1.用PowerMock写Java单元/集成测试
2.go sqlmocks的源码使用
3.mock平台的实现原理是什么?
4.一文让你快速上手 Mockito 单元测试框架！
5.基于 Webpack 插件体系的源码 Mock 服务
6.三方数据的mock环境搭建

用PowerMock写Java单元/集成测试

       在重构代码时添加单元测试能确保重构的正确性。研究了如何使用PowerMock进行Java单元和集成测试。源码PowerMock是源码对Mockito的改进，支持protected和static方法的源码模拟，但不支持private方法。源码通达信追板指标源码配置PowerMock需要引入特定依赖库，源码用于集成测试。源码对于测试结构，源码约定使用src目录，源码将测试代码与源代码分开，源码并根据单元测试和集成测试的源码特点命名目录和文件。测试函数命名应能体现测试目的源码。使用不同注解区分单元测试和集成测试，源码优化启动时间。源码为避免测试间的相互影响，单元测试应仅关注单个函数的逻辑，而集成测试应覆盖业务流程的多个关键节点，尽量少地进行模块模拟。开始编写测试时，应遵循上述指导原则，如模拟外部依赖、处理数据库操作、测试异常和函数调用次数、静态方法和抽象类测试、接口模拟等。集成测试与单元测试类似，但考虑了更复杂的真实执行环境。集成测试中的r树源码数据库操作是否模拟取决于团队偏好和测试效率。在编写测试代码时，需注意函数逻辑的完整覆盖，同时简化数据准备和清理过程，以提高测试效率和可维护性。

go sqlmocks的使用

       本文主要介绍如何使用 DATA-DOG/go-sqlmock 来模拟数据库操作，解决使用 beego ORM 进行 `InsertOrUpdate` 操作时遇到的 bug。当在开发过程中遇到数据库操作相关的问题，特别是遇到与主键冲突的情况，可以通过模拟数据库返回结果来快速定位问题，进而解决问题。

       案例情景如下：有一个 `TExchangeInfo` 结构体，实例化后填充数据，然后执行 `InsertOrUpdate` 操作，当数据存在时，使用更新，当数据不存在时才插入。

       使用 `sqlmock` 的方法相对简单，它通过 `sqlmock.New()` 返回一个标准的 `sql.DB` 结构体实例指针和一个 `sqlmock.Sqlmock` 结构体实例。通过 `*sql.DB` 可以传递给 ORM 进行数据库交互。

       例如，使用 `beego ORM` 时，可以通过 `orm.NewOrmWithDB` 方法实例化并指定连接句柄。但在使用过程中，可能会遇到 `panic` 错误，这是因为 `sqlmock.Sqlmock` 需要在模拟测试中指定期望执行的查询语句及其返回结果。

       在 `mock` 测试中，需要添加期望执行的查询语句和假定的返回结果。例如，超跌源码在 `beego ORM` 启动时，会先执行 `SELECT TIMEDIFF...` 和 `SELECT ENGINE...` 两个语句，因此在期望中也需要包含这两个语句。

       在 `mock` 测试后，可以打印出实际执行的 SQL 语句，以便分析问题。在分析输出语句时，发现 `beego ORM` 使用的是数据库自身的 `insert or update` 功能，但语句中没有包含主键的痕迹。

       问题在于 `beego ORM` 在执行过程中过滤掉了主键，可能是因为在处理含有 `auto` 属性的字段时，忽略了主键的处理。这可能是因为 `auto` 属性是 ORM 层的标记，用于指示字段应进行自动增长，而不是数据库层面的主键标记。

       在源码中，发现问题出现在 `github.com/astaxie/beego@v1..2/orm/db_mysql.go` 文件中的第 行代码，以及 `github.com/astaxie/beego@v1..2/orm/db.go` 文件中的第 行代码。通过断点调试，发现当字段的 `tag` 包含 `auto` 属性时，ORM 会跳过主键的处理。

       解决方法是去除字段的 `auto` 标记，确保 ORM 正确处理主键。在实际开发中，应使用 `pk` 标记来明确指定字段为数据库的主键。

       经过与开发者沟通得知，开发者在创建数据库交互使用的数据结构体时，习惯在主键字段上添加 `auto` 标记，github源码监控以表示主键自增。但实际上，`auto` 标记只用于 ORM 层的指示，而非数据库层面的主键标识。正确的做法是使用 `pk` 标记来明确指定主键。

       通过去除 `auto` 标记，并使用 `pk` 标记正确指定主键，问题得到解决。这表明在使用 ORM 时，明确理解标记的含义及其在不同层面上的用途至关重要。

mock平台的实现原理是什么?

