本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/01/24/rust-vs-go-in-2024

本文译自《Rust vs Go in 2024》。

我可以说些什么而不让大家生气吗？

Rust和Go哪个更好？你应该为下一个项目选择哪种语言，为什么？两者在性能、简单性、安全性、功能特性、规模化(scale)和并发性等方面如何比较？它们有什么共同点，又有什么根本区别？让我们通过Rust和Go的友好且公平的比较来找到答案。

1. Rust和Go都很棒

首先，非常重要的是，Go和Rust都是绝对优秀的编程语言。它们现代、强大、被广泛采用，并提供卓越的性能。

Rust是一种低级静态类型多范式编程语言，专注于安全性和性能 — Gints Dreimanis

然而：

Go是一种开源编程语言，可以轻松构建简单、可靠且高效的软件 — golang.org

在本文中，我将尝试简要概述我认为的哪种场景下Go是理想的选择，以及哪种场景下Rust可能是更好的选择。

2. 相似之处

两种语言的共同目标是什么？

2.1 内存安全

从历史来看，软件错误和安全漏洞的最大原因之一是不安全或不正确地访问内存。

Rust和Go以不同的方式处理这个问题，但两者的目标都是比其他语言在管理内存方面更智能、更安全。

2.2 快速、紧凑的可执行文件

它们都是编译语言，这意味着你的程序将被直接编译为可执行的机器代码，以便你可以将程序部署为单个二进制文件。与Python或Ruby等解释语言相比，这也使得Rust和Go程序拥有极快的执行速度。

2.3 通用语言

Rust和Go都是功能强大、可扩展的通用编程语言，你可以使用它们来开发各种现代软件。两者都拥有优秀的标准库和蓬勃发展的第三方生态系统，以及强大的商业支持和庞大的用户群。

2.4 务实的编程风格

虽然Go和Rust都具有与函数式和面向对象编程 (OOP) 相关的功能特性，但它们都是实用语言(pragmatic languages)，旨在以最合适的方式解决问题。

2.5 适于规模化的开发

Rust和Go都有一些有用的功能特性，使它们适合大规模编程，无论是大型团队，还是大型代码库，或两者兼而有之。

例如，Rust和Go都使用标准代码格式化工具（Go的gofmt，Rust的rustfmt），这结束了关于括号放置位置的无用争论。

两者还具有优秀的内置高性能标准构建和依赖管理工具；不再需要与复杂的第三方构建系统搏斗，也不必每隔几年学习一个新系统。

3. 差异

虽然Rust和Go有很多共同点，但在某些领域，理性的人可能会更喜欢一种语言而不是另一种语言，以满足项目的特定需求。

3.1 性能

Go和Rust都非常快。然而，Go的设计更有利于快速编译，而Rust则是针对快速执行进行了优化。

Rust的运行时性能也更加一致，因为它不使用垃圾回收机制。另一方面，Go的垃圾回收器减轻了程序员的一些负担，使其更容易专注于解决主要问题，而不是内存管理的细节。

对于执行速度胜过所有其他考虑因素的领域（例如游戏编程、操作系统内核、Web浏览器组件和实时控制系统），Rust是更好的选择。

3.2 简单

从设计上来说，Go是一种小型语言：它的语法、关键字和语言结构都非常少。你可以快速学习Go的基础知识并使用该语言提升工作效率。

这使得Go在时间跨度短的项目中或需要快速引入大量新程序员的团队中具有优势，尤其是在他们相对缺乏经验的情况下。

3.3 功能特性

另一方面，Rust几乎拥有你能想象到的编程语言的所有功能特性，还有一些你可能无法想象的功能特性。这使得它成为一种强大且富有表现力的语言，可以通过多种不同的方式来完成同一件事。

如果你是从其他语言过渡到Rust的，你可能可以找到你习惯的大多数功能的Rust等效项。当大型项目需要从C++或Java等传统语言迁移时，这给Rust带来了优势。

3.4 并发

与大多数语言不同，Go语言的设计内置了对并发编程的支持，例如 goroutine（线程的轻量级版本）和通道（在并发任务之间通信数据的安全有效的方法）。

这些使得Go成为网络服务器和微服务等大规模并发应用程序的完美选择。

3.5 安全

Rust经过精心设计，以确保程序员无法做一些他们不想做的不安全的事情，例如覆盖共享变量。编译器要求你明确在程序的不同部分之间共享数据的方式，并且可以检测许多常见的错误和bug。

因此，所谓的“与借用检查器(borrow checker)战斗”是新Rust程序员的常见抱怨。用安全的Rust代码实现程序通常意味着从根本上重新思考其设计，这可能会令人沮丧，但当可靠性是你的首要任务时，这样做的好处是值得的。

