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兩個你可能不需要的酷 Java 框架

開發(fā) 測試
變異測試和基于屬性的測試是 Java 測試工具包中兩個相對小眾的技術(shù)。不建議廣泛采用:它們可以使經(jīng)過良好測試的代碼更加健壯,但在測試成熟度較差的項目中浪費時間。

我們都參加過——甚至可能發(fā)表過——演講者特別迷戀某種語言或工具的演講,并且在諸如“簡單地添加此配置鍵或依賴項”之類的短語中過于頻繁地使用該詞。總是推薦一些健康的懷疑來抵消這種熱情,特別是當技術(shù)是新的、很少使用的、專業(yè)的或三者的組合時。

軟件框架永遠不會免費工作,即使您不支付許可費。不熟悉的技術(shù)有一個學習曲線,無論多么溫和。不要告訴我我可以通過“僅”添加一行build.gradle(或二十到pom.xml)來獲得工具 X 的所有好處。特別是應(yīng)始終將測試工具視為潛在的責任。他們必須通過相應(yīng)的質(zhì)量提高來證明其總擁有成本是合理的,而這種更高的質(zhì)量必須具有商業(yè)意義。抱歉打消了你的熱情,但你沒有被聘為藝術(shù)家。這樣的等式是不可能用硬數(shù)字來表達的。常識必須足夠。

基于屬性的測試和突變測試

在這篇文章中,我想討論 Java 測試工具包中兩種成熟但相對小眾的技術(shù):使用 Pitest 進行突變測試和使用Jqwik進行基于屬性的測試。我之前寫過關(guān)于PBT和 MT 的文章,帶有開發(fā)人員的帽子和“為技術(shù)而技術(shù)”的心態(tài)?,F(xiàn)在,我將戴上 CFO 的預算批準帽,并解釋為什么在使用它們之前應(yīng)該三思而后行。但首先,如果您不熟悉這些技術(shù),請進行非常簡潔的復習。

突變測試 (MT) 框架對測試中的編譯代碼進行小而重要的更改(突變)。不用擔心,這是在內(nèi)存中完成的,不會觸及源。JVM 仍然可以運行新的字節(jié)碼,但如果您有足夠的覆蓋范圍,更改后的行為現(xiàn)在應(yīng)該會導致至少一個單元測試失敗。我們稱之為殺死突變體,用游戲玩家的話說。當測試套件的覆蓋率很高但斷言很差時,MT 尤其具有啟發(fā)性。許多測試將保持綠色,但 MT 保持綠色是個壞消息。

基于屬性的測試 (PBT) 完全不同。它允許您為屬性定義測試場景,這些屬性是適用于一系列值的真實語句。“未滿 18 歲者不得入內(nèi)”就是這樣的說法。使用 PBT boolean isAgeAllowed(int age),可以使用介于 0 到 18 之間的隨機值范圍調(diào)用某些方法。有關(guān)示例,請參見配套 GitLab 項目中的AdmissionCalculatorPropertySuite 。

MT 是一種質(zhì)量驗證技術(shù),可在現(xiàn)有測試中發(fā)現(xiàn)缺失或不完整的斷言。PBT 通過從多個角度打擊現(xiàn)有測試來增強現(xiàn)有測試。在單元/組件/集成/端到端測試的測試金字塔譜中,它們位于底部。盡管它們存在差異,但它們有一個重要的共同點:它們是可以使結(jié)構(gòu)良好的代碼庫變得更好的工具,但在測試成熟度較低的項目中,它們是無用的,即使不是真正有害的。此外,它們對于有效部署和使用也很重要。

讓我們用一個好的測試驅(qū)動方法的典型例子來詳細說明。您正在編寫一個組件,該組件根據(jù)顧客的出生日期計算入場費。幸運的是,您的團隊非常注重規(guī)范:

  • 一個人的年齡必須評估為非負值。帶有“出生日期無效”的信號例外。
  • 4 歲以下的兒童或 90 歲以上的成人不得參加這個可怕的主題公園游樂設(shè)施。帶有“顧客必須在 4 到 90 歲之間”的信號例外。
  • 15 歲或以下的入場費為 10 歐元,16 歲及以上的入場費為 15 歐元。

該代碼是一組簡單的整數(shù)值 if 語句(請原諒我的冗長)。完整代碼在這里。

爪哇1 如果(年齡 < 0{2 throw new IllegalArgumentException ( "出生日期 [%s] 無效" . formatted ( dateOfBirth ));3 } else if (年齡 < 4 || 年齡 > 90 ) {4 throw new IllegalArgumentException ( "顧客必須在 4 到 90 歲之間,但是是 [%s]" .formatted ( age ) ); 5 }否則 如果(年齡 < 16{6 返回 10 ;7 }其他{8 返回 15 ;9 }

使用像這樣的簡單代碼很容易實現(xiàn) 100% 堅如磐石的覆蓋率。請參閱入學計算器套件。對業(yè)務(wù)規(guī)則的大多數(shù)更改都會自動導致測試失敗,但不是全部。讓我們引入一個新規(guī)則。

65 歲或以上的成年人支付 10 歐元。

因此,兒童和老年人有資格享受折扣。就代碼而言:if (age < 16)變?yōu)閕f (age < 16 || age >= 65)

