| name | testing |
| description | 需为代码写测试或改进脆弱测试时。 |
Testing
概述
写能真正抓住 bug、且不脆弱(改实现不会无端崩)的测试。核心:测试是行为的契约,不是"代码的镜像"——测的是"给它这个输入,该有这个结果",不是"它内部该这样工作"。好测试让你敢改实现(因为测试守着行为),坏测试让你不敢改(因为一改测试就崩)。
何时使用
- 写完功能,要补测试
- 写测试时纠结测什么、不测什么、要不要 mock
- 现有测试脆弱(改实现就一片红)或 flaky(时过时不过)
- 测试覆盖率挺高但 bug 还是漏
不该用:纯探索/原型(不要求正确,测试是负担);一次性脚本(跑完即弃)。
与相邻 skill 的衔接:testing 在 task-breakdown 下游、verify-and-fix 上游——task 拆出"做完 X 能验证 Y",testing 负责把 Y 写成可重复运行的测试,verify-and-fix 负责跑它验证。三者接力:task 定验证目标 → testing 把目标落地成测试 → verify-and-fix 用测试验证完成。
核心内容
先识别被测对象的性质
写测试前先看清"被测的是什么",策略大不相同——这决定了要不要 mock、用什么工具、放哪个层次:
- 纯函数(无副作用、输入决定输出,如
calculateDiscount)→ 直接输入输出断言,零 mock,单元层。
- 有外部依赖的逻辑(如调 DB/HTTP 的 service)→ mock 掉外部副作用,验证被测逻辑对依赖返回值的真实处理(详见下文 mock 纪律)。
- UI 组件(渲染 + 交互)→ 用组件测试库测渲染输出和用户交互,不测内部 state 细节。
- 模块协作(多个组件配合)→ 集成层,用真实(或内存版)依赖验证组件间契约。
识别性质能避免最常见的错配:给纯函数上 mock、给 UI 组件测 state、把单元能测的逻辑推到端到端。先问"它是什么",再问"怎么测"。
测行为,不测实现
这是测试设计的第一原则。测"做什么",不测"怎么做":
- 测行为(对):给定输入,断言输出/可观测结果。例:
calculateDiscount(100, 'vip') 应返回 80。
- 测实现(错):断言内部走了哪个分支、调了哪个方法几次。例:断言"内部调用了
multiply 两次"。
为什么测实现糟糕:实现是会变的(重构、换算法、优化),但行为不该变。测实现的测试,每次合理的实现改动都会让它崩——这就是脆弱测试。它逼你改实现时还得改测试,让测试从"保护"变成"负担"。
判别尺子:问自己"如果我把内部实现整个换掉(但行为不变),这个测试还该过吗?" 该过 → 测的是行为(对);崩了 → 测的是实现(错,改)。
例外:有些"交互契约"本身就是行为——比如"调支付时确实发了请求""保存时确实写库了"。这类"验证发生了正确的外部交互"是测行为,不是测实现。区分点:你关心的是结果(钱扣了/数据存了),还是调用细节(调了 3 次不是 2 次)。前者是行为,后者是过度断言。
测什么:聚焦有判断的逻辑,跳过无价值的
不是每行代码都值得测。测试有价值,是因为代码有逻辑、可能错。按代码性质分:
- 有判断的逻辑(分支、计算、状态转换、边界处理)→ 重点测。这是 bug 高发区。
- 纯数据搬运(getter/setter、直接赋值、简单透传)→ 不值得专门测。测它等于测语言本身。
- 框架/库的代码 → 不测。你不需要测 ORM 的 save 有没有存数据库,那是框架的事。
判断尺子:这段代码如果写错了,测试能抓住吗?写对了,测试有信息量吗? 两问都否 → 不值得测(如 getter)。把测试预算投到"写错会出事"的地方。
边界和错误路径是重点:happy path 谁都会测,但 bug 大多藏在边界(空值、零、负数、空集合、最大值)和错误路径(异常、超时、依赖失败)。问自己"这个函数在什么输入下会出错?"——那些输入就是要补的测试。
mock 的纪律:隔离依赖,不隔离被测逻辑
mock 用来隔离外部依赖(数据库、网络、第三方服务、时间),让测试快、稳、可重复。但 mock 容易被滥用:
- 合理 mock:被测代码依赖的外部副作用(真连库太慢、真发邮件会骚扰人)。mock 掉它们,专注测被测逻辑。
- 过度 mock:把被测对象自己的依赖链也 mock 掉,导致测试退化成"测 mock"——你 mock 了 db.save 返回固定 id,又只断言"调了 save",那其实什么都没测。
