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一文搞懂Go subtest

注:本篇首图片基于lexica AI生成的图片二次加工而成。

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/03/15/an-intro-of-go-subtest

单元测试(unit testing)是软件开发中至关重要的一环,它存在的意义包括但不限于如下几个方面:

  • 提高代码质量:单元测试可以确保代码的正确性、可靠性和稳定性,从而减少代码缺陷和bug。
  • 减少回归测试成本:在修改代码时,单元测试可以快速检查是否影响了其他模块的功能,避免了整个系统的回归测试成本。
  • 促进团队合作:单元测试可以帮助团队成员更好地理解和使用彼此编写的代码,提高代码的可读性和可维护性。
  • 提高开发效率:单元测试可以自动化执行测试,减少手动测试的时间和工作量,从而提高开发效率。

Go语言设计者在Go设计伊始就决定语言特性与环境特性“两手都要抓,两手都要硬”,事实证明:Go的成功正是因为其对工程软件项目整体环境的专注。而Go内置轻量级测试框架这一点也正是Go重视环境特性的体现。并且,Go团队对这一内置测试框架的投入是持续的,不断有更便捷的、更灵活的新特性加入Go测试框架中,可以帮助Gopher更好地组织测试代码,更高效地执行测试等。

Go在Go 1.7版本引入的subtest就是一个典型的代表,subtest的加入使得Gopher可以更灵活地应用内置go test框架。

在本文中,我将结合日常开发中了解到的关于subtest的认知、理解和使用的问题,和大家一起聊聊subtest。

一. Go单元测试回顾

在Go语言中,单元测试被视为一等公民,结合Go内置的轻量级测试框架,Go开发者可以很方便的编写单元测试用例。

Go的单元测试通常放在与被测试代码相同的包中,单元测试所在源文件以_test.go结尾,这个Go测试框架要求的。测试函数以Test为前缀,接受一个*testing.T类型的参数,并使用t.Error、t.Fail以及t.Fatal等方法来报告测试失败。使用go test命令即可运行所有的测试代码。如果测试通过,则输出一条消息表示测试成功;否则输出错误信息,指出哪些测试失败了。

注:Go还支持基准测试、example测试、模糊测试等,以便进行性能测试和文档生成,但这些不是这篇文章所要关注的内容。
注:t.Error <=> t.Log+t.Fail

通常编写Go测试代码时,我们首先会考虑top-level test。

二. Go top-level test

上面提到的与被测源码在相同目录下的*_test.go中的以Test开头的函数就是Go top-level test。在*_test.go可以定义一个或多个以Test开头的函数用于测试被测源码中函数或方法。例如:

// https://github.com/bigwhite/experiments/blob/master/subtest/add_test.go

// 被测代码,仅是demo
func Add(a, b int) int {
    return a + b
}

// 测试代码
func TestAdd(t *testing.T) {
    got := Add(2, 3)
    if got != 5 {
        t.Errorf("Add(2, 3) got %d, want 5", got)
    }
}

func TestAddZero(t *testing.T) {
    got := Add(2, 0)
    if got != 2 {
        t.Errorf("Add(2, 0) got %d, want 2", got)
    }
}

func TestAddOppositeNum(t *testing.T) {
    got := Add(2, -2)
    if got != 0 {
        t.Errorf("Add(2, -2) got %d, want 0", got)
    }
}

注:“got-want”是Go test中在Errorf中常用的命名惯例

top-level test的执行有如下特点:

  • go test会将每个TestXxx放在单独的goroutine中执行,保持相互的隔离
  • 某个TestXxx用例未过,通过Errorf,甚至是Fatalf输出错误结果,都不会影响到其他TestXxx的执行;
  • 某个TestXxx用例中的某个结果判断未过,如果通过Errorf输出错误结果,则该TestXxx会继续执行;
  • 不过,如果TestXxx使用的是Fatal/Fatalf,这会导致该TestXxx的执行在调用Fatal/Fatalf的位置立即结束,TestXxx函数体内的后续测试代码将不会得到执行;
  • 默认各个TestXxx按声明顺序逐一执行,即便它们是在各自的goroutine中执行的;
  • 通过go test -shuffle=on可以让各个TestXxx按随机次序执行,这样可以检测出各个TestXxx之间是否存在执行顺序的依赖,我们要避免在测试代码中出现这种依赖;
  • 通过“go test -run=正则式”的方式,可以选择执行某些TestXxx。
  • 各个TestXxx函数可以调用t.Parallel方法(即testing.T.Parallel方法)来将TestXxx加入到可并行执行的用例集合中,注意:加入到并行执行集合后,这些TestXxx的执行顺序就不确定了。

