GoogleTest中返回shared_ptr常量引用时的陷阱分析
2025-05-03 00:45:48作者:段琳惟
问题背景
在使用GoogleTest框架进行单元测试时,开发人员经常会遇到需要模拟接口返回智能指针的情况。特别是当接口设计为返回std::shared_ptr
的常量引用时,如果不注意一些细节,很容易导致程序崩溃。
典型场景
考虑一个数据库接口设计,其中包含一个获取连接的方法:
class IDatabase {
public:
virtual std::shared_ptr<IConnection> const& connection() const = 0;
};
对应的Mock类实现如下:
class DatabaseMock : public IDatabase {
public:
MOCK_CONST_METHOD0(connection, std::shared_ptr<IConnection> const&());
};
在测试代码中,开发人员可能会这样设置期望:
EXPECT_CALL(*mockDatabase, connection()).WillRepeatedly(ReturnRef(mockConnection));
问题根源
这种写法会导致程序崩溃,原因在于:
ReturnRef
操作会创建一个临时std::shared_ptr<IConnection>
对象- 这个临时对象的生命周期仅限于当前语句
- 当后续代码尝试访问这个引用时,实际上是在访问一个已经被销毁的对象
解决方案
正确的做法是先将Mock对象转换为接口类型的智能指针,并保持其生命周期:
std::shared_ptr<StrictMock<ConnectionMock>> mockConnection = std::make_shared<StrictMock<ConnectionMock>>();
auto iconn = std::static_pointer_cast<IConnection>(mockConnection);
EXPECT_CALL(*mockDatabase, connection()).WillRepeatedly(ReturnRef(iconn));
深入理解
- 智能指针与引用的关系:虽然
shared_ptr
本身是智能指针,但对其取引用并不会延长其生命周期 - Mock对象转换:需要将具体的Mock类型转换为接口类型,保持类型系统的一致性
- 生命周期管理:必须确保被引用对象的生命周期长于所有可能访问它的代码
最佳实践建议
- 尽量避免在接口中返回智能指针的引用,除非有充分的理由
- 如果必须返回引用,确保被引用对象的生命周期得到妥善管理
- 在测试代码中,显式地管理所有Mock对象的生命周期
- 启用编译器警告(如
-Wreturn-stack-address
)可以帮助发现这类问题
总结
在使用GoogleTest进行单元测试时,正确处理智能指针的返回引用是保证测试稳定性的关键。通过理解底层机制和遵循最佳实践,可以避免这类常见的陷阱,编写出更加健壮的测试代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0134AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.31 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
78

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
290

暂无简介
Dart
532
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
992
587

Ascend Extension for PyTorch
Python
74
103

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
61

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401