什么是单元测试？
Wikipedia 对单元测试的定义：
在计算机编程中，单元测试（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。
在实际测试中，一个单元可以小到一个方法，也可以大到包含多个类。从定义上讲，单元测试和集成测试是有严格的区分的，但是在实际开发中它们可能并没有那么严格的界限。如果专门追求单元测试必须测试最小的单元，反而容易造成多余的测试并且不易维护。换句更严谨一点的说法，我们要考虑测试的场景再去选择不同粒度的测试。
单元测试和集成测试即可以手工执行，也可以是程序自动执行。但现在一般提到单元测试，都是指自动执行的测试。所以我们下面提到的单元测试，没有特别注明，都是泛指自动执行的单元测试或集成测试。
单元测试入门
下面我们先看两个案例，感受一下单元测试到底是什么样子的。
例子 1：生命游戏单元测试
我们先看一个很简单的例子，实现一个康威生命游戏。如果不了解康威生命游戏的话，可以看 Wikipedia 的介绍。假设我们实现时定义这样的接口：
public interface Game {
void init(int[][] shape) ; // 初始化游戏 board
void tick(); // 行进到在一个回合
int[][] get(); // 获取当前游戏 board }</pre>
生命游戏有好几条规则，为了测试我们的实现是否正确，我们可以针对生命游戏的每个规则，写一个单元测试。下面测试的是复活的规则。
public void testRelive() {
int[][] shape = {{0, 0, 1}, {0, 0, 0}, {1, 0, 1}};
Game g = new GameImplSample(shape);
g.tick();
// 自己死亡，周围3个存活状态，复活
assertEquals(1, g.get()[1][1]); }</pre>
例子 2：订单退款集成测试
我们在看一个稍微复杂一些的例子，测试的是订单退款的过程。
// 创建订单、支付，然后退款
Order order = createOrder(OrderSource.XR_DOCTOR);
order = fullPay(order, PayType.WECHAT_JS);
OrderItem item = _doItemRefund(order, 1, false);
// 检查退款中状态
OrderWhole orderWholeRefunding = findOrderWhole(order.getOrderNo());
isTrue(orderWholeRefunding.getRefundStatus().equals(
OrderRefundStatus.PARTIAL_REFUNDING));
isTrue(orderWholeRefunding.getRefunds().get(0).getStatus().equals(
RefundStatus.REFUNDING));
isTrue(orderWholeRefunding.getRefunds().get(0).getItemId().get().equals(
item.getId()));
// 构建退款的回调信息
List<Payment> payments = findPayments(order.getId());
List<Refund> refunds = findRefunds(order.getId());
wxRefundNotify(payments.get(0), refunds.get(0), WxRefundStatus.SUCCESS);
// 检查退款后状态
OrderWhole orderWholeFinish = assertRefund(order, FULL_PAID,
PARTIAL_REFUND_OK, RefundStatus.SUCCESS, RefundMode.ITEM, false);
isTrue(orderWholeFinish.getRefundFee() == item.getPaidPrice());
isTrue(orderWholeFinish.getIncomes().stream()
.filter(i -> i.getAmount() < 0).count() == 1); }</pre>
单元测试执行
单元测试有很多种执行方式：
在 IDE 中执行
通过 mvn 或者 gradle 运行
在 CI 中执行
不论什么方式，单元测试都应该很容易就能运行，并给出一个测试结果。当然，单元测试运行速度得快，一般是在秒级的，太慢的话就不能及时获得反馈了。
为什么要写单元测试？
