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Go项目组织:在单一repo中管理多个Go module指南

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/05/10/a-guide-of-managing-multiple-go-modules-in-mono-repo

0. 单repo单module管理回顾

众所周知,Go在1.11版本中引入了go module,随着近几年Go module机制的逐渐成熟,它已经被Go团队确定为Go标准的依赖管理与构建方案,原先的GOPATH mode已经被彻底废弃。

在Go module模式下,最常见的Go项目组织方式就是一个repo(代码仓库)对应一个Go module。repo的根路径中放置go.mod文件,repo的根路径也是module root directory。该Go module下的package的导入路径则由go.mod中的module path以及该package相对于module root directory的路径共同构成。

以“example.com/go”这一module path为例,如果某个package存放在foo/bar下,那么bar下的package的导入路径就是“example.com/go/foo/bar”;如果是v2版本,那么导入路径为“example.com/go/v2/foo/bar”。

在一个repo对应一个Go module的策略下,Go module的版本管理和发布也相对容易,通常我们采用分支方式来进行major号升级(如下图),通过tag来进行版本发布

上图是单repo单module的分支管理方案,两种方案均可。

左侧的方案中:master分支承载v0-v1,每升级一个major号,建立一个vN分支,default分支指向最高major号的分支,方便开发者clone repo时直接拿到最新的代码。

注:左侧方案有一个问题,那就是一旦default分支执行最高major号分支vN,那么你如果要go get master分支的最近更新,需要显式指定master分支,比如: go get example.com/go/foo/bar@master。使用latest或不加任何分支名都无法获取到master上的最新更新。

右侧的方案也是建立vN分支,但不同的是,该方案会将master分支作为active开发分支,也是默认分支并定期将稳定后的feature同步到最高major号分支,这也是我个人比较喜欢的方式。前不久刚刚被官宣为redis官方Go客户端的go-redis采用的就是这个方案(下面是go-redis的vN分支情况):

注:在单一repo中管理一个go module的方法十分成熟了。我在专栏《Go语言第一课》的06和07讲对此做了系统的讲解,感兴趣的小伙伴可以去阅读一下。

有了单repo单module的项目组织方式,就会有单repo多module的组织方式,比如著名的etcd项目,就是在一个repo中管理多个go module的典型例子。

那么为什么要在一个repo中管理多个go module呢?我们继续往下看。

1. 为什么要在一个repo中管理多个Go module

其实这个问题的本质是monorepo与multiple repo之间的“战争”。那么上述问题也就变成了一个monorepo与multiple repo的优劣对比。我个人从未真正使用过monorepo这种所有项目代码都放在一个单一仓库中的组织形式,不过从网上的公开资料来看,monorepo有如下的一些优点:

  • 容易看到

如果你正在做一个调用其他微服务的微服务,你可以看一下代码,了解它是如何工作的,并确定bug是来自你自己的代码还是其他团队的微服务。

  • 代码共享

团队为微服务重复编写代码会产生额外的工作开销。有了monorepo,团队可以更容易地分享代码。

  • 改进协作

有了monorepo,就更容易在各团队之间实现代码和工具的标准化。

  • 标准化

单一代码仓库使得跨团队的代码和工具的标准化更加容易。

  • 可发现性

有了monorepo,更容易找到你需要的代码。

  • 发布管理

单一版本使我们更容易地管理跨多个服务的发布。

  • 更容易重构

重构代码在单版本中更容易,因为所有的代码都在一个地方。

当然,使用单一代码仓库也有一些缺点,这些缺点也足以让很多组织和开发团队对其望而却步:

  • 增加仓库的大小

一个单库通常会比只包含一个项目的版本库大。这可能会导致更长的构建时间和更多的磁盘空间使用。

  • 增加复杂性

单一代码仓库的管理比只包含一个项目的版本库更复杂。这是因为有更多的代码需要跟踪和管理。

  • 增加冲突的风险

当多个开发者在单一仓库中处理相同的代码时,会有更大的冲突风险。这是因为开发人员可能在同一个代码的不同版本上工作。

  • 不能限制访问

monorepo不允许有选择的分享。

  • 陡峭的学习曲线

当新的开发者开始与已经有monorepo的组织合作时,他们通常需要足够长的时间来适应所有紧密耦合的依赖关系。

总的来说,使用monorepo既有优点也有缺点,是否使用monorepo最终还是要取决于项目和团队的具体需求。

不过,monorepo下的多module是实际存在的,并且Google内部就是如此,显然go module也一定要对此做很好的支持的,下面我们就来看看go是如何支持mono repo下的多个go module的。

我们先来看看mono repo下各个go module的导入路径的确定。

2. monorepo中各个go module下的package的导入路径

在前面回顾单repo单module的项目组织方式下,module下的package的导入路径为:module path+package在module root directory下的相对路径。那么monorepo中各个go module下的package的导入路径又是什么呢?