结合属于Go最佳实践的表驱动(table-driven)测试(如下面代码TestAddWithTable所示),我们可以无需写很多TestXxx,用下面的TestAddWithTable即可实现上面三个TestXxx的等价测试:

func TestAddWithTable(t *testing.T) {
    cases := []struct {
        name string
        a    int
        b    int
        r    int
    }{
        {"2+3", 2, 3, 5},
        {"2+0", 2, 0, 2},
        {"2+(-2)", 2, -2, 0},
        //... ...
    }

    for _, caze := range cases {
        got := Add(caze.a, caze.b)
        if got != caze.r {
            t.Errorf("%s got %d, want %d", caze.name, got, caze.r)
        }
    }
}

Go top-level test可以满足大多数Gopher的常规单测需求,表驱动的惯例理解起来也十分容易。

但基于top-level test+表驱动的测试在简化测试代码编写的同时,也会带来一些不足:

  • 表内的cases顺序执行,无法shuffle;
  • 表内所有cases在同一个goroutine中执行,隔离性差;
  • 如果使用fatal/fatalf,那么一旦某个case失败,后面的测试表项(cases)将不能得到执行;
  • 表内test case无法并行(parallel)执行;
  • 测试用例的组织只能平铺,不够灵活,无法建立起层次。

为此Go 1.7版本引入了subtest!

三. Subtest

Go语言的subtest是指将一个测试函数(TestXxx)分成多个小测试函数,每个小测试函数可以独立运行并报告测试结果的功能。这种测试方式可以更细粒度地控制测试用例,方便定位问题和调试。

下面是一个使用subtest改造TestAddWithTable的示例代码,展示如何使用Go语言编写subtest:

// https://github.com/bigwhite/experiments/blob/master/subtest/add_sub_test.go

func TestAddWithSubtest(t *testing.T) {
    cases := []struct {
        name string
        a    int
        b    int
        r    int
    }{
        {"2+3", 2, 3, 5},
        {"2+0", 2, 0, 2},
        {"2+(-2)", 2, -2, 0},
        //... ...
    }

    for _, caze := range cases {
        t.Run(caze.name, func(t *testing.T) {
            t.Log("g:", curGoroutineID())
            got := Add(caze.a, caze.b)
            if got != caze.r {
                t.Errorf("got %d, want %d", got, caze.r)
            }
        })
    }
}

在上面的代码中,我们定义了一个名为TestAddWithSubtest的测试函数,并在其中使用t.Run()方法结合表测试方式来创建三个subtest,这样每个subtest都可以复用相同的错误处理逻辑,但通过测试用例参数的不同来体现差异。当然你若不使用表驱动测试,那么每个subtest也都可以有自己独立的错误处理逻辑!

执行上面TestAddWithSubtest这个测试用例(我们故意将Add函数的实现改成错误的),我们将看到下面结果:

$go test  add_sub_test.go
--- FAIL: TestAddWithSubtest (0.00s)
    --- FAIL: TestAddWithSubtest/2+3 (0.00s)
        add_sub_test.go:54: got 6, want 5
    --- FAIL: TestAddWithSubtest/2+0 (0.00s)
        add_sub_test.go:54: got 3, want 2
    --- FAIL: TestAddWithSubtest/2+(-2) (0.00s)
        add_sub_test.go:54: got 1, want 0

我们看到:在错误信息输出中,每个失败case都是以“TestXxx/subtestName”标识,我们可以很容易地将其与相应的代码行对应起来。更深层的意义是subtest让整个测试组织形式有了“层次感”!通过-run标志位,我们便能够以这种“层次”选择要执行的某个top-level test的某个/某些Subtest:

$go test  -v -run TestAddWithSubtest/-2 add_sub_test.go
=== RUN   TestAddWithSubtest
=== RUN   TestAddWithSubtest/2+(-2)
    add_sub_test.go:51: g: 19
    add_sub_test.go:54: got 1, want 0
--- FAIL: TestAddWithSubtest (0.00s)
    --- FAIL: TestAddWithSubtest/2+(-2) (0.00s)
FAIL
FAIL    command-line-arguments  0.006s
FAIL

我们来看看subtest有哪些特点(可以和前面的top-level test对比着看):

