告别 Flaky Tests:Go 官方拟引入 testing/nettest,重塑内存网络测试标准

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/10/goodbye-flaky-tests-go-testing-nettest-proposal

大家好,我是Tony Bai。

在 Go 语言的测试哲学中,我们一直追求快速、稳定和可重复。然而,一旦测试涉及到 net 包——无论是 HTTP 服务、RPC 框架还是自定义协议——这种追求往往就会撞上现实的墙壁。

我们通常面临两种选择:要么在 localhost 上监听真实端口,但这会导致测试并发时的端口冲突、防火墙干扰以及操作系统层面的不确定性;要么使用 net.Pipe,但它那“同步、无缓冲”的特性与真实的 TCP 连接大相径庭,常常导致生产环境运行良好的代码在测试中死锁。

为了彻底解决这一“最后一公里”的测试难题,Go 团队的 Damien Neil 提议引入 testing/nettest。这是一个完全在内存中运行,但行为上高度仿真真实网络栈(支持缓冲、异步、错误注入)的实现。

本文将和你一起剖析该提案的背景、设计细节以及它将如何改变我们编写网络测试的方式。

为什么我们需要 testing/nettest?

要理解 nettest 的价值,我们首先需要审视现状。目前的 Go 标准库在网络测试辅助方面,存在显著的“中间地带真空”。

net.Pipe 的致命缺陷

net.Pipe() 是目前标准库提供的唯一内存网络模拟工具。但它本质上是一个同步内存管道

  • 同步阻塞:写入端必须等待读取端准备好,数据才能传输。没有内部缓冲区。
  • 死锁陷阱:真实的 TCP 连接是有内核缓冲区的。应用代码往往假设“由于有缓冲,我可以先写一点数据,然后再去读”。这种假设在 net.Pipe 上会直接导致死锁——写操作阻塞在等待读,而读操作还没开始。
  • 行为失真:它无法模拟网络延迟,也无法模拟缓冲区满时的阻塞行为。

localhost 的不可靠性

使用回环地址(Loopback)是另一种常见做法,但它带来了“外部依赖”:

  • 端口资源:并行运行成千上万个测试时,临时端口可能耗尽。
  • 环境干扰:CI 环境可能有奇怪的防火墙规则或网络配置。
  • 速度瓶颈:尽管是回环,依然涉及系统调用和内核协议栈的开销,比纯内存操作慢得多。

synctest 的拼图

Go 1.24 引入了实验性的 testing/synctest 包,旨在通过虚拟时钟解决并发测试中的时间依赖问题。然而,synctest 难以接管真实的系统网络调用。为了让 synctest 发挥最大威力,Go 需要一个完全由用户态代码控制、不依赖操作系统内核的网络实现。nettest 正是这块关键的拼图。

nettest 核心设计:全功能内存网络栈

testing/nettest 的目标非常明确:提供 net.Listener、net.Conn 和 net.PacketConn 的内存实现,使其行为尽可能接近真实的 TCP/UDP,同时暴露极强的控制力。

异步与缓冲:还原真实的 TCP 行为

这是 nettest 与 net.Pipe 最大的区别。nettest.Conn 内置了缓冲区。

  • 写操作:写入数据到内部缓冲区后立即返回,无需等待对端读取。
  • 读操作:从缓冲区读取数据。
  • 缓冲区控制:提案引入了 SetReadBufferSize(size int) 方法。你可以将缓冲区设置为 0(模拟 net.Pipe),也可以设置为 4KB 或无限大。这使得开发者可以精确测试“网络拥塞”导致写入阻塞的边缘情况。
// 创建一对连接
client, server := nettest.NewConnPair()

// 模拟一个拥塞的连接,缓冲区仅为 1 字节
server.SetReadBufferSize(1)

// 此时写入大量数据,client.Write 将会阻塞,直到 server 端读取
go func() {
    client.Write([]byte("hello world"))
}()

