Go应用单元测试实践

草帽路飞UU

一、背景
　　高德打车运营的应用大多基于go进行开发的，我们希望在预集成环境下，当研发部署完代码，能自动触发单元测试和接口自动化测试，并生成覆盖率报告。参考了许多篇关于go单元测试的文章，有的缺少行增量覆盖率，有的缺少case运行结果/case运行日志。
　　本文旨在搭建一个稳定运行且维护成本低的单元测试/集成测试环境。
　　二、单元测试
　　1.单测运行概述

aone作为阿里巴巴集团数字化研发协同平台，本身提供了各种集成测试实验室，实验室中可以运行自定义脚本。如图1所示，为单元测试运行流程图。单元测试由aone实验室脚本触发，Java服务收到单测任务后调起单测脚本并执行，最后由aone实验室轮询运行结果。之所以不在单测实验室脚本中直接运行单测，主要存在以下两个原因。一是单测的运行依赖GO环境，以及一些生成覆盖率文件所需的三方工具。目前aone实验室不支持自定义镜像接入，每次运行都需要安装环境，安装环境的耗时远大于运行单测。二是每个应用的单测运行命令可能不太一样，一旦应用数目较多，如果单测脚本需要调整，更改的成本比较高。因此启动一个JAVA服务(完全可以复用已有的服务，降低成本)，将运行单测所需要的脚本，以及环境都打包在这个服务上。aone上的实验室脚本，只进行单测任务的下发、轮询和运行结果的展示。具体流程如下：
　　当开发在预集成环境提交代码、部署完成之后，流程自动运行单测实验室。单测实验室里的脚本，先调用任务下发接口/unit/taskReceive，这时Java服务会调用对应的单测脚本。
　　由于单测脚本运行时间会比较长，所以/unit/taskReceive接口会超时。在单测脚本正在运行的时候，单测实验室的脚本会一直调用/unit/taskQuery接口，查询此次单测任务的状态，直到返回正确结果为止。
　　当单测脚本完成时，会回调任务完成接口/unit/taskSave接口，将结果存起来。这样单测实验室脚本再调用/unit/taskQuery接口查询时，就会返回此次单测的结果。
　　单测实验室脚本，根据任务返回的结果，将单测结果解析、展示。
　　2.环境搭建
　　将所需的环境，打包到Java服务的docker中：
　　·golang安装
　　go单测需要运行go test，所以需要在环境中安装go。安装完成后，配置环境变量和代理。
wget https://golang.google.cn/dl/go1.17.8.linux-amd64.tar.gz
　　tar -zxvf go1.17.8.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
　　mkdir -p /${your go path dir}/gopath
　　echo -e "export PATH=\"$PATH:/usr/local/go/bin:/${your go path dir}/gopath/bin\"\nexport GOPATH=\"/${your go path dir}/gopath\"\nexport GOPROXY=\"${go代理地址},direct\"" >> /etc/profile
　　source /etc/profile
· 代码覆盖率插件安装
　　运用一些开源工具，将单测生成的覆盖文件转换成xml/html格式的覆盖率文件。主要用到gocov-html，gocov，gocov-xml。参考地址[1][2]。
go get github.com/matm/gocov-html
　　go get github.com/axw/gocov/...
　　go get github.com/AlekSi/gocov-xml
　· 行增量覆盖率工具安装
　　利用diff-cover[3]，生成行增量覆盖率。diff-cover依赖python3，python3的安装可能需要先装好gcc，automake，autoconf，libtool，make，zlib，zlib-devel openssl。

1. yum -y install gcc automake autoconf libtool make zlib zlib-devel openssl openssl-devel
   
2. 　　wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz
   
3. 　　tar -zxvf Python-3.8.1.tgz && cd Python-3.8.1 && ./configure && make && make install
   
4. 　　pip3 install diff-cover -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simpl

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· git安装&配置
　　运行单元测试时，依赖开发的代码。需要配置好一个有代码权限的git ssh公钥和私钥，用来下载代码。

1. yum -y git
   
2. 　　name=`git config user.name`
   
3. 　　if [ -z "$name" ]
   
4. 　　then
   
5. 　　  git config --global user.name "xxx"
   
6. 　　  git config --global user.email "xxxx@xxxx.xxxx.com"
   
