詳解Go 語言如何通過測試保證質量

2022-08-24 14:00:57

引言

本節帶你學習本專欄的第四模組：工程管理。現在專案的開發都不是一個人可以完成的，需要多人進行共同作業，那麼在多人共同作業中如何保證程式碼的質量，你寫的程式碼如何被其他人使用，如何優化程式碼的效能等，就是第四模組的內容。

這一講首先來學習 Go 語言的單元測試和基準測試。

單元測試

在開發完一個功能後，你可能會直接把程式碼合併到程式碼庫，用於上線或供其他人使用。但這樣是不對的，因為你還沒有對所寫的程式碼進行測試。沒有經過測試的程式碼邏輯可能會存在問題：如果強行合併到程式碼庫，可能影響其他人的開發；如果強行上線，可能導致線上 Bug、影響使用者使用。

什麼是單元測試

顧名思義，單元測試強調的是對單元進行測試。在開發中，一個單元可以是一個函數、一個模組等。一般情況下，你要測試的單元應該是一個完整的最小單元，比如 Go 語言的函數。這樣的話，當每個最小單元都被驗證通過，那麼整個模組、甚至整個程式就都可以被驗證通過。

單元測試由開發者自己編寫，也就是誰改動了程式碼，誰就要編寫相應的單元測試程式碼以驗證本次改動的正確性。

Go 語言的單元測試

雖然每種程式語言裡單元測試的概念是一樣的，但它們對單元測試的設計不一樣。Go 語言也有自己的單元測試規範，下面我會通過一個完整的範例為你講解，這個例子就是經典的斐波那契數列。

斐波那契數列是一個經典的黃金分隔數列：它的第 0 項是 0；第 1 項是 1；從第 2 項開始，每一項都等於前兩項之和。所以它的數列是：0、1、1、2、3、5、8、13、21……

說明：為了便於總結後面的函數方程式，我這裡特意寫的從第 0 項開始，其實現實中沒有第 0 項。

根據以上規律，可以總結出它的函數方程式。

F(0)=0

F(1)=1

F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)

有了函數方程式，再編寫一個 Go 語言函數來計算斐波那契數列就比較簡單了，程式碼如下：

ch18/main.go

func Fibonacci(n int) int {
   if n < 0 {
      return 0
   }
   if n == 0 {
      return 0
   }
   if n == 1 {
      return 1
   }
   return Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2)
}

也就是通過遞迴的方式實現了斐波那契數列的計算。

Fibonacci 函數已經編寫好了，可以供其他開發者使用，不過在使用之前，需要先對它進行單元測試。你需要新建一個 go 檔案用於存放單元測試程式碼。剛剛編寫的 Fibonacci 函數在ch18/main.go檔案中，那麼對 Fibonacci 函數進行單元測試的程式碼需要放在ch18/main_test.go中*，*測試程式碼如下：

ch18/main_test.go

func TestFibonacci(t *testing.T) {
   //預先定義的一組斐波那契數列作為測試用例
   fsMap := map[int]int{}
   fsMap[0] = 0
   fsMap[1] = 1
   fsMap[2] = 1
   fsMap[3] = 2
   fsMap[4] = 3
   fsMap[5] = 5
   fsMap[6] = 8
   fsMap[7] = 13
   fsMap[8] = 21
   fsMap[9] = 34
   for k, v := range fsMap {
      fib := Fibonacci(k)
      if v == fib {
         t.Logf("結果正確:n為%d,值為%d", k, fib)
      } else {
         t.Errorf("結果錯誤：期望%d,但是計算的值是%d", v, fib)
      }
   }
}

在這個單元測試中，我通過 map 預定義了一組測試用例，然後通過 Fibonacci 函數計算結果。同預定義的結果進行比較，如果相等，則說明 Fibonacci 函數計算正確，不相等則說明計算錯誤。

然後即可執行如下命令，進行單元測試：

➜ go test -v ./ch18

這行命令會執行 ch18 目錄下的所有單元測試，因為我只寫了一個單元測試，所以可以看到結果如下所示：

➜ go test -v ./ch18
=== RUN TestFibonacci
main_test.go:21: 結果正確:n為0,值為0
main_test.go:21: 結果正確:n為1,值為1
main_test.go:21: 結果正確:n為6,值為8
main_test.go:21: 結果正確:n為8,值為21
main_test.go:21: 結果正確:n為9,值為34
main_test.go:21: 結果正確:n為2,值為1
main_test.go:21: 結果正確:n為3,值為2
main_test.go:21: 結果正確:n為4,值為3
main_test.go:21: 結果正確:n為5,值為5
main_test.go:21: 結果正確:n為7,值為13
--- PASS: TestFibonacci (0.00s)
PASS
ok gotour/ch18 (cached)

