在上一节课中，我们对单元测试做了介绍，讲了“什么是单元测试？为什么要编写单元测试？如何编写单元测试？实践中单元测试为什么难贯彻执行？”这样几个问题。
实际上，写单元测试并不难，也不需要太多技巧，相反，写出可测试的代码反倒是件非常有挑战的事情。所以，今天，我们就再来聊一聊代码的可测试性，主要包括这样几个问题：
话不多说，让我们正式开始今天的学习吧！
刚刚提到的这几个关于代码可测试性的问题，我准备通过一个实战案例来讲解。具体的被测试代码如下所示。
其中，Transaction是经过我抽象简化之后的一个电商系统的交易类，用来记录每笔订单交易的情况。Transaction类中的execute()函数负责执行转账操作，将钱从买家的钱包转到卖家的钱包中。真正的转账操作是通过调用WalletRpcService RPC服务来完成的。除此之外，代码中还涉及一个分布式锁DistributedLock单例类，用来避免Transaction并发执行，导致用户的钱被重复转出。
public class Transaction {private String id;private Long buyerId;private Long sellerId;private Long productId;private String orderId;private Long createTimestamp;private Double amount;private STATUS status;private String walletTransactionId;// ...get() methods...public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {this.id = preAssignedId;} else {this.id = IdGenerator.generateTransactionId();}if (!this.id.startWith("t_")) {this.id = "t_" + preAssignedId;}this.buyerId = buyerId;this.sellerId = sellerId;this.productId = productId;this.orderId = orderId;this.status = STATUS.TO_BE_EXECUTD;this.createTimestamp = System.currentTimestamp();}public boolean execute() throws InvalidTransactionException {if ((buyerId == null || (sellerId == null || amount < 0.0) {throw new InvalidTransactionException(...);}if (status == STATUS.EXECUTED) return true;boolean isLocked = false;try {isLocked = RedisDistributedLock.getSingletonIntance().lockTransction(id);if (!isLocked) {return false; // 锁定未成功，返回false，job兜底执行}if (status == STATUS.EXECUTED) return true; // double checklong executionInvokedTimestamp = System.currentTimestamp();if (executionInvokedTimestamp - createdTimestap > 14days) {this.status = STATUS.EXPIRED;return false;}WalletRpcService walletRpcService = new WalletRpcService();String walletTransactionId = walletRpcService.moveMoney(id, buyerId, sellerId, amount);if (walletTransactionId != null) {this.walletTransactionId = walletTransactionId;this.status = STATUS.EXECUTED;return true;} else {this.status = STATUS.FAILED;return false;}} finally {if (isLocked) {RedisDistributedLock.getSingletonIntance().unlockTransction(id);}}}}
对比上一节课中的Text类的代码，这段代码要复杂很多。如果让你给这段代码编写单元测试，你会如何来写呢？你可以先试着思考一下，然后再来看我下面的分析。
在Transaction类中，主要逻辑集中在execute()函数中，所以它是我们测试的重点对象。为了尽可能全面覆盖各种正常和异常情况，针对这个函数，我设计了下面6个测试用例。
测试用例设计完了。现在看起来似乎一切进展顺利。但是，事实是，当我们将测试用例落实到具体的代码实现时，你就会发现有很多行不通的地方。对于上面的测试用例，第2个实现起来非常简单，我就不做介绍了。我们重点来看其中的1和3。测试用例4、5、6跟3类似，留给你自己来实现。
现在，我们就来看测试用例1的代码实现。具体如下所示：
public void testExecute() {Long buyerId = 123L;Long sellerId = 234L;Long productId = 345L;Long orderId = 456L;Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);boolean executedResult = transaction.execute();assertTrue(executedResult);}
execute()函数的执行依赖两个外部的服务，一个是RedisDistributedLock，一个WalletRpcService。这就导致上面的单元测试代码存在下面几个问题。
我们回到单元测试的定义上来看一下。单元测试主要是测试程序员自己编写的代码逻辑的正确性，并非是端到端的集成测试，它不需要测试所依赖的外部系统（分布式锁、Wallet RPC服务）的逻辑正确性。所以，如果代码中依赖了外部系统或者不可控组件，比如，需要依赖数据库、网络通信、文件系统等，那我们就需要将被测代码与外部系统解依赖，而这种解依赖的方法就叫作“mock”。所谓的mock就是用一个“假”的服务替换真正的服务。mock的服务完全在我们的控制之下，模拟输出我们想要的数据。
那如何来mock服务呢？mock的方式主要有两种，手动mock和利用框架mock。利用框架mock仅仅是为了简化代码编写，每个框架的mock方式都不大一样。我们这里只展示手动mock。