3.6 规模化(scale)

Go旨在让你轻松扩展项目和开发团队。它的极简设计带来了一定的一致性，并且明确定义的标准风格的存在意味着任何Go程序员都可以相对快速地阅读和理解新的代码库。

当谈到大型软件开发时，清晰胜于聪明。对于大型组织，尤其是许多分布式团队来说，Go是一个不错的选择。其快速构建时间也有利于快速测试和部署。

4. 权衡取舍

Rust和Go的设计团队做出了一些截然不同的选择，所以让我们看看这些权衡取舍使这两种语言彼此截然不同的一些领域。

4.1 垃圾回收

一般来说，具有垃圾回收和自动内存管理功能的语言（如Go）可以快速轻松地开发可靠、高效的程序，对于某些人来说这是最重要的。

但是垃圾回收由于其性能开销和停止世界(Stop-The-World)的暂停，可能会使程序在运行时的行为变得不可预测，有些人发现这种不一致是不可接受的。

程序员必须明确负责分配和释放每个字节内存的语言（例如Rust）更适合实时或超高性能应用程序。

4.2 抽象

计算机编程的历史是一个日益复杂的抽象的故事，它让程序员可以解决问题，而不必过多担心底层机器的实际工作方式。

这使得程序更容易编写并且可能更可移植。但对于许多程序来说，访问硬件以及精确控制程序的执行方式更为重要。

Rust的目标是让程序员“更接近金属”，拥有更多的控制权，而Go抽象了架构细节，让程序员更接近问题。

4.3 速度

Rust进行了许多设计权衡，以实现最佳的执行速度。相比之下，Go更关心简单性，并且愿意为此牺牲一些（运行时）性能。

在这一点上你是喜欢Rust还是Go取决于你是愿意花更多的时间等待程序构建，还是等待程序运行。

4.4 正确性

Go和Rust都旨在帮助你编写正确的程序，但方式不同：例如，Go提供了出色的内置单元测试框架和丰富的标准库，而Rust则专注于利用其借用检查机制(borrow checker)消除运行时错误。

公平地说，用Go编写给定的程序更容易，但结果可能比Rust版本更容易包含错误。Rust对程序员施加了纪律约束，但Go让程序员选择他们想要对特定项目采取的纪律程度。

5. 结论

我希望这篇文章能让你相信Rust和Go都值得你认真考虑。你应该拒绝这种错误的困境：你只能学习其中之一。事实上，你了解的语言越多，你作为软件开发人员的价值就越高。

你学习的每一种新语言都会给你思考问题的新方法，这只能是一件好事。任何软件项目的质量和成功最重要的因素不是语言的选择，而是程序员的技能。

当使用最适合你的语言时，你变得最熟练，并且你也能享受到最多的编程带给你的乐趣。因此，如果问题是“我应该学习Rust或Go吗？”，唯一正确的答案是“是的”。

– John Arundel

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/01/08/go-unit-testing-deps-on-kafka

Kafka是Apache基金会开源的一个分布式事件流处理平台，是Java阵营(最初为Scala)中的一款杀手级应用，其提供的高可靠性、高吞吐量和低延迟的数据传输能力，让其到目前为止依旧是现代企业级应用系统以及云原生应用系统中使用的重要中间件。

在日常开发Go程序时，我们经常会遇到一些依赖Kafka的代码，如何对这些代码进行测试，尤其是单测是摆在Go开发者前面的一个现实问题！

有人说用mock，是个路子。但看过我的《单测时尽量用fake object》一文的童鞋估计已经走在了寻找kafka fake object的路上了！Kafka虽好，但身形硕大，不那么灵巧。找到一个合适的fake object不容易。在这篇文章中，我们就来聊聊如何测试那些依赖kafka的代码，再往本质一点说，就是和大家以找找那些合适的kafka fake object。

1. 寻找fake object的策略

在《单测时尽量用fake object》一文中，我们提到过，如果测试的依赖提供了tiny版本或某些简化版，我们可以直接使用这些版本作为fake object的候选，就像etcd提供了用于测试的自身简化版的实现(embed)那样。

但Kafka并没有提供tiny版本，我们也只能选择《单测时尽量用fake object》一文提到的另外一个策略，那就是利用容器来充当fake object，这是目前能搞到任意依赖的fake object的最简单路径了。也许以后WASI(WebAssembly System Interface)成熟了，让wasm脱离浏览器并可以在本地系统上飞起，到时候换用wasm也不迟。