7. 　　  mkdir -p ~/.ssh
   
8. 　　  cp ${your id_rsa} ~/.ssh/
   
9. 　　fi

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3.Java服务实现
　　单测任务下发接口

1. Path：/unit/taskReceive
   
2. 　　Method：POST
   
3. 　　Params：{
   
4. 　　    "taskId": "123456", //可以用日期20220221102104，主要用来标识此次单测
   
5. 　　    "appName":"应用A", //应用名，根据应用名，选择运行对应的单测脚本。比如应用A就会运行应用A.sh
   
6. 　　    "branch":"releases/test-branch-code", //需要运行单测的分支名
   
7. 　　    "repo":"git@xxxxx.git" //应用A的代码地址，下载代码之后，才能运行单测
   
8. 　　}

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　　Result：返回啥都行，反正会超时。
具体实现逻辑：
　　在redis中记录此次单测任务，key："${appName}${taskId}-unit"，value："ongoing"。以便/unit/taskQuery查询，从而知道单测还在运行中。
　　根据appName参数，选择执行${appName}.sh脚本。如果脚本不存在，就去阿里云对象存储服务(Object Storage Service，简称OSS)下载脚本(所以，如果单测脚本有更新，就更新下OSS上的脚本，然后删除运行机器上的${appName}.sh即可。这样可以不重新部署Java服务，即可更改运行脚本)。${appName}.sh脚本大致逻辑如下：

1. source /etc/profile
   
2. 　　APP_NAME=$1
   
3. 　　Branch=$2
   
4. 　　TaskId=$3
   
5. 　　Repo=$4
   
6. 　　DIR=`pwd`
   
7. 　　PREFIX=$APP_NAME$TaskId

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　　#生成覆盖率文件的文件夹
　　

1. mkdir -p $DIR/$APP_NAME/$TaskId/cover
   
2. 　　COVER_FILE=$DIR/$APP_NAME/$TaskId/cover/core.cover
   
3. 　　LOG_FILE=$DIR/$APP_NAME/$TaskId/cover/log.txt
   
4. 　　COVER_DIR=$DIR/$APP_NAME/$TaskId/cover
   
5. 　　UNIT_TEST_RESULT_FILE=$DIR/$APP_NAME/$TaskId/cover/unit_pass.txt

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　　#存放覆盖率详情html文件的文件夹
　　

1. mkdir -p /${your path}/res_unit
   
2. 　　#下载代码
   
3. 　　cd $DIR/$APP_NAME/$TaskId
   
4. 　　git clone -b $Branch $Repo
   
5. 　　#运行单元测试
   
6. 　　cd ./$APP_NAME
   
7. 　　CONF_DIR=$DIR/$APP_NAME/$TaskId/$APP_NAME/conf
   
8. 　　go test ./... -timeout 3m -v -gcflags=-l -cover=true -coverprofile=$COVER_FILE -mod=vendor -args --confDir=$CONF_DIR >> $LOG_FILE

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　　#行增量覆盖率　　

1. gocov convert $COVER_FILE | gocov-xml > $COVER_DIR/coverage.xml
   
2. 　　diff-cover $COVER_DIR/coverage.xml --compare-branch=origin/master --html-report $COVER_DIR/report.html > $COVER_DIR/diff.out
   
3. 　　tmp=`cat $COVER_DIR/diff.out | grep "Total:" | cut -d ':' -f2`
   
4. 　　if [ -n "$tmp" ]
   
5. 　　then
   
6. 　　  echo "CODE_COVERAGE_NAME_UPDATELINES : 行增量"
   
7. 　　  CODE_COVERAGE_UPDATE_LINES_TOTAL=`cat $COVER_DIR/diff.out | grep "Total:" | cut -d':' -f2 | grep -o -E '[0-9]+'`
   
8. 　　  miss=`cat $COVER_DIR/diff.out | grep "Missing:" | cut -d ':' -f2 | grep -o -E '[0-9]+'`
   
9. 　　  CODE_COVERAGE_UPDATE_LINES_COVER=$(( CODE_COVERAGE_UPDATE_LINES_TOTAL - miss))
   
10. 　　fi
    
11. 　　cp $COVER_DIR/report.html /${your path}/res_unit/${PREFIX}update.html
    
12. 　　#代码行覆盖率
    
13. 　　gocov convert $COVER_FILE | gocov-html > $COVER_DIR/line.html
    
14. 　　CODE_COVERAGE_LINES_COVER=`head -n 50 $COVER_DIR/coverage.xml | grep "lines-valid" | awk -F 'lines-covered' '{print $2}' | awk -F ' ' '{print $1}' | grep -o -E '[0-9]+'`
    
15. 　　CODE_COVERAGE_LINES_TOTAL=`head -n 50 $COVER_DIR/coverage.xml | grep "lines-valid" | awk -F 'lines-valid' '{print $2}' | awk -F ' ' '{print $1}' | grep -o -E '[0-9]+'`
    
16. 　　cp $COVER_DIR/line.html /${your path}/res_unit/${PREFIX}line.html
    
17. 　　#case 通过情况
    
18. 　　pass=`cat $LOG_FILE | grep -o "\--- PASS: " | wc -l`
    
19. 　　fail=`cat $LOG_FILE | grep -o "\--- FAIL: " | wc -l`
    
20. 　　echo "************************************" >> $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
21. 　　cat $LOG_FILE | grep "\--- FAIL: " >> $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
22. 　　echo "************************************" >> $UNITTEST_RESULT_FILE
    