首先monorepo下的各个go module的module root路径并非monorepo的root路径,以下面的结构举例;

example.com
└── go/
    ├── mqtt/
    │   ├── bar/
    │   │   └── go.mod
    │   └── foo/
    │       └── go.mod
    └── vehicle/
        ├── baz/
        │   └── go.mod
        └── zoo/
            └── go.mod

我们看到在example.com这个顶层目录下并没有go module,go modules分布在example.com下的各个子目录中。以mqtt/bar下的go module为例,它的module path应该为repo根路径+bar的相对路径,即example.com/go/mqtt/bar,这样bar下面的package pkg1,它的导入路径就为example.com/go/mqtt/bar/pkg1,如果bar这个go module升级到v2版本,则pkg1的导入路径就会变为example.com/go/mqtt/bar/v2/pkg1。其余的go module下的packge的导入路径以此类推。

3. monorepo下各个go module的版本发布

在单repo单module下,我们通过打vx.y.z标签的方式发布module,但是在monorepo多module下,再在repo上针对repo打整体的、诸如v1.0.1这样的标签就没有太大意义了(当然为了整体管理的需要,依然可以打整体标签,比如像etcd那样打v3.5.8),并且对于monorepo下的多个go module而言,go get也不会识别这种整体标签,那么我们该如何发布monorepo下的go module呢?

其实也很简单,我们为module单独打标签来发布。以上面的example.com/go/mqtt/bar这个module为例,如果我们要为其发布v1.0.0版本,我们需要为example.com这个repo打上tag:go/mqtt/bar/v1.0.0;如果它要发布v1.1.0版本了,我们则需为example.com这个repo打上tag:go/mqtt/bar/v1.1.0。也就是说要发布哪个module,就用module相对于monorepo根的相对路径+版本号作为tag号

4. monorepo下各个go module的major版本变更

了解了上述monorepo下各个go module的版本发布方式后,我们就可以将monorepo下的每个go module像单repo单module那样单独对待了!以example.com/go/mqtt/bar为例,当major版本变更时,我们可以建立类似go/mqtt/bar/v1分支,然后将master分支的go.mod中的module path改为example.com/go/mqtt/bar/v2,这样我们就可以在go/mqtt/bar/v1分支继续维护v1版本的bar module,并打tag:go/mqtt/bar/v1.x.y;在master分支维护v2版本的bar module,并打tag:go/mqtt/bar/v2.x.y。

当然go还支持另外一种major版本的维护方式,那就是通过目录隔离。当major版本要升级为v2时,我们可以在go/mqtt/bar下面建立v2目录(像v2这类目录被称为major version subdirectories),然后在v2目录下维护major为v2的版本,这种方式下你就无需建立vN分支了,可以在master上通过目录隔离的方式同时维护多个major版本。发布时,同样打go/mqtt/bar/v2.x.y标签。这种方式一个最大的好处就是与GOPATH mode可以“无缝衔接”,因为GOPATH mode下,go工具链就是通过路径查找package的。

不过这种major version subdirectories的方式并不常用,即便在开源项目中也是比较少见的。

5. 小结

本文介绍了go module的基础概念,回顾了单repo单module的包管理方法,包括版本发布、major号升级等。接下来,我们介绍了monorepo下管理多个go module的方案,除了在打tag时要注意带上相对路径外,monorepo下module的包管理方法与单repo单module本质上是一致的。

6. 参考资料

  • REPO STYLE WARS: MONO VS MULTI – https://gigamonkeys.com/mono-vs-multi/
  • Mono Repo vs Multi Repo: Deep Dive Into The Neverending Debate – https://speakerdeck.com/lemiorhan/mono-repo-vs-multi-repo-deep-dive-into-the-neverending-debate

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单测时尽量用fake object

本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/04/20/provide-fake-object-for-external-collaborators

1. 单元测试的难点:外部协作者(external collaborators)的存在

单元测试是软件开发的一个重要部分,它有助于在开发周期的早期发现错误,帮助开发人员增加对生产代码正常工作的信心,同时也有助于改善代码设计。Go语言从诞生那天起就内置Testing框架(以及测试覆盖率计算工具),基于该框架,Gopher们可以非常方便地为自己设计实现的package编写测试代码。

