单元测试是开发人员编写的一小段代码，用于检验被测代码的一个很小的、很明确的功能是否正确。通常而言，一个单元测试是用于判断某个特定条件（或者场景）下某个特定函数的行为。例如，你可能把一个很大的值放入一个有序 list 中去，然后确认该值出现在 list 的尾部。或者，你可能会从字符串中删除匹配某种模式的字符，然后确认字符串确实不再包含这些字符了。

对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如 C 语言中单元指一个函数，Java 里单元指一个类，前端应用中可以指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。

我们将探讨在微服务架构下，单元测试的设计、实现和质量控制。

设计：定义测试边界

要设计高效率（既运行快速又覆盖率高）的单元测试，首要要准确地定义测试边界。测试的目的就是为了验证边界里“黑盒”的行为是否符合预期，我们向黑盒输入数据，然后验证输出的正确性。在单元测试里，黑盒指的是函数或者类的方法，目的是单独测试特定代码块的行为。

但是在微服务架构中，很多时候黑盒的输出需要依赖于其他的功能或者服务，即存在外部依赖。为了更好地理解这个概念，我们以一个简单的注册功能为例：

从图中可以看出，这个函数包含了一些输入和输出。输入参数包括基本的用户注册信息（姓名、用户名和密码），而返回新创建的用户 ID。

但是在此过程中，还有一些不是很明显的输入数据。这个函数调用了两个外部函数：db.user.inser() 是向数据库插入数据；Password.hashAndsave() 是一个微服务，用于生成密码的哈希值，再加以保存。在某些情况下，数据库可能会返回错误，比如用户名已经存在，导致数据库插入失败。另外，因为需要调用外部的微服务生成密码哈希值，如果网络连接出现问题，或者哈希值生成服务由于发生过载而导致服务超时，那么密码保存就会返回错误。User.create() 函数必须能够妥善地处理这两种错误，这是测试的重点。

也就是说，为了全面地测试用户注册功能，单元测试所要做的不仅仅是简单地输入各种不同的参数，它还要能够让外部函数/微服务，能够产生出指定的错误，再验证函数的错误处理逻辑是否符合预期。

因此，为了在不依赖于外部条件的情况下制造出各种输入数据，就需要使用 Stub 或者 Mock，中文可以理解为对函数外部依赖的模拟器。简而言之，它意味着用一个假的版本替换了真实的对象（例如一个类、模块、函数或者微服务）。假的版本的行为特征和真实对象非常类似，采用相同的调用方法，并按照你在测试开始之前预定义的返回方式，提供返回数据。测试框架在运行被测试的函数时，可以把对外部依赖函数/服务的调用，重定向到 Stub 上，这样单元测试就可以在没有外部服务的情况下进行，即保证了速度，又避免了网络条件的影响。

这里再强调下 Stub 和 Mock 的区别，很多人经常搞混。Stub 就是一个纯粹的模拟器，用于替代真实的服务/函数，收到请求返回指定结果，不会记录任何信息。Mock 则更进一步，还会记录调用行为，可以根据行为来验证系统的正确性。

创建 Stub 的工具有很多，包括 Node.js/JavaScript 框架下的 sinon.js， testdouble.js 等；Python 下的 mock 等。

在刚刚提到的注册函数和密码哈希值生成、保存服务之间，插入一个 Stub（模拟器）的示意图如下：

我们可以使用模拟器来达到各种目的：

• 模拟器可返回任意的设定值，用于模拟外部函数的输出。这在测试罕见的边界情况时会非常有用，比如有些错误场景可能很少发生或者非常难以重现。
• 模拟器也可以捕捉被测试函数传给外部函数的参数，或者把这些参数记录下来。这样就可以验证被测试函数需要调用哪些外部函数，以及需要传给外部函数哪些参数。

通过对外部依赖函数使用模拟器，通常可以在几秒钟内，执行数千个单元测试。这样，开发人员就可以把单元测试加入到日常的开发工作管线（Pipeline）当中，包括直接集成到常用的 IDE 里，或者通过终端命令行触发。通过在编写代码的同时，频繁运行单元测试，有助于尽早发现代码中的问题。对于程序员来说，如果养成了对自己写的代码进行单元测试的习惯，不但可以写出高质量的代码，而且还能提高编程水平。

