如何构建一个可测试的Go Web应用

如何构建一个可测试的Go Web应用，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。几乎每一个程序员都赞同测试是重要的，但测试以多种方式让写测试的人员打退堂鼓。它们可能运行慢，可能使用重复的代码，可能一次测试得太多导致难以定位测试失败的根源。这篇文章中，我们将讨论如何设计Sourcegraph的单元测试，使其简单易写，容易维护，运行快速并可以被其他人使用。我们希望这里提到的一些模式有助于其他写Go web app的人，同时欢迎对于我们测试方法的建议。在开始测试之前，先来看看我们的框架概览。框架和其他web app一样，我们的网站有三层:web前端用以服务HTML;HTTP API用以返回JSON;数据存储，运行对数据库的SQL查询，返回Go结构体或切片。当一个用户请求Sourcegraph的页面，前端收到HTTP页面请求，并对API服务器发起一系列HTTP请求。然后API服务器开始查询数据存储， 数据存储将数据返回给API服务器，然后编码成JSON格式，返回给web前端服务器，前端使用Go html/template包将数据显示并格式化成HTML。框架图如下：（更多细节，查看recap of our Google I/O talk about building a large-scale code search engine in Go.)测试 v0 当我们***次开始构建Sourcegraph，我们以最容易跑起来的方式写了测试。每一个测试都将进入数据库对测试API端点发起HTTP GET请求。测试会解析HTTP返回内容并和预期数据进行对比。一个典型的v0测试如下：一开始这么写测试简单易行，但随着app进化会变得痛苦。 随着时间推移，我们加入了新特性。更多的特性导致更多的测试，更长的运行时间，延长了我们的dev周期。更多的特性也需要改变和添加新的URL路径（现在大概有75个），大都相当复杂。Sourcegraph的每一层内部也变得更加复杂，所以我们想独立于其他层做测试。我们在测试当中遇到了一些问题： 1.测试慢，因为他们要和实际的数据库互动——插入测试用例，发起查询，回滚每一次测试事务。每一次测试大约运行100毫秒，随着我们添加更多的测试累加。2.测试难以重构。测试用字符串写死了HTTP路径和查询的参数，这意味着如果我们想改变一个URL路径或者查询参数集，不得不手动更新测试中的URL。这种痛会随着我们的URL路由复杂度和数量的增长而加剧。3.有大量的散乱脆弱的样本代码。安装每一个测试要求确保数据库运行正常并拥有正确的数据。这样的代码在多个案例中重复使用，但是差异的足以在安装代码中引入bug。我们发现自己花大量的时间调试我们的测试而非实际的app代码。4.测试失败难以诊断。随着app变得更加复杂，因为每一个测试都访问三个应用层，测试失败的根源难以诊断。我们的测试比起单元测试更像是整合测试。***，我们提出了开发一个公开发行的API客户端的需求。我们想让API容易被模仿，以便于我们的API用户也可以写出好测的代码。高级测试目标: 随着我们的app演进，我们意识到需要能满足这些高要求的测试：目标明确：我们需要单独测试app的每一层。全面: 我们app的全部三层都要被测试到。快速: 测试需要运行的非常快，意味着不再进行数据库互动。DRY: 尽管我们的app每一层都不同，它们共享了许多通用的数据结构。测试需要利用这一点去消除重复的样本代码。易模仿: API外部用户应当也可以使用我们的内部测试模式。以我们的API为基础构建的工程，应当可以容易地写出良好的测试。毕竟，我们的web前端不是独特的——它只是另一个API用户。我们如何重建测试 写良好的、可维护的测试和良好的、可维护的应用代码是密不可分的。重构应用代码使我们可以极大地改进我们的测试代码，这是我们改进测试的步骤。1. 构建一个Go HTTP API 客户端 简化测试的***步是用Go为我们的API写一个高质量的客户端。之前，我们的网站是AngularJS app，但是因为我们主要服务静态内容，我们决定将前端HTML生成移动到服务器。这么做以后，我们的新前端就可以使用Go的API客户端和API服务器通信。我们的客户端go-sourcegraph是开源的，go-github库对它的影响巨大。客户端代码（特别是获取仓库数据（repository data）的端点代码）如下：以前，我们的v0 API测试把大量的URL路径和构建好的HTTP请求用ad-hoc的方式写死，现在它们可以使用这个API客户端构建和发起请求了。2. 统一HTTP API客户端和数据仓库的接口接下来，我们统一HTTP API和数据仓库的接口。以前我们的API http.Handlers直接发起SQL查询。现在我们的API http.Handlers只需要解析http.Request再调用我们的数据仓库，数据仓库和HTTP API客户端实现了一样的接口。借鉴上面的HTTP API客户端(*repoService).Get的方法，我们现在也有了(*repoStore).Get：统一这些接口把我们的web app的行为描述放在一个地方，使得它更易理解和推理。而且我们可以在API客户端和数据仓库中重用相同的数据类型和参数结构。3. 集中URL路径定义之前，我们不得不在应用的多个层重新定义URL路径。在API客户端中，我们的代码是这样的这种方式很容易引发错误，因为我们有超过75个路径定义，还有很多是复杂的。集中URL路径定义意味着从API服务器独立出来在一个新包中重构路径。路径包中声明了路径的定义。而http.Handlers 实际上在API服务器包中挂载：现在我们可以在API客户端中使用路径包生成URL，而不是把它们写死。(*repoService).Get方法现在如下：4. 创建未统一接口的仿制我们的v0测试同时测试了路径、HTTP处理、SQL生成和DB查询。失败难以诊断，测试也很慢。现在，我们拥有每一层的独立测试并且我们模仿了毗邻层的功能。因为应用的每一层实现了相同的接口，所以我们可以在所有的三层中使用同样的仿制接口。仿制的实现是简单的模拟函数结构，可以在每一个测试中指明：下面是测试中的使用。我们模仿了数据仓库的RepoService，使用HTTP API客户端测试API http.Handler。(这段代码使用了上述免费云主机、域名所有方法。)高级测试目标回顾 使用上述模式，我们实现了测试目标。我们的代码是：目标明确: 一次测试一层。全面: 三个应用层均被测试。快速: 测试运行得很快。DRY: 我们合并了三个应用层的通用接口, 在应用代码和测试中进行了重用。易模仿: 一个仿制实现在三个应用层中都可以使用，想测试以Sourcegraph为基础构建的库的外部API用户也可以使用。关于如何重新构建并改进Sourcegraph的测试的故事就讲完了。这些模式和例子在我们的环境中运行良好，我们希望这些模式和例子也能帮助到Go社区的其他人，显而易见的是它们并不是在每一个场景下都是正确的，我们确信还有改进的空间。关于如何构建一个可测试的Go Web应用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注云技术行业资讯频道了解更多相关知识。

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