地址模拟与配置钩子

在真实网络中,我们可以通过 IP 地址来区分连接来源。nettest 通过 netip.AddrPort 模拟了这一点。

更妙的是 Listener.NewConnConfig 方法,它允许我们在 Server Accept 之前,对“即将到来”的连接进行修改。

实战场景:测试 IP 白名单中间件

以往测试 IP 白名单,你可能需要复杂的 Mock 或者真的去配置网卡。现在:

l := nettest.NewListener()
defer l.Close()

// 模拟一个来自特定 IP 的恶意连接
go func() {
    conn := l.NewConnConfig(func(c *nettest.Conn) {
        // 伪造源 IP
        c.SetLocalAddr(netip.MustParseAddrPort("192.168.1.100:12345"))
    })
    conn.Close()
}()

conn, _ := l.Accept()
// 在这里断言你的中间件是否正确拒绝了该 IP

故障注入:测试“那 1% 的异常”

网络编程中最难测试的不是“连通”,而是“断连”、“超时”和“读写错误”。nettest 将错误注入标准化了。

它提供了一系列 Set*Error 方法:

  • SetReadError(err)
  • SetWriteError(err)
  • SetAcceptError(err)
  • SetCloseError(err)

你可以通过 SetReadError 模拟连接在中途突然 Reset,验证你的客户端是否会按预期进行重试。这些注入的错误会被自动包装在 *net.OpError 中,以保持与真实网络行为的一致性。

状态内省 (Introspection)

我们在测试中经常需要断言“连接是否已关闭”或者“是否有数据可读”。在标准 net 包中,这通常需要发起一个阻塞的 Read 调用,如果超时则认为无数据。这种基于时间的断言是 Flaky Test 的温床。

nettest 提供了非阻塞的状态查询方法:

  • CanRead() bool:缓冲区里有数据吗?或者连接关闭了吗?
  • CanAccept() bool:Accept 队列里有连接吗?
  • IsClosed() bool:连接彻底关闭了吗?

配合 synctest,这将允许我们编写出逻辑极其严密、不依赖 time.Sleep 的确定性测试。

UDP 也能 Mock:PacketNet

除了面向流(Stream)的 TCP 模拟,提案还照顾到了面向报文(Packet)的 UDP。

由于 UDP 没有“连接”的概念,不能像 TCP 那样简单返回一对 Conn。nettest 引入了 PacketNet 的概念,它就像一个微型的内存交换机。

// 创建一个虚拟的 UDP 网络环境
pn := nettest.NewPacketNet()

// 在这个网络中创建两个端点
c1, _ := pn.NewConn(addr1)
c2, _ := pn.NewConn(addr2)

// c1 发送给 c2
c1.WriteTo([]byte("ping"), addr2)

// c2 收到数据
buf := make([]byte, 1024)
n, src, _ := c2.ReadFrom(buf)

这使得测试基于 UDP 的自定义协议(如 QUIC 的某些握手流程、或是自定义的游戏协议)变得轻而易举,且完全隔离于宿主机网络。

边界与权衡:它不是万能的

在提案的讨论中,Damien Neil 非常清晰地界定了 nettest 的边界。理解它“不做”什么,和理解它“做”什么同样重要。

  1. 不模拟特定的系统错误码:你无法通过 nettest 测试你的程序是否正确处理了 Linux 特有的 ECONNREFUSED 或 Windows 特有的错误码。因为跨平台模拟这些行为极其复杂且容易出错。
  2. 不模拟网络延迟和抖动:nettest 的数据传输是瞬间完成的。如果你需要测试 TCP 拥塞控制算法或超时重传的具体时间点,你可能仍需要更复杂的模拟器或真实网络。
  3. 不支持 Unix Domain Socket (目前):虽然社区有呼声(如 crypto/ssh 测试需要),但目前的提案聚焦于 TCP/UDP 风格的 API。不过,设计上并未把路堵死,未来可以扩展。

