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如何构建一个可测试的Go Web应用,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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几乎每一个程序员都赞同测试是重要的,但测试以多种方式让写测试的人员打退堂鼓。它们可能运行慢,可能使用重复的代码,可能一次测试得太多导致难以定位测试失败的根源。
这篇文章中,我们将讨论如何设计 Sourcegraph的单元测试,使其简单易写,容易维护,运行快速并可以被其他人使用。我们希望这里提到的一些模式有助于其他写Go web app的人,同时欢迎对于我们测试方法的建议。在开始测试之前,先来看看我们的框架概览。
框架
和其他web app一样,我们的网站有三层:
web前端用以服务HTML;
HTTP API用以返回JSON;
数据存储,运行对数据库的SQL查询,返回Go结构体或切片。
当一个用户请求Sourcegraph的页面,前端收到HTTP页面请求,并对API服务器发起一系列HTTP请求。 然后API服务器开始查询数据存储, 数据存储将数据返回给API服务器,然后编码成 JSON格式,返回给web前端服务器,前端使用Go html/template包将数据显示并格式化成HTML。
框架图如下:(更多细节,查看 recap of our Google I/O talk about building a large-scale code search engine in Go.)
测试 v0
当我们***次开始构建Sourcegraph,我们以最容易跑起来的方式写了测试。每一个测试都将进入数据库对测试API端点发起HTTP GET请求。测试会解析HTTP返回内容并和预期数据进行对比。一个典型的v0测试如下:
func TestListRepositories(t *testing.T) { tests := []struct { url string; insert []interface{}; want []*Repo }{ {"/repos", []*Repo{{Name: "foo"}}, []*Repo{{Name: "foo"}}}, {"/repos?lang=Go", []*Repo{{Lang: "Python"}}, nil}, {"/repos?lang=Go", []*Repo{{Lang: "Go"}}, []*Repo{{Lang: "Go"}}}, } db.Connect() s := http.NewServeMux() s.Handle("/", router) for _, test := range tests { func() { req, _ := http.NewRequest("GET", test.url, nil) tx, _ := db.DB.DbMap.Begin() defer tx.Rollback() tx.Insert(test.data...) rw := httptest.NewRecorder() rw.Body = new(bytes.Buffer) s.ServeHTTP(rw, req) var got []*Repo json.NewDecoder(rw.Body).Decode(&got) if !reflect.DeepEqual(got, want) { t.Errorf("%s: got %v, want %v", test.url, got, test.want) } }() } }
一开始这么写测试简单易行,但随着app进化会变得痛苦。 随着时间推移,我们加入了新特性。更多的特性导致更多的测试,更长的运行时间,延长了我们的dev周期。更多的特性也需要改变和添加新的URL路径(现在大概有75个),大都相当复杂。 Sourcegraph的每一层内部也变得更加复杂,所以我们想独立于其他层做测试。
我们在测试当中遇到了一些问题:
1.测试慢,因为他们要和实际的数据库互动——插入测试用例,发起查询,回滚每一次测试事务。每一次测试大约运行100毫秒,随着我们添加更多的测试累加。
2.测试难以重构。测试用字符串写死了HTTP路径和查询的参数,这意味着如果我们想改变一个URL路径或者查询参数集,不得不手动更新测试中的URL。这种痛会随着我们的URL路由复杂度和数量的增长而加剧。
3.有大量的散乱脆弱的样本代码。安装每一个测试要求确保数据库运行正常并拥有正确的数据。这样的代码在多个案例中重复使用,但是差异的足以在安装代码中引入bug。我们发现自己花大量的时间调试我们的测试而非实际的app代码。
4.测试失败难以诊断。随着app变得更加复杂,因为每一个测试都访问三个应用层,测试失败的根源难以诊断。我们的测试比起单元测试更像是整合测试。
***,我们提出了开发一个公开发行的API客户端的需求。我们想让API容易被模仿,以便于我们的API用户也可以写出好测的代码。
高级测试目标:
随着我们的app演进,我们意识到需要能满足这些高要求的测试:
目标明确:我们需要单独测试app的每一层。
全面: 我们app的全部三层都要被测试到。
快速: 测试需要运行的非常快,意味着不再进行数据库互动。
DRY: 尽管我们的app每一层都不同,它们共享了许多通用的数据结构。测试需要利用这一点去消除重复的样本代码。
易模仿: API外部用户应当也可以使用我们的内部测试模式。以我们的API为基础构建的工程,应当可以容易地写出良好的测试。 毕竟,我们的web前端不是独特的——它只是另一个API用户。
我们如何重建测试
写良好的、可维护的测试和良好的、可维护的应用代码是密不可分的。重构应用代码使我们可以极大地改进我们的测试代码,这是我们改进测试的步骤。
1. 构建一个Go HTTP API 客户端
简化测试的***步是用Go为我们的API写一个高质量的客户端。之前,我们的网站是AngularJS app,但是因为我们主要服务静态内容,我们决定将前端HTML生成移动到服务器。这么做以后,我们的新前端就可以使用Go的API客户端和API服务器通信。我们的客户端go-sourcegraph是开源的,go-github库对它的影响巨大。客户端代码(特别是获取仓库数据(repository data)的端点代码)如下:
func NewClient() *Client { c := &Client{BaseURL:DefaultBaseURL} c.Repositories = &repoService{c} return c } type repoService struct{ c *Client } func (c *repoService) Get(name string) (*Repo, error) { resp, err := http.Get(fmt.Sprintf("%s/api/repos/%s", c.BaseURL, name)) if err != nil { return nil, err } defer resp.Body.Close() var repo Repo return &repo, json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&repo) }