注:《Go语言精进之路》vol2中的第40条到第44条有关于Go包内、包外测试区别、测试代码组织、表驱动测试、管理外部测试数据等内容的系统地讲解,感兴趣的童鞋可以读读。

不过即便如此,在实际开发工作中,大家发现单元测试的覆盖率依旧很低,究其原因,排除那些对测试代码不作要求的组织,剩下的无非就是代码设计不佳,使得代码不易测;或是代码有外部协作者(比如数据库、redis、其他服务等)。代码不易测可以通过重构来改善,但如果代码有外部协作者,我们该如何对代码进行测试呢,这也是各种编程语言实施单元测试的一大共同难点

为此,《xUnit Test Patterns : Refactoring Test Code》一书中提供了Test Double(测试替身)的概念专为解决此难题。那么什么是Test Double呢?我们接下来就来简单介绍一下Test Double的概念以及常见的种类。

2. 什么是Test Double?

测试替身是在测试阶段用来替代被测系统依赖的真实组件的对象或程序(如下图),以方便测试,这些真实组件或程序即是外部协作者(external collaborators)。这些外部协作者在测试环境下通常很难获取或与之交互。测试替身可以使开发人员或QA专业人员专注于新的代码而不是代码与环境集成。

测试替身是通用术语,指的是不同类型的替换对象或程序。目前xUnit Patterns至少定义了五种类型的Test Doubles:

  • Test stubs
  • Mock objects
  • Test spies
  • Fake objects
  • Dummy objects

这其中最为常用的是Fake objects、stub和mock objects。下面逐一说说这三种test double:

2.1 fake object

fake object最容易理解,它是被测系统SUT(System Under Test)依赖的外部协作者的“替身”,和真实的外部协作者相比,fake object外部行为表现与真实组件几乎是一致的,但更简单也更易于使用,实现更轻量,仅用于满足测试需求即可。

fake object也是Go testing中最为常用的一类fake object。以Go的标准库为例,我们在src/database/sql下面就看到了Go标准库为进行sql包测试而实现的一个database driver:

// $GOROOT/src/database/fakedb_test.go

var fdriver driver.Driver = &fakeDriver{}

func init() {
    Register("test", fdriver)
}

我们知道一个真实的sql数据库的代码量可是数以百万计的,这里不可能实现一个生产级的真实SQL数据库,从fakedb_test.go源文件的注释我们也可以看到,这个fakeDriver仅仅是用于testing,它是一个实现了driver.Driver接口的、支持少数几个DDL(create)、DML(insert)和DQL(selet)的toy版的纯内存数据库:

// fakeDriver is a fake database that implements Go's driver.Driver
// interface, just for testing.
//
// It speaks a query language that's semantically similar to but
// syntactically different and simpler than SQL.  The syntax is as
// follows:
//
//  WIPE
//  CREATE|<tablename>|<col>=<type>,<col>=<type>,...
//    where types are: "string", [u]int{8,16,32,64}, "bool"
//  INSERT|<tablename>|col=val,col2=val2,col3=?
//  SELECT|<tablename>|projectcol1,projectcol2|filtercol=?,filtercol2=?
//  SELECT|<tablename>|projectcol1,projectcol2|filtercol=?param1,filtercol2=?param2

与此类似的,Go标准库中还有net/dnsclient_unix_test.go中的fakeDNSServer等。此外,Go标准库中一些以mock做前缀命名的变量、类型等其实质上是fake object。

我们再来看第二种test double: stub。

2.2 stub

stub显然也是一个在测试阶段专用的、用来替代真实外部协作者与SUT进行交互的对象。与fake object稍有不同的是,stub是一个内置了预期值/响应值且可以在多个测试间复用的替身object。

stub可以理解为一种fake object的特例。

注:fakeDriver在sql_test.go中的不同测试场景中时而是fake object,时而是stub(见sql_test.go中的newTestDBConnector函数)。

Go标准库中的net/http/httptest就是一个提供创建stub的典型的测试辅助包,十分适合对http.Handler进行测试,这样我们无需真正启动一个http server。下面就是基于httptest的一个测试例子:

// 被测对象 client.go

package main

import (
    "bytes"
    "net/http"
)

// Function that uses the client to make a request and parse the response
func GetResponse(client *http.Client, url string) (string, error) {
    req, err := http.NewRequest("GET", url, nil)
    if err != nil {
        return "", err
    }