社区反响与未来展望

该提案一经发布,立即引起了 Go 社区资深开发者的强烈共鸣。

  • Crypto 团队的期待:前Go 安全负责人 FiloSottile 表示,构建用于测试 crypto/tls 和 ssh 的跨平台连接对一直是一个巨大的痛点,nettest 将极大地简化标准库自身的测试代码。
  • HTTP 测试的革新:Issue #14200 曾讨论过让 httptest.Server 支持内存网络以加速测试。nettest 的出现,使得 httptest.NewUnstartedServer 未来可能支持传入一个内存 Listener,从而让 HTTP 测试飞起来。

下一步是什么?

考虑到 API 表面积较大,Go 团队计划遵循“实验先行”的原则。nettest 将首先在 golang.org/x/exp/testing/nettest 中落地。这意味着我们很快就能在项目中引入并尝鲜了。待经过充分的社区验证和 API 打磨后,它最终将进入标准库,成为 testing 包下的一员猛将。

小结

testing/nettest 的提案,看似只是增加了一个测试工具,实则反映了 Go 团队在工程效能上的深层思考。它试图消除测试中的“不确定性”,让网络测试回归逻辑的本质,而不是与操作系统和网络协议栈的噪声做斗争。

对于我们每一位 Gopher 而言,这意味着未来的测试代码将更少依赖 time.Sleep,更少处理端口冲突,运行速度更快,且更加稳定。让我们拭目以待,并准备好在 x/exp 发布的第一时间去拥抱它。

资料链接:https://github.com/golang/go/issues/77362


聊聊你的测试难题

网络测试中的“随机失败”曾让你抓狂吗?你是否也曾为了避开 net.Pipe 的坑而被迫在测试里撒满 time.Sleep?对于即将到来的 nettest,你最期待它的哪个功能?

欢迎在评论区分享你的测试心得或吐槽!让我们一起期待测试变得更简单、更稳健。


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AMP 宣布砍掉 VS Code 插件:为什么说“人机结对编程”已死?

本文永久链接 – https://tonybai.com/2026/02/09/amp-kills-vscode-plugin-human-ai-pair-programming-is-dead

大家好,我是Tony Bai。

如果一家 AI 编程工具公司,宣布砍掉它最受欢迎、用户量最大的产品入口,你会怎么想?

这听起来像是商业自杀,但这正是 AMP(从 Sourcegraph 孵化出来的 AI 编程 Agent)刚刚做出的决定。

2026 年 2 月的一期播客中,AMP 的创始人 Thorsten 和 Quinn 宣布:将在 60 天后,彻底关停 AMP 的 VS Code 插件和 Cursor 扩展。

要知道,在过去的两年里(2024-2025),IDE 侧边栏(Sidebar)几乎定义了 AI 编程的标准形态。无论是 GitHub Copilot、Cursor 还是早期的 AMP,我们都习惯了在编辑器里写代码,在侧边栏里和 AI “乒乓球”式地对话。

但 AMP 团队认为:这个时代结束了。

“你看着代码,AI 在侧边栏看着你,你们一来一回地对话……这种模式不是未来。对于那 1% 想要活在未来的开发者来说,侧边栏不仅不是助力,反而是枷锁。”

为什么他们敢于“烧掉桥梁”?因为一种全新的开发范式——“AI软件工厂模式(The Factory)”,正在随着 GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5的成熟以及新版本编程大模型的发布而全面爆发。

今天,我们深度解读这份极具前瞻性的访谈,看看为什么 IDE 侧边栏必死,以及未来的软件工厂究竟长什么样。

Deep Mode:当 AI 学会了“深思熟虑”

要理解为什么要砍掉侧边栏,首先要理解模型能力的质变。

在 2025 年之前,主流模型(如 Claude 3.5 Sonnet)的特点是“聪明但急躁”。它们非常适合 Smart Mode:你问一个问题,它秒回一段代码;你报错,它秒回修正。这是一种高频的、实时的“结对编程”体验。

