MockServer的技术实现
目前，笔者已经用Python实现了一个基于socket接口的Mock Server并在测试中进行了一定的应用，实现中利用了一些Python的语言特性、一点RPC技术和一点DSL的技巧。
一个CASE
下面先看一个实际的CASE，CASE加入了许额外的注释，以解释这段代码的意义 (CASE的格式为一种可嵌入Python代码的DSL脚本)
CASE DS返回结果异常测试
BEGIN
GROUP_ID=55
__exec__=BEGIN
PYTHON mock_execute(r.strip())
PYTHON request(host='',port=${PORT},=${MEDIA_ID},=${GROUP_ID},time=${TIME},='',cached=${CACHED},cache_flag='')
END
CASE 测试 1
BEGIN
MOCK_DATA=BEGIN
Mock.on(
large_than(192),
).do(
send_back(
am_head_t(1,0,(c_uint32*2)(100,100),sizeof(ds_qres_head_t)+12+32),
ds_qres_head_t(0,1,1,32,12,),
2,4,
"show",
47,3,4,12,
123,"hello,world!"
),
clear_buf(),
clear_mock(),
)
END
END
CASE 测试 2
BEGIN
……
……
END
……
……
……
……
END
上面的代码中，request的函数的功能是将各参数拼装成一个HTTP请求发送给被测系统并接收返回的结果。而mock_execute也就是对 Mock Server的调用了。
下面就看看这个Mock Server是如让上面的CASE得以运行的
核心代码
首先看Mock Server中的主体代码，该代码基于Python中的ThreadingTCPServer，如下：
self.stop self.server.stop:
buf=self.sock.recv(4096)
buf:
time.sleep(0.1)
self.buffer+=buf
mock MockRequestHandler.mocks:
mock(self):
这段代码可以看作是程序的主循环，它不断的从socket读取代码，然后调用mock对象，触发其中定义的行为。一个mock对象定义了一个行为，程序充许一次定义的多个mock，也有使得程序可以模拟比较复杂的行为了。
下面再看看mock对象里面是如何定义的
(
x,y:x y,
( f:f(handler),self.on_list),
True
):
'',self.on_list,self.do_list
( f:f(handler),self.do_list)
True
False
这里用到了一点儿函数式编程的技巧，在on_list中保存了当前mock的触发条件，do_list中则保存了当前mock要执行的操作，这段代码的就意思就是当所有的触发条件都满足时，就顺序执行操作列表的中的操作，否则就退出。
上面两段代码就构成了Mock Server的核心逻辑。
条件与结果
接下来我们看看on_list和do_list里面到底是什么，以前面的CASE中用到的large_than和send_back为例，它们的原始定义如下所示：
@mock_action
large_than(handler,size):
(handler.buffer)>=size
@mock_action
send_back(handler,data):
handler.sock.sendall(data)
可以看到，它们的第一参数都是handler，它代表了当前请求处理器的实例，包含以下几个基本的成员：
- client_address 当前请求的客户端地址
- sock 当前请求的socket对象
- buffer 当前请求的数据缓冲区
- stop 主程序停止标志
对照 核心代码 中的主循环，这里的handler就是循环中的self，这样就不难明白这几个成员的作用了。
在on_list和do_list中保存就是对这些函数的“间接”引用。那什么是间接引用呢？
回头看前面CAE中的代码：
Mock.on(
large_than(192),
).do(
send_back(
am_head_t( ……
……
）
）
看以看到这里并没有给large_than和send_back传入handler参数，而且，熟悉Python语法的人也会发现，这是对函数的调用，而不是对函数对象本身的引用，最终on方法得到的参数应该是large_than执行完的结果，不是large_than这个函数对象。说了这么多，好像很混乱的样子，其实密秘就在
@mock_action
中，这个是python中的函数修饰器，它本身也是一个函数，接受一个函数对象为参数，返回一个新的函数对象，来看看mock_action的定义：
mock_action(f):
factor(*args):
action= h:f(h,*args)
action.__name__=f.__name__+''
action
factor.is_mock_action=True
factor.__name__=f.__name__+''
factor
它实际上对是原始的函数进行一次封装，有点类似函数式编程中的高阶函数，简单来说就是将开始那段函数定义的代码等价于下面的代码：
large_than(size):
large_than_func(handler):
(handler.buffer)>=size
large_than_func
send_back(data):
send_back_func(handler):
handler.sock.sendall(data)
send_back_func
当然也可以在定义Mock行为时写成这样：
Mock.on(
handler:large_than(handler,192)
).do(
handler:send_back(handler, …… )
）
不过这个就有点儿太难看了。
行为描述
前面说了好多mock里存什么，现看看这此东西是怎么存进去的，来一段更有代表性的代码：
Mock.on(
any_package(),
large_than(32),
).do(
send_back(''),
clear_buf(),
).on(
got(''),
).do(
close_sock(),
).on(
got(''),
).do(
stop_server(),
)
每一组on|do调用都定义了一个新的mock，上面的代码中定义了三个mock，那么如何能保证on|do能成对出现，且不符合约定时能抛出异常呢？
其实上面的代码可看作是一段DSL的代码，我们在Python的语法基础上，添加了on/do两个关键字，并做了一定的语法限定。而在代码中实现on和 do时也进行相应的处理，以保证语法约定的正确性。
MockRequestHandler(SocketServer.BaseRequestHandler):
mocks=[]
MockObjectProxy(object):
(self,handle,obj):
self.__handle=handle
self.__obj=obj
do(self,*funcs):
self.__handle.mocks.append(self.__obj.do(*funcs))
self.__obj.on_list,self.__obj.do_list
self.__handle
@staticmethod
on(*funcs):
MockRequestHandler.MockObjectProxy(
MockRequestHandler,
MockObject().on(*funcs)
)
通过上面的代码就限制了do必须出现on后面，否则会提示Mock对象不支持do方法。同时如果只有on没有do，也不会创建新的mock。
远程调用
现在，我们的Mock Server已经可以启动运行了，但必须且只能在启动时指定mock行为，也就是说还不能动态更新配置。
接下来就该RPC登场了，RPC是远程过程调用的简称，这里的远程指的是不同的进程，可能是同一台机器上的，也可能是位于不同机器上的，它们之间可以通过某种PIC（进程间通信）协议传递信息，比如socket。而RPC就是对PIC协议的再封装，把信息发送/接收的过程变成更简单易用的函数调用过程。
本例中使用Python的第三方扩展库rpyc来实现RPC，这样就可以在CASE中动态的修改Mock Server的形为了。
execute (code,service_name=''):
conn=get_online_connectiones(service_name)[-1]
conn.root.execute(code)
=='':
execute(r)
()
在最开始的CASE中的mock_exectue函数，实际上就是对这里的execute的再包装而已。
综述
总结一下我们所实现的这个Mock Server的特点：
- 用事件驱动的方式描述行为
- 用函数来描述[条件]和[结果]
- 用DSL代替配置文件的解析
- 用RPC代替配置文件的分发和加载
相比之传统定义上的Stub Server, Mock Server抛弃了死板的配置文件，将要行为描述与接口实现分离，更利于代码的复用，进一步简化桩程序的开发成本。
作者：qabloger
（全文完）
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