单元测试的好处
确保代码满足需求或者设计规格。 使用单元测试来测试代码，可以通过构造数据和前置条件，确保测试覆盖到需要测试的逻辑。而手工测试或 UI 测试则无法做到，并且往往更复杂。
快速定位并解决问题。 单元测试因为测试范围比较小，可以比较容易的定位到问题；而手工测试，常常需要耗费不少时间去定位问题。
确保代码永远满足需求规格。 一旦需要对实现进行修改，单元测试可以确保代码的正确性，极大的降低各种修改和重构的风险。特别是避免那些在意想不到之处出现的 BUG。
简化系统集成。 单元测试确保了系统或模块本身的正确性，集成时更不容易出错。
提高代码质量和可维护性。 不可测试的代码，其本身的抽象性、模块性、可维护性是有些问题的。例如不符合单一职责、接口隔离等设计原则，或者依赖了全局变量。可测试的代码，往往其质量相对会高一些。
提供文档和说明。 单元测试本身就是接口使用方法的很好的案例。
持续集成和持续交付
2010 年前后，大部分互联网公司的系统部署还是通过手工的方式进行的，往往要在半夜上线系统。但是之后持续集成、持续交付的理念不断推广，部署过程越来越灵活、顺畅。而单元测试则是持续集成和持续交付里重要的一环。
持续集成就是 Continuous Integration（CI），也就是指从开发上传代码、自动构建和测试、最后反馈结果的过程。
更进一步，如果自动构建和测试后，会自动发布到测试环境或预发布环境，执行更多测试（集成测试、自动化 UI 测试等），甚至最后直接发布，那这一过程就是持续交付（Continuous Delivery，CD）。业内有不少公司，比如亚马逊、Esty，可以做到每天几十甚至成百上千次生产环境部署，就是因为有比较完善的持续交付环境。
CI 已经是互联网行业必备标准，CD 也在互联网行业有了越来越多的实践，但是如果没有单元测试这一环节，CI 和 CD 的过程是有缺陷的。
怎么写单元测试？
JUnit 简介
基本上每种语言和框架都有不错的单元测试框架和工具，例如 Java 的 JUnit、Scala 的 ScalaTest、Python 的 unittest、JavaScript 的 Jest 等。上面的例子都是基于 JUnit 的，我们下面就简单介绍下 JUnit。
JUnit 里面每个 @Test 注解的方法，就是一个测试。@Ignore 可以忽略一个测试。@Before、@BeforeClass、@After、@AfterClass 可以在测试执行前后插入一些通用的操作，比如初始化和资源释放等等。
除了 assertEquals，JUnit 也支持不少其他的 assert 方法。例如 assertNull、assertArrayEquals、assertThrows、assertTimeout 等。另外也可以用第三方的 assert 库比如 Spring 的 Assert 或者 AssertJ。
除了可以测试普通的代码逻辑，JUnit 也可以进行异常测试和时间测试。异常测试是测试某段代码必须抛指定的异常，时间测试则是测试代码执行时间在一定范围内。
也可以对测试进行分组。例如可以分成 contractTest 、mockTest 和 unitTest，通过参数指定执行某个分组的测试。
这里就不做过多介绍了，想了解更多 JUnit 的可以去看 极客学院的 JUnit 教程 等资料。其他的单元测试框架，基本功能都是大同小异。
使用测试 Double
狭义的单元测试，我们是只测试单元本身。即使我们写的是广义的单元测试，它依然可能依赖其他模块，比如其他类的方法、第三方服务调用或者数据库查询等等，造成我们无法很方便的测试被测系统或模块。这时我们就需要使用测试 Double 了。
如果细究的话，测试 Double 分成好多种，比如什么 Dummies、Fakes 等等。但我认为我们只要弄清两类就可以了，也就是 Stub 和 Mock。
Stub
Stub 指那些包含了预定义好的数据并且在测试时返回给调用者的对象。Stub 常被用于我们不希望返回真实数据或者造成其他副作用的场景。
我们契约测试生成的、可以通过 spring cloud stubrunner 运行的 Stub Jar 就是一个 Stub。我们可以让 Stub 返回预设好的假数据，然后在单元测试里就可以依赖这些数据，对代码进行测试。例如，我们可以让用户查询 Stub 根据参数里的用户 ID 返回认证用户和未认证用户，然后我们就可以测试调用方在这两种情况下的处理逻辑了。
当然，Stub 也可以不是远程服务，而是另外一个类。所以我们经常说要针对接口编程，因为这样我们就可以很容易的创建一个接口的 Stub 实现，从而替换具体的类。
public String get(String userId) {
return "Mock user name";
