最近在做安全生产专项，写了很多单测case。由于之前的工作中没有很强制要求写单元测试，一般是由测试人员去写自动化测试，因此对单测的写法不是很熟。在参考其他项目中的测试用例后，慢慢开始尝试写，这个过程中，也积累和总结了一些个人的经验，在此分享出来，欢迎大家指正和补充。
前言：为什么要写单测？
软件要易于修改
最近在看一本书《代码整洁之道：程序员的职业素养》，这本书里面说到，代码设计要遵循一个重要的原则-易于修改，并且要实现这个目标就应该经常修改它，而不是等到大量积累了臃肿代码之后再进行深度重构。
一套完善的测试用例是修改代码的安全保障
而如何保证在频繁修改优化代码之后，不影响其原本的功能呢？那就是要编写一套完善的测试用例，能覆盖到所有的链路场景，通过测试用例的执行结果来确保代码修改的正确性。
特别是我们做金融场景业务的开发，尤其要注意代码的正确性、安全性，那么写好单测是不可或缺的。
一、写单测前要做的准备
了解你的业务流程
写单测的基本前提是，你得足够熟悉你要测试的链路流程，正常执行的流程，以及异常及相应处理。
另外，还需要清楚，什么样的结果能代表代码流程按预期执行了，比如对方法返回结果的断言，对数据库生成记录的校验等。
梳理外部交互及数据变动点
如：
- 对外RPC调用
- MQ消息的发送、消费
- 对数据库的插入、修改、删除
二、使用Mockito进行Mock
Mockito注解
Mockito提供了几个注解，包括@Mock、@Spy、@MockBean、@SpyBean，用于声明式地构造待Mock对象，只有被Mockito代理的对象才能进行后续的方法行为mock。
- @Spy 和 @SpyBean的区别、@Mock 和 @MockBean的区别
- @Spy 和 @Mock 生成的对象不受Spring管理，而 @SpyBean 和 @MockBean 会生成SpringBean，可进行自动注入
- @Spy 调用真实方法时，其依赖的其它bean是无法通过Spring自动注入的，要使用注入，要使用 @SpyBean
- @MockBean 和 @SpyBean 的区别
- 默认行为的不同：对于未指定mock的方法，spy默认会调用真实的方法，有返回值的返回真实的返回值，而mock默认不执行，有返回值的，默认返回null
- 对于某些待测类，如果我们只想Mock其某一个方法，而其他方法希望按原来正常调用，那么就应该使用@Spy或@SpyBean，而对于想要完全屏蔽原本行为的类，则使用@Mock或@MockBean来声明。
注意：使用@MockBean时，通过Mockito.when().thenReturn()来模拟方法返回，但是使用@SpyBean时，这样写会调到真实的方法，需要Mockito.doReturn().when().xxx()来声明模拟。
像我们目前在SpringBoot框架环境下开发的话，一般使用@MockBean和@SpyBean即可
Mock对象行为
- Mock方法返回值
// 声明userService在传入任意参数调用get()方法时，返回user
Mockito.when(userService.get(Mockito.any())).thenReturn(user);
Mockito.doReturn(user).when(userService).get(Mockito.any()); // Spy必须用这种
- Mock异常抛出
// 声明userService在传入任意参数调用get()方法时，抛出指定异常
Mockito.when(userService.get(Mockito.any())).thenThrow(new RuntimeException("mock error"));
Mockito.doThrow(new RuntimeException("mock error")).when(userService).get(Mockito.any()); // Spy必须用这种
其他的Mock编写可参考官方文档：MockitoDoc
三、写单测的注意点
每个用例聚焦测试方法的内部逻辑，不关注外部及上下游
- 比如转账接口的单测，我应该主要关注同步接口中的受理过程，受理流程完成后的异步过程，最好不要在当前流程中提现，而应该另外再对异步实际调用方法写Case。
- 消息消费和定时任务最好是针对最后实际调用的Service方法进行测试。
单测不能影响外部应用和数据
- 对外请求的Rpc调用要Mock掉，如果业务流程会根据对外调用的结果有所变化，要在多个Case中分别Mock不同的返回结果
- 避免对非测试数据和服务的影响
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关闭Mq消息生产和消费
- 排除消息中间件配置类，这样Producer和Consumer都不会初始化：
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关闭Dubbo服务注册
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视情况关闭定时任务
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- Mock的数据要有标识性
- 测试参数和数据库准备数据一定不要对实际数据产生影响，在一些关键属性，不如id、requestNo等唯一标示要能明确区分是测试数据，并且要易于清理。但注意要符合实际情况，能代表真实场景。
