1.Go 单测入门篇：Golang 单元测试基本使用
2.技术猩球开源啦！源码 Go 语言系统测试覆盖率收集利器 goc
3.在M1 Mac上编译使用arm64原生go
4.Golang流行的源码测试库|testing|性能测试
5.go test 测试代码

Go 单测入门篇：Golang 单元测试基本使用

       Go语言的单元测试通常是通过官方自带的测试框架来实现的，这需要引入 testing 包，源码并通过执行go test命令来启动单元测试功能。源码

       在源代码包的源码目录下，所有以_test.go结尾的源码源码真值相乘运算源文件都会被go test识别为单元测试文件。这些文件在构建过程中不会被go build包含，源码而是源码单独通过go test来编译和执行。

       Go单元测试的源码基本规范包括：运行go test命令时，它会遍历所有符合命名规则的源码*_test.go文件中的函数，生成一个临时的源码main包来调用这些测试函数，然后构建并运行测试，源码最后清理生成的源码临时文件。

       以下是源码一个简单的xxx_test.go单元测试文件示例，其中包含两个测试方法。源码

       运行go test -v命令可以执行单测并打印详细信息，也可以通过go test -v -run="xxx"来运行某个特定方法的单元测试，支持使用正则表达式。

       使用go test -v -cover命令可以执行单测并计算覆盖率。例如，覆盖率结果为（coverage: .7% of statements），人才招聘asp源码表示单元测试没有覆盖全部代码，只有.7%。可以通过命令将覆盖率详细信息保存到cover.out文件中，然后使用其他命令查看每个方法的覆盖率。

       如果发现某个方法没有覆盖完全，可以通过修改该方法来实现%的覆盖率。

       Go单测覆盖度的相关命令汇总如下。

       在一个包中，通常会有多个方法和多个文件，因此也会有多个test用例。如果我们只想测试某个特定方法，可以指定某个文件的某个方法进行测试。

       如果只想测试单个文件下的单个方法，可以使用-run参数指定具体方法或者使用正则表达式。

       直接运行go test命令可以测试所有方法。

       当两个goroutine并发访问同一个变量且至少一个goroutine对该变量进行写操作时，就会发生数据竞争。Go提供了一个内置的数据竞争检测工具，可以通过传入-race选项启动竞争检测。

技术猩球开源啦！变声算法源码 fmod Go 语言系统测试覆盖率收集利器 goc

       工程效能领域中，测试覆盖率度量始终是核心议题。在七牛云，我们主要使用Go语言构建云服务。最初，我们基于原生go test -c -cover能力构建测试覆盖率，同时也实现了自动化工作，对多种类型的代码库进行自动插桩和生成TestMain()方法。然而，随着项目数量的增多和场景复杂性提高，这套方案暴露了局限性，变得难以应对。

       为优化这一系统，我们内部进行了全面改革，引入了goc系统。goc系统在架构和实现原理上实现了革命性升级，实现了无损插桩、运行时分析覆盖率等功能，展现出极高的优雅性。它旨在向go核心命令（如go build/install/run）靠拢，传奇捡装备源码优化用户体验。

       使用goc系统运行测试程序，只需通过goc run命令，配合goc profile命令，就能在运行时实时获取覆盖率结果，这一特性令人惊叹不已。系统支持功能全面，包括自动化插桩、自动生成TestMain()方法、支持多种测试类型等。

       对于Go语言系统测试覆盖率收集，有了goc系统，流程变得极为简洁。只需三个步骤即可完成，大大提升了效率。

       在核心原理上，goc系统摒弃了传统go test-c-cover模式，直接与go tool cover工具交互，避免了引入复杂命令所带来的问题。同时，租赁系统asp源码goc系统并未自行实现插桩功能，而是采用了go工具自带的结构体来定义counter收集器，每个文件都有独立的结构体，确保了性能稳定可靠。

       展望未来，goc系统将致力于成为Go语言领域的综合性覆盖率工具和精准测试系统。当前，goc系统已开放源代码（github.com/qiniu/goc），欢迎感兴趣的同学深入研究、Star支持。我们热烈欢迎志同道合的朋友加入，共同推进这一系统的建设与发展。

