阿里是如何进行单元测试培训的？（附回放视频）

原创裘录(卢客) 阿里云开发者

写在前面：写这个文章的主要原因是刚给国际供应链的团队做了单元测试课程培训，感觉此次线下课程效果不错，也有直播录像，所以分享给有兴趣的同学。

整个培训课程大约2个小时左右，可以配合直播回放使用。

一、什么是单元测试？（10 min）

维基百科中是这样描述的：在计算机编程中，单元测试又称为模块测试，是针对程序模块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、抽象类、或者派生类中的方法。

单元测试和集成测试的区别

回到测试的本质来看，测试工作就是模拟真实环境，在代码正式上线前进行验证的工作，即使没有任何工具和方法，这项工作也能够通过人工操作来手动完成。但这种方式显然不符合软件从业者的习惯，于是开始出现了各种各样的自动化测试方法，框架和工具。单元测试和集成测试使用的测试框架和工具大部分是相同的，而社区中对集成测试的介绍不尽相同，导致很多看过不同文章的同学对这两种测试的认知存在争议。首先需要达成一致的是，无论是单元测试还是集成测试，它们都是自动化测试。为了更好地区分，我们可以这样理解：和生产代码以及单元测试代码在同一个代码仓库中，由开发同学自己编写的，对外部环境（数据库、文件系统、外部系统、消息队列等）有真实调用的测试就是集成测试。下表中也从各种角度来对比了单元测试、集成测试和系统级别测试（包括端到端测试、链路测试、自动化回归测试、UI测试等）的区别。

	单元测试	集成测试	系统级别测试
编写人员	开发	开发	开发 / 测试
编写场地	生产代码仓库内	生产代码仓库内	生产代码仓库内 / 生产代码仓库外
编写时间	代码发布前	代码发布前	代码发布前 / 代码发布后
编写成本	低	中	高
编写难度	低	中	高
反馈速度	极快，秒级	较慢，分钟级	慢，天级别
覆盖面积	代码行覆盖60-80% 分支覆盖40-60%	功能级别覆盖HappyPath	核心保障链路
环境依赖	代码级别，不依赖环境	依赖日常或本地环境	依赖预发或生产环境
外部依赖模拟	全部模拟	部分模拟	不模拟，完全使用真实环境

小互动（10 min）

上手题 - 用于查看目前大家的单测理解和技能水平

以下是一个简单的服务代码，请认真观看后写下你认为应该写的单元测试。


@Servicepublic class UserService {    /** 定义依赖对象 */    /** 用户DAO */    @Autowired    private UserDAO userDAO;
    /**     * 查询用户     *      * @param companyId 公司标识     * @param startIndex 开始序号     * @param pageSize 分页大小     * @return 用户分页数据     */    public PageDataVO<UserVO> queryUser(Long companyId, Long startIndex, Integer pageSize) {        //入参校验        if(ValidationUtil.validate(companyId)){            throw new InvalidRequestException(companyId, "Invalid company Id");        }              // 查询用户数据        // 查询用户数据: 总共数量        Long totalSize = userDAO.countByCompany(companyId);        // 查询接口数据: 数据列表        List<UserVO> dataList = null;        if (NumberHelper.isPositive(totalSize)) {            dataList = userDAO.queryByCompany(companyId, startIndex, pageSize);        }
        // 返回分页数据        return new PageDataVO<>(totalSize, dataList);    }}

随机问题：

你觉得针对这段代码，应该需要写几个单元测试？
你觉得这个单元测试的行覆盖率理论值可以达到多少？我们一般需要达到多少？如果要达到你的目标，投入的工作量是多少？
单测的代码量和原业务代码量的比值应该是多少比较合适？