下面我们就按照使用容器的策略来找一找适合的kafka container。

2. testcontainers-go

我们第一站就来到了testcontainers-go。testcontainers-go是一个Go语言开源项目，专门用于简化创建和清理基于容器的依赖项，常用于Go项目的单元测试、自动化集成或冒烟测试中。通过testcontainers-go提供的易于使用的API，开发人员能够以编程方式定义作为测试的一部分而运行的容器，并在测试完成时清理这些资源。

注：testcontainers不仅提供Go API，它还覆盖了主流的编程语言，包括：Java、.NET、Python、Node.js、Rust等。

在几个月之前，testcontainers-go项目还没有提供对Kafka的直接支持，我们需要自己使用testcontainers.GenericContainer来自定义并启动kafka容器。2023年9月，以KRaft模式运行的Kafka容器才被首次引入testcontainers-go项目。

目前testcontainers-go使用的kafka镜像版本是confluentinc/confluent-local:7.5.0。Confluent是在kafka背后的那家公司，基于kafka提供商业化支持。今年初，Confluent还收购了Immerok，将apache的另外一个明星项目Flink招致麾下。

confluent-local并不是一个流行的kafka镜像，它只是一个使用KRaft模式的零配置的、包含Confluent Community RestProxy的Apache Kafka，并且镜像是实验性的，仅应用于本地开发工作流，不应该用在支持生产工作负载。

生产中最常用的开源kafka镜像是confluentinc/cp-kafka镜像，它是基于开源Kafka项目构建的，但在此基础上添加了一些额外的功能和工具，以提供更丰富的功能和更易于部署和管理的体验。cp-kafka镜像的版本号并非kafka的版本号，其对应关系需要cp-kafka镜像官网查询。

另外一个开发领域常用的kafka镜像是bitnami的kafka镜像。Bitnami是一个提供各种开源软件的预打包镜像和应用程序栈的公司。Bitnami Kafka镜像是基于开源Kafka项目构建的，是一个可用于快速部署和运行Kafka的Docker镜像。Bitnami Kafka镜像与其内部的Kakfa的版本号保持一致。

下面我们就来看看如何使用testcontainers-go的kafka来作为依赖kafka的Go单元测试用例的fake object。

这第一个测试示例改编自testcontainers-go/kafka module的example_test.go：

// testcontainers/kafka_setup/kafka_test.go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "testing"

    "github.com/testcontainers/testcontainers-go/modules/kafka"
)

func TestKafkaSetup(t *testing.T) {
    ctx := context.Background()

    kafkaContainer, err := kafka.RunContainer(ctx, kafka.WithClusterID("test-cluster"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // Clean up the container
    defer func() {
        if err := kafkaContainer.Terminate(ctx); err != nil {
            panic(err)
        }
    }()

    state, err := kafkaContainer.State(ctx)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    if kafkaContainer.ClusterID != "test-cluster" {
        t.Errorf("want test-cluster, actual %s", kafkaContainer.ClusterID)
    }
    if state.Running != true {
        t.Errorf("want true, actual %t", state.Running)
    }
    brokers, _ := kafkaContainer.Brokers(ctx)
    fmt.Printf("%q\n", brokers)
}

在这个例子中，我们直接调用kafka.RunContainer创建了一个名为test-cluster的kafka实例，如果没有通过WithImage向RunContainer传入自定义镜像，那么默认我们将启动一个confluentinc/confluent-local:7.5.0的容器（注意：随着时间变化，该默认容器镜像的版本也会随之改变）。

通过RunContainer返回的kafka.KafkaContainer我们可以获取到关于kafka容器的各种信息，比如上述代码中的ClusterID、kafka Broker地址信息等。有了这些信息，我们后续便可以与以容器形式启动的kafka建立连接并做数据的写入和读取操作了。

我们先来看这个测试的运行结果，与预期一致：

$ go test
2023/12/16 21:45:52 github.com/testcontainers/testcontainers-go - Connected to docker:
  ... ...
  Resolved Docker Host: unix:///var/run/docker.sock
  Resolved Docker Socket Path: /var/run/docker.sock
  Test SessionID: 19e47867b733f4da4f430d78961771ae3a1cc66c5deca083b4f6359c6d4b2468
  Test ProcessID: 41b9ef62-2617-4189-b23a-1bfa4c06dfec
2023/12/16 21:45:52 Creating container for image docker.io/testcontainers/ryuk:0.5.1
2023/12/16 21:45:53 Container created: 8f2240042c27
2023/12/16 21:45:53 Starting container: 8f2240042c27
2023/12/16 21:45:53 Container started: 8f2240042c27
2023/12/16 21:45:53 Waiting for container id 8f2240042c27 image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.5.1. Waiting for: &{Port:8080/tcp timeout:<nil> PollInterval:100ms}
2023/12/16 21:45:53 Creating container for image confluentinc/confluent-local:7.5.0
2023/12/16 21:45:53 Container created: a39a495aed0b
2023/12/16 21:45:53 Starting container: a39a495aed0b
2023/12/16 21:45:53 Container started: a39a495aed0b
["localhost:1037"]
2023/12/16 21:45:58 Terminating container: a39a495aed0b
2023/12/16 21:45:58 Container terminated: a39a495aed0b
PASS
ok      demo    6.236s

