Spock in Java 慢慢爱上写单元测试

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前言

最近小组里面引进了Spock这个测试框架,本人在实际使用了之后,体验非常不错,本篇文章一是为了巩固输入的知识,二是为了向大家推广一下。

在了解学习Spock测试框架之前,我们应该先关注单元测试本身,了解我们常见的单测痛点,这样才能更好地去了解Spock这个测试框架是什么,我们为什么要使用它,能解决我们什么痛点。

现在让我们开始吧。

关于单元测试

我们写代码免不了要测试,测试有很多种,对于Javaer们来说,最初级的测试是写个main函数运行一个函数结果,或者说把系统启 起来自己模拟一下请求,看输入输出是否符合预期,更高级地,会用各种测试套件,测试系统。每个测试都有它的关注点,比如测试功能是否正确,系统性能瓶颈等等。

那我们常说的单元测试呢?

单元测试(英语:Unit Testing)又称为模块测试,是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中,一个单元就是单个程序、函数、过程等;对于面向对象编程,最小单元就是方法,包括基类(超类)、抽象类、或者派生类(子类)中的方法。

-- 摘自维基百科

以上是维基百科的说明。

单元测试当然不是必须之物,没了单测你的程序经过QA团队的端到端测试和集成测试之后,也能保证正确性。但是从另外的角度来看,单元测试也是必须之物。比如持续部署的前提之一就是有单元测试的保障,还有在重构代码的时候,没有单元测试你会寸步难行。

1.1 单元测试的好处

单元测试的好处包括但不限于:

  • 提升软件质量

    优质的单元测试可以保障开发质量和程序的鲁棒性。越早发现的缺陷,其修复的成本越低。

  • 促进代码优化

    单元测试的编写者和维护者都是开发工程师,在这个过程当中开发人员会不断去审视自己的代码,从而(潜意识)去优化自己的代码。

  • 提升研发效率

    编写单元测试,表面上是占用了项目研发时间,但是在后续的联调、集成、回归测试阶段,单测覆盖率高的代码缺陷少、问题已修复,有助于提升整体的研发效率。

  • 增加重构自信

    代码的重构一般会涉及较为底层的改动,比如修改底层的数据结构等,上层服务经常会受到影响;在有单元测试的保障下,我们对重构出来的代码会多一份底气。

1.2 单元测试的基本原则

宏观上,单元测试要符合 AIR 原则:

  • A: Automatic(自动化)
  • I: Independent(独立性)
  • R: Repeatable(可重复)

微观上,单元测试代码层面要符合 BCDE 原则:

  • B: Border,边界性测试,包括循环边界、特殊取值、特殊时间点、数据顺序等
  • **C: Correct,正确的输入,并且得到预期的结果****
  • D: Design,与设计文档相符合,来编写单元测试
  • E: Error,单元测试的目的是为了证明程序有错,而不是证明程序无错。为了发现代码中潜藏的错误,我们需要在编写测试用例时有一些强制的错误输入(如非法数据、异常流程、非业务允许输入等)来得到预期的错误结果。

1.3 单元测试的常见场景

  1. 开发前写单元测试,通过测试描述需求,由测试驱动开发。(如果不熟悉TDD的同学可以去google一下)
  2. 在开发过程中及时得到反馈,提前发现问题。
  3. 应用于自动化构建或持续集成流程,对每次代码修改做回归测试。(CI/CD 质量保障)
  4. 作为重构的基础,验证重构是否可靠。

1.4 单元测试的常见痛点

下列痛点是日常开发中可能会遇到的,

  1. 测试上下文依赖外部服务(如数据库服务)
  2. 测试上下文存在代码依赖(如框架等)
  3. 单元测试难以维护和理解(语义不清)
  4. 对于多场景不同输入输出的函数,单元测试代码量会很多
  5. ...

