关于“什么是单元测试”、“为什么要做单元测试”、“怎么做单元测试”，网络上相关的技术文章汗牛充栋。尽管如此，在推广单元测试的过程，通过与研发同学的交流，我发现大家对单元测试的探讨还是存在薄弱的地方。这个薄弱的地方既不是抽象的单元测试理论，也不是具体的单元测试工具，而是理论与实践结合的单元测试策略。

就像测试策略一样，单元测试策略决定了我们能否把单元测试真正做好(而不是流于形式)，并且让单元测试产生的价值最大化(而不是与集成测试做类似甚至重复的事情)。

本文讨论的单元测试策略不是空泛的，而是来自于单元测试实践中遇到的真实问题，即：

• 用例设计问题

• 边界测试问题

• Mock测试问题

• 与集成测试的分工问题

• 度量问题

接下来，我们就来逐一分析这5个问题，并探索这些问题的解决之道。

单元测试做得好不好，根本上不在于用多么先进的测试框架、测试工具，而在于测试用例的有效性，即用例是否覆盖了它应该覆盖的东西。如何设计有效的单测用例？这并不是一个唾手可得的技能。只要留意一下大家日常是怎么设计测试用例的，就知道了。

有的人依靠“直觉”或“经验”，想到什么用例，就测什么用例(可以认为没有测试设计这一环节)；有的人盯着代码覆盖率数据，目标是多少就测到多少(为了完成KPI而做单测，达到指标了就万事大吉)；还有人直接用工具自动生成用例(而不关心这些用例究竟测了什么，没测什么)。

能不能用这些方法做单测呢？当然能，毕竟这样做可能比完全不做单测要好一些。但是这样能把单测做好吗？未必。

和任何其他类型的测试一样，单测做得好不好，不在于我们是怎么测的(how)，而在于我们测了什么(what)。然而，“测什么”，“不测什么”，这是测试设计阶段要解决的问题，单测也不例外。因此，在写单测之前，我们需要认真设计一下测试用例。那么，如何设计单测用例呢？这就要回归到测试的基础理论：黑盒测试与白盒测试。



• 黑盒测试：将被测代码当作黑盒，基于程序对外提供的功能(包括它的输入、输出、以及输入输出作用关系)设计测试用例。典型方法包括边界值分析、等价类划分、决策树、状态机转换等。

• 白盒测试：将被测代码当作白盒，基于程序内部的实现结构(包括条件、分支、循环等语句)设计测试用例。典型方法有语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖、代码路径覆盖等。

以 Apache 开源的Commons Lang 库中的子串函数StringUtils.substring(String str, int start) 为例，来说明图示方法的核心思路。该函数的源代码如下图所示，给定字符串str和子串起始位置start，这个函数返回对应的子串。

public static String substring(String str, int start) {    if (str == null) {        return null;    } else {        if (start 0) {            start += str.length();        }        if (start 0) {            start = 0;        }        return start > str.length() ? "" : str.substring(start);    }}

首先，利用黑盒测试方法设计用例。

将被测程序当作黑盒，利用输入输出关系设计用例。分析入参特征：字符串str 为 String 类型，可选：“NULL、空串、非空串”，子串起始位置 start 为 int 型，可选：“正数(相对位置从左往右)、0、负数(相对位置从右往左)”。分析入参约束关系：start 可以在 str 范围内、范围外。根据决策表法，枚举入参组合作为测试用例。由于组合情况多，运用等价类划分法精简用例。

设计用例如下：

// 字符串为nullassertEquals(null,  StringUtils.substring(null,   0));// 字符串为空assertEquals("",    StringUtils.substring("",     0));// 字符串非空，且起始位置在字符串开头(从左往右)assertEquals("abc", StringUtils.substring("abc",  0));// 字符串非空，且起始位置在字符串结尾(从左往右)assertEquals("c",   StringUtils.substring("abc",  2));// 字符串非空，且起始位置超出字符串范围(从左往右)assertEquals("",    StringUtils.substring("abc",  3));// 字符串非空，且起始位置在字符串开头(从右往左)assertEquals("c",   StringUtils.substring("abc", -1));// 字符串非空，且起始位置在字符串结尾(从右往左)assertEquals("abc", StringUtils.substring("abc", -3));

以上用例是否覆盖完善呢？基于白盒测试，收集并分析被测代码行、分支、条件覆盖情况。结果发现，源代码第 9 行(start = 0) 未覆盖，反映“字符串非空，且起始位置超出字符串范围(从右往左)”这一场景漏测了，为此增加一个用例：assertEquals(“abc”,  StringUtils.substring(“abc”, -4)) 进行针对性覆盖。