接下来，在上面用例的基础上，我们再来做一个Kafka连接以及数据读写测试：

// testcontainers/kafka_consumer_and_producer/kafka_test.go

package main

import (
    "bytes"
    "context"
    "errors"
    "net"
    "strconv"
    "testing"
    "time"

    "github.com/testcontainers/testcontainers-go/modules/kafka"

    kc "github.com/segmentio/kafka-go" // kafka client
)

func createTopics(brokers []string, topics ...string) error {
    // to create topics when auto.create.topics.enable='false'
    conn, err := kc.Dial("tcp", brokers[0])
    if err != nil {
        return err
    }
    defer conn.Close()

    controller, err := conn.Controller()
    if err != nil {
        return err
    }
    var controllerConn *kc.Conn
    controllerConn, err = kc.Dial("tcp", net.JoinHostPort(controller.Host, strconv.Itoa(controller.Port)))
    if err != nil {
        return err
    }
    defer controllerConn.Close()

    var topicConfigs []kc.TopicConfig
    for _, topic := range topics {
        topicConfig := kc.TopicConfig{
            Topic:             topic,
            NumPartitions:     1,
            ReplicationFactor: 1,
        }
        topicConfigs = append(topicConfigs, topicConfig)
    }

    err = controllerConn.CreateTopics(topicConfigs...)
    if err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

func newWriter(brokers []string, topic string) *kc.Writer {
    return &kc.Writer{
        Addr:                   kc.TCP(brokers...),
        Topic:                  topic,
        Balancer:               &kc.LeastBytes{},
        AllowAutoTopicCreation: true,
        RequiredAcks:           0,
    }
}

func newReader(brokers []string, topic string) *kc.Reader {
    return kc.NewReader(kc.ReaderConfig{
        Brokers:  brokers,
        Topic:    topic,
        GroupID:  "test-group",
        MaxBytes: 10e6, // 10MB
    })
}

func TestProducerAndConsumer(t *testing.T) {
    ctx := context.Background()

    kafkaContainer, err := kafka.RunContainer(ctx, kafka.WithClusterID("test-cluster"))
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }

    // Clean up the container
    defer func() {
        if err := kafkaContainer.Terminate(ctx); err != nil {
            t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
        }
    }()

    state, err := kafkaContainer.State(ctx)
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }

    if state.Running != true {
        t.Errorf("want true, actual %t", state.Running)
    }

    brokers, err := kafkaContainer.Brokers(ctx)
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }

    topic := "test-topic"
    w := newWriter(brokers, topic)
    defer w.Close()
    r := newReader(brokers, topic)
    defer r.Close()

    err = createTopics(brokers, topic)
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }
    time.Sleep(5 * time.Second)

    messages := []kc.Message{
        {
            Key:   []byte("Key-A"),
            Value: []byte("Value-A"),
        },
        {
            Key:   []byte("Key-B"),
            Value: []byte("Value-B"),
        },
        {
            Key:   []byte("Key-C"),
            Value: []byte("Value-C"),
        },
        {
            Key:   []byte("Key-D"),
            Value: []byte("Value-D!"),
        },
    }

    const retries = 3
    for i := 0; i < retries; i++ {
        ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
        defer cancel()

        // attempt to create topic prior to publishing the message
        err = w.WriteMessages(ctx, messages...)
        if errors.Is(err, kc.LeaderNotAvailable) || errors.Is(err, context.DeadlineExceeded) {
            time.Sleep(time.Millisecond * 250)
            continue
        }

        if err != nil {
            t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
        }
        break
    }

    var getMessages []kc.Message
    for i := 0; i < len(messages); i++ {
        m, err := r.ReadMessage(context.Background())
        if err != nil {
            t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
        }
        getMessages = append(getMessages, m)
    }

    for i := 0; i < len(messages); i++ {
        if !bytes.Equal(getMessages[i].Key, messages[i].Key) {
            t.Errorf("want %s, actual %s\n", string(messages[i].Key), string(getMessages[i].Key))
        }
        if !bytes.Equal(getMessages[i].Value, messages[i].Value) {
            t.Errorf("want %s, actual %s\n", string(messages[i].Value), string(getMessages[i].Value))
        }
    }
}

