Go test基础用法大全

马哥Linux运维

共 3122字,需浏览 7分钟

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2021-12-31 21:24

go 语言的 test 命令有很多参数,怎么利用 test 命令和它提供的参数,又能做到什么?本文做了详细解读。


当直接使用IDE进行单元测试时,有没有好奇它时如何实现的?比如GoLand写的测试用例。


所有的代码都需要写测试用例。这不仅仅是对自己的代码负责,也是对别人的负责。
最近工作中使用glog这个库,因为它对外提供的方法都很简单,想封装处理一下。但却遇到了点麻烦:这个包需要在命令行传递log_dir参数,来指定日志文件的路径。

所以,正常运行的话,首先需要编译可执行文件,然后命令行指定参数执行。如下示例:
go build main.go
./main -log_dir="/data"    //当前目录作为日志输出目录

但在go test的时候,如何指定这个参数了?

Test

调查发现,发现go test也可以生成可执行文件。需要使用-c来指定。示例如下:

go test -c param_test_dir   //最后一个参数是待测试的目录

执行后就会发现:这样的做法,会运行所有的Test用例。如何仅仅执行某一个测试用例了(编译器到底是如何做到的?)。

这里有另一个属性-run,用来指定执行的测试用例的匹配模式。举个例子:

func TestGetRootLogger(t *testing.T) {
 writeLog("测试")
}

func TestGetRootLogger2(t *testing.T) {
 writeLog("测试 2")
}

当我在命令行明确匹配执行Logger2,运行的时候确实仅仅执行该测试用例

go test -v -run Logger2 ./util/     //-v 表示 verbose,输出相信信息

但是,我发现,在指定了c参数之后,run参数无法生效!这样的话,还真是没有好的办法来处理这种情况。

option

-timeout

默认go test运行超过10m会发生panic。如果需要运行更长的时间,需要明确指定。将timeout指定为 0,用于忽略时间限制。

nohup go test -v -timeout 0 -run TestGetRange . > log.txt

使用map的测试

可以结合使用闭包,设置期望值,来写测试用例。Run函数内部是阻塞的,所以TestSum方法依次执行测试。

同时testSumFunc返回了test方法使用了闭包的特性,对返回函数内部的值是无法确定的。

func TestSum(t *testing.T) {
 t.Run("A", testSumFunc([]int{123}, 7))
 t.Run("B", testSumFunc([]int{234}, 8))
}

func Sum(numbers []int) int {
 total := 0
 for _, v := range numbers {
  total += v
 }

 return total
}

func testSumFunc(numbers []int, expected int) func(t *testing.T) {
 return func(t *testing.T) {
  actual := Sum(numbers)
  if actual != expected {
   t.Error(fmt.Sprintf("Expected the sum of %v to be %d but instead got %d!", numbers, expected, actual))
  }
 }
}

Main

非常简单,看如下示例。这样在执行任何test case时都首先执行准备,在测试用例执行完毕后,会运行清理工作。需要特别说明的是:flag.Parse()以及os.Exit(m.Run())是不可缺少的两步。

func TestMain(m *testing.M) {
    //准备工作
 fmt.Println("start prepare")

 flag.Parse()
 exitCode := m.Run()
    
    //清理工作
 fmt.Println("prepare to clean")
 
 os.Exit(exitCode)
}

性能测试pprof

定位服务是否存在资源泄漏或者滥用API的行为,光靠review代码是不行的,最好能借助工具。

Profile

引用 godoc for pprof 描述:

A Profile is a collection of stack traces showing the call sequences that led to instances of a particular event, such as allocation. Packages can create and maintain their own profiles; the most common use is for tracking resources that must be explicitly closed, such as files or network connections.

性能测试涉及如下方面:

  1. CPU ProfilingCPU分析,按照一定的频率采集所监听的应用程序CPU(含寄存器)的使用情况,可确定应用程序在主动消耗CPU 周期时花费时间的位置
  2. Memory Profiling:内存分析,在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪,用于监视当前和历史内存使用情况,以及检查内存泄漏
  3. Block Profiling:阻塞分析,记录 goroutine 阻塞等待同步(包括定时器通道)的位置
  4. Mutex Profiling:互斥锁分析,报告互斥锁的竞争情况

在程序中引入如下包,便可以通过 web 方式查看性能情况,访问的路径为:/debug/pprof/,该路径下会显示多个查看项。该路径下还有其他子页面。

"net/http/pprof"

关于/debug/pprof/下的子页面:

  1. $HOST/debug/pprof/profile
  2. $HOST/debug/pprof/block
  3. $HOST/debug/pprof/goroutine
  4. $HOST/debug/pprof/heap
  5. $HOST/debug/pprof/mutex
  6. $HOST/debug/pprof/threadcreate