重复上述过程，直到覆盖完善(100%的覆盖度不是必须的)或对被测代码质量有信心(这种信心建立在知道自己测了什么、没测什么的基础上，是真正的信心，而不是盲目自信)为止。

有人也许会说，这个方法是否过于繁琐、成本太高？事实上，如下图所示，根据二八原则，对于绝大部分逻辑简单的方法，只需要简单设计用例就可以了。只有少数长尾的、逻辑复杂的(特征：代码中分支多、判断条件多、执行路径多)的方法才需要严谨地设计用例。事实上，它们也值得这样测试，因为逻辑复杂往往意味着更高的出错可能性和质量风险。



小结：针对逻辑复杂的代码模块，综合运用黑盒测试和白盒测试方法设计测试用例，从而提升单测的覆盖度和有效性。

软件测试，说一千道一万，它的根本目的是发现软件BUG。投资大师芒格有句名言，“要去鱼多的地方捕鱼”。同理，对于测试来说，我们要去BUG多的地方找BUG。

那么，什么地方BUG多呢？经验告诉我们，边界场景BUG多。这里的边界场景是相对于主干流程(即程序的happy path)而言的，它包含了程序的各种分支(branch)、角落(corner)、边缘(edge)、异常(exceptional)、无效(invalid)场景。那么，如何在边界场景找BUG呢？这就要用到边界测试(boundary testing)方法。

如何开展边界测试？如图所示，边界测试通常有三步：1）寻找边界，2）分析边界值，3）设计边界用例。边界测试的核心在于第1步，即寻找边界。

如何寻找边界呢？有两种方法。一种是黑盒法，从需求中寻找边界。另一种是白盒法，从代码中寻找边界。

举个例子。假设我们有这样一个需求：“实现一个倒计时，展示距离某大型活动开幕的时间，要求如下：1) 超过48小时，展示向上取整天数， 2) 48小时及以内展示时分秒， 3) 活动开幕后，倒计时消失”。

黑盒法：直接从需求中寻找边界。

根据需求描述，我们可以推导出2个边界：1) 活动开始前48小时 2）活动开始后。边界的意义在于将测试空间划分为两个等价分区。对于每一个边界，我们通常需要设计2个用例：

• 正点用例：on point，刚好处于边界上的点(if条件为True)
• 偏离点用例：off point，离边界点最近且处于边界外(if条件为False)的点

因此，针对上述2个边界，我们可以设计4个测试用例：

• 边界1: 活动开始前48小时

• 用例1: 开始前48小时1秒，预期显示3d

• 用例2: 开始前48小时，预期显示48h 0m 0s

• 边界2: 活动开始后

• 用例3: 开始时，预期显示0h 0m 0s

• 用例4: 开始后1秒，预期倒计时消失

白盒法：从被测代码中寻找边界。

以下是实现上述倒计时需求的代码示例。

// 略：根据diff时间，计算剩余days、hours、minutes、secondsif (days >= 2) {  if ((hours + minutes + seconds) == 0) {    if (days == 2) {      text = "48h 0m 0s";    } else {      text = days + "d";    }  } else {    text = (days + 1) + "d";  }} else {  if (days == 1) {    hours = hours + 24;  }  text = hours + "h " + minutes + "m " + seconds + "s ";}

• 用例5: 开始前3天，预期显示3d

• 边界来源：Line 4，if (days == 2)

• 解读：当倒计时时间超出24h且刚好为整数天时，不需要向上取整+1

• 用例6: 开始前1天1秒，预期显示24h 0m 1s

• 边界来源：Line 13，if (days == 1)

• 解读：当剩余天数为1时，倒计时小时数需要+24

从边界测试角度，我们还可以发现另外一个有趣的结论。我们推动研发开展单元测试，并不只是为了提升测试效率(相比黑盒的集成测试、系统测试，单元测试有更快的运行速度、更低的排错成本、更及时的质量反馈)，更是为了提升测试有效性(相比黑盒测试，单元测试由于代码可见性，有能力去更全面地覆盖真实存在的、容易隐藏BUG的各种边界场景)。

相比集成测试或系统测试，单元测试的一个重要特点是非常依赖Mock。所谓Mock，就是用模拟对象替换被测代码的依赖，它本质上是测试环境的一部分。

对于集成测试或系统测试，测试环境通常是真实的，并且不同用例共享同一套测试环境。对于单元测试来说，测试环境通常是Mock的，并且不同用例由于被测代码依赖的差异，可能使用完全不同的Mock。几乎可以认为：无Mock，不单测。