我们使用segmentio/kafka-go这个客户端来实现kafka的读写。关于如何使用segmentio/kafka-go这个客户端，可以参考我之前写的《Go社区主流Kafka客户端简要对比》。

这里我们在TestProducerAndConsumer这个用例中，先通过testcontainers-go的kafka.RunContainer启动一个Kakfa实例，然后创建了一个topic: “test-topic”。我们在写入消息前也可以不单独创建这个“test-topic”，Kafka默认启用topic自动创建，并且segmentio/kafka-go的高级API：Writer也支持AllowAutoTopicCreation的设置。不过topic的创建需要一些时间，如果要在首次写入消息时创建topic，此次写入可能会失败，需要retry。

向topic写入一条消息(实际上是一个批量Message，包括四个key-value pair)后，我们调用ReadMessage从上述topic中读取消息，并将读取的消息与写入的消息做比较。

注：近期发现kafka-go的一个可能导致内存暴涨的问题，在kafka ack返回延迟变大的时候，可能触发该问题。

下面是执行该用例的输出结果：

$ go test
2023/12/17 17:43:54 github.com/testcontainers/testcontainers-go - Connected to docker:
  Server Version: 24.0.7
  API Version: 1.43
  Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
  Total Memory: 30984 MB
  Resolved Docker Host: unix:///var/run/docker.sock
  Resolved Docker Socket Path: /var/run/docker.sock
  Test SessionID: f76fe611c753aa4ef1456285503b0935a29795e7c0fab2ea2588029929215a08
  Test ProcessID: 27f531ee-9b5f-4e4f-b5f0-468143871004
2023/12/17 17:43:54 Creating container for image docker.io/testcontainers/ryuk:0.5.1
2023/12/17 17:43:54 Container created: 577309098f4c
2023/12/17 17:43:54 Starting container: 577309098f4c
2023/12/17 17:43:54 Container started: 577309098f4c
2023/12/17 17:43:54 Waiting for container id 577309098f4c image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.5.1. Waiting for: &{Port:8080/tcp timeout:<nil> PollInterval:100ms}
2023/12/17 17:43:54 Creating container for image confluentinc/confluent-local:7.5.0
2023/12/17 17:43:55 Container created: 1ee11e11742b
2023/12/17 17:43:55 Starting container: 1ee11e11742b
2023/12/17 17:43:55 Container started: 1ee11e11742b
2023/12/17 17:44:15 Terminating container: 1ee11e11742b
2023/12/17 17:44:15 Container terminated: 1ee11e11742b
PASS
ok      demo    21.505s

我们看到默认情况下，testcontainer能满足与kafka交互的基本需求，并且testcontainer提供了一系列Option(WithXXX)可以对container进行定制，以满足一些扩展性的要求，但是这需要你对testcontainer提供的API有更全面的了解。

除了开箱即用的testcontainer之外，我们还可以使用另外一种方便的基于容器的技术：docker-compose来定制和启停我们需要的kafka image。接下来，我们就来看看如何使用docker-compose建立fake kafka object。

3. 使用docker-compose建立fake kafka

3.1 一个基础的基于docker-compose的fake kafka实例模板

这次我们使用bitnami提供的kafka镜像，我们先建立一个“等价”于上面“testcontainers-go”提供的kafka module的kafka实例，下面是docker-compose.yml：

// docker-compose/bitnami/plaintext/docker-compose.yml

version: "2"

services:
  kafka:
    image: docker.io/bitnami/kafka:3.6
    network_mode: "host"
    volumes:
      - "kafka_data:/bitnami"
    environment:
      # KRaft settings
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=0
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@localhost:9093
      # Listeners
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
      - KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=PLAINTEXT
      # borrow from testcontainer
      - KAFKA_CFG_BROKER_ID=0
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=1
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_NUM_PARTITIONS=1
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR=1
      - KAFKA_CFG_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS=0
      - KAFKA_CFG_LOG_FLUSH_INTERVAL_MESSAGES=9223372036854775807
volumes:
  kafka_data:
    driver: local

我们看到其中一些配置“借鉴”了testcontainers-go的kafka module，我们启动一下该容器：

$ docker-compose up -d
[+] Running 2/2
 ✔ Volume "plaintext_kafka_data"  Created                                                                                    0.0s
 ✔ Container plaintext-kafka-1    Started                                                                                    0.1s

