Go:微服务架构下的单元测试(基于 Ginkgo、gomock 、Gomega)

news/2025/1/15 22:50:23/

文章目录

    • 简介
    • 一、Ginkgo包的引入和简单介绍
    • 二、Dockertest 使用
    • 三、编写单元测试
      • 1. 编写 data 层的测试代码
    • 四、引入 gomock 包,mock 对象模拟依赖项
      • 1. 编写生成 mock 文件方法
      • 2. 编写 biz 层的测试方法
      • 3. 验证单元测试
    • 小结


简介

本文主要使用 Ginkgo[2] 、gomock[3] 、Gomega[4] 工具来实现单元测试,之前不了解的同学,可以先熟悉一下相关文档。

一、Ginkgo包的引入和简单介绍

$ go get github.com/onsi/ginkgo/v2/ginkgo
$ go get github.com/onsi/gomega

第一条命令是获取 ginkgo 并且安装 ginkgo 可执行文件到 $GOPATH/bin
–- 你需要在你电脑中把 $GOPATH 配置上,并配置上它。第二条命令安装了全部 gomega 库。这样可以导入 gomega 包到你的测试代码中:

import "github.com/onsi/gomega"
import "github.com/onsi/ginkgo"

Ginkgo 与 Go 现有的测试基础设施挂钩,可以使用 go test 运行 Ginkgo 套件。这同时意味着 Ginkgo 测试可以和传统 Go testing 测试一起使用。go test 和 ginkgo 都会运行你套件内的所有测试。

二、Dockertest 使用

使用 Dockertest 来完成咱们服务的 Golang 链接 DB 的集成测试。Dockertest 库提供了简单易用的命令,用于启动 Docker 容器并将其用于测试。简单理解 Dockertest 工具就是 使用 docker 创建一个容器并在测试运行结束后停止并删除。具体信息请查看 Dockertest 官方介绍[5]

安装 Dockertest

go get -u github.com/ory/dockertest/v3

编写 Dockertest 配置代码并将其用于测试,进入 service/user/internal/data/, 目录新建 docker_mysql.go 文件,编写代码如下:

package dataimport ("database/sql""fmt""github.com/ory/dockertest/v3" // 注意这个包的引入"log""time"
)func DockerMysql(img, version string) (string, func()) {return innerDockerMysql(img, version)
}// 初始化 Docker mysql 容器
func innerDockerMysql(img, version string) (string, func()) {// uses a sensible default on windows (tcp/http) and linux/osx (socket)pool, err := dockertest.NewPool("")pool.MaxWait = time.Minute * 2if err != nil {log.Fatalf("Could not connect to docker: %s", err)}// pulls an image, creates a container based on it and runs itresource, err := pool.Run(img, version, []string{"MYSQL_ROOT_PASSWORD=secret", "MYSQL_ROOT_HOST=%"})if err != nil {log.Fatalf("Could not start resource: %s", err)}conStr := fmt.Sprintf("root:secret@(localhost:%s)/mysql?parseTime=true", resource.GetPort("3306/tcp"))if err := pool.Retry(func() error {var err errordb, err := sql.Open("mysql", conStr)if err != nil {return err}return db.Ping()}); err != nil {log.Fatalf("Could not connect to docker: %s", err)}// 回调函数关闭容器return conStr, func() {if err = pool.Purge(resource); err != nil {log.Fatalf("Could not purge resource: %s", err)}}
}

使用 Ginkgo 编写链接 Dockertest 的测试代码,还是此目录下,新建 data_suite_test.go 文件,编写代码如下:代码中有详细的注释,这里就不过多解释了。

