研究良久，终于发现了他代码写的快且bug少的原因

前言

读者诸君，今日我们适当放松一下，不钻研枯燥的知识和源码，分享一套高效的摸鱼绝活。

我有一位程序员朋友，当时在一个团队中开发Android应用，历经多次考核后发现：

在组内以及与iOS团队的对比中:

他的任务量略多

但他的bug数量和严重度均低

但他加班的时间又少于其他人

不禁令人产生好奇，他是如何做到代码别的又快，质量又高的

经过多次研究我终于发现了奥秘。

为了行文方便我用"老L"来代指这位朋友。

最常见的客户端bug

"老L，听说昨晚上线，你又坐那摸鱼看测试薅别人，有什么秘诀吗？"

老L："秘诀？倒也谈不上，你这么说，我倒是有个问题，你觉得平日里最常见的bug有哪些？"

"emm，编码上不健壮的地方，例如NPE，IndexOutOfBoundsException，UI上的可就海了去了，文本长度不一导致显示不下，间距问题，乱七八糟的一大堆"

老L："哈哈，都是些看起来很幼稚、愚蠢的问题吧？是不是测试挂嘴边的那句：' 你就不能跑一跑吗，你又不瞎，跑两下不就看到了，这么明显！！！' "

我突然来了兴致，"你是说我们有必要上 TDD（test-driven-develop），按照DevOps思想，在CI（Continuous Integration）的时候，顺带跑自动化测试用例发现问题？"

老L突然打断了我："不要拽你那些词了，记住了，事情是要人干的，机器只能替代可重复劳动，现在还不能替代人的主观能动性，拽词并不能解决问题。我们已经找到了第一个问题的答案，现在换个角度"

平日里最常见的bug有哪些？

编码不健壮, 例如NPE，IndexOutOfBoundsException
UI细节问题, 例如文本长度不一导致显示不下，间距，等

为什么很浅显的问题没有被发现

老L："那么问题来了，为什么这些浅显的问题，在交测前没有被发现呢？"

我陷入了思考...

是开发们都很懒吗？也不至于啊！

是时间很紧来不及吗？确实节奏紧张，但也不至于不给调试就拿去测了！

"emm, 可能是迭代的节奏的太频繁，压力较大，并没有整块的时间用来自测联调"

老L接过话茬，"假定你说的是正确的，那么就有两种可能。"

"第一种，自测与联调要比开发还要耗费心思的一件事情。但实际上，你我都知道，这一点并站不住脚！"

"而第二种，就是在开发阶段无法及时测试，拖到开发完，简单测测甚至被催促着就交差了"

仔细的思考后

业务逐步展开，无法在任意时间自由地进行有效的集成测试
后端节奏并不比前端快多少，在前端的开发阶段，难以借助后端接口测试，也许接口也有问题

"确实，这是一个挺麻烦的问题，听你一说，我感觉除了多给几天，开发完集中自测一波才行" 我如是说到。

"NO NO NO"，老L又打断了我："你想的过多了，你想借助一个可靠的、已经完备的后端系统来进行自测。对于你的需求来说，这个要求过高了，你这是准备干QA的活"

"我帮你列举一下情况"

一些数据处理的算法，这种没有办法，老老实实写单元测试，在开发阶段就可以做好，保障可靠性
UI呢，我们现在写的代码，基本都做到了UI与逻辑分层，只要能模拟数据，就能跑起来看页面
业务层，后端逻辑我们无法控制，但 Web-API 调用的情况可以分析下并做一下测试，而对于返回数据的JSON结构校验、约束性校验也可以考虑做一下测试

总而言之，我们只需要先排除掉浅显的错误。而这些浅显的错误，属于情况2、3

老L接着说道："你先歇歇吧，我来说，你再插嘴这文章就太长了！"

接下来就可以实现矛盾转移："如何模拟数据进行测试"，准确的说，问题分成两个子问题：

如何生成模拟数据
如何从接缝中塞入数据，让系统得以使用

可能存在的接缝

先看问题2："如何从接缝中塞入数据，让系统得以使用"

脑暴一下，可以得出结论：

应用内部
- 替换调用web-api的业务模块，使用假数据调用业务链，一般替换Presenter、Controller实例
- 替换Model层，不调用web-api，返回假数据或用假数据调用回调链
- 侵入网络层实现，不进行实际网络层交互，直接使用假数据
- 遵循切面，向缓存等机制模块中植入假数据
应用外部
- 使用代理，返回假数据
- 假数据服务器

简单分析：

~~"假数据服务器"~~ 的代价太大，并且使用逻辑编造假数据的代价太大，过。
"使用代理，返回假数据"，可以用于特定问题的调试，不适用广泛情况，过。
~~"替换调用web-api的业务模块"~~，成本过大，过。
"替换Model层"，对项目的依赖注入管理具有较大挑战，备选，可能带来很多冗余代码。
"侵入网络层实现"，优选。
"向缓存等机制模块中植入假数据"，操作真实的缓存较复杂，但可以考虑增加一个 Mock缓存实现模块，基于SPI等机制，可以解决冗余代码问题，备选。

得出结论：

方案1："侵入网络层实现"，优选
方案2："替换Model层"，（项目的依赖注入做得很好时）作为备选，可能带来冗余代码
方案3："向缓存等机制模块中植入假数据"，增加一个 Mock缓存实现模块，备选。（基于SPI等机制，可以解决冗余代码问题）