依赖该容器的go测试代码与前面的TestProducerAndConsumer差不多，只是在开始处去掉了container的创建过程：

// docker-compose/bitnami/plaintext/kafka_test.go

func TestProducerAndConsumer(t *testing.T) {
    brokers := []string{"localhost:9092"}
    topic := "test-topic"
    w := newWriter(brokers, topic)
    defer w.Close()
    r := newReader(brokers, topic)
    defer r.Close()

    err := createTopics(brokers, topic)
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }
    time.Sleep(5 * time.Second)
    ... ...
}

运行该测试用例，我们看到预期的结果：

go test
write message ok  Value-A
write message ok  Value-B
write message ok  Value-C
write message ok  Value-D!
PASS
ok      demo    15.143s

不过对于单元测试来说，显然我们不能手动来启动和停止kafka container，我们需要为每个用例填上setup和teardown，这样也能保证用例间的相互隔离，于是我们增加了一个docker_compose_helper.go文件，在这个文件中我们提供了一些帮助testcase启停kafka的helper函数：

// docker-compose/bitnami/plaintext/docker_compose_helper.go

package main

import (
    "fmt"
    "os/exec"
    "strings"
    "time"
)

// helpler function for operating docker container through docker-compose command

const (
    defaultCmd     = "docker-compose"
    defaultCfgFile = "docker-compose.yml"
)

func execCliCommand(cmd string, opts ...string) ([]byte, error) {
    cmds := cmd + " " + strings.Join(opts, " ")
    fmt.Println("exec command:", cmds)
    return exec.Command(cmd, opts...).CombinedOutput()
}

func execDockerComposeCommand(cmd string, cfgFile string, opts ...string) ([]byte, error) {
    var allOpts = []string{"-f", cfgFile}
    allOpts = append(allOpts, opts...)
    return execCliCommand(cmd, allOpts...)
}

func UpKakfa(composeCfgFile string) ([]byte, error) {
    b, err := execDockerComposeCommand(defaultCmd, composeCfgFile, "up", "-d")
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    time.Sleep(10 * time.Second)
    return b, nil
}

func UpDefaultKakfa() ([]byte, error) {
    return UpKakfa(defaultCfgFile)
}

func DownKakfa(composeCfgFile string) ([]byte, error) {
    b, err := execDockerComposeCommand(defaultCmd, composeCfgFile, "down", "-v")
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    time.Sleep(10 * time.Second)
    return b, nil
}

func DownDefaultKakfa() ([]byte, error) {
    return DownKakfa(defaultCfgFile)
}

眼尖的童鞋可能看到：在UpKakfa和DownKafka函数中我们使用了硬编码的“time.Sleep”来等待10s，通常在镜像已经pull到本地后这是有效的，但却不是最精确地等待方式，testcontainers-go/wait中提供了等待容器内程序启动完毕的多种策略，如果你想用更精确的等待方式，可以了解一下wait包。

基于helper函数，我们改造一下TestProducerAndConsumer用例：

// docker-compose/bitnami/plaintext/kafka_test.go
func TestProducerAndConsumer(t *testing.T) {
    _, err := UpDefaultKakfa()
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }

    t.Cleanup(func() {
        DownDefaultKakfa()
    })
    ... ...
}

我们在用例开始处通过UpDefaultKakfa使用docker-compose将kafka实例启动起来，然后注册了Cleanup函数，用于在test case执行结束后销毁kafka实例。

下面是新版用例的执行结果：

$ go test
exec command: docker-compose -f docker-compose.yml up -d
write message ok  Value-A
write message ok  Value-B
write message ok  Value-C
write message ok  Value-D!
exec command: docker-compose -f docker-compose.yml down -v
PASS
ok      demo    36.402s

使用docker-compose的最大好处就是可以通过docker-compose.yml文件对要fake的object进行灵活的定制，这种定制与testcontainers-go的差别就是你无需去研究testcontiners-go的API。

下面是使用tls连接与kafka建立连接并实现读写的示例。

3.2 建立一个基于TLS连接的fake kafka实例

Kafka的配置复杂是有目共睹的，为了建立一个基于TLS连接，我也是花了不少时间做“试验”，尤其是listeners以及证书的配置，不下点苦功夫读文档还真是配不出来。