在列印的測試結果中，你可以看到 PASS 標記，說明單元測試通過，而且還可以看到我在單元測試中寫的紀錄檔。

這就是一個完整的 Go 語言單元測試用例，它是在 Go 語言提供的測試框架下完成的。Go 語言測試框架可以讓我們很容易地進行單元測試，但是需要遵循五點規則。

含有單元測試程式碼的 go 檔案必須以 _test.go 結尾，Go 語言測試工具只認符合這個規則的檔案。
單元測試檔名 _test.go 前面的部分最好是被測試的函數所在的 go 檔案的檔名，比如以上範例中單元測試檔案叫 main_test.go，因為測試的 Fibonacci 函數在 main.go 檔案裡。
單元測試的函數名必須以 Test 開頭，是可匯出的、公開的函數。
測試函數的簽名必須接收一個指向 testing.T 型別的指標，並且不能返回任何值。
函數名最好是 Test + 要測試的函數名，比如例子中是 TestFibonacci，表示測試的是 Fibonacci 這個函數。

遵循以上規則，你就可以很容易地編寫單元測試了。單元測試的重點在於熟悉業務程式碼的邏輯、場景等，以便儘可能地全面測試，保障程式碼質量。

單元測試覆蓋率

以上範例中的 Fibonacci 函數是否被全面地測試了呢？這就需要用單元測試覆蓋率進行檢測了。

Go 語言提供了非常方便的命令來檢視單元測試覆蓋率。還是以 Fibonacci 函數的單元測試為例，通過一行命令即可檢視它的單元測試覆蓋率。

➜ go test -v --coverprofile=ch18.cover ./ch18

這行命令包括 --coverprofile 這個 Flag，它可以得到一個單元測試覆蓋率檔案，執行這行命令還可以同時看到測試覆蓋率。Fibonacci 函數的測試覆蓋率如下：

PASS
coverage: 85.7% of statements
ok      gotour/ch18     0.367s  coverage: 85.7% of statements

可以看到，測試覆蓋率為 85.7%。從這個數位來看，Fibonacci 函數應該沒有被全面地測試，這時候就需要檢視詳細的單元測試覆蓋率報告了。

執行如下命令，可以得到一個 HTML 格式的單元測試覆蓋率報告：

➜ go tool cover -html=ch18.cover -o=ch18.html

命令執行後，會在當前目錄下生成一個 ch18.html 檔案，使用瀏覽器開啟它，可以看到圖中的內容：

單元測試覆蓋率報告

紅色標記的部分是沒有測試到的，綠色標記的部分是已經測試到的。這就是單元測試覆蓋率報告的好處，通過它你可以很容易地檢測自己寫的單元測試是否完全覆蓋。

根據報告，我再修改一下單元測試，把沒有覆蓋的程式碼邏輯覆蓋到，程式碼如下：

fsMap[-1] = 0

也就是說，由於圖中 n<0 的部分顯示為紅色，表示沒有測試到，所以我們需要再新增一組測試用例，用於測試 n<0 的情況。現在再執行這個單元測試，檢視它的單元測試覆蓋率，就會發現已經是 100% 了。

基準測試

除了需要保證我們編寫的程式碼的邏輯正確外，有時候還有效能要求。那麼如何衡量程式碼的效能呢？這就需要基準測試了。

什麼是基準測試

基準測試（Benchmark）是一項用於測量和評估軟體效能指標的方法，主要用於評估你寫的程式碼的效能。

Go 語言的基準測試

Go 語言的基準測試和單元測試規則基本一樣，只是測試函數的命名規則不一樣。現在還以 Fibonacci 函數為例，演示 Go 語言基準測試的使用。

Fibonacci 函數的基準測試程式碼如下：

ch18/main_test.go

func BenchmarkFibonacci(b *testing.B){
   for i:=0;i<b.N;i++{
      Fibonacci(10)
   }
}

這是一個非常簡單的 Go 語言基準測試範例，它和單元測試的不同點如下：

基準測試函數必須以 Benchmark 開頭，必須是可匯出的；
函數的簽名必須接收一個指向 testing.B 型別的指標，並且不能返回任何值；
最後的 for 迴圈很重要，被測試的程式碼要放到迴圈裡；
b.N 是基準測試框架提供的，表示迴圈的次數，因為需要反覆呼叫測試的程式碼，才可以評估效能。

寫好了基準測試，就可以通過如下命令來測試 Fibonacci 函數的效能：

➜ go test -bench=. ./ch18
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: gotour/ch18
BenchmarkFibonacci-8     3461616               343 ns/op
PASS
ok      gotour/ch18     2.230s

執行基準測試也要使用 go test 命令，不過要加上 -bench 這個 Flag，它接受一個表示式作為引數，以匹配基準測試的函數，"."表示執行所有基準測試。

