问题一：在提供的BadCase和GoodCase的Foo函数示例中GoodCase是如何应用“提前返错”的？
在提供的BadCase和GoodCase的Foo函数示例中GoodCase是如何应用“提前返错”的？
参考回答：
在Good Case的Foo函数中，每次调用Check1、Check2和Check3函数后，都立即检查返回的status是否表示成功。如果状态不是OK，则直接返回错误状态，避免了进一步的嵌套和缩进。这种方式有效地应用了“提前返错”的原则，使代码更加简洁和清晰。
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问题二：在Bad Case的Foo函数中，为什么存在多处调用done->Run()？
在Bad Case的Foo函数中，为什么存在多处调用done->Run()？
参考回答：
在Bad Case中，由于存在多个可能返回错误的条件检查，因此需要在每个错误检查点之后都调用done->Run()来执行回调。这导致了代码的冗余和潜在的错误风险，因为如果在后续添加新的错误检查点时忘记调用done->Run()，就可能导致资源泄露或其他问题。
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问题三：在Good Case的Foo函数中，erpc::是如何实现利用析构函数做清理工作的？
在Good Case的Foo函数中，erpc::是如何实现利用析构函数做清理工作的？
参考回答：
在Good Case中，通过创建一个erpc::ScopedCallback对象done，并将原始的_done指针传递给它的构造函数，实现了利用析构函数做清理工作的目的。当Foo函数结束时，done对象会被自动销毁，其析构函数会负责调用_done指向的回调函数，从而确保了即使在多个错误检查点之间发生异常或提前返回，回调函数也能被正确执行，避免了资源的泄露或未完成的清理工作。
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问题四：为什么测试不聚焦可能导致测试不稳定？
为什么测试不聚焦可能导致测试不稳定？
参考回答：
测试不聚焦指的是在编写测试用例时，没有针对特定的功能或场景进行精确设计，而是盲目地复制粘贴已有的测试代码，导致测试用例过于宽泛，没有针对性。这样的测试在面对系统更新或功能变更时，容易出现等价类测试爆炸的情况，即测试用例数量急剧增加，但很多测试并没有实际价值，反而可能导致测试的不稳定，因为过多的测试用例增加了测试执行的时间和复杂度，容易引入误报和漏报。
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问题五：什么是异步等待导致的测试不稳定，如何避免？
什么是异步等待导致的测试不稳定，如何避免？
参考回答：
异步等待导致的测试不稳定通常发生在测试需要等待某个异步操作完成的情况下。如果测试基于时间假设，如使用sleep来等待异步操作完成，那么这种测试就是不稳定的，因为异步操作的实际完成时间可能会因为系统负载、网络延迟等因素而有所变化。为了避免这种情况，应该使用更可靠的等待机制，如监听异步操作的结果状态，或者使用专门的等待库来管理异步等待。
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