  • go subtest也会放在单独的goroutine中执行,保持相互的隔离
  • 某个Subtest用例未过,通过Errorf,甚至是Fatalf输出错误结果,都不会影响到同一TestXxx下的其他Subtest的执行;
  • 某个Subtest中的某个结果判断未过,如果通过Errorf输出错误结果,则该Subtest会继续执行;
  • 不过,如果subtest使用的是Fatal/Fatalf,这会导致该subtest的执行在调用Fatal/Fatalf的位置立即结束,subtest函数体内的后续测试代码将不会得到执行;
  • 默认各个TestXxx下的subtest将按声明顺序逐一执行,即便它们是在各自的goroutine中执行的;
  • 到目前为止,subtest不支持shuffle方式的随机序执行
  • 通过“go test -run=TestXxx/正则式[/...]”的方式,我们可以选择执行TestXxx下的某个或某些subtest;
  • 各个subtest可以调用t.Parallel方法(即testing.T.Parallel方法)来将subtest加入到可并行执行的用例集合中,注意:加入到并行执行集合后,这些subTest的执行顺序就不确定了。

综上,subtest的优点可以总结为以下几点:

  • 更细粒度的测试:通过将测试用例分成多个小测试函数,可以更容易地定位问题和调试。
  • 可读性更好:subtest可以让测试代码更加清晰和易于理解。
  • 更灵活的测试:subtest可以根据需要进行组合和排列,以满足不同的测试需求。
  • 更有层次的组织测试代码:通过subtest可以设计出更有层次的测试代码组织形式,更方便地共享资源和在某一组织层次上设置setup与teardown,我的《Go语言精进之路》vol2的第41条“有层次地组织测试代码”对这方面内容有系统说明,大家可以参考。

四. Subtest vs. top-level test

top-level test自身其实也是一种subtest,只是在它的调度与执行是由Go测试框架掌控的的,对我们开发人员并不可见。

对于gopher而言:

  • 简单的包的测试在top-level test中就可以满足,直接、直观、易懂。
  • 对于稍大一些的工程中的复杂包来说,一旦涉及到测试代码组织的层次设计时,subtest的组织性、灵活性和可扩展性便可以更好地的帮助我们提高测试效率和减少测试时间。

注:本文少部分内容来自于ChatGPT生成的答案。

本文涉及的源码可以在这里下载。


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让reviewdog支持gitlab-push-commit,守住代码质量下限

本文永久链接 – https://tonybai.com/2022/09/08/make-reviewdog-support-gitlab-push-commit-to-preserve-the-code-quality-floor

一. 代码质量保证的手段

从世界上首款计算机高级程序设计语言Fortran自上世纪50年代诞生以来,编程这个行当已经走过了近70年。虽然年头已不少,但不可否认的一点是:软件生产依然无法像硬件那样标准化,同一个小功能,N个程序员的有N种实现方法

那么如何保证生产出的软件的质量符合我们的要求呢?不同领域的程序员都在进行着努力,比如:做编译器的让编译器更加严格,努力将内存安全问题彻底消除(如Rust);做工具链的为程序员提供了内置于语言的各种单测、集成测试、接口测试、fuzzing test等工具(如Go工具链),让程序员可以更容易地对自己所写的代码进行全方位的测试,以期找出更多的代码中的潜在问题…

当然,还有一种主观的代码质量保证方法目前依旧是主流,它就是是同行的代码评审(code review, cr)

代码评审的方法主要有两种,一种是大家坐到一个会议室中,对某个人的某段代码“发表大论”;另外一种则是利用像gerrit这样的工具,在线对其他人的某次提交的代码或某PR的代码进行“评头论足”。

不过无论哪种,最初的时候大家都会细无巨细地从语法层面看到代码结构设计,再到业务逻辑层面,但这样做的弊端也是很显而易见,那就是效率低下,不聚焦(focus)

于是人们想到了:能否利用工具来尽可能地发现语法层面的问题,这样代码评审时,人类专家便可以聚焦代码结构设计与业务逻辑层面的问题,分工明确后,效率自然提升(如下图):

注:目前绝大多数工具链仅能自动帮助程序员解决语法层面的问题。将来,随着工具的日益强大,工具可以不断升级关注层次,逐渐进化到具备发现代码结构设计问题,甚至可以发现业务层面逻辑问题的能力。

于是就有了reviewdog这样的可以调用各种linter工具对代码进行自动扫描并将问题以comment的形式自动提交的代码仓库的工具。

到这里很多朋友会问,即便让工具来关注语法层面的问题,为何要用reviewdog这样的工具,git的pre-commit hook、git server hooks、利用Make等工具做开发阶段检查等手段也能检查代码中的语法问题,它们不再香了吗?