您所有的單元測試仍然通過。類、方法、行甚至分支覆蓋率仍然是 100%。測試說明了真相,但它不再是全部真相,因為在值 65 附近引入了一個新的、未經(jīng)測試的邊緣情況。如果您的工作是測試驅(qū)動的,那么您應(yīng)該在添加新條件之前編寫額外的測試場景。

當突變測試無濟于事時

MT能抓住這個遺漏嗎?是的,它可能已更改age >= 65為age > 65并提醒您沒有測試來涵蓋這種邊緣情況。但是在實施更改時,您可以而且應(yīng)該注意到它。您可以正確地爭辯說,生產(chǎn)代碼從來沒有像這個例子那樣微不足道。當您繼承大型代碼庫時,MT 肯定更有助于提高測試質(zhì)量嗎?以下是我可能不是的原因。

  • 當測試套件的斷言很差時,您不需要 MT 告訴您。在 src/test/java 中對 'assert' 進行全文搜索會告訴您您需要知道的一切。
  • 您不需要 MT 來檢查測試覆蓋率。有更有效的工具可以做到這一點。如果發(fā)現(xiàn)大部分代碼,首先,MT 無法產(chǎn)生任何有用的東西,因為沒有測試代碼可以殺死突變體。
  • 像 Pitest 這樣的工具可以生成非常精確但也很詳細的關(guān)于潛入雷達的突變體的報告。如果你有很好的覆蓋范圍但斷言很差,這將是巨大的。這就像一個所有警告燈同時閃爍的 747 駕駛艙。知道首先要解決哪個問題需要判斷。殺死所有的變種人是沒有意義的,因為 100% 的測試覆蓋率通常是不值得的。
  • MT 框架為每個突變體多次運行相同的測試場景,因此被測代碼應(yīng)該快速執(zhí)行。訪問數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)會使突變測試運行速度慢得令人無法接受。同樣,具有長方法和高圈復雜度的非內(nèi)聚代碼創(chuàng)造了許多引入突變的機會。相同的 long 方法將被調(diào)用無數(shù)次。

用 PBT 捕捉未知的邊緣情況

PBT 在捕捉未經(jīng)測試的業(yè)務(wù)邏輯添加方面做得很好。單元測試給你真相,但屬性測試給你全部真相。由于它驗證了 4 到 90 之間的所有值,因此它現(xiàn)在會在達到 65 到 90 的范圍時失敗。

爪哇1@財產(chǎn)2公共 voidany_age_between_four_and_ninety_is_valid ( @ForAll @IntRange ( min = 4 , max = 90 ) int age ) {3 斷言(getAdmissionForAge(年齡))。是積極的();4}

從表面上看,上面看起來像是一個參數(shù)化的測試

爪哇1@ParameterizedTest2@ValueSource ( ints = { 4 , 90 })3公共 無效
any_age_between_four_and_ninety_is_valid(整數(shù) 年齡){4... }5

不過,不要被愚弄。上面的單元測試不測試“任何年齡”,只測試我們碰巧知道的邊緣情況。使用 PBT 作為一種霰彈槍方法來殺死你忘記的邊緣情況是很誘人的,但這與它的精神背道而馳。您應(yīng)該從記錄的屬性開始,并將它們轉(zhuǎn)換為可運行的測試用例。指定這些屬性應(yīng)該在測試和生產(chǎn)代碼之前。

沒有框架可以挽救低標準的測試

當測試成熟度較差的團隊編寫單元測試時,通常是為了確認生產(chǎn)代碼的作用。給定值 X 和 Y,被測方法返回 Z,這就是我們所斷言的。用一千個不同的值(如 PBT 所做的那樣)來打擊它似乎毫無意義。如果你的自動化測試只是像那樣鞏固現(xiàn)狀,那確實是毫無意義的。您可以從這種方法中獲得的最好的結(jié)果是對回歸的一些保護。PBT 和 MT 都不會幫助您。他們無法揭示實施中的邏輯判斷失誤,更不用說解釋設(shè)計時的錯誤了。一開始可能沒有。

MT 和 PBT 在經(jīng)過良好測試的關(guān)鍵業(yè)務(wù)代碼中具有價值,其中充滿了 if 語句、開關(guān)和(數(shù)字)邊緣情況,您需要金錢可以買到的所有穩(wěn)健性。相反,如果一個方法對任何浮點值的行為都是可預測的,那么用隨機輸入對其進行一千次測試并不會給你太多的洞察力。

不要將這些框架用于支持功能,即支持應(yīng)用程序算法核心的代碼:Web 或消息傳遞端點、數(shù)據(jù)庫訪問層、安全層或數(shù)據(jù)傳輸映射邏輯。不要編寫遇到此類代碼的 PBT 場景,并確保 Pitest 忽略這些部分進行突變。

這些資源密集型框架只有在您將顯著算法正確地隔離為可以測試數(shù)千次而不會破壞房屋的小類時才值得。當您將邏輯重構(gòu)為可測試的塊并提高單元測試的覆蓋率和質(zhì)量時,您甚至可能會發(fā)現(xiàn)不再需要突變測試。

PBT 和 MT 是令人著迷的技術(shù),所以一定要看看它們。但它們也是碩士論文的內(nèi)容。他們對他們有一點學術(shù)氣息,脫離了質(zhì)量承擔成本并且必須可以協(xié)商的商業(yè)世界。如果您決定使用它們,請花時間充分了解它們,不要陷入為測試而測試的心態(tài)。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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