我们通过继承WalletRpcService类，并且重写其中的moveMoney()函数的方式来实现mock。具体的代码实现如下所示。通过mock的方式，我们可以让moveMoney()返回任意我们想要的数据，完全在我们的控制范围内，并且不需要真正进行网络通信。
public class MockWalletRpcServiceOne extends WalletRpcService {public String moveMoney(Long id, Long fromUserId, Long toUserId, Double amount) {return "123bac";}}public class MockWalletRpcServiceTwo extends WalletRpcService {public String moveMoney(Long id, Long fromUserId, Long toUserId, Double amount) {return null;}}
现在我们再来看，如何用MockWalletRpcServiceOne、MockWalletRpcServiceTwo来替换代码中的真正的WalletRpcService呢？
因为WalletRpcService是在execute()函数中通过new的方式创建的，我们无法动态地对其进行替换。也就是说，Transaction类中的execute()方法的可测试性很差，需要通过重构来让其变得更容易测试。该如何重构这段代码呢？
在第19节中，我们讲到，依赖注入是实现代码可测试性的最有效的手段。我们可以应用依赖注入，将WalletRpcService对象的创建反转给上层逻辑，在外部创建好之后，再注入到Transaction类中。重构之后的Transaction类的代码如下所示：
public class Transaction {//...// 添加一个成员变量及其set方法private WalletRpcService walletRpcService;public void setWalletRpcService(WalletRpcService walletRpcService) {this.walletRpcService = walletRpcService;}// ...public boolean execute() {// ...// 删除下面这一行代码// WalletRpcService walletRpcService = new WalletRpcService();// ...}}
现在，我们就可以在单元测试中，非常容易地将WalletRpcService替换成MockWalletRpcServiceOne或WalletRpcServiceTwo了。重构之后的代码对应的单元测试如下所示：
public void testExecute() {Long buyerId = 123L;Long sellerId = 234L;Long productId = 345L;Long orderId = 456L;Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);// 使用mock对象来替代真正的RPC服务transaction.setWalletRpcService(new MockWalletRpcServiceOne()):boolean executedResult = transaction.execute();assertTrue(executedResult);assertEquals(STATUS.EXECUTED, transaction.getStatus());}
WalletRpcService的mock和替换问题解决了，我们再来看RedisDistributedLock。它的mock和替换要复杂一些，主要是因为RedisDistributedLock是一个单例类。单例相当于一个全局变量，我们无法mock（无法继承和重写方法），也无法通过依赖注入的方式来替换。
如果RedisDistributedLock是我们自己维护的，可以自由修改、重构，那我们可以将其改为非单例的模式，或者定义一个接口，比如IDistributedLock，让RedisDistributedLock实现这个接口。这样我们就可以像前面WalletRpcService的替换方式那样，替换RedisDistributedLock为MockRedisDistributedLock了。但如果RedisDistributedLock不是我们维护的，我们无权去修改这部分代码，这个时候该怎么办呢？
我们可以对transaction上锁这部分逻辑重新封装一下。具体代码实现如下所示：
public class TransactionLock {public boolean lock(String id) {return RedisDistributedLock.getSingletonIntance().lockTransction(id);}public void unlock() {RedisDistributedLock.getSingletonIntance().unlockTransction(id);}}public class Transaction {//...private TransactionLock lock;public void setTransactionLock(TransactionLock lock) {this.lock = lock;}public boolean execute() {//...try {isLocked = lock.lock();//...} finally {if (isLocked) {lock.unlock();}}//...}}
针对重构过的代码，我们的单元测试代码修改为下面这个样子。这样，我们就能在单元测试代码中隔离真正的RedisDistributedLock分布式锁这部分逻辑了。
public void testExecute() {Long buyerId = 123L;Long sellerId = 234L;Long productId = 345L;Long orderId = 456L;TransactionLock mockLock = new TransactionLock() {public boolean lock(String id) {return true;}public void unlock() {}};Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);transaction.setWalletRpcService(new MockWalletRpcServiceOne());transaction.setTransactionLock(mockLock);boolean executedResult = transaction.execute();assertTrue(executedResult);assertEquals(STATUS.EXECUTED, transaction.getStatus());}