做好单测，重点要做好Mock。然而，Mock并不是一件容易的事情。举一个例子，已知有两个类A和B，A是依赖B的。



如下图所示，对A进行Mock测试，包括4个步骤：

• 第1步，Mock创建(Line 3-4)：创建Mock B。具体来说，是Mock对象B中被A所依赖的方法(B.doSomething)。创建Mock的前提是搞清楚A和B之间的契约：A是怎么调用B的，B又返回什么样的结果给A。
• 第2步，Mock注入(Line 6)：实例化被测类A，同时注入第1步创建好的Mock B。这一步的目的是确保A调用的是Mock的B，而不是真实的B。
• 第3步，Mock使用(Line 8)：对A进行测试，验证A的行为是否符合预期。A在运行过程中，会调用依赖的B。此时，由于第2步的注入动作，A调用的是Mock的B。
• 第4步，Mock校验(Line 10)：验证A是否调用了Mock的B，并且是否以预期的入参调用了Mock的B。这一步的本质是验证A是否遵守了A和B之间的契约。



从这个例子可以看出，Mock测试依赖于两个重要的前提：

• 契约：契约是Mock的基础，没有契约就无法创建Mock。
• 代码可测性：可测性是Mock的关键，被测类的依赖必须是独立的、可控制的(依赖注入原则)。可测性不好，会导致无法注入Mock。

契约和代码可测性都属于代码设计层面的问题。如果这两个问题在代码设计阶段没有处理好，那么在代码实现和测试阶段，任何努力都是于事无补的。为什么单元测试推广难？一个重要原因就是存在历史遗留代码，它们在契约设计和可测试设计方面存在着巨大的技术债，导致针对这些代码编写单测用例时困难重重，除非进行代码重构。

在实践中，对于Mock测试，除了契约和可测性，还有一个问题需要考虑清楚：当测试某个类时，是否要将它的所有依赖类全部Mock？

答案显然是NO。那么，下一个问题来了，什么样的依赖需要Mock，什么样的依赖不需要Mock呢？这个问题没有标准答案，但是有些经验法则可以参考。

当A依赖B时，以下情形，不建议Mock B：

• B是A的本地依赖：例如系统内置类(ArrayList等)、Utility类(StringUtils等)
• B是A的简单依赖：B的逻辑非常简单
• B是A的实体依赖：例如数据类，只有简单的getter、setter方法，没有复杂处理逻辑
• B是A的独占依赖：B只被A依赖，不被其他类依赖

当A依赖B时，以下情形，建议Mock B：

• B是A的外部依赖：例如外部HTTP服务，需要复杂的设置或返回结果不可控
• B是A的复杂依赖：B的逻辑复杂，返回结果有很多情形
• B是A的慢依赖：B的某些行为很慢，例如存在等待、超时
• B是A的共享依赖：B不止被A依赖，还被C、D、E依赖

总之，做好单测的重点在于做好Mock测试，而Mock测试强依赖于代码设计，包括契约设计、可测性设计。并且，在进行Mock测试时，我们需要根据上下文，决策是否要对每一个具体的依赖类进行Mock。

根据上述讨论，单元测试并不是一定要Mock的。如果我们同时测试了两个类A和B，甚至更多类，那么我们做的到底是单元测试还是集成测试呢？应该说，单元测试和集成测试没有绝对的分界。那么，在实践中，单元测试和集成测试到底应该如何分工合作呢？或者说，如果我们已经有了充分的集成测试，是否一定需要补充单测呢？

举一个在微服务架构下的常见例子。如下图所示，有一个CRUD应用，假设它的功能十分简单，就是提供某种资源(resource)的增、删、改、查功能。针对这个应用，有两种测试策略：

• 集成测试：将应用作为一个整体，测试应用对外提供的的API。此时，集成测试也叫接口测试、API测试。
• 单元测试：对应用的各个类，包括controller、service、repository、model等，分别(或者两三个组合在一起)进行测试。



从测试效率角度来看，由于API测试工具的成熟度，集成测试的编写和执行效率未必比单元测试低多少；从测试有效性角度来看，如果controller、service、repository、model等类都没有复杂的处理逻辑，只是承担简单的数据封装和代理职责，那么集成测试完全可以实现与单元测试相当的测试覆盖度。这种情况下，我们还是一定要做单测吗？

