1. 背景  

    平时我们写代码，免不了要进行一些测试，如果没有使用单元测试，对于简单的程序，我们可以写一个main方法，调试查看指定的方法是否符合预期；对于一个服务系统，我们可以使用PostMan等工具来模拟一下真实请求，查看输入输出是否符合预期，这些方法粗暴简单，但是存诸多问题。

• 很难覆盖所有业务逻辑代码，而且无法统计覆盖率。

• 无法自动化重复测试，每次都需要人工调用，或者依赖外部工具，效率低下。

• 如果测试的功能依赖过多其他模块或者依赖外部系统，此时测试难度大。

• 测试代码和功能代码混合在一起，将带来代码混乱和安全上的问题（如一些测试使用的HTTP后门接口即为不安全）。

    而单元测试正是为解决上述问题而生，对于代码中的大多数Bug，单元测试阶段是最容易被发现的。如果没有进行单元测试，那么后期发现这些Bug的周期会越来越长，修复的成本越来越高。写单元测试确实会占用编码的时间，甚至有些情况下写单元测试的时间会比写业务逻辑代码的时间还要长。但是：

• 单元测试保证测试的高覆盖率：单元测试是所有测试中最底层的一类测试，是第一个环节，也是最重要的一个环节。

• 单元测试可以降低软件开发的成本：来自微软的统计数据：bug在单元测试阶段被发现，平均耗时3.25小时，如果漏到系统测试阶段，要花费11.5小时。而且85%的缺陷都在代码设计阶段产生，而发现bug的阶段越靠后，耗费成本就越高，指数级别的增高。

• 单元测试可以自动化地重复进行测试：这在代码重构时很重要，因为代码重构可能会难免涉及到代码的改动，导致代码逻辑可能和最终需求不一致的问题，但是如果有自动化且可以快速的重复进行测试，并发现问题，将会大大提高重构代码的安全性。

• 规范代码提升代码质量：想要写出更容易测试的业务代码，需要在满足业务需求的基础上，合理的设计代码结构和规范，换句话说，单元测试促进了代码质量的提高。

02  概念和基础 

2.1 测试分类

    功能编码只是软件开发的一小部分工作，为了正确性，测试编码也是必不可少的。下表对单元测试、集成测试和功能测试概念和适用场景简单进行比较。

    下图表示了单元测试、集成测试、功能测试之间的关系。

    三类测试关注的方向不同，并且在项目的软件生命周期中需要有不同的调整，下表述了不同测试之间的区别。

2.2 测试金子塔

03 Groovy & Spock简介 

    当前已经有很多成熟的测试框架，Spock是其中之一。Spock 框架是一个基于Groovy语法的测试框架，而Groovy是基于Java虚拟机的一种敏捷的动态语言，是成熟的面向对象编程语言，既可以用于面向对象编程，又可以用作脚本语言，Groovy给Spock带来了非常大的灵活性，下面对Groovy和Spock加以介绍。

3.1 Groovy

    Groovy具备动态语言（如Python或Ruby）的特性，它没有Java那么多的限制，但同时，它运行在JVM中，又可以利用所有Java库。Groovy语法是Java语法的超集，几乎所有的Java代码（除了一些小的例外）同时是有效的Groovy代码。Groovy开发工具包或GDK（www.Groovy-lang.org/GDK.html）是JDK的增强版，以下为Groovy语言的一些特点：

• Groovy是一种动态语言（Java是静态的）

• 是强类型语言（与Java相同）

• 是面向对象的（与Java相同）

• 附带GDK（Java有JDK）

• 在JVM上运行（与Java相同）

• 支持简洁的代码（与Groovy相比，Java被认为是冗长的）

• 提供自己的库（例如，web和ORM框架）

• 可以按原样使用任何现有的Java库（Java也可以调用Groovy代码）

• 有闭包（Java8有lambda表达式）

• 支持duck类型（Java有严格的继承）

• Groovy源代码被编译成Java字节码。

• 使用Groovy代码中的Java类时，new关键字与Java完全相同。

• Groovy主要与Java语法兼容。

• 在Groovy中，类默认是公共的，字段默认是私有的。

• Groovy自动生成getter和setter。

• 在Groovy中，分号和return关键字是可选的。

• Groovy支持可选类型：可以声明变量的类型（如在Java中）或使用def关键字将其留给运行时。

• Groovy将所有对象都视为true，除非对象是空字符串、空集合、0、null或false。

• Groovy允许您通过在构造函数中使用字段/值的映射来创建对象。

• Groovy字符串采用自动模板，类似于JSTL。

• Groovy附带了大量的实用程序，可以读取XML和JSON文件。

• Groovy支持闭包，闭包可以用来减少assert语句中的代码行。

• ObjectGraphBuilder可用于快速创建业务域的树状结构。

• 可以使用Expando在运行时动态创建Groovy对象。

3.2 Spock

3.2.1 简介

    Spock是基于BDD（Behavior Driven Development行为驱动开发）思想实现的、优秀的测试框架，它可以将枯燥、重复、人工的软件测试工作自动化，功能非常强大。Spock结合Groovy动态语言的特点，提供了各种标签，并采用简单、通用、结构化的描述语言，让编写测试代码更加简洁、高效。

3.2.2 Spock VS. Junit

    下表对Spock和Junit这两个场景的测试框架着重进行比较，对各自的特点、优缺点进行阐述。

3.3 Spock设计思想

3.3.1 基于行为的测试

    为了更好了解Spock的使用，我们首先通过一个具体的业务场景走进Spock.