至此，测试用例1就算写好了。我们通过依赖注入和mock，让单元测试代码不依赖任何不可控的外部服务。你可以照着这个思路，自己写一下测试用例4、5、6。
现在，我们再来看测试用例3：交易已过期（createTimestamp超过14天），交易状态设置为EXPIRED，返回false。针对这个单元测试用例，我们还是先把代码写出来，然后再来分析。
public void testExecute_with_TransactionIsExpired() {Long buyerId = 123L;Long sellerId = 234L;Long productId = 345L;Long orderId = 456L;Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);transaction.setCreatedTimestamp(System.currentTimestamp() - 14days);boolean actualResult = transaction.execute();assertFalse(actualResult);assertEquals(STATUS.EXPIRED, transaction.getStatus());}
上面的代码看似没有任何问题。我们将transaction的创建时间createdTimestamp设置为14天前，也就是说，当单元测试代码运行的时候，transaction一定是处于过期状态。但是，如果在Transaction类中，并没有暴露修改createdTimestamp成员变量的set方法（也就是没有定义setCreatedTimestamp()函数）呢？
你可能会说，如果没有createTimestamp的set方法，我就重新添加一个呗！实际上，这违反了类的封装特性。在Transaction类的设计中，createTimestamp是在交易生成时（也就是构造函数中）自动获取的系统时间，本来就不应该人为地轻易修改，所以，暴露createTimestamp的set方法，虽然带来了灵活性，但也带来了不可控性。因为，我们无法控制使用者是否会调用set方法重设createTimestamp，而重设createTimestamp并非我们的预期行为。
那如果没有针对createTimestamp的set方法，那测试用例3又该如何实现呢？实际上，这是一类比较常见的问题，就是代码中包含跟“时间”有关的“未决行为”逻辑。我们一般的处理方式是将这种未决行为逻辑重新封装。针对Transaction类，我们只需要将交易是否过期的逻辑，封装到isExpired()函数中即可，具体的代码实现如下所示：
public class Transaction {protected boolean isExpired() {long executionInvokedTimestamp = System.currentTimestamp();return executionInvokedTimestamp - createdTimestamp > 14days;}public boolean execute() throws InvalidTransactionException {//...if (isExpired()) {this.status = STATUS.EXPIRED;return false;}//...}}
针对重构之后的代码，测试用例3的代码实现如下所示：
public void testExecute_with_TransactionIsExpired() {Long buyerId = 123L;Long sellerId = 234L;Long productId = 345L;Long orderId = 456L;Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId) {protected boolean isExpired() {return true;}};boolean actualResult = transaction.execute();assertFalse(actualResult);assertEquals(STATUS.EXPIRED, transaction.getStatus());}
通过重构，Transaction代码的可测试性提高了。之前罗列的所有测试用例，现在我们都顺利实现了。不过，Transaction类的构造函数的设计还有点不妥。为了方便你查看，我把构造函数的代码重新copy了一份贴到这里。
public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {this.id = preAssignedId;} else {this.id = IdGenerator.generateTransactionId();}if (!this.id.startWith("t_")) {this.id = "t_" + preAssignedId;}this.buyerId = buyerId;this.sellerId = sellerId;this.productId = productId;this.orderId = orderId;this.status = STATUS.TO_BE_EXECUTD;this.createTimestamp = System.currentTimestamp();}
我们发现，构造函数中并非只包含简单赋值操作。交易id的赋值逻辑稍微复杂。我们最好也要测试一下，以保证这部分逻辑的正确性。为了方便测试，我们可以把id赋值这部分逻辑单独抽象到一个函数中，具体的代码实现如下所示：
public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {//...fillTransactionId(preAssignId);//...}protected void fillTransactionId(String preAssignedId) {if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {this.id = preAssignedId;} else {this.id = IdGenerator.generateTransactionId();}if (!this.id.startWith("t_")) {this.id = "t_" + preAssignedId;}}
到此为止，我们一步一步将Transaction从不可测试代码重构成了测试性良好的代码。不过，你可能还会有疑问，Transaction类中isExpired()函数就不用测试了吗？对于isExpired()函数，逻辑非常简单，肉眼就能判定是否有bug，是可以不用写单元测试的。