答案（仅供参考）：


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)public class UserServiceTest {    /** 定义静态常量 */    /** 资源路径 */    private static final String RESOURCE_PATH = "testUserService/";
    /** 模拟依赖对象 */    /** 用户DAO */    @Mock    private UserDAO userDAO;
    /** 定义测试对象 */    /** 用户服务 */    @InjectMocks    private UserService userService;
    /**     * 测试: 查询用户-无数据     */    @Test    public void testQueryUser_Succeed_NoData() {        // 模拟依赖方法        // 模拟依赖方法: userDAO.countByCompany        Long companyId = 123L;        Long startIndex = 90L;        Integer pageSize = 10;        Mockito.doReturn(0L).when(userDAO).countByCompany(companyId);
        // 调用测试方法        String path = RESOURCE_PATH + "testQueryUserWithoutData/";        PageDataVO<UserVO> pageData = userService.queryUser(companyId, startIndex, pageSize);        String text = ResourceHelper.getResourceAsString(getClass(), path + "pageData.json");        Assert.assertEquals("分页数据不一致", text, JSON.toJSONString(pageData));
        // 验证依赖方法        // 验证依赖方法: userDAO.countByCompany        Mockito.verify(userDAO).countByCompany(companyId);
        // 验证依赖对象        Mockito.verifyNoMoreInteractions(userDAO);    }
    /**     * 测试: 查询用户-有数据     */    @Test    public void testQueryUser_Succeed_WithData() {        // 模拟依赖方法        String path = RESOURCE_PATH + "testQueryUserWithData/";        // 模拟依赖方法: userDAO.countByCompany        Long companyId = 123L;        Mockito.doReturn(91L).when(userDAO).countByCompany(companyId);        // 模拟依赖方法: userDAO.queryByCompany        Long startIndex = 90L;        Integer pageSize = 10;        String text = ResourceHelper.getResourceAsString(getClass(), path + "dataList.json");        List<UserVO> dataList = JSON.parseArray(text, UserVO.class);        Mockito.doReturn(dataList).when(userDAO).queryByCompany(companyId, startIndex, pageSize);
        // 调用测试方法        PageDataVO<UserVO> pageData = userService.queryUser(companyId, startIndex, pageSize);        text = ResourceHelper.getResourceAsString(getClass(), path + "pageData.json");        Assert.assertEquals("分页数据不一致", text, JSON.toJSONString(pageData));
        // 验证依赖方法        // 验证依赖方法: userDAO.countByCompany        Mockito.verify(userDAO).countByCompany(companyId);        // 验证依赖方法: userDAO.queryByCompany        Mockito.verify(userDAO).queryByCompany(companyId, startIndex, pageSize);
        // 验证依赖对象        Mockito.verifyNoMoreInteractions(userDAO);    }      @Test    public void testQueryUser_Fail_WithBadInput() {}
}
抢答题：

请问这个是单元测试吗？


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)public class SpringDalTest{    @Resource    DBClient dbClient;      @Test    public void testGetDate_success_getFromDB(){      String result = dbClient.getDate("Request");      Assert.equals(result,"ExpectedResults");    }    }

请问这个是单元测试吗？


@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)public class DemoControllerTest {    @Mock    DemoTairClient tairClient;    @Mock    DemoDBMapper dbMapper;    @InjectMocks    DemoController demoController;
    @Test    public void testGetResult_succeed_getFromCache() throws Exception {        when(tairClient.getCache(anyString())).thenReturn("getCacheResponse");        when(dbMapper.queryData(anyString())).thenReturn("queryDataResponse");
        String result = demoController.getResult("request");        Assert.assertEquals("getCacheResponse", result);    }}

请问这个是单元测试吗？

@RunWith(PandoraBootRunner.class)@DelegateTo(SpringJUnit4ClassRunner.class)@PropertySource(value = {"classpath:test.properties", "classpath:landlord.properties"})@SpringBootTest(classes = Application.class)public class SanityTest{      @Resource      InfoService infoService1;        @Mock      InfoService infoService2;            public void testGetInfo_succeed_giveValidRequest(){          String result1 = infoService1.getInfo("Request");          String result2 = infoService2.getInfo("Request");          Assert.equals(result1,result2);      }  }

二、为什么要写单元测试？（10 min）

反例：现在，领导要响应集团提高代码质量的号召，需要提升单元测试的代码覆盖率。当然，我们不能让领导失望，那就加班加点地补充单元测试用例，努力提高单元测试的代码覆盖率。至于单元测试用例的有效性，我们大抵是不用关心的，因为我们只是面向指标编程。1230 提升到 LV3，331 提升团队成为卓越工程 LV4， FY23 KPI 完成了，岂不是___，___，____?