       AREX 是一款基于真实请求与数据的自动化回归测试平台，利用 Java Agent 字节码注入技术，实现自动录制、自动回放、自动比对，为接口回归测试提供便利。AREX Mock 功能强大，支持各种主流技术框架的自动数据采集和 Mock，精准还原生产执行时的数据环境，且不会产生脏数据。

       AREX 实现流量回放时自动 Mock 数据的原理包括录制和回放两个阶段。在录制阶段，当函数被调用时，将对应的请求参数和返回结果保存下来，用于后面流量回放使用。在回放阶段，用之前采集的数据自动实现函数 Mock，避免实际数据库操作。微交源码

       以MyBatis3 Query为例，AREX会在BaseExecutor类的query方法中自动添加相应代码来实现功能。在执行数据采集时，会将数据库访问的结果、核心参数等信息存入AREX数据库中。当把录制的请求再次发送给对应服务时，AREX将其视为回放，直接返回之前录制下来的结果。

       对于非幂等的函数，每次调用结果可能受到外部环境影响，AREX提供配置动态类机制实现数据的采集和回放时的 Mock 功能。具体配置在Setting子菜单的Record配置项中完成。

       AREX平台提供全面文档、官网、GitHub源码和官方QQ交流群等资源，为用户提供详细指导和交流平台。

一文让你快速上手 Mockito 单元测试框架！

       快速掌握 Mockito 单元测试框架！

       在编程中，单元测试是检验代码模块独立性的关键。 Mockito，作为Java测试的得力助手，尤其在处理依赖对象测试时更为便捷。常规的Junit测试中，当测试类依赖其他类时，创建这些依赖对象会变得繁琐，而Mockito则提供模拟功能，让开发者聚焦于测试本身。

       使用Mockito，首先要引入框架依赖。Maven项目中，添加如下依赖；Gradle项目则需类似操作。创建Mock对象有两种常见方式：一是通过Mockito.mock静态方法，如mock(List.class)；二是使用@Mock注解，配合MockitoAnnotations.initMocks或@ExtendWith注解，如创建mock的List对象。

       验证性测试是Mockito的核心功能。Mockito.verify允许检查方法调用次数，如验证mockList.size方法被调用一次，或指定调用次数。方法调用顺序通过inOrder进行验证。Mockito还可以模拟异常，比如定义get方法抛出异常。

       Mockito在Spring框架集成也很方便，通过@MockBean将mock对象注入Spring容器，替换真实bean，如测试用户服务调用用户仓库的情况。

       Mockito的工作原理在于方法拦截和上下文管理。通过Mockito.mock创建mock对象，when方法模拟方法行为，如when(mockTarget.foo("mghio")).thenReturn(expectedResult)。Mockito的核心逻辑涉及Byte Buddy和Objenesis库。

       要自己实现一个类似Mockito的框架，需要理解方法拦截和动态生成mock对象。通过分析Mockito源码，我们可以构建一个简单的Mock框架，如imock，完成创建mock对象和行为定义。

       总结，虽然Mockito提供了基础功能，但深入了解其高级用法还需查阅官方文档。记住，单元测试应重点针对核心业务和依赖部分，而非全面覆盖。通过本文，你已经对Mockito有了初步了解，开始你的单元测试之旅吧！

基于 Webpack 插件体系的 Mock 服务

       在软件研发流程中，前后端分离架构下，快速高效地实现功能开发至关重要。为了满足不同场景的需求，特别是在前后端联调条件受限时，引入模拟服务（Mock）成为一种有效的解决方案。本文将基于Webpack插件体系，探讨如何实现Mock服务，以提升开发效率和流程优化。