再仔细分析： 方案1和方案3可以合并，形成一个完整的方案，但未必需要限定在缓存机制中

OK 我们先搁置一下这个问题，看前一个问题。

创造假数据

简单脑暴一下，无非三种：

人工介入，手动编写 -- 成本过大
- 可能在前期准备好，基本是纯文本
- 可能使用一个交互工具，在需要数据时介入，通过图形化操作和输入产生数据
人工介入，逻辑编码
基于反射等自省机制，并完全随机或者基于限制生成数据

"第一种代价过大，暂且抛弃"

"第二种可以采用，但是人力成本不容忽视! 一个可以说服我使用它的理由是："可以精心设计单测数据，针对性的发现问题"

"第三种很轻松，例如使用Mockito，但生成合适的数据需要花费一定的精力"

我们来扒一扒第三种方式，其核心思想为：

获取类信息，得到属性集

遍历属性填充 >

基础类型、箱体类型，枚举，确定取值范围，使用Random取值，赋值

2. 普通类、泛型类，创建实例，回归步骤1
3. 集合、数组等，创建实例，回归步骤1，收集填充

不难得出结论，这一方法虽然很强大，但 创建高度定制化的数据 是一件有挑战的事情。

举个例子，模拟字符串时，一般会使用语料集作为枚举，进行取值。要得到“地址”、“邮箱”等特定风格的数据，需要结合框架做配置，客观上存在较高地学习、使用门槛。

你也知道，前几年我图好玩，写了个 mock库。

必须强调的一点：“我并不认为我写的库比Mockito等库强大，仅仅是在我们开发人员够用的基础上，做到尽可能简单！”

你也知道，Google 在Androidx（前身为support）中提供了一套注解包： annotations。但Google并未提供bean validation 实现 ，我之前也基于此做过一套JSR303实现，有一次突发灵感，这套注解的含义同样适用于 声明假数据取值范围 ！！！

所以，我能使用它便捷的生成合适的假数据，在开发阶段及时的进行 “伪集成”

此刻，我再也忍不住要发言了：“且慢，老L，你这个做法有一定的侵入性吧。而且，如果数据类在不同业务下复用的话，是否存在问题呢？”

老L顿了顿，“确实，google的annotations是源码级注解，并不是运行时，我为了保持简单，使用了运行时反射而非代码生成。所以确实存在一定的代码侵入性”。

但是，我们可以基于此建立一套简单的MOCK-API，这样就不存在代码侵入了。

另外，也可以增加一套Annotation-Processor 实现方案，这样就可以适当沿用项目中的注解约束了，但我个人认为华而不实。

看你的第二个问题，Mocker一开始确实存在这个问题，有一次从Spring的JSR380中得到灵感，我优化了注解规则，这个问题已经被解决了。得空你可以顺着这个图看看：

或者去看看代码和使用说明：https://github.com/leobert-lan/Mocker

再次审视如何处理接缝

此时我已经有点云里雾里，虽然听起来很牛，如何用起来呢？我还是很茫然，简直人麻了！不得不再次请教。

老L笑着说：“你问的是一个实践方案的问题，而这类问题没有银弹.不同的项目、不同的习惯都有最适宜的方法，我只能分享一下我的想法和做法，仅做参考”

在之前的项目中，我自己建了一个Mock-API，利用我的Mocker库，写一个假数据接口就是分分钟的事情。

测试机挂上charles代理，有需要的接口直接进行mapping，所以在客户端代码中，你看不到我做了啥。

当然，这个做法是在软件外部。

如果要在软件内部做，我个人认为这也是一个华而不实的事情。不过不得不承认是一件好玩的事情，那就提一些思路。

基于Retrofit的CallAdapter

public interface CallAdapter<R, T> {
    Type responseType();

    T adapt(Call<R> call);

    abstract class Factory {
        public abstract @Nullable
        CallAdapter<?, ?> get(Type returnType, Annotation[] annotations,
                              Retrofit retrofit);

        protected static Type getParameterUpperBound(int index, 
                                                     ParameterizedType type) {
            return Utils.getParameterUpperBound(index, type);
        }

        protected static Class<?> getRawType(Type type) {
            return Utils.getRawType(type);
        }
    }
}

很明显，我们可以追加注解，用以区分是否需要考虑mock；

可选：对于有可能需要mock的接口，可以继续追加切面，实现在软件外部控制使用 mock数据 或 真实数据

而Retrofit已经使用反射确定了方法的 return Type ，在Mocker中也有适应的API直接生成假数据

基于Retrofit的Interceptor

相比于上一种，拦截器已经在Retrofit处理流程中靠后，此时在 Chain 中能够得到的内容已经属于Okhttp库的范畴。

所以需要一定的前置措施用于确定 "return Type"、"是否需要Mock" 等信息。可以借助Tag机制：

@Documented
@Target(PARAMETER)
@Retention(RUNTIME)
public @interface Tag {
}

@GET("/")
Call<ResponseBody> foo(@Tag String tag);

最终从 Request#tag(type: Class<out T>): T? 方式获取，并接入mock，并生成 Response

其他针对Okhttp的封装

思路基本类似，不再展开。

写在最后

听完老L的思路，我若有所思，若有所悟。他的方案似乎很有效，而且直觉告诉我，这些方案中还有很多留白空间，例如：

借用SPI等技术思路，可以轻易的解决 "Mock 模块集成与移除" 的问题
提前外部控制是否Mock的接缝，可以在加一个工具APP、或者Socket+网页端工具用以实现控制

但我似乎遗漏了问题的开始

是否原意做用于约束假数据生成规则的基础建设工作呢？？？例如维护注解

事情终究是人干的，人原意做，办法总比困难多。

最后一个小问题：

leobert's blog