但随着 GPT-5.2 Codex 的发布,情况变了。

AMP 推出了一个新的模式:Deep Mode(深度模式)。

  • 特性:这个模型不爱说话,它爱干活。它不是“懒惰”,而是“深沉”。
  • 特工作流:你给它一个模糊但宏大的目标(例如“重构整个鉴权模块并适配新的安全协议”),然后你就可以走开了。
  • 特时延:它可能会运行 45 分钟甚至 60 分钟。它会自主查阅文档、搜索代码、尝试方案、遇到错误、自我修正、运行测试,直到最终交付结果。

“侧边栏”完全无法承载这种体验。

想象一下,如果你在 IDE 侧边栏里发了一个指令,然后 AI 转了 45 分钟圈圈,期间你不敢关窗口,不敢切分支,这是一种多么糟糕的体验?

结论 1:

当 AI 的能力从“秒级补全”进化到“小时级任务”时,它必须脱离 IDE,进入后台,成为一个独立的Worker,而不是依附于编辑器的 Assistant。

惊人的抉择:Agent DX > Human DX

访谈中透露了一个令人细思极恐的细节,揭示了 AI 原生开发时代的价值观重构。

AMP 团队为了优化内部的开发效率,重写了他们的构建工具。

他们用 Zig 语言重写了 svelte-check,将其命名为 zvelt-check。这样做的目的是为了让 Agent 跑得更快,且输出的日志更结构化(便于 Agent 解析)。不过,这个新工具也破坏了 VS Code 对 Svelte 的原生支持(Human DX 下降)。人类开发者在编辑器里看到的错误提示变差了,甚至失去了一些高亮功能。

在“人类体验(Human DX)”和“智能体体验(Agent DX)”发生冲突时,AMP 选择了后者。

甚至有一半使用 NeoVim 的员工表示:“我不在乎 VS Code 体验变差,只要 Agent 跑得快就行。”

这是一个标志性的时刻。

长久以来,所有的开发者工具(CLI、Linter、Log)都是为了“让人类读懂”而设计的。我们需要漂亮的颜色、进度条、友好的报错提示。

但在 AI 时代,90% 的工具调用者将是 Agent。Agent 不需要颜色,不需要进度条,它们需要的是极致的速度、结构化的 JSON 输出、幂等的执行逻辑。

结论 2:

未来的工具链,将优先为 AI 优化。如果一个工具对人类不友好但对 AI 友好,它依然会被采用。我们正在主动劣化人类的开发体验,以换取 AI 生产力的十倍跃迁。

软件的消融:从 SaaS 到 Text

访谈中提到了一个名为 “The Melting of Software(软件的消融)” 的概念。这不仅影响开发工具,更影响我们构建产品的方式。

案例 A:Ryan Florence 的健身教练

Ryan 没有使用任何健身 App。他只是打开了 ChatGPT 的语音模式,说:“我在家里的健身房,指导我锻炼。”

AI 说:“做一组深蹲,好了叫我。”

Ryan 做完说:“好了。”

AI 说:“休息 60 秒。”

没有 UI,没有按钮,没有 App。软件消失了,只剩下服务。

案例 B:购物清单的回归

Torston 本想用 Agent 自动化管理 Todoist(一个著名的待办事项 App)。

但他突然意识到:“我为什么要用 Todoist?我的购物清单只有 15 项。Agent 可以直接在一个纯文本文件里管理它。”

如果 Agent 能读懂文本,能实时更新状态,能通过 CLI 提醒我,那我为什么还需要一个复杂的 SaaS 软件?

这指向了一个终极问题:当 Agent 能够理解非结构化数据,并能通过原子化工具(如Skills)操作一切时,传统的“应用软件”是否会大量消亡?