    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    defer resp.Body.Close()

    buf := new(bytes.Buffer)
    _, err = buf.ReadFrom(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", err
    }

    return buf.String(), nil
}

// 测试代码 client_test.go

package main

import (
    "net/http"
    "net/http/httptest"
    "testing"
)

func TestClient(t *testing.T) {
    // Create a new test server with a handler that returns a specific response
    server := httptest.NewServer(http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        w.WriteHeader(http.StatusOK)
        w.Write([]byte(`{"message": "Hello, world!"}`))
    }))
    defer server.Close()

    // Create a new client that uses the test server
    client := server.Client()

    // Call the function that uses the client
    message, err := GetResponse(client, server.URL)

    // Check that the response is correct
    expected := `{"message": "Hello, world!"}`
    if message != expected {
        t.Errorf("Expected response %q, but got %q", expected, message)
    }

    // Check that no errors were returned
    if err != nil {
        t.Errorf("Unexpected error: %v", err)
    }
}

在这个例子中,我们要测试一个名为GetResponse的函数,该函数通过client向url发送Get请求,并将收到的响应内容读取出来并返回。为了测试这个函数,我们需要“建立”一个与GetResponse进行协作的外部http server,这里我们使用的就是httptest包。我们通过httptest.NewServer建立这个server,该server预置了一个返回特定响应的HTTP handler。我们通过该server得到client和对应的url参数后,将其传给被测目标GetResponse,并将其返回的结果与预期作比较来完成这个测试。注意,我们在测试结束后使用defer server.Close()来关闭测试服务器,以确保该服务器不会在测试结束后继续运行。

httptest还常用来做http.Handler的测试,比如下面这个例子:

// handler.go

package main

import (
    "bytes"
    "io"
    "net/http"
)

func AddHelloPrefix(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    b, err := io.ReadAll(r.Body)
    if err != nil {
        w.WriteHeader(http.StatusBadRequest)
        return
    }
    w.Write(bytes.Join([][]byte{[]byte("hello, "), b}, nil))
    w.WriteHeader(http.StatusOK)
}

// handler_test.go

package main

import (
    "net/http"
    "net/http/httptest"
    "strings"
    "testing"
)

func TestHandler(t *testing.T) {
    r := strings.NewReader("world!")
    req, err := http.NewRequest("GET", "/test", r)
    if err != nil {
        t.Fatal(err)
    }

    rr := httptest.NewRecorder()
    handler := http.HandlerFunc(AddHelloPrefix)
    handler.ServeHTTP(rr, req)

    if status := rr.Code; status != http.StatusOK {
        t.Errorf("handler returned wrong status code: got %v want %v",
            status, http.StatusOK)
    }

    expected := "hello, world!"
    if rr.Body.String() != expected {
        t.Errorf("handler returned unexpected body: got %v want %v",
            rr.Body.String(), expected)
    }
}

在这个例子中,我们创建一个新的http.Request对象,用于向/test路径发出GET请求。然后我们创建一个新的httptest.ResponseRecorder对象来捕获服务器的响应。 我们定义一个简单的HTTP Handler(被测函数): AddHelloPrefix,该Handler会在请求的内容之前加上”hello, “并返回200 OK状态代码作为响应体。之后,我们在handler上调用ServeHTTP方法,传入httptest.ResponseRecorder和http.Request对象,这会将请求“发送”到处理程序并捕获响应。最后,我们使用标准的Go测试包来检查响应是否具有预期的状态码和正文。

在这个例子中,我们利用net/http/httptest创建了一个测试服务器“替身”,并向其“发送”间接预置信息的请求以测试Go中的HTTP handler。这个过程中其实并没有任何网络通信,也没有http协议打包和解包的过程,我们也不关心http通信,那是Go net/http包的事情,我们只care我们的Handler是否能按逻辑运行。

fake object与stub的优缺点基本一样。多数情况下,大家也无需将这二者划分的很清晰

2.3 mock object

和fake/stub一样,mock object也是一个测试替身。通过上面的例子我们看到fake建立困难(比如创建一个近2千行代码的fakeDriver),但使用简单。而mock object则是一种建立简单,使用简单程度因被测目标与外部协作者交互复杂程度而异的test double,我们看一下下面这个例子:

// db.go 被测目标

package main

// Define the `Database` interface
type Database interface {
    Save(data string) error
    Get(id int) (string, error)
}

// Example functions that use the `Database` interface
func saveData(db Database, data string) error {
    return db.Save(data)
}

func getData(db Database, id int) (string, error) {
    return db.Get(id)
}

// 测试代码

package main

import (
    "testing"

