MES系统工作流的单元测试方案
在基于Java实现的MES系统中，若算子组成工作流并通过JSON传递数据，后端解析JSON后执行业务逻辑的流程，单元测试的核心是确保以下内容的正确性：
- 算子功能的正确性（每个算子单独的逻辑）。
- 工作流的正确性（算子间数据传递和组合逻辑）。
- JSON的解析和业务逻辑的正确性。
以下是具体的方法和步骤：
1. 测试目标划分
1.1 算子的单独测试
每个算子是工作流的基础模块，因此需要确保其逻辑正确。
要测试的内容：
- 算子是否能正确处理输入数据。
- 算子的输出是否符合预期。
测试方法：
- 使用JUnit或类似框架，为算子的核心功能单独编写测试用例。
- 模拟输入数据并验证算子的输出。
示例代码：
@Test
void testFilterOperator() {
FilterOperator filterOperator = new FilterOperator();
List<Data> input = Arrays.asList(new Data("valid"), new Data("invalid"));
List<Data> expectedOutput = Arrays.asList(new Data("valid"));
List<Data> actualOutput = filterOperator.execute(input);
assertEquals(expectedOutput, actualOutput);
}
1.2 JSON生成与组合测试
JSON的生成和组合是工作流中各算子协作的重要环节，需确保生成的JSON结构正确。
要测试的内容：
- 每个算子是否能正确生成JSON片段。
- 不同算子间的输出是否能正确组合为一个完整的JSON。
测试方法：
- 对JSON生成逻辑进行单元测试，验证输出的JSON是否符合预期结构。
- 使用
org.json或com.google.gson库对JSON进行验证。
示例代码：
@Test
void testJsonComposition() {
// 模拟多个算子的输出
String operator1Output = "{\"key1\": \"value1\"}";
String operator2Output = "{\"key2\": \"value2\"}";
// 模拟组合逻辑
JSONObject finalJson = new JSONObject();
finalJson.put("operator1", new JSONObject(operator1Output));
finalJson.put("operator2", new JSONObject(operator2Output));
String expectedJson = "{ \"operator1\": {\"key1\": \"value1\"}, \"operator2\": {\"key2\": \"value2\"} }";
assertEquals(expectedJson, finalJson.toString());
}
1.3 后端业务逻辑测试
后端业务逻辑依赖于JSON的正确解析和数据处理，因此需要对解析逻辑进行单独测试。
要测试的内容：
- JSON解析是否正确提取了需要的数据。
- 数据提取后，业务逻辑是否正常执行。
测试方法：
- 使用伪造的JSON模拟前端发送的数据，验证解析逻辑的输出。
- 使用Mock框架（如Mockito）模拟依赖项，隔离测试环境。
示例代码：
@Test
void testJsonParsingAndBusinessLogic() {
String inputJson = "{ \"operator1\": {\"key1\": \"value1\"}, \"operator2\": {\"key2\": \"value2\"} }";
// 模拟JSON解析
JSONObject jsonObject = new JSONObject(inputJson);
String value1 = jsonObject.getJSONObject("operator1").getString("key1");
String value2 = jsonObject.getJSONObject("operator2").getString("key2");
// 模拟业务逻辑
BusinessLogic logic = new BusinessLogic();
String result = logic.processData(value1, value2);
assertEquals("Processed: value1, value2", result);
}
2. 模拟整体工作流测试
在验证单个算子逻辑和JSON生成逻辑后，需要对整个工作流的执行链条进行测试。
要测试的内容：
- 工作流是否能正确执行。
- 工作流的最终输出是否符合预期。
测试方法：
- 使用Mock框架模拟HTTP请求和响应，验证从请求到结果的完整流程。
- 可以结合Spring Boot Test进行集成测试，验证控制器逻辑。
示例代码：
@Mock
private WorkflowService workflowService;
@Autowired
private MockMvc mockMvc;
@Test
void testWorkflowExecution() throws Exception {
// 模拟请求和响应
String requestJson = "{ \"input\": \"testData\" }";
String expectedResponse = "{ \"result\": \"success\" }";
when(workflowService.execute(any(String.class))).thenReturn(expectedResponse);
mockMvc.perform(post("/workflow/execute")
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.content(requestJson))
.andExpect(status().isOk())
.andExpect(content().json(expectedResponse));
}
3. 辅助工具与最佳实践
3.1 使用Mock框架
- Mockito：隔离依赖组件，确保只测试目标功能。
- WireMock：用于模拟HTTP接口请求和响应。
3.2 数据驱动测试
- 使用参数化测试（如JUnit5中的
@ParameterizedTest）覆盖更多数据场景。 - 使用外部JSON文件作为测试输入，增强可维护性。
示例：
@ParameterizedTest
@ValueSource(strings = { "test_case_1.json", "test_case_2.json" })
void testWithJsonFile(String fileName) throws Exception {
String jsonInput = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("src/test/resources/" + fileName)));
// 测试逻辑...
}
3.3 使用JSON Schema验证
确保生成的JSON和预期的结构一致，可以使用JSON Schema进行验证。
示例：
@Test
void testJsonSchemaValidation() {
String generatedJson = "{ \"key\": \"value\" }";
String schema = "{ \"type\": \"object\", \"properties\": { \"key\": { \"type\": \"string\" } }, \"required\": [\"key\"] }";
SchemaValidator validator = new SchemaValidator();
assertTrue(validator.validate(generatedJson, schema));
}
总结
- 对单个算子进行单元测试，验证输入输出的正确性。
- 对JSON生成、组合和解析进行单元测试，确保数据流转正确。
- 对后端业务逻辑解析和处理进行单独测试，确保逻辑无误。
- 使用Mock和集成测试框架验证工作流的整体执行链条。
这种分层次的单元测试和集成测试方法，既保证了系统的每个模块高质量，又能验证整体的工作流执行效果。