下面著重解釋輸出的結果。看到函數後面的 -8 了嗎？這個表示執行基準測試時對應的 GOMAXPROCS 的值。接著的 3461616 表示執行 for 迴圈的次數，也就是呼叫被測試程式碼的次數，最後的 343 ns/op 表示每次需要花費 343 納秒。

基準測試的時間預設是 1 秒，也就是 1 秒呼叫 3461616 次、每次呼叫花費 343 納秒。如果想讓測試執行的時間更長，可以通過 -benchtime 指定，比如 3 秒，程式碼如下所示：

go test -bench=. -benchtime=3s ./ch18

計時方法

進行基準測試之前會做一些準備，比如構建測試資料等，這些準備也需要消耗時間，所以需要把這部分時間排除在外。這就需要通過 ResetTimer 方法重置計時器，範例程式碼如下：

func BenchmarkFibonacci(b *testing.B) {
   n := 10
   b.ResetTimer() //重置計時器
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      Fibonacci(n)
   }
}

這樣可以避免因為準備資料耗時造成的干擾。

除了 ResetTimer 方法外，還有 StartTimer 和 StopTimer 方法，幫你靈活地控制什麼時候開始計時、什麼時候停止計時。

記憶體統計

在基準測試時，還可以統計每次操作分配記憶體的次數，以及每次操作分配的位元組數，這兩個指標可以作為優化程式碼的參考。要開啟記憶體統計也比較簡單，程式碼如下，即通過 ReportAllocs() 方法：

func BenchmarkFibonacci(b *testing.B) {
   n := 10
   b.ReportAllocs() //開啟記憶體統計
   b.ResetTimer() //重置計時器
   for i := 0; i < b.N; i++ {
      Fibonacci(n)
   }
}

現在再執行這個基準測試，就可以看到如下結果：

➜ go test -bench=. ./ch18
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: gotour/ch18
BenchmarkFibonacci-8 2486265 486 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok gotour/ch18 2.533s

可以看到相比原來的基準測試多了兩個指標，分別是 0 B/op 和 0 allocs/op。前者表示每次操作分配了多少位元組的記憶體，後者表示每次操作分配記憶體的次數。這兩個指標可以作為程式碼優化的參考，儘可能地越小越好。

小提示：以上兩個指標是否越小越好？這是不一定的，因為有時候程式碼實現需要空間換時間，所以要根據自己的具體業務而定，做到在滿足業務的情況下越小越好。

並行基準測試

除了普通的基準測試外，Go 語言還支援並行基準測試，你可以測試在多個 goroutine 並行下程式碼的效能。還是以 Fibonacci 為例，它的並行基準測試程式碼如下：

func BenchmarkFibonacciRunParallel(b *testing.B) {
   n := 10
   b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
      for pb.Next() {
         Fibonacci(n)
      }
   })
}

可以看到，Go 語言通過 RunParallel 方法執行並行基準測試。RunParallel 方法會建立多個 goroutine，並將 b.N 分配給這些 goroutine 執行。

基準測試實戰

相信你已經理解了 Go 語言的基準測試，也學會了如何使用，現在我以一個實戰幫你複習。

還是以 Fibonacci 函數為例，通過前面小節的基準測試，會發現它並沒有分配新的記憶體，也就是說 Fibonacci 函數慢並不是因為記憶體，排除掉這個原因，就可以歸結為所寫的演演算法問題了。

在遞迴運算中，一定會有重複計算，這是影響遞迴的主要因素。解決重複計算可以使用快取，把已經計算好的結果儲存起來，就可以重複使用了。

基於這個思路，我將 Fibonacci 函數的程式碼進行如下修改：

//快取已經計算的結果
var cache = map[int]int{}
func Fibonacci(n int) int {
   if v, ok := cache[n]; ok {
      return v
   }
   result := 0
   switch {
   case n < 0:
      result = 0
   case n == 0:
      result = 0
   case n == 1:
      result = 1
   default:
      result = Fibonacci(n-1) + Fibonacci(n-2)
   }
   cache[n] = result
   return result
}

這組程式碼的核心在於採用一個 map 將已經計算好的結果快取、便於重新使用。改造後，我再來執行基準測試，看看剛剛優化的效果，如下所示：

BenchmarkFibonacci-8  97823403  11.7 ns/op

可以看到，結果為 11.7 納秒，相比優化前的 343 納秒，效能足足提高了 28 倍。

總結

單元測試是保證程式碼質量的好方法，但單元測試也不是萬能的，使用它可以降低 Bug 率，但也不要完全依賴。除了單元測試外，還可以輔以 Code Review、人工測試等手段更好地保證程式碼質量。

在這節課的最後給你留個練習題：在執行 go test 命令時，使用 -benchmem 這個 Flag 進行記憶體統計。

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