下面是一个基于bitnami/kafka镜像配置出来的基于TLS安全通道上的kafka实例：

// docker-compose/bitnami/tls/docker-compose.yml

# config doc:  https://github.com/bitnami/containers/blob/main/bitnami/kafka/README.md

version: "2"

services:
  kafka:
    image: docker.io/bitnami/kafka:3.6
    network_mode: "host"
    #ports:
      #- "9092:9092"
    environment:
      # KRaft settings
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=0
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@localhost:9094
      # Listeners
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,SECURED://:9093,CONTROLLER://:9094
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=SECURED://:9093
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,SECURED:SSL,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
      - KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=SECURED
      # SSL settings
      - KAFKA_TLS_TYPE=PEM
      - KAFKA_TLS_CLIENT_AUTH=none
      - KAFKA_CFG_SSL_ENDPOINT_IDENTIFICATION_ALGORITHM=
      # borrow from testcontainer
      - KAFKA_CFG_BROKER_ID=0
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=1
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_NUM_PARTITIONS=1
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR=1
      - KAFKA_CFG_GROUP_INITIAL_REBALANCE_DELAY_MS=0
      - KAFKA_CFG_LOG_FLUSH_INTERVAL_MESSAGES=9223372036854775807
    volumes:
      # server.cert, server.key and ca.crt
      - "kafka_data:/bitnami"
      - "./kafka.keystore.pem:/opt/bitnami/kafka/config/certs/kafka.keystore.pem:ro"
      - "./kafka.keystore.key:/opt/bitnami/kafka/config/certs/kafka.keystore.key:ro"
      - "./kafka.truststore.pem:/opt/bitnami/kafka/config/certs/kafka.truststore.pem:ro"
volumes:
  kafka_data:
    driver: local

这里我们使用pem格式的证书和key，在上面配置中，volumes下面挂载的kafka.keystore.pem、kafka.keystore.key和kafka.truststore.pem分别对应了以前在Go中常用的名字：server-cert.pem(服务端证书), server-key.pem(服务端私钥)和ca-cert.pem(CA证书)。

这里整理了一个一键生成的脚本docker-compose/bitnami/tls/kafka-generate-cert.sh，我们执行该脚本生成所有需要的证书并放到指定位置(遇到命令行提示，只需要一路回车即可)：

$bash kafka-generate-cert.sh
.........++++++
.............................++++++
You are about to be asked to enter information that will be incorporated
into your certificate request.
What you are about to enter is what is called a Distinguished Name or a DN.
There are quite a few fields but you can leave some blank
For some fields there will be a default value,
If you enter '.', the field will be left blank.
-----
Country Name (2 letter code) [XX]:
State or Province Name (full name) []:
Locality Name (eg, city) [Default City]:
Organization Name (eg, company) [Default Company Ltd]:
Organizational Unit Name (eg, section) []:
Common Name (eg, your name or your server's hostname) []:
Email Address []:

Please enter the following 'extra' attributes
to be sent with your certificate request
A challenge password []:
An optional company name []:
Signature ok
subject=/C=XX/L=Default City/O=Default Company Ltd
Getting Private key
.....................++++++
.........++++++
You are about to be asked to enter information that will be incorporated
into your certificate request.
What you are about to enter is what is called a Distinguished Name or a DN.
There are quite a few fields but you can leave some blank
For some fields there will be a default value,
If you enter '.', the field will be left blank.
-----
Country Name (2 letter code) [XX]:
State or Province Name (full name) []:
Locality Name (eg, city) [Default City]:
Organization Name (eg, company) [Default Company Ltd]:
Organizational Unit Name (eg, section) []:
Common Name (eg, your name or your server's hostname) []:
Email Address []:

Please enter the following 'extra' attributes
to be sent with your certificate request
A challenge password []:
An optional company name []:
Signature ok
subject=/C=XX/L=Default City/O=Default Company Ltd
Getting CA Private Key

接下来，我们来改造用例，使之支持以tls方式建立到kakfa的连接：

//docker-compose/bitnami/tls/kafka_test.go

func createTopics(brokers []string, tlsConfig *tls.Config, topics ...string) error {
    dialer := &kc.Dialer{
        Timeout:   10 * time.Second,
        DualStack: true,
        TLS:       tlsConfig,
    }

    conn, err := dialer.DialContext(context.Background(), "tcp", brokers[0])
    if err != nil {
        fmt.Println("creating topic: dialer dial error:", err)
        return err
    }
    defer conn.Close()
    fmt.Println("creating topic: dialer dial ok")
    ... ...
}

func newWriter(brokers []string, tlsConfig *tls.Config, topic string) *kc.Writer {
    w := &kc.Writer{
        Addr:                   kc.TCP(brokers...),
        Topic:                  topic,
        Balancer:               &kc.LeastBytes{},
        AllowAutoTopicCreation: true,
        Async:                  true,
        //RequiredAcks:           0,
        Completion: func(messages []kc.Message, err error) {
            for _, message := range messages {
                if err != nil {
                    fmt.Println("write message fail", err)
                } else {
                    fmt.Println("write message ok", string(message.Topic), string(message.Value))
                }
            }
        },
    }

