DragonWell21 单元测试开发指南
前言
本文旨在为DragonWell21项目中的虚拟机开发提供单元测试编写指南。单元测试是保证代码质量的重要手段,良好的测试实践能够显著提升开发效率和代码可靠性。本文将详细介绍如何编写高质量的单元测试。
测试类型选择
测试根据对JVM的依赖程度分为三类,开发者应根据测试需求选择最轻量级的类型:
- 基础测试(TEST):不依赖JVM环境,适合纯逻辑测试
- VM测试(TEST_VM):需要初始化JVM但不会破坏其状态
- 独立VM测试(TEST_OTHER_VM):需要全新JVM或会破坏JVM状态
选择原则是:能用简单类型就不用复杂类型,因为越复杂的测试执行越慢。
优秀测试的特性
隔离性
测试之间应该相互独立,不产生可见的副作用。由于所有TEST_VM测试共享同一个JVM实例,如果测试会显著改变JVM状态,应考虑使用TEST_OTHER_VM。
原子性与自包含性
每个测试应该专注于验证特定功能点,但同时要完整覆盖该功能的各个方面。例如测试一个方法时:
- 测试正常输入
- 测试边界条件
- 测试异常情况
可重复性
测试结果应该是确定性的,避免偶发失败。虽然并发环境下完全确定性很难保证,但应尽可能提高测试的稳定性。
信息丰富性
测试失败时应提供足够的信息帮助定位问题,但也要避免正常情况下的信息过载。可以通过:
- 在断言中添加有意义的错误信息
- 在循环测试中输出迭代信息
- 记录关键内部状态
断言使用规范
断言选择
优先使用EXPECT而非ASSERT,除非后续测试无法继续。EXPECT允许测试继续执行并报告更多错误,有助于问题定位。
参数顺序
在相等断言中,期望值应作为第一个参数。这与GoogleTest的约定一致,且对NULL检测有特殊处理。
特殊类型比较
- 浮点数:使用EXPECT_FLOAT_EQ/EXPECT_DOUBLE_EQ或EXPECT_NEAR
- C字符串:使用EXPECT_STREQ/EXPECT_STRNE系列宏
错误信息
利用<<操作符添加有意义的错误信息,但避免冗余。例如:
EXPECT_EQ(expected, actual) << "Iteration: " << i;
命名与组织规范
测试组命名
测试组名采用CamelCase,反映被测试的类或子系统。例如:
- 类Foo的测试组:Foo
- G1 GC测试组:G1GC
文件命名
测试文件必须以"test_"开头,".cpp"结尾。位置应与被测试代码的路径对应:
- foo/bar/baz.cpp的测试放在foo/bar/test_baz.cpp
- 跨类测试按子系统组织在对应目录
测试用例命名
测试名采用small_snake_case,清晰描述测试内容。例如:
- foo_return_0_if_name_is_null
- humongous_objects_can_not_be_moved_by_young_gc
测试固件
测试固件类名应添加"Test"后缀,如FooTest,以避免命名冲突。
特殊场景处理
非公开成员访问
通过显式声明友元类访问非公开成员,不建议使用GoogleTest的FRIEND_TEST宏。可以考虑:
- 将测试固件类声明为友元
- 创建专门的测试辅助类
- 适当放宽成员可见性
平台相关测试
使用#ifdef保护平台相关代码,并在文件名中体现平台信息,如test_foo_linux.cpp。
JVM参数处理
当前版本限制:
- 不支持向测试JVM传递外部参数
- 可通过_JAVA_OPTIONS环境变量设置参数
- 需要特定参数组合的测试应使用条件返回
参数恢复
修改JVM参数后必须恢复原值,可使用:
- FLAG_GUARD宏
- *FlagSetting类
- 测试固件的TearDown方法
注意FLAG_SET_*宏可能修改多个参数以保持一致性,此时应使用TEST_OTHER_VM。
测试开发建议
- 覆盖度指标:关注分支覆盖度,确保测试全面性
- 代码风格:测试代码遵循项目代码规范
- 避免死亡测试:TEST_OTHER_VM中不能使用死亡测试
- 文档参考:详细阅读GoogleTest文档掌握各种断言用法
总结
编写高质量的单元测试需要:
- 选择合适的测试类型
- 遵循命名和组织规范
- 编写具有良好特性的测试用例
- 正确处理特殊场景
- 保持代码风格一致
良好的测试实践将显著提升DragonWell21的开发质量和效率。随着项目发展,测试框架也会不断完善,开发者应关注相关更新。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0127
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00