为什么要单元测试

简介: 单元测试看似“踩刹车”,实则让开发跑得更快。它快速、稳定、精准定位问题,提升代码质量与可维护性,支撑高效迭代,是软件工程不可或缺的地基。

刹⻋是降低了⻋速还是提升了⻋速?我们通常认为写单测费⼒耗时、耽误研发进度,仿佛在给项⽬“踩刹⻋”。⼤家不妨带着这个问题往下看,详细聊聊为什么单元测试可以让软件开发跑得更快。
什么是单元测试
⼤家对于单测应该并不陌⽣,截取⼀段维基百科的定义帮⼤家唤醒⼀下记忆:
在计算机编程中,单元测试(Unit Testing)⼜称为模块测试,是针对程序模块(软件设计的最⼩单位)来进⾏正确性检验的测试⼯作。
单元测试的理念其实⼀直是编程的⼀部分。我们第⼀次编写计算机程序时,肯定会输⼊⼀些样本数据,查看其是否按照你的期望执⾏。如果结果不符合预期,你肯定在代码⾥穿插过⼤量的System.out.println,确保每个原⼦节点都符合预期。这个过程其实就是把复杂问题拆解成原⼦化的问题、逐⼀攻破的过程。单元测试的⽬的也⼀样,是保障软件程序中每个最⼩单位的正确性,从⽽保障由最⼩单位构建起来的复杂系统的正确性。
深⼊展开单元测试的必要性之前,我们先去考考古,看⼀下测试体系是如何演进的。
测试体系的演进

过去的很⻓⼀段时间⾥,软件测试⼤量依赖⼈⼯检测。软件测试甚⾄是⼀个独⽴的⼯种(QA、Tester),QA/tester的⽇常任务就是进⾏⼤量的⼿⼯测试、繁琐易错。
⾃2000年代初以来,软件⾏业的测试⽅法已经发⽣了巨⼤的变化。为了应对现代软件系统的规模和复杂性,业界演变出了开发⼈员驱动的⾃动化测试实践。我们终于可以摆脱⼿动测试的繁琐,⽤软件来测试软件。但过去的实践仍然留下了深远的影响,软件测试还是⼀个独⽴的⼯种,过去的QA演进成了SDET(Software Developer Engineer in Test),我们虽然进化到会使⽤⼯具了,但我们还只是会⽤⼯具的猴⼦。为什么这么讲?因为这种研发/测试分离的模式本身就留下了很多问题。当研发和测试是两个岗位时,交付的边界是软件整体的功能性(functional requirements)和可⽤性。研发只要保证软件整体上功能完备、可⽤就⾏,测试也会聚焦在集成测试和端到端测试上。但软件是由⽆数个最⼩单位构成的,在这种体系下⼈们会忽视最⼩单位的质量、是否可读可测可演进,最终难免“⾦⽟其外,败絮其中”。
基于种种弊端,⾕歌、微软这些对研发质量⾮常重视的公司都在从SDET的2.0时代过渡到 all-in-one 的3.0时代:微软在2015年去掉SDET⼯种,在陆奇带领的Bing中率先提出“combined engineering” 的概念;⾕歌也将SETI替换成EngProd(Engineering Productivity),专⻔负责测试平台和⼯具的搭建,不负责具体的业务逻辑测试。
为什么需要单元测试
在如今的互联⽹时代,软件迭代的速度越来越快,研发的职责也越来越多。DevOps的理念是"you build it, you run it",研发/测试合⼆为⼀的趋势也可以理解为对"you build it, you test it"的呼吁。当研发要对⾃⼰写的代码质量和测试负责的时候,好的测试实践就必不可少了。
测试⾦字塔
就像盖楼需要从打地基、竖钢筋、灌⽔泥层层往上构建⼀样,测试也有类似的测试⾦字塔架构。下图出⾃《Software Engineering at Google》的测试章节,总结了Google在测试⽅⾯的最佳实践。我们可以看到测试⾦字塔由三层构成,最底层就是单元测试、占⽐80%,是软件系统的地基。再往上是集成测试和端到端测试,分别占15%和5%。因为从下往上占⽐逐层缩减,因此被称为测试⾦字塔(跟盖⾼楼⼀样)。⾕歌推荐的这个⽐例是多年实践出来的结果,意在提升研发的效率(productivity)并提升对产品的信⼼(product confidence)。
测试⾦字塔的核⼼理念之⼀就是“Unit Test First“,每个软件项⽬⾥的第⼀⾏测试应该是单测(TDD甚⾄认为第⼀⾏代码就应该是单测),⽽且⼀个项⽬⾥占⽐最⾼的测试也应该是单测。
图⽚来源:Software Engineering at Google
优秀的软件离不开单元测试
为什么业界都把单元测试放在这么重要的位置?“抓⼤放⼩”,只写端到端测试不⾹吗?这⾥我们来展开讲讲单测的好处。
提升debug效率
单元测试是软件⼯程极佳的地基,因为它们快速、稳定,并且极⼤地缩⼩了问题范围,提升故障诊断的效率。
● 测试更快:单测没有其他外部依赖,跑的快,可以提供更快的反馈环,更快的发现并修复问题。
● 测试更稳定:同样因为0依赖,单测相⽐于其他类型的测试更稳定,不会受外部其他模块的不兼容变更影响。因此单测也是最能带给开发者信⼼的测试类型。
● 问题更容易定位:单测以最⼩软件单位为边界,出了问题可以缩⼩定位范围。相⽐之下,越是⾦字塔上层的测试类型,定位问题的困难度越⼤。复杂的端到端测试涉及众多的模块,需要⼀⼀排查定位问题。
提升代码质量
代码是写给⼈看的,好的代码应该是易读、易改、易维护的。写单测的过程其实就是吃⾃⼰代码狗粮(dogfood)的过程,从⽤户/研发视⻆去使⽤⾃⼰的代码,帮助我们提升代码质量。
● 好的代码是易测的:业界很早就提出了圈复杂度(Cyclomatic complexity)的概念,⽤来衡量⼀个模块判定结构的复杂程度,其数量上表现为独⽴路径的条数,也可理解为覆盖所有的可能情况最少使⽤的测试⽤例个数。圈复杂度⼤说明程序代码的判断逻辑复杂,可能质量低,且难于测试和维护。因此好的代码⼀定是圈复杂度低的,也是易于测试的。
● 易于迭代演进:没有什么软件是⼀成不变的,好的软件系统应该是易于演进的。单测覆盖⾼的项⽬模块更原⼦化,边界更清晰,修改起来更容易。单测覆盖更全的项⽬重构的⻛险也相对更⼩,相反⼀个没有单测覆盖的复杂项⽬是没⼈敢碰的。
● 更优质的设计:前⾯也提到,好的单测能够提升代码的质量。如果⼀个研发需要给⾃⼰的代码写单测,他就会注重代码的模块化分割,减少过⻓、圈复杂度过⾼的method。下⾯的例⼦就是⼀段没有单测的代码的认知复杂度值(可以理解是圈复杂度的⼀个改良版,从代码是否容易理解的⻆度衡量),超标了⾜⾜三倍。现在回过头来想补单测,脑袋都⼤。