23. 　　echo "SUCCESS:" >> $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
24. 　　cat $LOG_FILE | grep "\--- PASS: " >> $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
25. 　　echo "************************************" >> $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
26. 　　iconv  -f UTF-8 -t gbk $UNIT_TEST_RESULT_FILE > temp.txt
    
27. 　　sed -i 's/    //g;s/---//g' temp.txt
    
28. 　　cat temp.txt > $UNIT_TEST_RESULT_FILE
    
29. 　　cp $UNIT_TEST_RESULT_FILE /${your path}/res_unit/${PREFIX}pass.txt
    
30. 　　#结果收集
    
31. 　　curl -i "http://${your [url=]server[/url] host}/unit/taskSave" -H "Content-Type:application/json" -X POST -d "{\"taskId\":\"$TaskId\", \"appName\":\"$APP_NAME\", \"branch\": \"$Branch\", \"taskRes\": \"{\\\"code_coverage_update_lines_total\\\":$CODE_COVERAGE_UPDATE_LINES_TOTAL, \\\"code_coverage_update_lines_cover\\\":$CODE_COVERAGE_UPDATE_LINES_COVER,\\\"code_coverage_lines_total\\\":$CODE_COVERAGE_LINES_TOTAL, \\\"code_coverage_lines_cover\\\":$CODE_COVERAGE_LINES_COVER, \\\"fail\\\":$fail, \\\"pass\\\":$pass}\"}"

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单测任务查询接口

1. PATH：/unit/taskQuery
   
2. 　　METHOD：POST
   
3. 　　Params：{
   
4. 　　    "taskId": "123456", //可以用日期20220221102104，主要用来标识此次单测
   
5. 　　    "appName":"xxxx", //应用名，根据应用名，选择运行对应的单测脚本
   
6. 　　}
   
7. 　　Result：如果单测运行完成，返回code="1",data是单测结果。如果单测没完成，返回code="2",data="task ongoing"，如果单测运行超过10分钟，返回code="2",data="redis nil or delay"
   
8. 单测结果保存接口
   
9. PATH：/unit/taskSave
   
10. 　　METHOD：POST
    
11. 　　Params：{
    
12. 　　    "taskId": "123456", //可以用日期20220221102104，主要用来标识此次单测
    
13. 　　    "appName":"xxxx", //应用名，根据应用名，选择运行对应的单测脚本。
    
14. 　　    "taskRes":"{\"code_coverage_update_lines_total\":100,\"code_coverage_update_lines_cover\":100,\"code_coverage_lines_cover\":100,\"code_coverage_lines_total\":100,\"fail\":0,\"pass\":100}" //单测运行结果
    
15. 　　}
    
16. 　　Result：成功返回code="1"
    
17. 
    

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4.实验室配置
　　如1.1所述，aone实验室只需要分发任务、轮询任务，以及解析结果。
TASK_ID=$(date "+%Y%m%d%H%M%S")
　　APP_NAME=`xxxx`
　　PREFIX=$APP_NAME$TASK_ID
　　echo $TASK_ID
　　echo $APP_NAME
　　echo $PREFIX
　　failed="true"
　　# 分发任务
　　curl -i "http://${your server host}/unit/taskReceive" -X POST -H "Content-Type:application/json" -d "{\"taskId\": \"$TASK_ID\",\"appName\": \"$APP_NAME\", \"branch\": \"${branch}\", \"repo\":\"${repo}\"}"
　　for time in 10s 30s 40s 50s 70s 100s 100s 70s 50s 40s 30s 10s
　　do
　　    #轮询任务
　　    res=$(curl "http://${your server host}/unit/taskQuery" -X POST -H "Content-Type:application/json" -d "{\"taskId\": \"$TASK_ID\",\"appName\": \"$APP_NAME\", \"branch\": \"${branch}\", \"repo\":\"${repo}\"}")
　　    echo $res
　　    code=$(echo $res | grep -o -E 'code":[0-9]' | cut -d ":" -f2)
　　     isOngoing=$(echo $res | grep -o -E 'data":[^}]*' | cut -d ":" -f2)
　　    if [ "$code" = "1" ] && [ $isOngoing != "\"ongoing\"" ] && [ $isOngoing != "null" ]
　　    then
　　      #根据res解析单元测试运行结果
　　      #略
　　      break
　　    fi
　　    sleep $time
　　done
　　if [ "$failed" == "true" ]
　　then
　　    echo "Job failed"
　　fi
5.最终结果
　　最终的运行结果如图2，单元测试、行增量覆盖率、行覆盖率都可以点击跳转查看详情。如图3，4，5。跳转地址的实现，是采用nginx提供的访问静态文件功能。只需要在nginx的配置文件中，增加配置。
location ^~ /res_unit {
　　  root  /${your path};
　　}
这样，如果想访问a.html文件，只需要将其放在/${your path}/res_unit/a.html。就可以通过链接https://${your server host}/res_unit/a.html访问到。

图2 aone单测运行示例

图3 case通过情况

图4 行增量覆盖率

图5 行覆盖率