对上面几点稍微做下解释。

首先,测试代码的代码量绝对不会比业务代码少(假设有覆盖率指标,且不作弊),有时候一个函数,输入和输出会有多种情况,想要完全覆盖,代码量只会更多。较多的代码量,加上单测代码并不想业务代码那样直观(靠写注释的方式,看的乱,写的累),还有一部分编码人员对代码可读性不重视,最终就会导致单元测试的代码难以阅读,更难以维护。同时,大部分单元测试的框架都对代码有很强的侵入性,要想理解单元测试,首先得学习一下那个单元测试框架。从这个角度来看,维护的难度又增加了。

再说说,单元测试存在外部依赖的情况,也就是第一、二点,想要写一个纯粹的无依赖的单元测试往往很困难,比如依赖了数据库,依赖了其他模块,所以很多人在写单元测试时选择依赖一部分资源,比如在本机启动一个数据库。这类所谓的“单元测试”往往很流行,但是对于多人合作的项目,这类测试却经常容易造成混乱。 比如说要在本地读个文件,或者连接某个数据库,其他修改代码的人(或者持续集成系统中)并没有这些东西,所以测试也都没法通过。最后大部分这类测试代码的下场都是用不了、也舍不得删,只好被注释掉,扔在那里。随着开源项目逐渐发展,对外部资源的依赖问题开始可以通过一些测试辅助工具解决,比如使用内存型数据库H2代替连接实际的测试数据库,不过能替代的资源类型始终有限。

而实际工作过程中,还有一类难以处理的依赖问题:代码依赖。比如一个对象的方法中调用了其它对象的方法,其它对象又调用了更多对象,最后形成了一个无比巨大的调用树。后来出现了一些mock框架,比如java的JMockit、EasyMock,或者Mockito。利用这类框架可以相对比较轻松的通过mock方式去做假设和验证,相对于之前的方式有了质的飞跃。

但是,在这里需要强调一个观点,写单元测试的难易程度跟代码的质量关系最大,并且是决定性的。项目里无论用了哪个测试框架都不能解决代码本身难以测试的问题。

简单来说,有时候你觉得你的代码很难写单元测试,说明代码写的不是很好,需要去关注代码的逻辑抽象设计是否合理,一步步去重构你的代码,让你的代码变得容易测试。但这些又属于代码重构方面的知识了,涉及到很多的设计原则。推荐阅读《重构-改善既有代码的设计》《修改代码的艺术》 《敏捷软件开发:原则、模式与实践》这几本著作。

1.5 心态的转变

很多开发人员对待单元测试,存在心态上的障碍,

  • 那是测试同学干的事情。(开发人员要做好单元测试

  • 单元测试代码是多余的。 (汽车的整体功能与各单元部件的测试正常与否是强相关

  • 单元测试代码不需要维护。 一年半载后,那么几乎处于废弃状态(单元测试代码是需要随着项目开发一直维护的

  • 单元测试与线上故障没有辩证关系。(好的单元测试能最大限度规避线上故障

关于Spock

Spock能给你提供整个测试生命周期中可能需要的所有测试工具。它带有内置的模拟打桩,以及专门为集成测试创建的一些额外的测试注释。同时,由于Spock是较新的测试框架,因此它有时间观察现有框架的常见缺陷,并加以解决或提供更优雅的解决方法。

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  • Spock是Java和Groovy应用程序的测试和规范框架
  • 测试代码使用基于groovy语言扩展而成的规范说明语言(specification language)
  • 通过junit runner调用测试,兼容绝大部分junit的运行场景(ide,构建工具,持续集成等)

Groovy

  • 以“扩展JAVA”为目的而设计的JVM语言
  • JAVA开发者友好
  • 可以使用java语法与API
  • 语法精简,表达性强
  • 典型应用:jenkins, elasticsearch, gradle

specification language

specification 来源于近期流行起来写的BDD(Behavior-driven development 行为驱动测试)。在TDD的基础上,通过测试来表达代码的行为。通过某种规范说明语言去描述程序“应该”做什么,再通过一个测试框架读取这些描述、并验证应用程序是否符合预期。把需求转化成Given/When/Then的三段式,所以你看到测试框架有这种Given/When/Then三段式语法的,一般来说背后都是BDD思想,比如上图中的Cucumber和JBehave。