package data_testimport ("context""github.com/pkg/errors""gorm.io/gorm""testing""user/internal/conf""user/internal/data". "github.com/onsi/ginkgo". "github.com/onsi/gomega"
)// 测试 data 方法
func TestData(t *testing.T) {//  Ginkgo 测试通过调用 Fail(description string) 功能来表示失败// 使用 RegisterFailHandler 将此函数传递给 Gomega 。这是 Ginkgo 和 Gomega 之间的唯一连接点RegisterFailHandler(Fail)// 通知 Ginkgo 启动测试套件。如果您的任何 specs 失败,Ginkgo 将自动使 testing.T 失败。RunSpecs(t, "test biz data ")
}var cleaner func()      // 定义删除 mysql 容器的回调函数
var Db *data.Data       // 用于测试的 data
var ctx context.Context // 上下文// initialize  AutoMigrate gorm 自动建表的方法
func initialize(db *gorm.DB) error {err := db.AutoMigrate(&data.User{},)return errors.WithStack(err)
}// ginkgo 使用 BeforeEach 为您的 Specs 设置状态
var _ = BeforeSuite(func() {// 执行测试数据库操作之前,链接之前 docker 容器创建的 mysql//con, f := data.DockerMysql("mysql", "latest")con, f := data.DockerMysql("mariadb", "latest")cleaner = f // 测试完成,关闭容器的回调方法config := &conf.Data{Database: &conf.Data_Database{Driver: "mysql", Source: con}}db := data.NewDB(config)mySQLDb, _, err := data.NewData(config, nil, db, nil)if err != nil {return}if err != nil {return}Db = mySQLDberr = initialize(db)if err != nil {return}Expect(err).NotTo(HaveOccurred())
})// 测试结束后 通过回调函数,关闭并删除 docker 创建的容器
var _ = AfterSuite(func() {cleaner()
})

测试模拟数据库连接,还是此目录下运行 go test 命令,得到如下结果:
在这里插入图片描述

注:这里可以看到虽然 0 个Passed,但同时也是 0 个 Failed,这是因为咱们这里还没有进行测试,只是验证一下数据库是否连接成功,并未执行 CURD 之类的操作。这里运行可能比较慢,因为它会从docker hub 拉取 mysql 的镜像,本文使用的是 mariadb 的镜像,且我本机已经提前下载好了 mariadb:latest 镜像,如果你的电脑是苹果的M1处理器推荐你用 mariadb。

三、编写单元测试

漫长的准备工作终于完成了,接下来来正式编写单元测试的代码吧

1. 编写 data 层的测试代码

还是data目录下新建 user_test.go 文件,编写内容如下:

package data_testimport (. "github.com/onsi/ginkgo". "github.com/onsi/gomega""user/internal/biz""user/internal/data"
)var _ = Describe("User", func() {var ro biz.UserRepovar uD *biz.UserBeforeEach(func() {// 这里的 Db 是 data_suite_test.go 文件里面定义的ro = data.NewUserRepo(Db, nil)// 这里你可以引入外部组装好的数据uD = &biz.User{ID:       1,Mobile:   "13803881388",Password: "admin123456",NickName: "aliliin",Role:     1,Birthday: 693629981,}})// 设置 It 块来添加单个规格It("CreateUser", func() {u, err := ro.CreateUser(ctx, uD)Ω(err).ShouldNot(HaveOccurred())// 组装的数据 mobile 为 13803881388Ω(u.Mobile).Should(Equal("13803881388")) // 手机号应该为创建的时候写入的手机号})})

Ω 就是 gomega 包的语法,It 是 ginkgo 包的用法。

还是此目录下运行 go test 命令,得到如下结果:
在这里插入图片描述

四、引入 gomock 包,mock 对象模拟依赖项

// gomock 主要包含两个部分:gomock 库和辅助代码生成工具 mockgen
go get github.com/golang/mock  
go get github.com/golang/mock/gomock

1. 编写生成 mock 文件方法

修改 user/internal/biz/user.go 文件

package biz// 注意这一行新增的 mock 数据的命令
//go:generate mockgen -destination=../mocks/mrepo/user.go -package=mrepo . UserRepo
type UserRepo interface {CreateUser(context.Context, *User) (*User, error)
}

进入 biz 目录执行命令

mockgen -destination=../mocks/mrepo/user.go -package=mrepo . UserRepo

这里是用 gomock 提供的 mockgen 工具生成要 mock 的接口的实现,在生成 mock 代码的时候,我们用到了 mockgen 工具,这个工具是 gomock 提供的用来为要mock的接口生成实现的。它可以根据给定的接口,来自动生成代码。

执行完之后,你会看到多出来 service/user/internal/mocks/mrepo/user.go 文件

2. 编写 biz 层的测试方法

biz层目录下,新增 biz_suite_test.go 文件,添加内容如下:

package biz_testimport ("context""github.com/golang/mock/gomock". "github.com/onsi/ginkgo". "github.com/onsi/gomega""testing"
)func TestBiz(t *testing.T) {RegisterFailHandler(Fail)RunSpecs(t, "biz user test")
}var ctl *gomock.Controller
var cleaner func()
var ctx context.Contextvar _ = BeforeEach(func() {ctl = gomock.NewController(GinkgoT())cleaner = ctl.Finishctx = context.Background()
})
var _ = AfterEach(func() {// remove any mockscleaner()
})