    if tlsConfig != nil {
        w.Transport = &kc.Transport{
            TLS: tlsConfig,
        }
    }
    return w
}

func newReader(brokers []string, tlsConfig *tls.Config, topic string) *kc.Reader {
    dialer := &kc.Dialer{
        Timeout:   10 * time.Second,
        DualStack: true,
        TLS:       tlsConfig,
    }

    return kc.NewReader(kc.ReaderConfig{
        Dialer:   dialer,
        Brokers:  brokers,
        Topic:    topic,
        GroupID:  "test-group",
        MaxBytes: 10e6, // 10MB
    })
}

func TestProducerAndConsumer(t *testing.T) {
    var err error
    _, err = UpDefaultKakfa()
    if err != nil {
        t.Fatalf("want nil, actual %v\n", err)
    }

    t.Cleanup(func() {
        DownDefaultKakfa()
    })

    brokers := []string{"localhost:9093"}
    topic := "test-topic"

    tlsConfig, _ := newTLSConfig()
    w := newWriter(brokers, tlsConfig, topic)
    defer w.Close()
    r := newReader(brokers, tlsConfig, topic)
    defer r.Close()
    err = createTopics(brokers, tlsConfig, topic)
    if err != nil {
        fmt.Printf("create topic error: %v, but it may not affect the later action, just ignore it\n", err)
    }
    time.Sleep(5 * time.Second)
    ... ...
}

func newTLSConfig() (*tls.Config, error) {
    /*
       // 加载 CA 证书
       caCert, err := ioutil.ReadFile("/path/to/ca.crt")
       if err != nil {
               return nil, err
       }

       // 加载客户端证书和私钥
       cert, err := tls.LoadX509KeyPair("/path/to/client.crt", "/path/to/client.key")
       if err != nil {
               return nil, err
       }

       // 创建 CertPool 并添加 CA 证书
       caCertPool := x509.NewCertPool()
       caCertPool.AppendCertsFromPEM(caCert)
    */
    // 创建并返回 TLS 配置
    return &tls.Config{
        //RootCAs:      caCertPool,
        //Certificates: []tls.Certificate{cert},
        InsecureSkipVerify: true,
    }, nil
}

在上述代码中，我们按照segmentio/kafka-go为createTopics、newWriter和newReader都加上了tls.Config参数，此外在测试用例中，我们用newTLSConfig创建一个tls.Config的实例，在这里我们一切简化处理，采用InsecureSkipVerify=true的方式与kafka broker服务端进行握手，既不验证服务端证书，也不做双向认证(mutual TLS)。

下面是修改代码后的测试用例执行结果：

$ go test
exec command: docker-compose -f docker-compose.yml up -d
creating topic: dialer dial ok
creating topic: get controller ok
creating topic: dial control listener ok
create topic error: EOF, but it may not affect the later action, just ignore it
write message error: [3] Unknown Topic Or Partition: the request is for a topic or partition that does not exist on this broker
write message ok  Value-A
write message ok  Value-B
write message ok  Value-C
write message ok  Value-D!
exec command: docker-compose -f docker-compose.yml down -v
PASS
ok      demo    38.473s

这里我们看到：createTopics虽然连接kafka的各个listener都ok，但调用topic创建时，返回EOF，但这的确不影响后续action的执行，不确定这是segmentio/kafka-go的问题，还是kafka实例的问题。另外首次写入消息时，也因为topic或partition未建立而失败，retry后消息正常写入。

通过这个例子我们看到，基于docker-compose建立fake object有着更广泛的灵活性，如果做好容器启动和停止的精准wait机制的话，我可能会更多选择这种方式。

4. 小结

本文介绍了如何在Go编程中进行依赖Kafka的单元测试，并探讨了寻找适合的Kafka fake object的策略。

对于Kafka这样的复杂系统来说，找到合适的fake object并不容易。因此，本文推荐使用容器作为fake object的策略，并分别介绍了使用testcontainers-go项目和使用docker-compose作为简化创建和清理基于容器的依赖项的工具。相对于刚刚加入testcontainers-go项目没多久的kafka module而言，使用docker-compose自定义fake object更加灵活一些。但无论哪种方法，开发人员都需要对kafka的配置有一个较为整体和深入的理解。

文中主要聚焦使用testcontainers-go和docker-compose建立fake kafka的过程，而用例并没有建立明确的sut(被测目标)，比如针对某个函数的白盒单元测试。

文本涉及的源码可以在这里下载。

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