Spock快速使用

现在让我们以最快速的方式,来使用一次Spock

3.0 创建一个空白项目

创建一个空白项目:spock-example,选择maven工程。

3.1 依赖

  
    
    
    
      org.spockframework
      spock-core
      1.3-groovy-2.5
      test
    
    
    
     
    
      org.codehaus.groovy
      groovy-all
      2.5.7
      pom
    
     
      
      net.bytebuddy
      byte-buddy
      1.9.3
      test
    
     
      
      org.objenesis
      objenesis
      2.6
      test
    
     
      
      org.hamcrest
      hamcrest-core
      1.3
      test
    
    
    
    
      com.h2database
      h2
      1.4.197
      test
    
  

3.2 插件

  
      
      
      
        
        
        org.codehaus.gmavenplus
        gmavenplus-plugin
        1.6
        
          
            
              compile
              compileTests
            
          
        
      
      
      
      
      
      
        maven-surefire-plugin
        2.20.1
        
          false
          
            **/*Test.java
            **/*Spec.java
          
        
      
      ...
    

3.3 设计测试源码目录

由于spock是基于groovy语言的,所以需要创建groovy的测试源码目录:首先在test目录下创建名为groovy的目录,之后将它设为测试源码目录。

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3.4 编写待测试类

/**
 * @author Richard_yyf
 * @version 1.0 2019/10/1
 */
public class Calculator {

    public int size(String str){
        return str.length();
    }
    
    public int sum(int a, int b) {
        return a + b;
    }

}

3.5 创建测试类

Ctrl + Shift + T

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import spock.lang.Specification
import spock.lang.Subject
import spock.lang.Title
import spock.lang.Unroll

/**
 *
 * @author Richard_yyf
 * @version 1.0 2019/10/1
 */
@Title("测试计算器类")
@Subject(Calculator)
class CalculatorSpec extends Specification {

    def calculator = new Calculator()

    void setup() {
    }

    void cleanup() {
    }

    def "should return the real size of the input string"() {
        expect:
        str.size() == length

        where:
        str     | length
        "Spock"  | 5
        "Kirk"   | 4
        "Scotty" | 6
    }

    // 测试不通过
    def "should return a+b value"() {
        expect:
        calculator.sum(1,1) == 1
    }

    // 不建议用中文哦
    @Unroll
    def "返回值为输入值之和"() {

        expect:
        c == calculator.sum(a, b)

        where:
        a | b | c
        1 | 2 | 3
        2 | 3 | 5
        10 | 2 | 12
    }
}

3.6 运行测试

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3.7 模拟依赖

这里模拟一个缓存服务作为例子

/**
 * @author Richard_yyf
 * @version 1.0 2019/10/2
 */
public interface CacheService {

    String getUserName();
}
public class Calculator {

    private CacheService cacheService;

    public Calculator(CacheService cacheService) {
        this.cacheService = cacheService;
    }

    public boolean isLoggedInUser(String userName) {
        return Objects.equals(userName, cacheService.getUserName());
    }
    ...
}

测试类

class CalculatorSpec extends Specification {
    
    // mock对象
//    CacheService cacheService = Mock()
    def cacheService = Mock(CacheService)

    def calculator

    void setup() {
       calculator = new Calculator(cacheService)
    }


    def  "is username equal to logged in username"() {
        // stub 打桩
        cacheService.getUserName(*_) >> "Richard"

        when:
        def result = calculator.isLoggedInUser("Richard")

        then:
        result
    }

    ...
}

运行测试

image.png

Spock 深入

在Spock中,待测系统(system under test; SUT) 的行为是由规格(specification) 所定义的。在使用Spock框架编写测试时,测试类需要继承自Specification类。命名遵循Java规范。