还是biz层目录下,新增 user_test.go 文件,添加内容如下:

package biz_testimport ("github.com/golang/mock/gomock". "github.com/onsi/ginkgo". "github.com/onsi/gomega""user/internal/biz""user/internal/mocks/mrepo"
)var _ = Describe("UserUsecase", func() {var userCase *biz.UserUsecasevar mUserRepo *mrepo.MockUserRepoBeforeEach(func() {mUserRepo = mrepo.NewMockUserRepo(ctl)userCase = biz.NewUserUsecase(mUserRepo, nil)})It("Create", func() {info := &biz.User{ID:       1,Mobile:   "13803881388",Password: "admin123456",NickName: "aliliin",Role:     1,Birthday: 693629981,}mUserRepo.EXPECT().CreateUser(ctx, gomock.Any()).Return(info, nil)l, err := userCase.Create(ctx, info)Ω(err).ShouldNot(HaveOccurred())Ω(err).ToNot(HaveOccurred())Ω(l.ID).To(Equal(int64(1)))Ω(l.Mobile).To(Equal("13803881388"))})})

3. 验证单元测试

还是 biz 层目录下运行 go test 命令,得到如下结果:
在这里插入图片描述

小结

到这一步 data 层测试 sql 语句的方法,biz 测试基本逻辑的方法已经编写完成并通过了测试了,service 层的单元测试大同小异,这里就不写了。


http://www.ppmy.cn/news/284265.html

相关文章

Go:十大主流微服务框架

1.Istio(31.7K) 项目简介:Istio是由Google、IBM和Lyft开源的微服务管理、保护和监控框架。使用istio可以很简单的创建具有负载均衡、服务间认证、监控等功能的服务网络,而不需要对服务的代码进行任何修改。 仓库地址&#xff1a…

【视频降噪】 GoPro FastDVDNet 看名字就知道它很快

来自 GoPro 的一篇视频降噪的文章,发表在 CVPR 2020 年论文,也公布了 Python 源码 视频降噪和图片降噪区别在于视频降噪后输出的结果,观感上能否保持连贯和平滑,而为了达到这个目的,算法在对视频帧进行降噪时&#xf…

docker容器化golang应用

docker容器化golang应用 前言:为什么使用容器化技术? 相比于虚拟机容器化技术的优点: 启动快硬盘使用量小性能好系统支持量大有利于开发环境和生产环境的协调 看看这个小demo的目录结构,非常简单,新建一个docker-g…

go-zero:开箱即用的微服务框架

go-zero 是一个集成了各种工程实践的 Web 和 rpc 框架,它的弹性设计保障了大并发服务端的稳定性,并且已经经过了充分的实战检验。 go-zero 在设计时遵循了 “工具大于约定和文档” 的理念,所以 go-zero 包含极简的 API 定义和生成工具 goctl…

linux centos安装google chrome浏览器使用headless无头模式 制作docker镜像

chromedriver 驱动下载地址: https://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/ linux centos安装google chrome浏览器使用headless无头模式 用java开发爬虫,或者需要java操作控制浏览器来渲染页面,抓取页面元素,都需要在linux安装…

SpringBoot中的定时任务@Scheduled的使用

1.Scheduled注解介绍 在spring boot的项目中需要使用到定时任务的时候,可以使用Scheduled注解,这只是在一个JVM进程中很适用,如果涉及到服务器是集群的情况下,建议使用任务调度平台。这样任务调度平台会在多台服务器中选择一台进…

Kubernets配置存储

Kubernets配置存储 💽ConfigMap ConfigMap(cm):较为特殊的存储卷,用来存储配置信息。 创建configmap.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:name: configmapnamespace: dev data:info: |username:rkun18password:1234…

Controller代码优化过程

前言:MVC架构下,我们的web工程结构会分为三层,自下而上是dao层,service层和controller层。controller层为控制层,主要处理外部请求,调用service层。 一般情况下,controller层不应该包含业务逻辑…