} } public class UserServiceTest {
// UserService 依赖 NameService，会调用其 get 方法
@Inject
private UserService userService;
@Test
public void whenUserIdIsProvided_thenRetrievedNameIsCorrect() {
userService.setNameService(new StubNameService());
String testName = userService.getUserName("SomeId");
Assert.assertEquals("Mock user name", testName);
} }
不过这样要实现很多 Stub 也是很麻烦的，现在我们已经不需要自己创建 Stub 了，因为有了各种 Mock 工具。
Mock
Mocks 指那些可以记录它们的调用信息的对象，在测试断言中我们可以验证 Mocks 被进行了符合期望的调用。
Mock 和 Stub 的区别在于，Stub 只是提供一些数据，它并不进行验证，或者只是基于状态做一些验证；而 Mock 除了可以做 Stub 的事情，也可以基于调用行为进行验证。比如说，Mock 可以验证 Mock 接口被调用了不多不少正好两次，并且调用的参数是期望的数值。
Java 里最常用的 Mock 工具就是 Mockito 了。我们来看一个简单的例子，下面的 UserService 依赖 NameService。当我们测试 UserService 的时候，我们希望隔离 NameService，那么就可以创建一个 Mock 的 NameService 注入到 UserService 中（在 Spring 里只需要用 @Mock 和 @InjectMocks 两个注解就可以完成了）。
@InjectMocks
private UserService userService;
@Mock
private NameService nameService;
@Test
public void whenUserIdIsProvided_thenRetrievedNameIsCorrect() {
Mockito.when(nameService.getUserName("SomeId")).thenReturn("Mock user name");
String testName = userService.getUserName("SomeId");
Assert.assertEquals("Mock user name", testName);
Mockito.verify(nameService).getUserName("SomeId");
} }
注意上面最后一行，是验证 nameService 的 getUserName 被调用，并且参数为 "SomeId"。更多关于 Mockito 的内容，可以参考 Mockito 的文档(
http://static.javadoc.io/org.mockito/mockito-core/2.9.0/org/mockito/Mockito.html)。
契约测试
契约测试会给每个服务生成一个 Stub，可以用于调用方的单元／集成测试。例如，我们需要测试预约服务的预约操作，而预约操作会调用用户服务，去验证用户的一些基本信息，比如医生是否认证等。
所以，我们可以通过传入不同的用户 ID，让契约 Stub 返回不同状态的用户数据，从而验证不同的处理流程。例如，正常的预约流程的测试用例可能是这样的。
ids = {"com.xingren.service:user-client-stubs:1.0.0:stubs:6565"})public class BookingTest {
// BookingService 会调用用户服务，获取医生认证状态后进行不同的处理
@Inject
private BookingService bookingService;
@Test
public void testBooking() {
BookingForm form = new BookingForm(
1, // doctorId
1, // scheduleId
1001); // patientId
BookVO res = bookingService.book(form);
assertTrue(res.id > 0);
assertTrue(res.payStatus == PayStatus.UN_PAY);
} }