这就是测试金字塔或者单元测试容易遭受挑战的场景。应该说，我们反对“唯单测论”，反对教条主义式做单测，而是要回归单测本质，在真正需要单测的场景下做单测。那么，什么样的场景需要单测(甚至单测是不二选择)呢？那就是本文前面几节中提到的场景：

• 逻辑复杂：我们的被测对象不是只有简单的CRUD操作，而是有着更复杂的业务逻辑。
• 边界测试：被测业务或代码有很多分支、组合场景，我们想把这些场景测试得更全面。

• Mock测试：被测代码有些外部依赖，我们想聚焦在被测代码上、避免测试受外部依赖干扰。



正如这张图所示：

• 针对复杂的代码逻辑模块，选择单元测试。
• 针对主干业务流程，选择集成测试。
• 在做集成测试时，如果发现存在很多分支场景需要覆盖，那么考虑切换到单元测试。

• 在做单元测试时，如果发现我们的测试脚本与被测代码重复度高(意味着我们过度分割了被测对象)，那么考虑扩大被测范围，切换到集成测试。



做任何事情，总是离不开度量，单测也不例外。如何衡量单测做得好不好？够不够？大家都知道一些覆盖率度量指标。但是，这些指标之间是什么关系？在什么发展阶段选择什么样的度量指标？这个问题讨论得不够充分。

单元测试覆盖率，典型的度量指标有行覆盖率、分支覆盖率、路径覆盖率和mutation覆盖率。我对它们的理解如下：

• 行覆盖率：

• 表示已经覆盖的代码行数的比例，是最基础的指标。
• 一般来说，行覆盖率达到85%就已经是很高了。

• 分支覆盖率：

• 表示已经覆盖的代码分支的比例。
• 虽然分支覆盖率和行覆盖率是两个独立的指标，但是经验告诉我们，分支覆盖率通常比行覆盖率低。据我观察，当行覆盖率80～90%时，分支覆盖率通常只有50～60%。

• 可以认为，分支覆盖率是一种比行覆盖率更严格的指标。

• 路径覆盖率：

• 相比行覆盖率和分支覆盖率，还有一种更严格的指标，叫做路径覆盖率。
• 它表示已经覆盖的代码执行路径的比例。
• 由于组合爆炸，程序可能的执行路径是非常庞大、甚至无法穷举的。因此，路径覆盖率只是一个理论上的指标，在实际中几乎没有人使用。

• mutation覆盖率：

• 行覆盖率和分支覆盖率有一个共同特点，即关注已经覆盖的部分是没有意义的，要关注没有覆盖的部分：为什么没有覆盖？有没有风险？需不需要覆盖？如何增加用例来覆盖？

• mutation覆盖率关注的则是：对于已经覆盖的代码，是否实质覆盖了？

• 表面覆盖：某一行代码被执行到了。
• 实质覆盖：某一行代码被执行到了，并且当这一行代码中存在BUG时，测试用例会失败。

mutation覆盖率来源于mutation测试，即变异测试。如下图所示，它故意修改程序源代码，将if(a == b || b == 1)修改成if(a != b || b == 1)，然后执行测试用例，观察是否有用例失败。修改源代码的操作叫做注入mutant。如果有用例失败，则说明这个mutant被kill掉，符合预期；否则，这个mutant存活，不符合预期。



mutation覆盖率表示被kill掉的mutant的比例，其数值越高，说明用例的BUG发现能力越强，测试的有效性越高。因此，通常认为mutation覆盖率是一种比行覆盖率、分支覆盖率更严格，并且切实可行的单测有效性度量指标。

在实践单测时，不同发展阶段我们关注的度量指标不同：

• 初级阶段：

• 在单元测试初级阶段，即研发团队开始引入和推广单元测试时，建议关注行覆盖率、分支覆盖率。
• 尤其是分支覆盖率，更能体现单元测试价值：一些通过集成测试很难touch到的代码分支，通过单元测试可以touch到。

• 高级阶段：

• 在单元测试高级阶段，即研发团队的单元测试逐渐成熟、行与分支覆盖率达到较高水平时，建议关注mutation覆盖率
• mutation覆盖率可以度量测试用例的真实有效性，更好地驱动单测改进。

本文探讨了单元测试中的5个关键策略问题：用例设计问题、边界测试问题、Mock测试问题、与集成测试的分工问题、度量问题，并给出了作者的解决之道。一家之言，仅供参考。

个人认为，能否解决好这5个问题，将是我们能否把单元测试真正做好并且最大化其价值的关键所在。