    "github.com/stretchr/testify/assert"
    "github.com/stretchr/testify/mock"
)

// Define a mock struct that implements the `Database` interface
type MockDatabase struct {
    mock.Mock
}

func (m *MockDatabase) Save(data string) error {
    args := m.Called(data)
    return args.Error(0)
}

func (m *MockDatabase) Get(id int) (string, error) {
    args := m.Called(id)
    return args.String(0), args.Error(1)
}

func TestSaveData(t *testing.T) {
    // Create a new mock database
    db := new(MockDatabase)

    // Expect the `Save` method to be called with "test data"
    db.On("Save", "test data").Return(nil)

    // Call the code that uses the database
    err := saveData(db, "test data")

    // Assert that the `Save` method was called with the correct argument
    db.AssertCalled(t, "Save", "test data")

    // Assert that no errors were returned
    assert.NoError(t, err)
}

func TestGetData(t *testing.T) {
    // Create a new mock database
    db := new(MockDatabase)

    // Expect the `Get` method to be called with ID 123 and return "test data"
    db.On("Get", 123).Return("test data", nil)

    // Call the code that uses the database
    data, err := getData(db, 123)

    // Assert that the `Get` method was called with the correct argument
    db.AssertCalled(t, "Get", 123)

    // Assert that the correct data was returned
    assert.Equal(t, "test data", data)

    // Assert that no errors were returned
    assert.NoError(t, err)
}

在这个例子中,被测目标是两个接受Database接口类型参数的函数:saveData和getData。显然在单元测试阶段,我们不能真正为这两个函数传入真实的Database实例去测试。

这里,我们没有使用fake object,而是定义了一个mock object:MockDatabase,该类型实现了Database接口。然后我们定义了两个测试函数,TestSaveData和TestGetData,它们分别使用MockDatabase实例来测试saveData和getData函数。

在每个测试函数中,我们对MockDatabase实例进行设置,包括期待特定参数的方法调用,然后调用使用该数据库的代码(即被测目标函数saveData和getData)。然后我们使用github.com/stretchr/testify中的assert包,对代码的预期行为进行断言。

注:除了上述测试中使用的AssertCalled方法外,MockDatabase结构还提供了其他方法来断言方法被调用的次数、方法被调用的顺序等。请查看github.com/stretchr/testify/mock包的文档,了解更多信息。

3. Test Double有多种,选哪个呢?

从mock object的例子来看,测试代码的核心就是mock object的构建与mock object的方法的参数和返回结果的设置,相较于fake object的简单直接,mock object在使用上较为难于理解。而且对Go语言来说,mock object要与接口类型联合使用,如果被测目标的参数是非接口类型,mock object便“无从下嘴”了。此外,mock object使用难易程度与被测目标与外部协作者的交互复杂度相关。像上面这个例子,建立mock object就比较简单。但对于一些复杂的函数,当存在多个外部协作者且与每个协作者都有多次交互的情况下,建立和设置mock object就将变得困难并更加难于理解。

mock object仅是满足了被测目标对依赖的外部协作者的调用需求,比如设置不同参数传入下的不同返回值,但mock object并未真实处理被测目标传入的参数,这会降低测试的可信度以及开发人员对代码正确性的信心。

此外,如果被测函数的输入输出未发生变化,但内部逻辑发生了变化,比如调用的外部协作者的方法参数、调用次数等,使用mock object的测试代码也需要一并更新维护。

而通过上面的fakeDriver、fakeDNSSever以及httptest应用的例子,我们看到:作为test double,fake object/stub有如下优点:

  • 我们与fake object的交互方式与与真实外部协作者交互的方式相同,这让其显得更简单,更容易使用,也降低了测试的复杂性;
  • fake objet的行为更像真正的协作者,可以给开发人员更多的信心;
  • 当真实协作者更新时,我们不需要更新使用fake object时设置的expection和结果验证条件,因此,使用fake object时,重构代码往往比使用其他test double更容易。

不过fake object也有自己的不足之处,比如:

  • fake object的创建和维护可能很费时,就像上面的fakeDriver,源码有近2k行;
  • fake object可能无法提供与真实组件相同的功能覆盖水平,这与fake object的提供方式有关。
  • fake object的实现需要维护,每当真正的协作者更新时,都必须更新fake object。

综上,测试的主要意义是保证SUT代码的正确性,让开发人员对自己编写的代码更有信心,从这个角度来看,我们在单测时应首选为外部协作者提供fake object以满足测试需要