注意上面的 AutoConfigureStubRunner 注解就是设置并启动了用户服务 Stub，当然在测试的时候，我们需要把服务调用接口的 baseUrl 设置为http://localhost:6565。关于契约测试的更多内容，请参考微服务环境下的集成测试探索一文。
TDD
简单说下 Test Driven Development，也就是 TDD。左耳朵耗子就写了一篇TDD并不是看上去的那么美，我就直接引用其介绍了。
其开发过程是从功能需求的test case开始，先添加一个test case，然后运行所有的test case看看有没有问题，再实现test case所要测试的功能，然后再运行test case，查看是否有case失败，然后重构代码，再重复以上步骤。
其实严格的 TDD 流程实用性并不高，左耳朵耗子本身也是持批判态度。但是对于接口定义比较明确的模块，先写单元测试再写实现代码还是有很大好处的。因为目标清晰，而且可以立刻得到反馈。
如何设计单元测试？
单元测试设计方法
单元测试用例，和普通测试用例的设计，没有太多不同，常见的就是等价类划分、边界值分析等。而测试用例的设计其实也是开发者应该掌握的基本技能。
等价类划分
把所有输入划分为若干分类，从每个分类中选取少数有代表性的数据做为测试用例。
例如，一个方法计算输入参数的绝对值的倒数，如果是输入是 0，则抛异常。那么对这个方法写测试的话，就应该有三个等价类，输入是负数、0 以及正数。所以我可以选取一个负数、一个正数以及 0 来设计三个测试用例。
再举个例子，某个方法是根据医生的认证状态，发送不同的消息。那么等价类可能有三种，未认证、普通认证但无权威认证、普通认证且权威认证，某些情况下可能还会包括无普通认证但有威认证。
边界值分析
边界值是指划分等价类后，在边界附近的一些输入数据，这些输入往往是最容易出错的。
例如，对于上面计算绝对值的倒数的例子，那么边界值就包括 Integer.min、-1、0、1、Integer.max 等。再举个例子，文本框输入范围为 1 - 255 个字符，那么等价类按输入长度划分有三类 0、1 到 255、大于 255，而边界值则包括 0、1、2、254、255、256 等。
其他类似于空数组、数组的第一个和最后一个、报表的第一行和最后一行等等，也是属于边界值，需要特别关注。
判定表法
当我们由多个输入数据时，可以将这些数据的等价类的组合以表格的形式列举出来，然后设计测试用例。下面是一个例子（没有完全列举）。
| 用例 | 医生是否设置需要确认 | 医生是否设置免费咨询 | 医生是否已经确认患者 | 患者是否已经完善信息 | 期望结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 用例A | 是 | 是 | 是 | 是 | 患者可以咨询医生 |
| 用例B | 是 | 是 | 否 | 是 | 患者不能咨询医生 |
| 用例C | 否 | 是 | ／ | 是 | 患者可以咨询医生 |
| 用例D | 否 | 是 | ／ | 否 | 患者不能咨询医生 |
| 用例E | 否 | 是 | 否 | ／ | 患者不能咨询医生 |
其他方法
除了上面提到的几种，测试设计方法还有几种常用的：
场景法。场景法是根据模块实际使用的场景，例如 API 的实际调用方法、系统的实际需求场景和处理逻辑创建的用例。这种方法比较直观，并且用例贴近实际需求的，不可忽视。
错误推测。错误推测其实就是凭直觉，考虑最容易出错的情况来设计用例。例如，我们直到新用户、重复请求、并发、弱网、大数据量等情况都是非常容易出错的，那么可以针对性的设计用例。错误推测需要测试设计者比较熟悉业务逻辑，并且经验丰富。
其他还有因果图、正交法等方法，这里就不说了。
覆盖率
如果按照前面的用例设计方法，可能会设计出很多用例。我们不可能也没有必要把每一个用例都写成单元测试。
怎么确认用例是否足够呢？一个很重要的参考指标就是代码覆盖率。
覆盖率指标
常用的覆盖率指标有四种：
语句覆盖：每条语句至少执行一次。
分支覆盖：每个分支至少有一次为真、一次为假。
条件覆盖：每个分支的每个条件至少有一次为真、一次为假。
路径覆盖：对所有的分支、循环等可能的路径，至少都要覆盖一次。
我们以这个简单的代码为例，看看这四种覆盖率到底是什么意思。
// X } // Y if (c || d) {
// X }
语句覆盖。只需要一个测试用例，让
a && b和c || d都为真，系统会依次执行 X、Y、Z 三个的代码段，就能做到语句覆盖。分支覆盖。至少需要两个测试用例，让
a && b和c || d都各为真假，例如用例1a && b为真和c || d为假，用例2 则反过来，既可让两个条件分支都各为真一次，为假一次。条件覆盖。至少需要四个测试用例，条件 a 和 b 的四种组合都要执行一次，条件 c 和 d 的四种组合也都要执行一次。