正例：因为我是一名专业的计算机工程师。

理论上单元测试带来的好处有：

单测成本低，速度快。
单测是最佳的、自动化的、可执行的文档。
测试的要诀是：测试你最担心出错的部分，这样你就能从测试工作中得到最大的利益，100%覆盖率的单测会逐渐消磨开发人员对测试的耐心和好感。
单测驱动设计，提升代码简洁度，确保安全重构，代码修改后，单测仍然能通过，能够增强开发者的信心。
快速反馈，更快的发现问题。
定位缺陷比集成测试更快更准确，降低修复成本。

实际上通过 2 个公司内部的例子来证明：

例子 1

菜鸟 GOC 提供的一个外部 BU 的例子，仅供参考（对照组数据不够严谨，数据还待完善，结论进一步佐证中）

外BU：采销供应链--网络&权限&商家&采购&物流协同（后面简称伍道团队)单测缩短了变更的开发和测试总时长

1、变更开发测试时长领先

从阿里大脑获取到 FY22 5月-10月采购供应链-伍道团队，和供应链BU变更开发测试时长对比趋势的客观数据，如下图所示。对比6个月平均数来看，伍道团队变更开发测试时长平均领先供应链BU 3.1天。

2、交付质量高：变更折返修改代码再部署次数更低

采购供应链的有变更发布的全应用和BU内非采购供应链全应用，将变更平均从预发环境折返修改代码重部署次数做对比——5-10月份采购供应链“变更平均从预发环境折返修改代码重部署”次数为X次，同BU其他部门平均次数Y次，相比低40%。

从Aone中应用，针对5-10月供应链BU在预发环境有发布成功的变更的核心应用，我们将非采购供应链所有核心应用49个(Aone未观察有UT覆盖率)，和采购供应链主版本应用中，单测行覆盖率超60%的7个核心应用做参照对比。说明进行单测并没有使得变更的开发和测试时长变长，反而因为提升了代码内建质量，缩短了变更的开发和测试总时长。

例子 2

菜鸟&企业智能：企业智能单测减少了变更从预发环境平均折返修改代码重部署次数

菜鸟整体（单测一般）、企业智能（单测好）、A&B团队（单测差），对比7-10月变更从预发环境平均折返修改代码重部署次数。—— 企业智能返工次数明显低于菜鸟整体，低于菜鸟整体35%，低于单测建设薄弱团队整体45%。

7-10月，企业智能5个BU核心应用平均全量行覆盖≥60% 以及菜鸟其他团队 5个无单测建设的BU核心应用对比变更从预发环境平均折返修改代码重部署次数。——变更平均从预发环境折返修改代码重部署次数为X，低于5个无单测应用对照组的Y，说明经过充分的单测的变更的内建质量更好，因而在预发环境折返修改代码重部署次数比对照组低52%