判断尺子:mock 之后,被测对象的真实逻辑还在被验证吗? 还在(你对 mock 的返回做了真实处理和断言)→ 合理;不在(只是验证"调了 mock")→ 过度,测试失去意义。
mock 的使用原则:
- mock 边界,不 mock 内部——mock 系统边缘的依赖(DB、HTTP),不 mock 被测代码内部的辅助函数
- mock 行为,记录交互——mock 要表达"依赖应该怎么响应",而非"我猜被测会怎么调它"
- 少 mock——能用真实组件(如内存数据库、内存文件系统)就别 mock,真实 > mock
一个测试一件事
每个测试函数聚焦一个可验证的行为点,断言精简:
- 差:一个测试塞 10 个断言、测多个场景——失败时不知道哪条挂、改一条得动整个测试、名字没法概括(叫
testEverything)。
- 好:一个测试一个明确的断言点,名字就是行为描述(
discountsVipBy20Percent、returnsOriginalPriceForUnknownLevel)。
好名字的价值:测试失败时,名字直接告诉你哪个行为坏了,不用读测试代码。test1 failed 让你去看代码,discountsVipBy20Percent failed 直接定位问题。
测试金字塔:层次分明,多测便宜的
测试分三层,数量比例应是金字塔——底层多、顶层少,因为越往上越慢、越脆、越贵:
- 单元测试(底层,最多):测单个函数/类的行为,无外部依赖(依赖被 mock 或用真实轻量组件),毫秒级、跑得快。占绝大多数。
- 集成测试(中层,适量):测几个模块协作(如 service + 真实内存数据库),验证组件间契约。比单元慢,但比端到端快。
- 端到端测试(顶层,最少):测整条用户路径(如"从点击下单到支付成功"),最真实但也最慢、最脆(依赖多、易 flaky)。
常见误用:倒金字塔——端到端多、单元少。结果是测试套件又慢又脆,改一处一片红。判断尺子:**这个测试到底在测什么?**测纯逻辑 → 单元;测模块协作 → 集成;测用户能完成目标 → 端到端。能用单元测的别上集成,能用集成的别上端到端。
测试发现疑似 bug:先报告,别擅自当"行为"固化
写测试时常常发现代码行为可疑(如"负价居然照常打折""非数值返回 NaN")。这时别擅自决定——有两种情况:
- 该测的:这是预期的当前行为(哪怕怪)→ 写成测试契约化它,防止未来无意改动。
- 该报告的:这是潜在 bug(行为不符合预期)→ 别急着写测试固化一个错误行为,先报告给代码作者/需求方确认。确认是 bug 就先修代码再写测试;确认是预期再固化。
判别尺子:问"这个行为符合需求/常理吗?" 符合(哪怕反直觉)→ 固化;不符合 → 报告,别固化 bug。把 bug 固化成"通过的测试"是最危险的——它给错误行为盖了"已验证"的章,未来谁想修都会被这个测试挡住。
测试结构:Arrange-Act-Assert
每个测试用三段结构,清晰可读:
// Arrange:准备输入和依赖
const service = new OrderService(mockDb);
// Act:执行被测行为
const result = await service.create(order);
// Assert:断言结果(行为)
expect(result.id).toBeDefined();
expect(mockDb.save).toHaveBeenCalledWith(order); // 交互契约
三段分离让测试一眼能读懂"测了什么"。混在一起(准备、执行、断言交织)是测试难读、难维护的信号。
常见错误
| 问题 | 修法 |
|---|
| 测实现细节(断言内部调用次数/分支) | 改测行为,问"换实现行为不变,测试还该过吗" |
| mock 掉被测逻辑,退化成测 mock | mock 只隔离外部依赖,被测对象的真实逻辑仍要被验证 |
| 一个测试塞一堆断言 | 一个测试一个行为点,名字描述行为 |
| 测 getter/setter、测框架本身 | 把测试投到有判断的逻辑,跳过无价值的目标 |
| 只测 happy path | 重点补边界(空/零/负/空集合)和错误路径 |
| 追求覆盖率数字而非有效测试 | 覆盖率是必要不充分,从"什么 bug 漏了"反推该测什么 |
| 测试 flaky(时过时不过) | 多半是隐式依赖(时间/随机/顺序/共享状态),排查并隔离 |
| 测试层次倒金字塔(端到端多、单元少) | 金字塔分布:单元最多、集成适量、端到端最少;能下层测的别上上层 |
| 把发现的 bug 固化成"通过的测试" | 先报告确认——是 bug 先修代码再写测试,是预期行为再固化 |