路径覆盖。至少需要八个测试用例，条件 a、b、c 和 d 的所有组合都要执行一次。
可以看到，要做到条件覆盖甚至路径覆盖，会需要非常多的测试用例。一般情况，对于复杂的逻辑，单元测试做到分支覆盖就不错了，必要的话再做更多完全的覆盖。
Jacoco 覆盖
Jacoco 的覆盖率略有不同，这里简单说一下。
指令覆盖（Instructions），覆盖所有的 Java 代码指令。
分支覆盖（Branches），和上面的分支覆盖基本是一样的。
圈复杂度覆盖（Cyclomatic Complexity），可以认为就是路径覆盖率。
语句覆盖（Lines），和上面的语句覆盖基本是一样的。
方法覆盖（Methods），覆盖所有的方法。
类覆盖（Classes），覆盖所有的类。
怎么写有效的单元测试？
到现在，相信大家对怎么写单元测试应该有一定概念了。但是很多人也会有疑问：
单元测试耗费太多时间，会不会降低生产效率？
单元测试会不会很难维护？比如修改代码时还总是需要修改单元测试。
关于第一个问题，相信大家应该都能理解，如果我们在开发时发现 BUG，那么解决它是很容易的；但是一旦到了集成、验收甚至上线之后，那么要解决它就要花费比较大的代价了。业界很早就有共识，并且有不少数据可以证明，有效的单元测试虽然要花费更多编码时间，但是可以很大的减少项目的集成、测试和维护成本。
注意上面提到很重要一点是，单元测试必须是有效的，如果我们发现单元测试很难维护，那往往是因为我们没有写出有效的单元测试。
不是所有的代码都需要单元测试
写单元测试我们也需要考虑投入产出比，例如下面这些情况，写单元测试的投入产出比可能会较差。
短期的或者一次性的项目，例如 Demo、数据更新脚本。
业务简单的，不含太多逻辑的模块。例如获取或者查找一个数据，或者没有分支条件的业务逻辑等。
UI 层，相对而言比较难做单元测试，除非 UI 本身就有比较复杂的逻辑（其实某些 UI 框架也提供了单元测试工具）。
那么那些情况下要写单元测试呢？简单来说，就是两类。
逻辑复杂、不容易理解、容易出错的模块。例如，计算闰年的方法、订单下单等。
公共模块或者核心的业务模块。
即使对于需要写单元测试的模块，我们也应该关注最核心最重要的测试用例，而没必要单纯的追求覆盖率，或者追求条件覆盖甚至路径覆盖，一般做到分支覆盖就可以了。另外一个有效的方法是，对于出现的每一个 BUG，添加一个单元测试。
单元测试应该是稳定的
这里稳定的第一个含义是，单元测试不应该经常需要修改。如果单元测试经常因为底层实现逻辑的变动而需要修改，那一定不是好的单元测试。也就是说，被测单元的接口应该是稳定的、设计良好的、易于扩展的。
稳定的第二个含义是，单元测试的结果应该是稳定的。如果在不同的环境、不同的情况运行单元测试，会返回不同的结果，那就不是好的单元测试。如果测试需要依赖特定的数据、文件等，那需要有前置的初始化脚本确保依赖的数据、文件在所有环境都存在并且是一致的。
单元测试应该是灰盒测试
单元测试应该覆盖核心逻辑的各种分支、边界及异常，但是避免涉及易变的实现逻辑。也就是说，我们不应该把单元测试当成完全的白盒测试，但也不是黑盒测试，而应该把它当成介于白盒和黑盒之间的灰盒测试。
被测代码应该是抽象良好的
如果我们发现一段代码很难编写单元测试，常常是因为这段代码没有符合良好的抽象规范，比如没有使用 DI、不符合单一职责原则、或者依赖了全局的公共变量和方法等等。我们可以考虑优化这段代码，再来尝试单元单元测试。
谈谈到底什么是抽象，以及软件设计的抽象原则 介绍了软件抽象的原则，这里就不再重复了。
编码时就应该同时写好单元测试
这样我们才能在调试时就发挥单元测试的优势，对代码的任何修改都能得到即时反馈。如果是后面再补充单元测试，一方面对实现可能已经不太熟悉了，编写测试的代价更大了；另一方面，单元测试能发挥的作用也变小了。不过即使这样，对那些需要长远维护的项目，编写单元测试也还是很有用的。
单元测试的代码质量也很重要
单元测试也是代码，也是需要不断维护的。所以我们不应该随随便便的去写单元测试，而是要把他们也当成普通代码一样，要做到高质量、模块化、可维护。
为什么要写单元测试之终极原因
终极原因是，作为一名优秀的工程师，如果被 QA 和产品经理 Challenge 有 BUG，能忍吗？而我们工程师当然要用工程师 Style 的测试方法，那就是自动化的单元测试了，不是吗？
参考
Software Testing Anti-patterns:
http://blog.codepipes.com/testing/software-testing-antipatterns.html
全文完
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