在M1 Mac上编译使用arm原生go

       年月日更新：go官方已发布1. beta版，无需自行编译即可下载安装。

       预计年2月，go 1.版将正式支持Apple Silicon（使用arm架构的M1新芯片的Mac操作系统），但目前可通过下载最新源码并编译，获取原生arm版的go。

       操作在m1 mac mini上完成，go工具链安装在$HOME/goroots路径下。mac上需确保已安装rosetta 2。

       首先，下载并安装amd的go 1.版本。通常仅需下载即可。

       通过clone方式获得go源码。从github.com/golang/go仓库克隆，master分支即为1.预发布版本。

       预编译darwin/arm工具链。此工具链本身应为arm版，否则最终编译结果可能为x。编译过程中需要关闭GODEBUG设置中的asyncpreemptoff参数，以避免因依赖rosetta 2而出现的协程异步抢占bug。

       完成编译后，在$HOME/goroots/go-darwin-arm-bootstrap路径下获取到完整的go arm工具链。

       编译后可使用$HOME/goroots/gosource/bin/go获得arm版的go。将该路径添加到PATH环境变量中，即可在系统中使用原生go。

       性能参考：测试项目gorazor（sipin/gorazor）在windows ik CPU下的go test需2.秒；使用编译出的原生go版本所需时间为0.秒；使用rosetta 2运行amd的go 1.则需0.秒。

Golang流行的测试库|testing|性能测试

       Go语言的测试库testing是其官方框架，适用于单元测试和集成测试，特别是性能测试。接下来，我们将详细探讨testing库在不同测试类型中的应用，以及如何利用它创建子测试、公共帮助函数和进行性能基准测试。

       在Golang中，单元测试是开发人员对代码最小可测试单元（如函数和方法）进行自动化的检查，确保其正常工作。例如，对于"adder.go"中的"Add()"函数，"adder_test.go"会包含针对其功能的测试用例，关注函数行为的正确性。测试文件通常与源代码文件并列，以test.go为后缀。

       testing库内置于Go标准库，为编写和管理测试提供方便。它支持子测试，即t.Run()函数，允许在单个测试用例中创建多个场景。同时，它还推荐使用t.Helper()来提高错误信息的定位性。

       性能测试是Go测试框架的重要部分，通过benchmark功能，开发者能轻松测试代码的性能。在测试时，要确保环境稳定以保证结果的可重复性。例如，在calculate_test.go中，可以添加benchmark用例来评估代码性能。

       除了testing库，还有其他第三方库可供参考，如性能测试的更多细节可以查阅相关文章。例如：

       文章1

       文章2

       文章3

       通过这些工具和实践，Golang开发者可以有效地进行测试，确保代码质量并优化性能。

go test 测试代码

       在开发过程中，确保代码的稳定性和性能至关重要。Go语言提供了内置的testing包，用于执行单元测试和性能测试，通过命令go test实现。这个命令会自动扫描源码目录下名为*_test.go的文件，生成测试可执行文件，并输出测试结果。

       无需额外参数时，go test会遍历整个包下的测试文件。但你也可以通过查阅go help testflag了解更多参数选项。例如，编写测试用例时，如对NewTestFlightItem函数的测试，可在CIHFeedback.go同目录下创建CIHFeedback_test.go，并执行go test。

       性能测试同样重要，可以通过在测试文件中添加BenchmarkNewTestflight()和BenchmarkNewTestflightTimeConsuming()函数来实现。执行压力测试时，使用go test -test.bench=".*"命令，如测试结果耗时，可能表明涉及数据库操作，需关注性能优化。

       查看性能表现，可以使用go tool pprof命令，如cpu.profile，通过topN命令分析profile文件，查看函数调用时间和占比。同时，可以借助graphviz生成函数调用关系图，以图形化方式理解代码执行情况。

       go test还提供了cover工具来检查测试覆盖率，通过-go test -coverprofile=cover.out运行测试并统计，使用go tool cover -func=cover.out分析未覆盖的代码部分。因此，在开发过程中，养成编写全面单元测试的习惯是必不可少的。

       通过上述步骤，Go语言的testing包为代码测试提供了全面的支持，有助于确保代码的健壮性和性能。