实际上，可测试性差的代码，本身代码设计得也不够好，很多地方都没有遵守我们之前讲到的设计原则和思想，比如“基于接口而非实现编程”思想、依赖反转原则等。重构之后的代码，不仅可测试性更好，而且从代码设计的角度来说，也遵从了经典的设计原则和思想。这也印证了我们之前说过的，代码的可测试性可以从侧面上反应代码设计是否合理。除此之外，在平时的开发中，我们也要多思考一下，这样编写代码，是否容易编写单元测试，这也有利于我们设计出好的代码。
刚刚我们通过一个实战案例，讲解了如何利用依赖注入来提高代码的可测试性，以及编写单元测试中最复杂的一部分内容：如何通过mock、二次封装等方式解依赖外部服务。现在，我们再来总结一下，有哪些典型的、常见的测试性不好的代码，也就是我们常说的Anti-Patterns。
所谓的未决行为逻辑就是，代码的输出是随机或者说不确定的，比如，跟时间、随机数有关的代码。对于这一点，在刚刚的实战案例中我们已经讲到，你可以利用刚才讲到的方法，试着重构一下下面的代码，并且为它编写单元测试。
public class Demo {public long caculateDelayDays(Date dueTime) {long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();if (dueTime.getTime() >= currentTimestamp) {return 0;}long delayTime = currentTimestamp - dueTime.getTime();long delayDays = delayTime / 86400;return delayDays;}}
前面我们讲过，全局变量是一种面向过程的编程风格，有种种弊端。实际上，滥用全局变量也让编写单元测试变得困难。我举个例子来解释一下。
RangeLimiter表示一个[-5, 5]的区间，position初始在0位置，move()函数负责移动position。其中，position是一个静态全局变量。RangeLimiterTest类是为其设计的单元测试，不过，这里面存在很大的问题，你可以先自己分析一下。
public class RangeLimiter {private static AtomicInteger position = new AtomicInteger(0);public static final int MAX_LIMIT = 5;public static final int MIN_LIMIT = -5;public boolean move(int delta) {int currentPos = position.addAndGet(delta);boolean betweenRange = (currentPos <= MAX_LIMIT) && (currentPos >= MIN_LIMIT);return betweenRange;}}public class RangeLimiterTest {public void testMove_betweenRange() {RangeLimiter rangeLimiter = new RangeLimiter();assertTrue(rangeLimiter.move(1));assertTrue(rangeLimiter.move(3));assertTrue(rangeLimiter.move(-5));}public void testMove_exceedRange() {RangeLimiter rangeLimiter = new RangeLimiter();assertFalse(rangeLimiter.move(6));}}
上面的单元测试有可能会运行失败。假设单元测试框架顺序依次执行testMove_betweenRange()和testMove_exceedRange()两个测试用例。在第一个测试用例执行完成之后，position的值变成了-1；再执行第二个测试用例的时候，position变成了5，move()函数返回true，assertFalse语句判定失败。所以，第二个测试用例运行失败。
当然，如果RangeLimiter类有暴露重设（reset）position值的函数，我们可以在每次执行单元测试用例之前，把position重设为0，这样就能解决刚刚的问题。
不过，每个单元测试框架执行单元测试用例的方式可能是不同的。有的是顺序执行，有的是并发执行。对于并发执行的情况，即便我们每次都把position重设为0，也并不奏效。如果两个测试用例并发执行，第16、17、18、23这四行代码可能会交叉执行，影响到move()函数的执行结果。
前面我们也提到，静态方法跟全局变量一样，也是一种面向过程的编程思维。在代码中调用静态方法，有时候会导致代码不易测试。主要原因是静态方法也很难mock。但是，这个要分情况来看。只有在这个静态方法执行耗时太长、依赖外部资源、逻辑复杂、行为未决等情况下，我们才需要在单元测试中mock这个静态方法。除此之外，如果只是类似Math.abs()这样的简单静态方法，并不会影响代码的可测试性，因为本身并不需要mock。
我们前面提到，相比组合关系，继承关系的代码结构更加耦合、不灵活，更加不易扩展、不易维护。实际上，继承关系也更加难测试。这也印证了代码的可测试性跟代码质量的相关性。
如果父类需要mock某个依赖对象才能进行单元测试，那所有的子类、子类的子类……在编写单元测试的时候，都要mock这个依赖对象。对于层次很深（在继承关系类图中表现为纵向深度）、结构复杂（在继承关系类图中表现为横向广度）的继承关系，越底层的子类要mock的对象可能就会越多，这样就会导致，底层子类在写单元测试的时候，要一个一个mock很多依赖对象，而且还需要查看父类代码，去了解该如何mock这些依赖对象。
如果我们利用组合而非继承来组织类之间的关系，类之间的结构层次比较扁平，在编写单元测试的时候，只需要mock类所组合依赖的对象即可。
如果一个类职责很重，需要依赖十几个外部对象才能完成工作，代码高度耦合，那我们在编写单元测试的时候，可能需要mock这十几个依赖的对象。不管是从代码设计的角度来说，还是从编写单元测试的角度来说，这都是不合理的。
好了，今天的内容到此就讲完了。我们一块来总结回顾一下，你需要重点掌握的内容。
1.什么是代码的可测试性？
粗略地讲，所谓代码的可测试性，就是针对代码编写单元测试的难易程度。对于一段代码，如果很难为其编写单元测试，或者单元测试写起来很费劲，需要依靠单元测试框架中很高级的特性，那往往就意味着代码设计得不够合理，代码的可测试性不好。
2.编写可测试性代码的最有效手段
依赖注入是编写可测试性代码的最有效手段。通过依赖注入，我们在编写单元测试的时候，可以通过mock的方法解依赖外部服务，这也是我们在编写单元测试的过程中最有技术挑战的地方。
3.常见的Anti-Patterns
常见的测试不友好的代码有下面这5种：
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