Spock 基础结构

每个测试方法可以直接用文本作为方法名,方法内部由given-when-then的三段式块(block)组成。除此以外,还有andwhereexpect等几种不同的块。


@Title("测试的标题")
@Narrative("""关于测试的大段文本描述""")
@Subject(Adder)  //标明被测试的类是Adder
@Stepwise  //当测试方法间存在依赖关系时,标明测试方法将严格按照其在源代码中声明的顺序执行
class TestCaseClass extends Specification {  
  @Shared //在测试方法之间共享的数据
  SomeClass sharedObj
 
  def setupSpec() {
    //TODO: 设置每个测试类的环境
  }
 
  def setup() {
    //TODO: 设置每个测试方法的环境,每个测试方法执行一次
  }
 
  @Ignore("忽略这个测试方法")
  @Issue(["问题#23","问题#34"])
  def "测试方法1" () {
    given: "给定一个前置条件"
    //TODO: code here
    and: "其他前置条件"
 
 
    expect: "随处可用的断言"
    //TODO: code here
    when: "当发生一个特定的事件"
    //TODO: code here
    and: "其他的触发条件"
 
    then: "产生的后置结果"
    //TODO: code here
    and: "同时产生的其他结果"
 
    where: "不是必需的测试数据"
    input1 | input2 || output
     ...   |   ...  ||   ...   
  }
 
  @IgnoreRest //只测试这个方法,而忽略所有其他方法
  @Timeout(value = 50, unit = TimeUnit.MILLISECONDS)  // 设置测试方法的超时时间,默认单位为秒
  def "测试方法2"() {
    //TODO: code here
  }
 
  def cleanup() {
    //TODO: 清理每个测试方法的环境,每个测试方法执行一次
  }
 
  def cleanupSepc() {
    //TODO: 清理每个测试类的环境
  }

Feature methods

是Spock规格(Specification)的核心,其描述了SUT应具备的各项行为。每个Specification都会包含一组相关的Feature methods:

    def "should return a+b value"() {
        expect:
        calculator.sum(1,1) == 1
    }

blocks

每个feature method又被划分为不同的block,不同的block处于测试执行的不同阶段,在测试运行时,各个block按照不同的顺序和规则被执行,如下图:

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  • Setup Blocks

    setup也可以写成given,在这个block中会放置与这个测试函数相关的初始化程序,如:

        def  "is username equal to logged in username"() {
            setup:
            def str = "Richard"
            // stub 打桩
            cacheService.getUserName(*_) >> str
    
            when:
            def result = calculator.isLoggedInUser("Richard")
    
            then:
            result
        }
    
  • When and Then Blocks

    whenthen需要搭配使用,在when中执行待测试的函数,在then中判断是否符合预期

  • Expect Blocks

    expect可以看做精简版的when+then,如

    when:
    def x = Math.max(1, 2)  
    then:
    x == 2
    

    简化成

    expect:
    Math.max(1, 2) == 2   
    

断言

条件类似junit中的assert,就像上面的例子,在then或expect中会默认assert所有返回值是boolean型的顶级语句如果要在其它地方增加断言,需要显式增加assert关键字

异常断言

如果要验证有没有抛出异常,可以用thrown()

  def "peek"() {
    when: stack.peek()
    then: thrown(EmptyStackException)
  }

如果要验证没有抛出某种异常,可以用notThrown()

Mock

Mock 是描述规范下的对象与其协作者之间(强制)交互的行为。

1 * subscriber.receive("hello")
|   |          |       |
|   |          |       argument constraint
|   |          method constraint
|   target constraint
cardinality

创建 Mock 对象

def subscriber = Mock(Subscriber)
def subscriber2 = Mock(Subscriber)
    
Subscriber subscriber = Mock()
Subscriber subscriber2 = Mock()    