三、怎么写单元测试？（50 min）

基础单测套餐：

JUnit4 - https://github.com/junit-team/junit4/wiki

Mockito2/3 - https://site.mockito.org/

1. 定义对象阶段

定义对象阶段主要包括：定义被测对象、模拟依赖对象（类成员）、注入依赖对象（类成员）。

2. 模拟方法阶段

模拟方法阶段主要包括：模拟依赖对象（参数、返回值和异常）、模拟依赖方法。

3. 调用方法阶段

调用方法阶段主要包括：模拟依赖对象（参数）、调用被测方法、验证参数对象（返回值和异常）。

4. 验证方法阶段

验证方法阶段主要包括：验证依赖方法、验证数据对象（参数）、验证依赖对象。

大互动

看了这个理论知识，下面我们开始时间实操：

Before

需要 Maven 如何配置，要引入什么？


<dependency>  <groupId>junit</groupId>  <artifactId>junit</artifactId>  <version>4.13.1</version>  <scope>test</scope></dependency><dependency>  <groupId>org.mockito</groupId>  <artifactId>mockito-core</artifactId>  <version>3.3.3</version>  <scope>test</scope></dependency><dependency>  <groupId>org.powermock</groupId>  <artifactId>powermock-module-junit4</artifactId>  <version>2.0.9</version>  <scope>test</scope></dependency><dependency>  <groupId>org.powermock</groupId>  <artifactId>powermock-api-mockito2</artifactId>  <version>2.0.9</version>  <scope>test</scope></dependency>

Test

（现场指导和实操环节，附带提问和一对一指导，内容都在代码里）

请下载：https://github.com/Lukegogogo/unit-test-training-demo/tree/mainline

现场演示怎么写单元测试，9 种通用场景。

【无依赖难度：🌟🌟】最简单的 Helper/Util/Validation 层
【有些许依赖难度：🌟🌟🌟】稍复杂 Service/Controller 层
【有很多依赖难度：🌟🌟🌟🌟】更复杂的 Biz 逻辑层
【难度：🌟🌟】如何测试 Exception
【难度：🌟】AssertJ 的使用
【难度：🌟🌟】Verify 的使用
【难度：🌟🌟🌟】Argument Captor 的使用
【难度：🌟】静态类的 mock
【难度：🌟🌟🌟🌟】依赖里面的 Lambda 表达式内的逻辑怎么执行？

四、单测开发规范（15 min）

单测代码规范要求

【强制】好的单元测试必须遵守AIR原则。说明：单元测试在线上运行时，感觉像空气（AIR）一样感觉不到，但在测试质量的保障上，却是非常关键的。好的单元测试宏观上来说，具有自动化、独立性、可重复执行的特点。

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

【强制】单元测试应该是全自动执行的，并且非交互式的。测试用例通常是被定期执行的，执行过程必须完全自动化才有意义。输出结果需要人工检查的测试不是一个好的单元测试。单元测试中不准使用System.out来进行人肉验证，必须使用assert来验证。
【强制】保持单元测试的独立性。为了保证单元测试稳定可靠且便于维护，单元测试用例之间决不能互相调用，也不能依赖执行的先后次序。反例：method2需要依赖method1的执行，将执行结果做为method2的参数输入。
【强制】单元测试是可以重复执行的，不能受到外界环境的影响。说明：单元测试通常会被放到持续集成中，每次有代码check in时单元测试都会被执行。如果单测对外部环境(网络、服务、中间件等)有依赖，容易导致持续集成机制的不可用。正例：为了不受外界环境影响，要求设计代码时就把SUT的依赖改成注入，在测试时用spring 这样的DI框架注入一个本地（内存）实现或者Mock实现。
【强制】对于单元测试，要保证测试粒度足够小，有助于精确定位问题。单测粒度至多是类级别，一般是方法级别。说明：只有测试粒度小才能在出错时尽快定位到出错位置。单测不负责检查跨类或者跨系统的交互逻辑，那是集成测试的领域。
【强制】核心业务、核心应用、核心模块的增量代码确保单元测试通过。说明：新增代码及时补充单元测试，如果新增代码影响了原有单元测试，请及时修正。
【强制】单元测试代码必须写在如下工程目录：src/test/java，不允许写在业务代码目录下。说明：源码编译时会跳过此目录，而单元测试框架默认是扫描此目录。
【推荐】单元测试的基本目标：语句覆盖率达到70%；核心模块的语句覆盖率和分支覆盖率都要达到100%。说明：在工程规约>应用分层中提到的DAO层，Manager层，可重用度高的Service，都应该进行单元测试。
【推荐】编写单元测试代码遵守BCDE原则，以保证被测试模块的交付质量。