下面简单看看这些方法的“问题”(我们假设大家都已经在使用git作为代码版本管理工具):

  • git pre-commit-hook

git pre-commit hook是一个客户端的git hook,它是放在开发人员本地代码copy中的.git/hooks目录下的钩子,当开发人员在本地执行git commit时会被唤起执行。pre-commot hook的问题就在于我们没法在中心代码仓库对pre-commit hook的脚本内容做统一管理和维护。这个更适合开发人员根据自己的喜好、代码素养在自己的开发环境下部署。

此外,有些代码并不一定是在开发者自己的开发机上提交的,换环境后,pre-commit hook就不在生效。

  • 利用Make等工具做本地检查

利用make工具,我们可以在本地build代码之前对代码做lint等各种静态检查,但和pre-commit-hook一样,虽然Makefile可以提交代码仓库,但真正用于检查代码的工具依旧是在开发人员本地,难于对工具版本,设定的检查规则进行统一管理维护,可能导致不同开发人员环境有不一致的情况。另外同样的情况,有些代码并不一定是在开发者自己的开发机上提交的,换环境后,Make工具依赖的代码检查工具可能并不存在,检查环节就无法有效实施。

  • git server hooks

git支持server hooksgitlab自12.8版本也开始支持server hooks(替换之前的custom hooks)。

Git server支持以下钩子:

  • pre-receive
  • post-receive
  • update

我倒是没有深研究过这些server hooks是否能满足我们的功能要求,但就git server hooks的部署特点就决定了,它不适合,因为它要在gitlab的server上执行,这就意味着我们需要的所有静态代码检查工具都要部署和配置在与gitlab server同一个环境中,这耦合性太强,根本不便于我们对这些静态代码检查工具的管理与日常维护。

而像reviewdog这样的工具将与ci工具(比如gitlab-ci)集成,运行在slave/worker/runner的机器上,而这些机器上的环境便很容易统一的定制与管理。

好了,下面进入reviewdog时间!

注:我们以代码仓库为gitlab为例,我曾做过小调查,目前企业内部基本都在使用gitlab搭建私有git仓库,除了那些自实现code仓库平台的大厂。

二. reviewdog是什么

reviewdog是一个什么样的工具呢?我们来看看下面这幅示意图:

我们看到,这是一幅基于gitlab的ci执行流程图,在这个流程中,reviewdog运行在gitlab-runner节点,也就是负责真正执行ci job的节点上。每当开发人员执行一次git push,将commit同步到代码仓库,一次ci job将被触发,在承载该ci job的gitlab-runner节点上,reviewdog被唤起,它做了三件事:

  • 调用静态代码检查工具对最新pull下来的代码进行检查;
  • 将代码检查结果(第几行有问题)与commit diff的结果进行比对,得到交集(即commit diff中变更(add和update)的代码行与代码检查结果的行一致的,放入交集中);
  • 将交集中代码检查结果信息以gitlab commit comment的形式post到gitlab仓库中

这样开发人员就可以通过commit页面看到这些comments,并应对这些comment,必要情况下,会修复这些问题。

我们看到reviewdog和其他工具相比,最大的不同就是可以找出commit diff与lint结果中的交集,并与代码仓库交互,将这些交集中的结果以comments的形式放入commit页面,就像同行代码评审时,同行直接在你的commit页面添加comment一样

然而当前版本的reviewdog还不支持直接在gitlab-push-commit上做检查与提交comment,可能是这样的场景较为少见,因为目前开源项目更多采用基于pr(pull request)的工作流,所以reviewdog内置了诸如github-pr-check、github-pr-review、gitlab-mr-commit等工作流的代码review。而像我们使用的基于gitlab-push-commit可能并不多见(当然我们内部使用这种也是有特定上下文的)。

那么如何让reviewdog支持gitlab-push-commit,即对push动作中的commit进行静态代码检查并将结果以comment的形式放入commit页面呢?我们只能fork reviewdog项目,并在fork后的项目中自行添加对gitlab-push-commit模式的支持。

三. 改造reviewdog以支持gitlab-push-commit模式

reviewdog就是一个命令行工具,通常就是一次性执行,因此它的代码结构较为清晰。我们可以简单围绕它支持的几种reporter模式来搞清楚如何增加对gitlab-push-commit模式的支持。