    面对这个“消防系统”的测试需求，我们使用Spock来描述测试场景，对测试问题进行抽象描述。

    以上，Spock通过提供规范性的描述，定义多种标签（given、when、then、where等），去描述代码“应该做什么”，“输入条件是什么”，“输出是否符合预期”，从语义层面规范了代码的编写。

3.3.2 使用多个输入集测试

    在实际生产中，我们不可避免需要面对更加复杂的系统。下面我们引入一个场景：假设我们正在测试的应用程序是一个核反应堆的监控系统，它的功能类似于上面所说的消防系统，但有更多的输入传感器，系统如下图所示，系统的组成如下：

• 多个火灾传感器（输入）

• 三个辐射传感器处于临界点（输入）

• 当前压力（输入）

• 报警（输出）

• 疏散命令（输出）

• 通知操作人员反应堆应该关闭（输出）

    通过核反应堆的技术专家咨询，确定至少要检查12个测试场景，如下表所示。

    表中列出的场景是参数化测试的典型示例：测试逻辑总是相同的（接受这三个输入，期望这三个输出），测试代码只需要为这个单一的测试逻辑处理不同的变量集。本例中，我们有12个场景和6个变量。面对这个场景，最直接方法是编写12个单独的测试。那么问题来了：测试代码重复，而且因为未来的维护困难。如果在系统中添加了一个新变量（例如，一个新的传感器），则必须同时更改所有12个测试。因此需要更好的方法，最好是将测试代码（应该编写一次）与测试数据集和预期输出（应该为所有场景编写）分离。这种测试需要一个明确支持参数化测试的框架。Spock内置了对参数化测试的支持，它有一个友好的DSL语法，专门用于处理多个输入和输出。同样，我们使用Spock来描述测试场景，对测试问题进行抽象。

3.3.3 隔离被测试对象

    在处理复杂系统的测试的时候，除了需要面对系统的多输入问题，我们还需要面临被测试系统依赖复杂的问题，我们对一个系统进行测试的时候，所依赖的系统可能还在设计和实现中，或者我们没有操作所依赖系统的权限。

    在现实世界中，系统很少能够轻松构建预期的输入输出，因此我们需要进行将待测试的模块从复杂的系统中隔离出来，对外部依赖的输入输出进行伪造。下面分别介绍Stub和Mock两种方式。

Stub方式对输入进行伪造：

    和输入进行伪对应，对输出进行伪造也是一项重要的测试技术。

Mock方式对输入进行伪造：

04 Spock测试  

    上文主要是对一些测试概念和思想进行介绍，下面开始进行一些实践，通过一些小case加深对Spock框架的理解，体会其便利和高效。

4.1 Spock使用入门

4.1.1 环境、配置

        Spock是Java栈的一个测试框架，在Java项目配置Spock只需要在pom文件中引入以下文件，开箱即用，无需复杂操作。

		<!-- Spring boot 自己的测试模块依赖-->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<!-- 使用 Spock 必须的依赖：spock 的核心依赖-->
		<dependency>
			<groupId>org.spockframework</groupId>
			<artifactId>spock-core</artifactId>
			<version>1.2-groovy-2.4</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<!-- 使用 Spock 必须的依赖：groovy 库-->
		<dependency>
			<groupId>org.codehaus.groovy</groupId>
			<artifactId>groovy-all</artifactId>
			<version>2.4.15</version>
		</dependency>
		<!-- spock 与 spring 环境的集成 -->
		<dependency>
			<groupId>org.spockframework</groupId>
			<artifactId>spock-spring</artifactId>
			<version>1.2-groovy-2.4</version>
			<scope>test</scope>
		</dependency>

4.1.2 Hello World

    下面就一个整型的加法器进行测试，展示Spock测试基本语法，测试类继承 Specification，并分为given，when，then三个部分，在given部分我们确定条件，在when部分进行调用，在then部分进行判断。

4.1.3 Spock代码块

4.1.4 模拟/伪造

    单元测试的含义在于测试一个单元，测试仅限于某个方法内部的代码。如果这写代码中依赖了外部的服务，或者其他人还未写好的接口，我们不能保证外部服务的可用性，也同样不能等另一个人写好接口后再测试，因此需要通过模拟被调用的外部对象的行为和数据，从而保证单元测试的顺利进行。

