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bili全套源码配置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。集成测试中的游戏直播软件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，免费源码哪个好在 `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，xp搭建ftp源码以表示主键自增。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。js文字识别源码

       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"}]