以前,我们的v0 API测试把大量的URL路径和构建好的HTTP请求用ad-hoc的方式写死,现在它们可以使用这个API客户端构建和发起请求了。
2. 统一HTTP API客户端和数据仓库的接口
接下来,我们统一HTTP API和数据仓库的接口。以前我们的API http.Handlers直接发起SQL查询。现在我们的API http.Handlers只需要解析http.Request再调用我们的数据仓库,数据仓库和HTTP API客户端实现了一样的接口。
借鉴上面的HTTP API客户端(*repoService).Get的方法,我们现在也有了(*repoStore).Get:
func NewDatastore(dbh modl.SqlExecutor) *Datastore { s := &Datastore{dbh: dbh} s.Repositories = &repoStore{s} return s } type repoStore struct{ *Datastore } func (s *repoStore) Get(name string) (*Repo, error) { var repo *Repo return repo, s.db.Select(&repo, "SELECT * FROM repo WHERE name=$1", name) }
统一这些接口把我们的web app的行为描述放在一个地方,使得它更易理解和推理。而且我们可以在API客户端和数据仓库中重用相同的数据类型和参数结构。
3. 集中URL路径定义
之前,我们不得不在应用的多个层重新定义URL路径。在API客户端中,我们的代码是这样的
resp, err := http.Get(fmt.Sprintf("%s/api/repos/%s", c.BaseURL, name))
这种方式很容易引发错误,因为我们有超过75个路径定义,还有很多是复杂的。集中URL路径定义意味着从API服务器独立出来在一个新包中重构路径。路径包中声明了路径的定义。
const RepoGetRoute = "repo" func NewAPIRouter() *mux.Router { m := mux.NewRouter() // define the routes m.Path("/api/repos/{Name:.*}").Name(RepoGetRoute) return m } while the http.Handlers were actually mounted in the API server package: func init() { m := NewAPIRouter() // mount handlers m.Get(RepoGetRoute).HandlerFunc(handleRepoGet) http.Handle("/api/", m) }
而http.Handlers 实际上在API服务器包中挂载:
func init() { m := NewAPIRouter() // mount handlers m.Get(RepoGetRoute).HandlerFunc(handleRepoGet) http.Handle("/api/", m) }
现在我们可以在API客户端中使用路径包生成URL,而不是把它们写死。(*repoService).Get方法现在如下:
var apiRouter = NewAPIRouter() func (s *repoService) Get(name string) (*Repo, error) { url, _ := apiRouter.Get(RepoGetRoute).URL("name", name) resp, err := http.Get(s.baseURL + url.String()) if err != nil { return nil, err } defer resp.Body.Close() var repo []Repo return repo, json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&repo) }
4. 创建未统一接口的仿制
我们的v0测试同时测试了路径、HTTP处理、SQL生成和DB查询。失败难以诊断,测试也很慢。
现在,我们拥有每一层的独立测试并且我们模仿了毗邻层的功能。因为应用的每一层实现了相同的接口,所以我们可以在所有的三层中使用同样的仿制接口。
仿制的实现是简单的模拟函数结构,可以在每一个测试中指明:
type MockRepoService struct { Get_ func(name string) (*Repo, error) } var _ RepoInterface = MockRepoService{} func (s MockRepoService) Get(name string) (*Repo, error) { if s.Get_ == nil { return nil, nil } return s.Get_(name) } func NewMockClient() *Client { return &Client{&MockRepoService{}} }
下面是测试中的使用。我们模仿了数据仓库的RepoService,使用HTTP API客户端测试API http.Handler。(这段代码使用了上述所有方法。)
func TestRepoGet(t *testing.T) { setup() defer teardown() var fetchedRepo bool mockDatastore.Repo.(*MockRepoService).Get_ = func(name string) (*Repo, error) { if name != "foo" { t.Errorf("want Get %q, got %q", "foo", repo.URI) } fetchedRepo = true return &Repo{name}, nil } repo, err := mockAPIClient.Repositories.Get("foo") if err != nil { t.Fatal(err) } if !fetchedRepo { t.Errorf("!fetchedRepo") } }
高级测试目标回顾
使用上述模式,我们实现了测试目标。我们的代码是:
目标明确: 一次测试一层。
全面: 三个应用层均被测试。
快速: 测试运行得很快。
DRY: 我们合并了三个应用层的通用接口, 在应用代码和测试中进行了重用。
易模仿: 一个仿制实现在三个应用层中都可以使用,想测试以Sourcegraph为基础构建的库的外部API用户也可以使用。
关于如何重新构建并改进Sourcegraph的测试的故事就讲完了。这些模式和例子在我们的环境中运行良好,我们希望这些模式和例子也能帮助到Go社区的其他人,显而易见的是它们并不是在每一个场景下都是正确的,我们确信还有改进的空间。
关于如何构建一个可测试的Go Web应用问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。