未来的软件,可能不再是精心设计的 GUI,而是一组 Skills(能力) + Context(上下文文件)。

  • 你不需要 Google Cloud 的网页控制台,你只需要给 Agent 一个 gcloud 的 Skill。
  • 你不需要 Jira 的复杂界面,你只需要一个能读写 Markdown 的 Agent。

结论 3:

软件正在退化为 API 和数据,中间的“交互层”正在被 Agent 接管。

技能(Skills):新的抽象层

既然侧边栏死了,我们靠什么来通过 AI 开发?

答案是:CLI + Skills

AMP 团队展示了他们如何在内部大量使用 Skills。

  • Tmux Skill:教 Agent 如何在终端里正确使用 Tmux,如何杀掉进程(甚至包括“记得按两次 Ctrl-C”这种经验知识)。
  • Google Cloud Skill:赋予 Agent 使用 Google Cloud CLI 的能力。
  • BigQuery Skill:这被描述为“最神奇的体验”。你问:“多少用户用了这个功能?”,Agent 自动写 SQL,查 BigQuery,返回结果。

Skills 是“经验的固化”。

当你教会 Agent 解决一个问题后,让它把过程总结成一个 Skill。下次,它(以及团队里的其他 Agent)就不会再犯错。

这比在 Chat 窗口里一遍遍写 Prompt 要高效得多。

组织哲学:像艺术装置一样自我毁灭

为什么 AMP 敢于砍掉 VS Code 插件?这源于他们独特的公司哲学。

“我们就像一个艺术装置(Art Installation),随时准备自我毁灭和重建。”

在这个技术每 3 个月就迭代一代的疯狂时代,“护城河”是最大的陷阱。

  • GitHub Copilot 曾经是王者,Cursor 出来后它显得老了。
  • Cursor 曾经是王者,Claude Code 和 AMP 出来后,编辑器模式显得老了。
  • 也许 3 个月后,OpenClaw 这样的纯本地 Agent 会让现在的模式也显得老了。

AMP 的 CEO 说:“如果我们因为‘用户习惯’而保留旧功能,我们就会变成哪怕是最好的‘落伍者’。我们必须每 3 个月重新赢得我们的客户。”

“Run towards the fire.”(向着炮火前进。)

如果你看到某个技术趋势正在颠覆你,不要躲避,不要观望,加入它,甚至成为颠覆自己的人。

小结:给 1% 的开发者

这篇文章可能让大家感到不安。

你习惯了 VS Code,习惯了 Copilot 的自动补全,习惯了掌控一切。

但在 2026 年的视野里,“人机结对”只是一个过渡形态

真正的未来属于 Agentic System(智能体系统),属于 Factory(软件工厂)

在那个未来里:

  • 你不再是写代码的人,你是定义 Spec 的人。
  • 你不再在编辑器里工作,你在终端(CLI)里指挥。
  • 你不再管理代码,你管理智能体集群

对于那 1% 愿意走出舒适区、拥抱“Factory Mode”的开发者来说,你们的生产力将不再是线性的增长,而是指数级的爆发。

侧边栏已死,工厂万岁。

资料链接:https://www.youtube.com/watch?v=4rx36wc9ugw


你愿意为效率牺牲体验吗?

AMP 为了 Agent 效率主动劣化人类开发体验(Agent DX > Human DX),这一决定让你感到兴奋还是不安?如果一个工具能让你效率提升 10 倍,但代价是你再也看不清语法高亮,你会接受吗?

欢迎在评论区分享你对“AI 软件工厂”的看法!


提前布局你的“软件工厂”

虽然我们还不能完全抛弃编辑器,但 AMP 倡导的 Agent-Native 开发流,现在就可以开始实践。

在我的极客时间专栏AI 原生开发工作流实战中,我们将深度对齐这种前沿理念:

  • CLI First:如何脱离 IDE,使用 Claude Code 在终端完成全流程开发?
  • Skill Engineering:如何编写高质量的 Skill,让 Agent 掌握你独有的业务知识?
  • Agent DX 优化:如何改造你的项目结构,让它对 AI 更友好?

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