顺便说一句，在微服务架构中，单元测试的作用不仅限于代码开发，它们还对 DevOps/CI（持续集成）有很大的帮助，可以集成到代码合并（Merge）流程里。

譬如，GitHub 支持对一些主流 CI 服务的状态检查。一般它会限制对“Master”主分支的提交权限，不允许开发人员直接向该分支提交代码，而是要求他们把代码先提交到其他分支上（提交 Pull Request），再由其他开发人员进行代码审查（Code Review）。最后，在将代码合并到主分支的时候，GitHub 要求先通过状态检查。这时，Jenkins、CircleCI 和 TravisCI 等 CI 服务都提供了状态检查钩子（hook），它们会从分支上获取代码并运行单元测试。如果通过了，就允许合并代码，否则就不允许。整个过程如下图所示：

实现：单元测试的流程

单元测试的工具有很多，例如：

• C++：Googletest、GMock
• Java：Junit、TestNG、Mockito、PowerMock
• JavaScript：Qunit、Jasmine
• Python：unittest
• Lua：luaunit

一个单元测试的实现主要分为以下几步：

1. 设置测试数据；
2. 在测试中调用你的方法；
3. 判断返回的结果是否符合预期。

这三步可以简化为“三 A 原则”: Arrange（设置）、Act （调用）、Assert（检查）。

或者也可以借用 BDD（行为驱动测试）的概念，把单元测试的流程分为三步：Given（上下文）、When （事件）、Then（结果）。

下面我们来看一个真实的例子，这是一个名为 ExampleController 的类，用于在人名库（PersonRepository）中查找人名。

下面，我们将用 Junit，对类中的 hello（lastname）方法进行单元测试。

JUnit 是 Java 社区中知名度最高的单元测试工具，用于编写和运行可重复的测试用例。JUnit 设计得非常小巧，但是功能却非常强大。它诞生于 1997 年，由 Erich Gamma 和 Kent Beck 共同开发完成。其中 Erich Gamma 是经典著作《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书的作者之一，并在 Eclipse 中有很大的贡献；Kent Beck 则是一位极限编程（XP）方面的专家和先驱。

Arrange（设置）、Act （调用）、Assert（检查）。

可以看到，首先我们用一个 Stub（模拟器），替换真正的 PersonRepository 类，这样我们可以预先定义我们希望返回的值。

记下来，我们按照 3A 原则，编写了两个单元测试。第一个是正常运行的用例：

1. Arrange（设置）：建立一个名为王东的人物，并且让模拟器准备好，在输入参数为王时，返回“王东”。
2. Act（调用）：调用函数 hello("王")。
3. Assert（检查）：检查返回结果是否为"你好王东!"。

第二是异常运行的测试用例：

1. Arrange（设置）：让模拟器准备好，在输入任何参数时，均返回空值。
2. Act（调用）：调用函数 hello("王")。
3. Assert（检查）：因为模拟器返回的是空值，这是检查返回结果是否为"这位王先生是谁？"

通过这样的正面和反面的测试用例，我们可以彻底地检查 hello(lastname) 方法是否工作正常。

质量控制：监控测试覆盖率

着重需要提及的一点是，测试人员应当设法将单元测试的覆盖率作为一个重要的监控指标，记录并可视化。例如，Teamcity 或者 Jenkins 这样的流程化工具，支持用 dotCover 来统计流程中单元测试的覆盖率，并将结果以 TXT 报告或者 HTML 的方式显示在任务页面上。进一步也可以将覆盖率、测试结果的数据，自动输出到 SonarQube 这样的代码质量监控工具之中，以便随时检查出测试没有通过或者测试覆盖率不符合预期的情况。

高覆盖率的单元测试是保障代码质量的第一道也是最重要的关口。从分工上来说，测试人员可能不会参与单元测试的开发与维护，但是测试人员应当协助开发人员确保单元测试的部署和覆盖率，这是确保后续一系列测试手段发挥作用的前提。

本节总结

1. 用模拟器来定义单元测试的边界，模拟对外界函数/服务的调用；
2. 依照三 A 原则，实现单元测试；
3. 使用流程化工具，实时监控单元测试的覆盖率。