相关文章
|
28天前
|
存储 弹性计算 人工智能
阿里云服务器租用费用价格表(2026年最新)一年、1个月和1小时收费
2026年阿里云服务器最新价格出炉,涵盖轻量应用服务器、ECS、GPU服务器等多种类型。38元/年起秒杀轻量服务器,99元/年畅享2核2G配置,按月、按小时灵活计费,支持个人开发、企业建站及AI计算全场景需求,高性价比优选。
1039 12
|
22天前
|
数据采集 人工智能 IDE
告别碎片化日志:一套方案采集所有主流 AI 编程工具
本文介绍了一套基于MCP架构的轻量化、多AI工具代码采集方案,支持CLI、IDE等多类工具,实现用户无感、可扩展的数据采集,已对接Aone日志平台,助力AI代码采纳率分析与研发效能提升。
396 46
告别碎片化日志:一套方案采集所有主流 AI 编程工具
|
存储 缓存 NoSQL
开源 | 阿里云 Tair KVCache Manager:企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
阿里云 Tair 联合团队推出企业级全局 KVCache 管理服务 Tair KVCache Manager,通过中心化元数据管理与多后端存储池化,实现 KVCache 的跨实例共享与智能调度。该服务解耦算力与存储,支持弹性伸缩、多租户隔离及高可用保障,显著提升缓存命中率与资源利用率,重构大模型推理成本模型,支撑智能体时代的规模化推理需求。
|
23天前
|
人工智能 运维 监控
进阶指南:BrowserUse + AgentRun Sandbox 最佳实践
本文将深入讲解 BrowserUse 框架集成、提供类 Manus Agent 的代码示例、Sandbox 高级生命周期管理、性能优化与生产部署策略。涵盖连接池设计、安全控制、可观测性建设及成本优化方案,助力构建高效、稳定、可扩展的 AI 浏览器自动化系统。
419 47
|
2月前
|
数据采集 人工智能 运维
AgentRun 实战:快速构建 AI 舆情实时分析专家
搭建“舆情分析专家”,函数计算 AgentRun 快速实现从数据采集到报告生成全自动化 Agent。
827 56
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 物联网
大模型指南:一文搞懂LoRA微调
本文详细解析LoRA微调技术,通过低秩分解实现参数高效适配。您将了解其核心原理、实践步骤及效果评估方法,以及如何在消费级GPU上轻量化定制百亿参数大模型,并探索其未来应用与进阶技巧。
大模型指南:一文搞懂LoRA微调
|
14天前
|
数据采集 人工智能 监控
告别“垃圾进垃圾出”:打造高质量数据集的完整指南
本文深入解析AI时代“数据比算法更重要”的核心理念,系统阐述高质量数据集的定义、黄金标准(含16条可操作规范)与七步构建法,并提供自动化检查、基线验证及人工评审等实用评估手段,助力开发者高效打造可靠、合规、可持续迭代的优质训练数据。(239字)
211 12
|
22天前
|
人工智能 安全 调度
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程的异同,指出AI工程并非推倒重来,而是在传统工程坚实基础上,为应对大模型带来的不确定性(如概率性输出、幻觉、高延迟等)所进行的架构升级:在“道”上,从追求绝对正确转向管理概率预期;在“法”上,延续分层解耦、高可用等原则,但建模重心转向上下文工程与不确定性边界控制;在“术”上,融合传统工程基本功与AI新工具(如Context Engineering、轨迹可视化、多维评估体系),最终以确定性架构驾驭不确定性智能,实现可靠价值交付。
308 41
AI工程vs传统工程 —「道法术」中的变与不变
|
28天前
|
算法 编译器 C语言
【2026最新】MinGW64官网下载安装保姆级教程(附安装包+图文并茂)
MinGW-w64 是 Windows 下的轻量级 GNU 编译器集合,支持 C/C++ 编译,无需虚拟机即可生成独立 exe 文件。它体积小、免安装、静态链接运行库,兼容 Win10/11 与旧系统,配置简单,广泛用于算法开发、刷题及教学场景。
1392 4