测试静态方法和私有方法(反思:private方法真的应该被测试吗)

比如使用Mockito,步骤基本都是差不多的,先创建mock对象和行为,然后调用方法,最后验证结果

public class UserServiceTest {
    @Test
    public void testGetUser() {
        // 1. 创建 Mock 对象
        UserRepository mockRepo = mock(UserRepository.class);

        // 2. 设置 Mock 行为
        when(mockRepo.findById(1)).thenReturn(new User(1, "John"));

        // 3. 调用测试方法
        UserService userService = new UserService(mockRepo);
        User user = userService.getUser(1);

        // 4. 验证结果
        assertEquals("John", user.getName());
    }
}

3. Spring Test

为什么要用Spring Test

对于Java项目,直接使用TestNG/Junit + Mockito 不就可以了吗?为什么还要用 Spring Test?

以前也有这个疑问,但是如果我们测试Spring 项目时,Junit + Mockito 就有点力不从心了。比如:

  • 注入Spring的配置,比如application-test.xml中配置,注入到Spring容器中去
  • 自动注入Bean,这个做不到,得手动new对象
  • 模拟HTTP请求,这个也做不到,所以Controller测试不了
  • 测试Spring整个应用,也做不到,只能测试单个类

Spring Test就是为了更方便的测试Spring 应用

当然,Spring Test不是要取代 TestNG/Junit + Mockito, 想法,它底层用的还是这些技术。
它只是提供了一堆工具和注解,帮助我们更方便测试Spring应用。

引入Spring Test

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

我们在关联依赖中也可以看到,它自动引入了Junit和Mockito
在这里插入图片描述
这框架本身包含了两个模块

  1. Spring Test 核心模块 spring-boot-test
  2. 自动配置模块 spring-boot-test-autoconfigure: 我们很多自动配置,比如注入
    在这里插入图片描述
    比如在自动配置的模块中,我们可以看到MockMvc的自动配置。这个类我们以后测试会经常遇到。在这里插入图片描述

Spring Test最简单使用

本文我们先来个最简单的例子,测试我们的Controller。

@RestController
@RequestMapping("/tn-users")
public class TnUserController {
    private TnUserService tnUserService;

    public TnUserController(TnUserService tnUserService) {
        this.tnUserService = tnUserService;
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<TypiUser> getUser(@PathVariable int id) {
        TypiUser user = tnUserService.getUserById(id);
        return user != null ? ResponseEntity.ok(user) : ResponseEntity.notFound().build();
    }
}

然后我们编写测试用例

@WebMvcTest(TnUserController.class)
public class TnUserControllerTest {
    @Autowired
    private MockMvc mockMvc;

    @MockitoBean
    private TnUserService tnUserService;

    @Test
    @DisplayName("测试成功查询用户的情况")
    public void testGetUser() throws Exception {
        //given
        TypiUser mockUser = TypiUser.builder()
                .id(1234)
                .name("Joe")
                .build();

        //when
        when(tnUserService.getUserById(eq(1234))).thenReturn(mockUser);

        //then
        mockMvc.perform(get("/tn-users/{id}", 1234))
                .andExpect(status().isOk())
                .andExpect(jsonPath("$.id").value(1234))
                .andExpect(jsonPath("$.name").value("Joe"));
    }
}

测试通过
在这里插入图片描述
稍微改一下代码,再次运行,会发现报错。

        mockMvc.perform(get("/tn-users/{id}", 1234))
                .andExpect(status().isBadRequest());

在这里插入图片描述
可以看到,我们现在具备测试Controller层的能力了。如果没有Spring Test,只是靠Mockito基本做不到接口层的测试。

我们先不用关注实现的细节。下一篇文章我们会全面介绍Spring Test的使用。

Mythos模型:AI驱动的自动化攻防能力跃迁与安全范式重构 大语言模型正从‘智能助手’演进为具备自主推理、工具调用与环境交互能力的‘决策执行体’。Mythos作为新一代代码安全大模型,其核心突破在于将强化学习与动态红队靶场深度融合,实现对内存布局推演、ROP链生成、沙箱逃逸等底层攻防能力的系统性建模。它不再依赖已知漏洞库,而是基于程序语义与系统约束进行形式化验证,显著提升SWE-bench Pro、CyberGym等专业基准表现。这种能力升级正加速零日漏洞发现、拉平红蓝对抗门槛,并倒逼企业重构DevSecOps流程——尤其在长尾系统审计、开源组件风险治理与可信执行环 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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冯同学的博客 1万+

springboot的单元测试unit test 用法

1. 背景 学了springboot之后,发现里面的单元测试还不太好用,甚至不会用。 原因很简单,通常在启动一个单元测试之后,没有conttetxt上下文,以及各个bean,则导致想要调用的方法都不能调用,感觉很困扰。 另外,各处的说法好像很乱,因为spring有多种版本,springboot有多种版本,单元测试框架有多个以及多个版本。所以更觉得乱七八糟。 今天就来整理一下,实现基于一般的简单的springboot项目的单元测试写法。 2. 实践 2.1 先建立一个空白的最简单的springboot项目

festone000的专栏 1554

springboot 单元测试

摘要:Spring Boot测试分为单元测试、切片测试、集成测试和端到端测试四个层级。其中单元测试是最基础且价值最大的测试方式,它完全隔离Spring环境,通过Mockito模拟外部依赖,仅测试Java业务逻辑,具有执行速度快、隔离性好等特点。推荐采用分层测试策略:80%逻辑使用纯单元测试,15%使用Spring切片测试,5%使用全局集成测试。单元测试应避免滥用@SpringBootTest,重点关注业务逻辑覆盖,适合在CI/CD流程中频繁运行。

IT从业者 2322

Spring Unit Test

通过Spring进行对象管理之后,做测试变得复杂,因为所有的Bean都需要在 applicationContext.xml中加载好,之后再通过@Resource去取得。如果每次都要整个业务流做的差不多了再去测试,这样效率很低,也很麻烦。如果单独去写一个测试用类,这样太繁琐了。于是利用Spring的测试框架,整合JUnit进行测试。 1. 加入依赖包   使用Spring的测试框架需要加入以下依

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Java 系列之 Springboot

以上是总结的Spring boot 原理、搭建过程、整合Mybatis、整合logbacks、整合PageHelper、拓展了打包、异常处理、拦截器等,共自己及大家学习。

cheers_bin的博客 3141
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