这里说明一下gitlab-push-commit模式的含义,首先该模式适用于开发人员通过git push推送代码到gitlab时触发的ci job。在该ci job中,reviewdog会运行配置的静态代码分析工具(比如golangci-lint等)对最新的代码进行扫描,并得到问题集合;然后获取最新的commit的sha值(CI_COMMIT_SHA)以及push之前的latest commit的sha值(CI_COMMIT_BEFORE_SHA),并比较这两个版本间的diff。最后通过文件名与行号将问题集合与diff集合中的“交集”找出来,并将结果以comment形式通过gitlab client api提交到的此次push的最新的那个commit的页面。

目前该模式尚存在一个“瑕疵”,那就是如果一个push中有多个commit,那么gitlab-push-commit模式不会针对每个commit做diff和comment,而只是会用push中的latest commit与push之前的最新commit做比较。

定义清除gitlab-push-commit模式含义后,我们就可以“照葫芦画瓢”的为reviewdog增加该模式的支持了!

在main.go中,我们主要是在run函数中增加一个reporter case分支:

// https://github.com/bigwhite/reviewdog/blob/master/cmd/reviewdog/main.go
func run(r io.Reader, w io.Writer, opt *option) error {
... ...

case "gitlab-push-commit":
    build, cli, err := gitlabBuildWithClient(opt.reporter)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] gitlabBuildWithClient ok\n")

    gc, err := gitlabservice.NewGitLabPushCommitsCommenter(cli, build.Owner, build.Repo, build.SHA)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] NewGitLabPushCommitsCommenter ok\n")

    cs = reviewdog.MultiCommentService(gc, cs)
    ds, err = gitlabservice.NewGitLabPushCommitsDiff(cli, build.Owner, build.Repo, build.SHA, build.BeforeSHA)
    if err != nil {
        return err
    }
    log.Printf("reviewdog: [gitlab-push-commit-report] NewGitLabPushCommitsDiff ok\n")
... ...

}

在这个case中,我们主要是为后面的project.Run或reviewdog.Run方法准备gitlab client对象、PushCommitsCommenter对象(位于service/gitlab/gitlab_push_commits.go中)、PushCommitsDiff对象(位于service/gitlab/gitlab_push_commits_diff.go中)等。

gitlab_push_commits.go和gitlab_push_commits_diff.go是新增的两个go源文件,也是参考了同目录下的gitlab_mr_commit.go和gitlab_mr_diff.go改写而成的。具体代码这里就不列出来了,大家有兴趣可以自行阅读。

四. 部署gitlab-runner验证新版reviewdog

下面我们就来验证一下上述改造后的reviewdog。

1. 安装gitlab-runner

我们先在gitlab上建立一个实验项目,然后为该项目配置ci。如果你的gitlab还没有注册gitlab-runner,可以按下面步骤安装和注册runner节点(可以在顶层group下面建立,这样runner可以在group内共享:settings => CI/CD => Runners => Show runner installation instructions 有部署runner的详细命令说明):

//假设我们有一个ubuntu 20.04的主机,我们可以按下面命令安装和注册一个gitlab-runner:

sudo curl -L --output /usr/local/bin/gitlab-runner https://gitlab-runner-downloads.s3.amazonaws.com/latest/binaries/gitlab-runner-linux-amd64

# Give it permissions to execute
sudo chmod +x /usr/local/bin/gitlab-runner

# Create a GitLab CI user
sudo useradd --comment 'GitLab Runner' --create-home gitlab-runner --shell /bin/bash

# Install and run as service
sudo gitlab-runner install --user=gitlab-runner --working-directory=/home/gitlab-runner
sudo gitlab-runner start

# 注册该runner
sudo gitlab-runner register --url http://{gitlab-server-ip-addr}/ --registration-token {registration token}

上面命令会在/etc/gitlab-runner下面建立一个runner自用配置文件:config.toml:

//  /etc/gitlab-runner/config.toml

concurrent = 1
check_interval = 0

[session_server]
  session_timeout = 1800

[[runners]]
  name = "runner for ard group"
  url = "http://gitlab_ip_addr/"
  id = 1
  token = "{registration token}"
  token_obtained_at = 2022-09-01T11:03:43Z
  token_expires_at = 0001-01-01T00:00:00Z
  executor = "shell"
  shell = "bash"
  environment = ["PATH=/home/tonybai/.bin/go1.18/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin"]
  [runners.custom_build_dir]
  [runners.cache]
    [runners.cache.s3]
    [runners.cache.gcs]
    [runners.cache.azure]