注入 Mock 对象

class PublisherSpec extends Specification {
  Publisher publisher = new Publisher()
  Subscriber subscriber = Mock()
  Subscriber subscriber2 = Mock()

  def setup() {
    publisher.subscribers << subscriber // << is a Groovy shorthand for List.add()
    publisher.subscribers << subscriber2
  }

调用频率约束(cardinality)

1 * subscriber.receive("hello")      // exactly one call
0 * subscriber.receive("hello")      // zero calls
(1..3) * subscriber.receive("hello") // between one and three calls (inclusive)
(1.._) * subscriber.receive("hello") // at least one call
(_..3) * subscriber.receive("hello") // at most three calls
_ * subscriber.receive("hello")      // any number of calls, including zero
                                     // (rarely needed; see 'Strict Mocking')

目标约束(target constraint)

1 * subscriber.receive("hello") // a call to 'subscriber'
1 * _.receive("hello")          // a call to any mock object

方法约束(method constraint)

1 * subscriber.receive("hello") // a method named 'receive'
1 * subscriber./r.*e/("hello")  // a method whose name matches the given regular expression (here: method name starts with 'r' and ends in 'e')

参数约束(argument constraint)

1 * subscriber.receive("hello")        // an argument that is equal to the String "hello"
1 * subscriber.receive(!"hello")       // an argument that is unequal to the String "hello"
1 * subscriber.receive()               // the empty argument list (would never match in our example)
1 * subscriber.receive(_)              // any single argument (including null)
1 * subscriber.receive(*_)             // any argument list (including the empty argument list)
1 * subscriber.receive(!null)          // any non-null argument
1 * subscriber.receive(_ as String)    // any non-null argument that is-a String
1 * subscriber.receive(endsWith("lo")) // any non-null argument that is-a String
1 * subscriber.receive({ it.size() > 3 && it.contains('a') })
// an argument that satisfies the given predicate, meaning that
// code argument constraints need to return true of false
// depending on whether they match or not
// (here: message length is greater than 3 and contains the character a)

Stub 打桩

Stubbing 是让协作者以某种方式响应方法调用的行为。在对方法进行存根化时,不关心该方法的调用次数,只是希望它在被调用时返回一些值,或者执行一些副作用。

subscriber.receive(_) >> "ok"
|          |       |     |
|          |       |     response generator
|          |       argument constraint
|          method constraint
target constraint

如:subscriber.receive(_) >> "ok" 意味,不管什么实例,什么参数,调用 receive 方法皆返回字符串 ok

返回固定值

使用 >> 操作符,返回固定值

subscriber.receive(_) >> "ok"

返回值序列

返回一个序列,迭代且依次返回指定值。如下所示,第一次调用返回 ok,第二次调用返回 error,以此类推

subscriber.receive(_) >>> ["ok", "error", "error", "ok"]

动态计算返回值

subscriber.receive(_) >> { args -> args[0].size() > 3 ? "ok" : "fail" }
subscriber.receive(_) >> { String message -> message.size() > 3 ? "ok" : "fail" }

产生副作用

subscriber.receive(_) >> { throw new InternalError("ouch") }

链式响应

subscriber.receive(_) >>> ["ok", "fail", "ok"] >> { throw new InternalError() } >> "ok"

结语

本文介绍了单元测试的基础知识,和Spock的一些用法。使用Spock,可以享受到groovy脚本语言的方便、一站式的测试套件,写出来的测试代码也更加优雅、可读。

但是这只是第一步,学会了如何使用一个测试框架,只是初步学会了“术”而已,要如何利用好Spock,需要很多软性方面的改变,比如如何写好一个测试用例,如何渐进式地去重构代码和写出更易测试的代码,如何让团队实行TDD等等。

希望能在以后分享更多相关的知识。

参考

  1. spock官网

  2. groovy官网

  3. 测试金字塔

  4. http://blog.2baxb.me/archives/1398

  5. Testing Your Code With Spock

  6. Spock Example in github

  7. 《码出高效》

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