B：Border，边界值测试，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，并得到预期的结果。
D：Design，与设计文档相结合，来编写单元测试。
E：Error，强制错误信息输入（如：非法数据、异常流程、非业务允许输入等），并得到预期的结果。

【推荐】对于数据库相关的查询，更新，删除等操作，不能假设数据库里的数据是存在的，或者直接操作数据库把数据插入进去，请使用程序插入或者导入数据的方式来准备数据。反例：删除某一行数据的单元测试，在数据库中，先直接手动增加一行作为删除目标，但是这一行新增数据并不符合业务插入规则，导致测试结果异常。
【推荐】和数据库相关的单元测试，可以设定自动回滚机制，不给数据库造成脏数据。或者对单元测试产生的数据有明确的前后缀标识。正例：在企业智能事业部的内部单元测试中，使用ENTERPRISE_INTELLIGENCE_UNIT_TEST_的前缀来标识单元测试相关代码。
【推荐】对于不可测的代码在适当时机做必要的重构，使代码变得可测，避免为了达到测试要求而书写不规范测试代码。
【推荐】在设计评审阶段，开发人员需要和测试人员一起确定单元测试范围，单元测试最好覆盖所有测试用例（UC）。
【推荐】单元测试作为一种质量保障手段，在项目提测前完成单元测试，不建议项目发布后补充单元测试用例。
【参考】为了更方便地进行单元测试，业务代码应避免以下情况：

构造方法中做的事情过多。
存在过多的全局变量和静态方法。
存在过多的外部依赖。
存在过多的条件语句。说明：多层条件语句建议使用卫语句、策略模式、状态模式等方式重构。

【参考】不要对单元测试存在如下误解：

那是测试同学干的事情。本文是开发规约，凡是本文出现的内容都是与开发同学强相关的。
单元测试代码是多余的。软件系统的整体功能是否正常，与各单元部件的测试正常与否是强相关的。
单元测试代码不需要维护。一年半载后，那么单元测试几乎处于废弃状态。
单元测试与线上故障没有辩证关系。好的单元测试能够最大限度地规避线上故障。

研发流程规划

技术方案编写: 无论日需还是项目，无论改动大小，一定要进行技术方案编写，按照技术方案模板对照本次改动是否涉及，如有则填写详情设计；如无，则表明不涉及；技术方案是你对需求的理解和分析，是对本次需求转变成技术设计的思考过程，请尽量详细编写技术方案，进行必要的代码设计，做到技术方案可直接coding的程度。在技术方案中，包含单测范围和工时评估。
本地写单测UT：提交增量UT扫描任务，确保增量单测覆盖率80%(不要仅数字，重点关注单测有效性和质量)，测试用例须全部通过。

提交CodeReview：日需和中小项目，在CR前必须完成步骤1&2，检查入口：CR->质量扫描

研发提测：
pipeline增加单测通过率和增量行覆盖率展示
Aone提测

五、有没有什么神器？（5 min）

有一款好用的插件(TestMe)，能够自动生成单元测试代码，且智能分析当前被测服务所需的依赖，并分析注入mock依赖，可以大大提高单元测试的效率。

装好之后在你要测试的类里面按⌘+N，再选testme，就直接帮你生成好了

六、Q & A（10 min）

现场有同学在问：随着单测覆盖增加，单测性能怎么提升？

目前已有完善的方案分享给大家：

1.将配置升级至更好性能的机器（包括编译升级一起）

2.测试分组并发运行。

两者加起来，预计一般都可以降低到10分钟内。

七、课后作业

分析团队核心应用的核心链路，整理出单元测试作战计划
针对应用的核心链路：

业务逻辑层，写一个类的单元测试，测试 case > 5, 覆盖率达到 80%；
中间件层，写一个类的单元测试，覆盖率达到 90%；
针对自动生成的代码，学会使用 exclude；

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