这里我选择了shell executor,即基于主机shell执行ci job中的命令。runners下的environment可以设置shell的环境变量,这里的设置将覆盖对应账号(比如gitlab-runner)下的环境变量值。

gitlab-runner部署成功后,我们在group的runners下面便可以看到下面的available runners:

注:在创建runner时,我为该runner设置了两个tag:ard和ci。

注:确保runner执行的命令在主机的PATH下面可以找到。

2. 创建personal access token

reviewdog需要通过gitlab client API访问gitlab仓库获取信息并提交comments,这就需要我们为runner执行的命令提供access token。

gitlab有多种access token,比如:personal access token、project access token等。我们创建personal access token,我也测试过project access token,使用project access token可以成功提交comment,但是notify mail十有八九无法发送出来。

access token要保存好,因为它只显示一次。

我们将personal access token配置到实验项目的variable中(Settings => CI/CD => variables),variable的key为REVIEWDOG_GITLAB_API_TOKEN,值为刚刚创建的token。

后续每次CI job执行,该variable会作为预定义的环境变量对job生效。我们的reviewdog便可以使用该token访问gitlab。

3. 配置实验项目的ci pipeline

我们可以通过代码的形式配置实验项目的ci pipeline,我们在项目根目录下建立.gitlab-ci.yml文件,其内容如下:

// .gitlab-ci.yml

build-job:
  tags:
      - ard
  stage: build
  script:
    - export CI_REPO_OWNER=ard/incubators
    - export CI_REPO_NAME=learn-gitlab
    - reviewdog -reporter=gitlab-push-commit
  only:
    - master
    - pushes

.gitlab-ci.yml的具体字段含义可以参考gitlab文档。在这个配置中,值得注意的有几点:

  • 使用tags关联runner(这里用ard这个tag);
  • script部分是job具体执行的命令列表,这里先设置CI_REPO_OWNER和CI_REPO_NAME两个环境变量,供reviewdog使用;然后执行reviewdog;
  • only部分描述仅针对master分支的push事件触发ci job。

4. 配置.reviewdog.yml

最后,我们来配置一下适合实验项目的reviewdog的配置文件。我们同样在项目根目录下建立.reviewdog.yml文件,其内容如下:

runner:
  golangci:
    cmd: golangci-lint run --max-same-issues=0 --out-format=line-number ./...
    errorformat:
      - '%E%f:%l:%c: %m'
      - '%E%f:%l: %m'
      - '%C%.%#'
    level: warning

在这里我们看到,我们使用golangci-lint这个静态检查工具对实验项目的代码进行检查。这里的–max-same-issues=0的含义是不限制相同错误的数量。至于.reviewdog.yml的具体格式,reviewdog项目自身的.reviewdog.yml很具参考价值,大家需要时可以仔细研究。

5. 推送代码并验证reviewdog的执行结果

我们可以故意在代码中写下有问题的一些代码,这些问题要保证可以被golangci-lint工具扫描出来,比如:

package main

type Foo struct {
    A int
    B string
    C bool
}

func Demo1() error {
    return nil
}

func Demo2() error {
    return nil
}

func Demo3() error {
    return nil
}

func main() {
    f := &Foo{1, "tony", false}
    _ = f
    Demo2()
    Demo1()
    Demo3()
}

这里并没有对Demo函数调用进行错误处理,golangci-lint中的errcheck可以检测出这个问题。提交并push这些代码到仓库,稍等片刻,我们便可收到notify mail,打开commit页面,便会看到下面这样的commit comments:

看到这样的结果,说明reviewdog按预期工作了!

五. 小结

本文介绍了如何基于reviewdog对push提交的commit进行静态代码检查并像一个“同行”一样在commit中提交评论的方法。

这样做的目的就是希望通过工具提升代码评审的效率,同时也守住代码质量的下限。

就像本文开始所说的那样,随着检查工具能力的增强,这样的基于reviewdog自动检查代码的方案在保证代码质量方面还可以继续提升。

Go开源了go/ast等工具链,有能力的童鞋可以基于go/ast自行开发具有“特定目的”的检查工具并集成到reviewdog中,这将使得检查更有针对性和有效性。

本文涉及源码在这里下载 – https://github.com/bigwhite/reviewdog/


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