    在3.3.3节介绍了Stub和Mock的使用场景，下表对二者进行总结和对比。

注：事实以上二者很容易混淆

4.1.5 静态方法测试

        Spock扩展第三方PowerMock对静态方法进行测试。Spock的单元测试代码继承自Specification基类，而Specification又是基于JUnit的注解@RunWith()实现的，PowerMock的PowerMockRunner也是继承自JUnit，所以使用PowerMock @PowerMockRunnerDelegate()注解，可以指定Spock的父类Sputnik去代理运行PowerMock，这样就可以在Spock里使用PowerMock去模拟静态方法、final方法、私有方法等。其实Spock自带的GroovyMock可以对Groovy文件的静态方法Mock，但对Java代码支持不完整，只能Mock当前Java类的静态方法。

4.1.6 Spock对集成测试的支持

    Spock除了能够做单元测试，对集成测试也有很好的支持。如我们在测试的时候需要同数据库或者外界系统(接口、mq等)进行交互，Spock也能够胜任这些测试工作，下表展示基于Spock对数据库操作的测试。

4.2 Spock进阶

4.2.1 测试代码可读性

    Spock测试本身可以 self-documenting. 测试的名字可以使用句子命名(支持中文)，因此我们在测试函数命名的时候即可以描述清楚测试的需求。

4.2.2 参数化测试

    测试方法检查多个场景，其中测试逻辑总是相同的，并且每次只有输入和输出变量更改。测试代码是固定的，而测试输入和输出数据以参数的形式出现。所有参数共享测试代码。不是为每个场景复制这个公共代码，而是将它集中在一个测试方法上。下图所示为一个加法器的参数化测试案例。

• 使用Where块

def "测试加法工具"(){
    given: "加法"
    Adder adder = new Adder()
    expect: "计算两数之和判断是否相等"
    adder.add(first, second) == sum
    where: "以下 "
    first    | second    || sum
    1        | 1         || 2
    3        | 2         || 5
}

• 使用数据管道计算输入/输出参数 

def "测试加法工具"(){
    given: "加法"
    Adder adder = new Adder()
    expect: "计算两数之和判断是否相等"
    adder.add(first, second) == sum
    where: "以下 "
    first        <<        [1, 2, 3]    
    second       <<        [4, 5, 6]
    sum          <<        [5, 7, 9]
}

• 使用数据生成器：可以编写java程序，批量产生数据：如生成随机数，读取Excel文件等构造测试参数。

• 使用第三方数据生成器：如https://github.com/Bijnagte/spock-genesis

4.3 Spock规范

    我们在实际编写单元测试的时候，为了保证测试的有效性，是需要通过一些测试规范来对测试过程进行约束。在生产过程中我们不能够为了写单测而写单测，如果忘掉“测试有效性”的初衷，写再多的单元测试，盲目刷高覆盖率的同时必将丧失单元测试的意义。下表展示了一些单元测试的规范，当然也是使用Spock进行单元测试需要遵循的规范。

4.4 生产环境使用Spock

4.4.1 覆盖率

    Jacoco是统计单元测试覆盖率的一种工具，当然Spock也自带了覆盖率统计的功能，这里使用第三方Jacoco的原因主要是国内公司使用的比较多一些。使用Jacoco只需要在pom文件里引用Jacoco的插件：jacoco-maven-plugin，然后执行mvn package 命令即可，执行成功后会在target目录下生成单元测试覆盖率的报告，点开报告找到对应的被测试类查看覆盖情况。配置文件见：https://github.com/damaohongtu/dag-demo/blob/main/dag-backend/pom.xml，效果如下。

4.4.2 研发流程规范

    在团队共同开发时，我们除了通过默认约定控制单元测试的落地外，更有效的方式是将单元测试融入到测试流程中，限制单元测试是不可或缺的环节，在研发流程进行卡点。Jekins是基于一个基于Java开发的一种持续集成工具，我们可以通过Jenkins流水线来编排我们的发布流程，如下图，我们将单元测试作为研发流程中的一个stage.

4.4.3 Spock单测实战

    下面的视频是一个Jenkins+Jacoco展示Spock单元测试覆盖率的教程。项目https://github.com/damaohongtu/dag-demo/tree/main/dag-backend 中提供了单测编写的示例，持续更新中，若对你有帮助烦请star. 

05 总结 

    单元测试无疑能够提高代码质量，间接能够提高开发效率。Spock为单元测试带来了诸多便利，且接入成本极低，在Java栈项目中已经被广泛使用。在生产环境中，团队除了通过默认约定推行单元测试落地，还可以通过水线卡点的方式强制约束，保证新增代码均被单元测试覆盖。在做单元时候，研发人员应该保持“为什么做单测的初心”，坚守单元测试的规范，如果仅仅追求单测覆盖率，那么单元测试本身将毫无意义。

06 参考资料 

[1] Groovy语言官网：http://www.groovy-lang.org/

[2] Spock官网：https://spockframework.org/

[3] Spock案例：https://github.com/spockframework/spock-example

[4] Jacoco插件：https://mvnrepository.com/artifact/org.jacoco/jacoco-maven-plugin

[5] Jenkins官网：https://www.jenkins.io/ 

[6] Kapelonis, K. . (2016). Java Testing with Spock. Manning Publications Co.

[7] 奥西洛夫金迎. (2014). 单元测试的艺术 : The art of unit testing: with examples in C#. 人民邮电出版社.