软件测试技术之单元测试—工程师 Style 的测试方法（3）

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。

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。

if (a && b) {

// 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1 a && 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？

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