       架构设计：Webpack作为主流前端工程化工具，其广泛的采用使得基于Webpack构建的插件方案成为实现Mock服务的理想选择。无论是Vue、React还是其他框架，底层构建工具往往选用Webpack，使得通过Webpack插件来实现Mock服务成为可能。Webpack插件通过在特定事件钩子中执行，如compiler的watchRun，可以启动和监听Mock服务器，实现基于koa或express的Node服务。

       注意事项：在自定义Webpack插件时，需留意Webpack版本（4与5）的变化，包括守护进程模式、异步加载、全局变量定义、访问实例对象、事件监听器等方面的差异，确保代码兼容性。

       实践案例：对于需要在特定时间点进行前后端联调的场景，引入mock-service-webpack-plugin插件，结合Vue CLI脚手架，能够快速部署Mock服务。通过在vue.config.js中配置插件，确保Mock目录与Webpack热更新机制兼容，实现接口联调的模拟。此外，利用.env变量控制Mock服务的开启与关闭，页面中基于环境变量切换Mock与真实接口，确保开发与测试环境的隔离。通过脚本设置，实现Mock服务的自动化启动与停止。

       源码解析：mock-service-webpack-plugin作为入口，通过进程间通信协调Mock服务器与本地开发服务器，实现服务响应。app.js基于express启动Mock服务器，提供核心路由功能，而utils.js则负责处理HTTP请求，动态生成基于用户选项的路由，确保服务的灵活性与扩展性。

       总结：现代前端工程团队需考虑多种构建工具，如Rollup、Vite和Gulp等，以实现更全面的工程化支持。除了通过工具实现Mock服务，提供平台服务与IDE插件也是提升团队效率的有效途径。工程化的关键在于效率的提升与开发体验的优化，而非功能本身。在前端工程化实践中，Mock服务作为流程优化的一环，关注如何有效提升效率，实现工程效率的提升，是前端工程师应持续关注的领域。工程能力的提升是工程师成长的重要组成部分，共同追求卓越。

       最后，对于使用mock-service-webpack-plugin实现Mock服务的开发者，欢迎通过star的方式给予鼓励与支持，您的认可是我们持续改进与分享的动力。

三方数据的mock环境搭建

       为什么需要使用Mock环境

       在CTU和数据产品的测试中，需要MockServer来模拟第三方的API接口，来返回指定的信息。目前主要有如下应用场景：

       模拟DX数据平台服务。在测试CTU，数据平台SDK，第三方客户接入集成时，可模拟数据服务API，搭建轻量化的测试环境。

       模拟第三方数据平台服务。在测试CTU或者我们的数据产品时，会经常使用到第三方数据服务。为节省成本和搭建可控的测试环境，需要模拟第三方数据服务的API。

       根据以上的使用场景描述，MockServer需要满足如下需求（后续有其他需求继续添加）：

       根据不同的API地址选择不同的返回数据配置。

       同样的API地址，根据请求Body中的不同内容返回不同数据。

       能够获得请求中内容并在结果中返回。

       支持/dreamhead/moco.git

       然后在下载后的仓库目录中找到moco/README.md文件，找到最新版本jar包的下载地址。

       下载地址为：/github/dreamhead/moco-runner/0..0/moco-runner-0..0-standalone.jar

依赖环境

       moco依赖于JAVA环境，因此需要安装（Centos7）：\yuminstalljava\yuminstalljava-1.8.0-openjdk-devel

配置并实现所需功能

       moco的配置文件均使用json格式。

第三方数据平台服务

       moco支持指定全局配置文件，从而不同的URI请求可以获得不同的response。

全局配置文件配置

       全局配置例子如下：

       其中，context指定URI，include指定对应的URI请求所采用的配置文件。

[{ "context":"/antifraud","include":"/home/alu/param/antifraud.json"},{ "context":"/nameCarValidate","include":"/home/alu/param/nameCarValidate.json"}]