4. fake object的实现和获取方法

随着技术的进步,fake object的实现和获取日益容易。

我们可以借助类似ChatGPT/copilot的工具快速构建出一个fake object,即便是几百行代码的fake object的实现也很容易。

如果要更高的可信度和更高的功能覆盖水平,我们还可以借助docker来构建“真实版/无阉割版”的fake object。

借助github上开源的testcontainers-go可以更为简便的构建出一个fake object,并且testcontainer提供了常见的外部协作者的封装实现,比如:MySQL、Redis、Postgres等。

以测试redis client为例,我们使用testcontainer建立如下测试代码:

// redis_test.go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "testing"

    "github.com/go-redis/redis/v8"
    "github.com/testcontainers/testcontainers-go"
    "github.com/testcontainers/testcontainers-go/wait"
)

func TestRedisClient(t *testing.T) {
    // Create a Redis container with a random port and wait for it to start
    req := testcontainers.ContainerRequest{
        Image:        "redis:latest",
        ExposedPorts: []string{"6379/tcp"},
        WaitingFor:   wait.ForLog("Ready to accept connections"),
    }
    ctx := context.Background()
    redisC, err := testcontainers.GenericContainer(ctx, testcontainers.GenericContainerRequest{
        ContainerRequest: req,
        Started:          true,
    })
    if err != nil {
        t.Fatalf("Failed to start Redis container: %v", err)
    }
    defer redisC.Terminate(ctx)

    // Get the Redis container's host and port
    redisHost, err := redisC.Host(ctx)
    if err != nil {
        t.Fatalf("Failed to get Redis container's host: %v", err)
    }
    redisPort, err := redisC.MappedPort(ctx, "6379/tcp")
    if err != nil {
        t.Fatalf("Failed to get Redis container's port: %v", err)
    }

    // Create a Redis client and perform some operations
    client := redis.NewClient(&redis.Options{
        Addr: fmt.Sprintf("%s:%s", redisHost, redisPort.Port()),
    })
    defer client.Close()

    err = client.Set(ctx, "key", "value", 0).Err()
    if err != nil {
        t.Fatalf("Failed to set key: %v", err)
    }

    val, err := client.Get(ctx, "key").Result()
    if err != nil {
        t.Fatalf("Failed to get key: %v", err)
    }

    if val != "value" {
        t.Errorf("Expected value %q, but got %q", "value", val)
    }
}

运行该测试将看到类似如下结果:

$go test
2023/04/15 16:18:20 github.com/testcontainers/testcontainers-go - Connected to docker:
  Server Version: 20.10.8
  API Version: 1.41
  Operating System: Ubuntu 20.04.3 LTS
  Total Memory: 10632 MB
2023/04/15 16:18:21 Failed to get image auth for docker.io. Setting empty credentials for the image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.3.4. Error is:credentials not found in native keychain

2023/04/15 16:19:06 Starting container id: 0d8341b2270e image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.3.4
2023/04/15 16:19:10 Waiting for container id 0d8341b2270e image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.3.4
2023/04/15 16:19:10 Container is ready id: 0d8341b2270e image: docker.io/testcontainers/ryuk:0.3.4
2023/04/15 16:19:28 Starting container id: 999cf02b5a82 image: redis:latest
2023/04/15 16:19:30 Waiting for container id 999cf02b5a82 image: redis:latest
2023/04/15 16:19:30 Container is ready id: 999cf02b5a82 image: redis:latest
PASS
ok      demo    73.262s

我们看到建立这种真实版的“fake object”的一大不足就是依赖网络下载container image且耗时过长,在单元测试阶段使用还是要谨慎一些。testcontainer更多也会被用在集成测试或冒烟测试上。

一些开源项目,比如etcd,也提供了用于测试的自身简化版的实现(embed)。这一点也值得我们效仿,在团队内部每个服务的开发者如果都能提供一个服务的简化版实现,那么对于该服务调用者来说,它的单测就会变得十分容易。

5. 参考资料

  • 《xUnit Test Patterns : Refactoring Test Code》- https://book.douban.com/subject/1859393/
  • Test Double Patterns – http://xunitpatterns.com/Test%20Double%20Patterns.html
  • The Unit in Unit Testing – https://www.infoq.com/articles/unit-testing-approach/
  • Test Doubles — Fakes, Mocks and Stubs – https://blog.pragmatists.com/test-doubles-fakes-mocks-and-stubs-1a7491dfa3da

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