在终端查看性能

只要服务器在启动时,引入pprof包,便可在终端获取profile文件。如下所示:

pprof -seconds=10 http://192.168.77.77:3900/debug/pprof/profile

如果获取到cpu.prof文件,可以通过如下命令可视化查看运行结果,这是另一种格式的火焰图,也是挺帅的:

## 通过在浏览器中 localhost:1313 可以在 web 端查看
## 
pprof -http=:1313 cpu.prof

## 或直接在终端查看
go tool pprof cpu.prof
$ web | top

Benchmark测试

基本用法:

func BenchmarkBadgeRelationMapper_GetCountByUid(b *testing.B) {

 count := 0
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  count++
 }
 fmt.Println("total:", count)
}

bench测试输出结果,函数体被重复执行了 6 次,并对b.N的值做了调整:

total: 1
total: 100
total: 10000
total: 1000000
total: 100000000
total: 1000000000
1000000000          0.598 ns/op

并发用法:

func BenchmarkBadgeRelationMapper_GetCountByUid(b *testing.B) {

 count := 0
 b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {
  for pb.Next() {
   count++
  }
 })

 fmt.Println("total:", count)
}

输出的结果:

total: 1
total: 100
total: 6336
total: 306207
total: 34221963
total: 129821900
378966799          2.94 ns/op

在并行用法中,b.NRunParallel接管。

简单分析一下源码

核心思路在于Next方法,通过atomic.AddUint64并发安全的操作pb.globalNpb.cache用来存储该goroutine执行的次数。当某个goroutine计算到pb.bN<=n<=pb.bN+pb.grain时,虽然程序迭代次数已经完全超过b.N,但还是会让它继续执行。

// Next reports whether there are more iterations to execute.
func (pb *PB) Next() bool {
 if pb.cache == 0 {
  n := atomic.AddUint64(pb.globalN, pb.grain)
  if n <= pb.bN {
   pb.cache = pb.grain
  } else if n < pb.bN+pb.grain {
   pb.cache = pb.bN + pb.grain - n
  } else {
   return false
  }
 }
 pb.cache--
 return true
}

regular expression

先列举参考的example。在我们要运行特定case时,可以通过指定正则表达式来实现:

// -bench takes a regular expression that matches the names of the benchmarks you want to run
go test -bench=. ./examples/fib/

// -run flag with a regex that matches nothing
go test -run=^$

关于如何运行Benchmark测试,默认执行go test并不会执行Benchmark,需要在命令行明确加上-bench=标记,它接受一个表达式作为参数,匹配基准测试的函数,. 表示运行所有基准测试。

go test -bench=.

// 明确指定要运行哪个测试,传递一个正则表达式给 run 属性,XXX=BenchmarkReceiveGift_GetGiftReceiveList
go test -run=XXX -bench=.

默认情况下,benchmark最小运行时长为1s。如果benchmark函数执行返回,但1s的时间还没有结束,b.N会根据某种机制依次递增。可以通过参数-benchtime=20s来改变这种行为。

还有一个参数:benchmem。可以提供每次操作分配内存的次数,以及每次操作分配的字节数。

go test -bench=Fib40 -benchtime=20s

Run Example

获取线上的pprof数据到本地,这里是另一个工具:

go-torch -u http://192.168.77.77:3900/debug/pprof/profile -t 10

Go 代码调优利器-火焰图这篇文章中,对例子介绍的挺精彩的。

## 对函数 GetGiftReceiveList 进行 Benchmark 测试 因为只想压测 GetGiftReceiveList 这个函数
## 所以指定了 run 参数
go test -bench . -run=GetGiftReceiveList -benchmem -cpuprofile prof.cpu

#
# 其中 present.test 是压测的二进制文件,prof.cpu 也是生产的文件
## (pprof) top10
## (pprof) list Marshal 单独查看这个函数的耗时,这里应该是正则匹配的
go tool pprof present.test prof.cpu

#
# 查看内存使用情况
go test -bench . -benchmem -memprofile prof.mem
go tool pprof --alloc_objects  present.test prof.mem

覆盖率

跟执行go test不同的是,需要多加一个参数-coverprofile, 所以完整的命令:

go test -v -coverprofile=c.out

生成报告有 go 为我们提供的工具,使用

go tool cover -html=c.out -o=tag.html

即可生成一个名字为 tag.html 的 HTML 格式的测试覆盖率报告,这里有详细的信息告诉我们哪一行代码测试到了,哪一行代码没有测试到。

火焰图

学习了解火焰图,分析函数调用栈的信息。主要是相关的工具:

## tool1
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
cp flamegraph.pl /usr/local/bin
flamegraph.pl -h

go get -v github.com/uber/go-torch
go-torch -h

文章转载:Go开发大全

(版权归原作者所有,侵删)


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