引入

随着工程化开发的内大力的推广，单元测试越来越受到广大开发者的重视。在学习的过程中，发现网上针对 Golang 单元测试大多从理论角度出发介绍，缺乏完整的实例说明，晦涩难懂的 API 让初学接触者难以下手。

本篇不准备大而全的谈论单元测试、笼统的介绍 Golang 的单测工具，而将从 Golang 单测的使用场景出发，以最简单且实际的例子讲解如何进行单测，最终由浅入深探讨 go 单元测试的两个比较细节的问题。

在阅读本文时，请务必对 Golang 的单元测试有最基本的了解。

一段需要单测的 Golang 代码

package unit

import (
 "encoding/json"
 "errors"
 "github.com/gomodule/redigo/redis"
 "regexp"
)

type PersonDetail struct {
 Username string `json:"username"`
 Email    string `json:"email"`
}

// 检查用户名是否非法
func checkUsername(username string) bool {
 const pattern = `^[a-z0-9_-]{3,16}


 reg := regexp.MustCompile(pattern)
 return reg.MatchString(username)
}

// 检查用户邮箱是否非法
func checkEmail(email string) bool {
 const pattern = `^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+


 reg := regexp.MustCompile(pattern)
 return reg.MatchString(email)
}

// 通过 redis 拉取对应用户的资料信息
func getPersonDetailRedis(username string) (*PersonDetail, error) {
 result := &PersonDetail{}

 client, err := redis.Dial("tcp", ":6379")
 defer client.Close()
 data, err := redis.Bytes(client.Do("GET", username))

 if err != nil {
  return nil, err
 }

 err = json.Unmarshal(data, result)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 return result, nil
}

// 拉取用户资料信息并校验
func GetPersonDetail(username string) (*PersonDetail, error) {
 // 检查用户名是否有效
 if ok := checkUsername(username); !ok {
  return nil, errors.New("invalid username")
 }

 // 从 redis 接口获取信息
 detail, err := getPersonDetailRedis(username)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 // 校验
 if ok := checkEmail(detail.Email); !ok {
  return nil, errors.New("invalid email")
 }

 return detail, nil
}

这是一段典型的有 I/O 的功能代码，主体功能是传入用户名，校验合法性之后通过 redis 获取信息，之后校验获取值内容的合法性后并返回。

后台服务单测场景

对于一个传统的后端服务，它主要有以下几点的职责和功能：

• 接收外部请求，controller 层分发请求、校验请求参数
• 请求有效分发后，在 service 层与 dao 层进行交互后做逻辑处理
• dao 层负责数据操作，主要是数据库或持久化存储相关的操作

因此，从职责出发来看，在做后台单测中，核心主要是验证 service 层和 dao 层的相关逻辑，此外 controller 层的参数校验也在单测之中。

细分来看，对于相关逻辑的单元测试，笔者倾向于把单测分为两种：

• 无第三方依赖，纯逻辑代码
• 有第三方依赖，如文件、网络 I/O、第三方依赖库、数据库操作相关的代码

注：单元测试中只是针对单个函数的测试，关注其内部的逻辑，对于网络/数据库访问等，需要通过相应的手段进行 mock。

Golang 单测工具选型

由于我们把单测简单的分为了两种：

• 对于无第三方依赖的纯逻辑代码，我们只需要验证相关逻辑即可，这里只需要使用 assert （断言），通过控制输入输出比对结果即可。
• 对于有第三方依赖的代码，在验证相关代码逻辑之前，我们需要将相关的依赖 mock （模拟），之后才能通过断言验证逻辑。这里需要借助第三方工具库来处理。

因此，对于 assert （断言）工具，可以选择 testify 或 convery，笔者这里选择了 testify。对于 mock （模拟）工具，笔者这里选择了 gomock 和 gomonkey。关于 mock 工具同时使用 gomock 和 gomonkey，这里跟 Golang 的语言特性有关，下面会详细的说明。

完善测试用例

这里我们开始对示例代码中的函数做单元测试。

生成单测模板代码

首先在 Goland 中打开项目，加载对应文件后右键找到 Generate 项，点击后选择 Tests for package，之后生成以 _test.go 结尾的单测文件。（如果想针对某一特定函数做单测，请选择对应的函数后右键选定 Generate 项执行 Tests for selection。）

这里展示通过 IDE 生成的 TestGetPersonDetail 测试函数：

package unit

import (
  "reflect"
  "testing"
)

func TestGetPersonDetail(t *testing.T) {
 type args struct {
  username string
 }
 tests := []struct {
  name    string
  args    args
  want    *PersonDetail
  wantErr bool
 }{
  // TODO: Add test cases.
 }
 for _, tt := range tests {
  t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
   got, err := GetPersonDetail(tt.args.username)
   if (err != nil) != tt.wantErr {
    t.Errorf("GetPersonDetail() error = %v, wantErr %v", err, tt.wantErr)
    return
   }
   if !reflect.DeepEqual(got, tt.want) {
    t.Errorf("GetPersonDetail() got = %v, want %v", got, tt.want)
   }
  })
 }
}

由 Goland 生成的单测模板代码使用的是官方的 testing 框架，为了更方便的断言，我们把 testing 改造成 testify 的断言方式。

这里其实只需要引入 testify 后修改 test 函数最后的断言代码即可，这里我们以 TestGetPersonDetail 为例子，其他函数不赘述。

package unit
import (
  "github.com/stretchr/testify/assert" // 这里引入了 testify
  "reflect"
  "testing"
)

func TestGetPersonDetail(t *testing.T) {
 type args struct {
  username string
 }
 tests := []struct {
  name    string
  args    args
  want    *PersonDetail
  wantErr bool
 }{
  // TODO: Add test cases.
 }
 for _, tt := range tests {
  got, err := GetPersonDetail(tt.args.username)
  // 改写这里断言的方式即可
  assert.Equal(t, tt.want, got)
  assert.Equal(t, tt.wantErr, err != nil)
 }
}

分析代码生成测试用例

对 checkUsername 、 checkEmail 纯逻辑函数编写测试用例，这里以 checkEmail 为例。

func Test_checkEmail(t *testing.T) {
 type args struct {
  email string
 }
 tests := []struct {
  name string
  args args
  want bool
 }{
  {
   name: "email valid",
   args: args{
    email: "1234567@qq.com",
   },
   want: true,
  },
  {
   name: "email invalid",
   args: args{
    email: "test.com",
   },
   want: false,
  },
 }
 for _, tt := range tests {
  got := checkEmail(tt.args.email)
  assert.Equal(t, tt.want, got)
 }
}

使用 gomonkey 打桩

对于 GetPersonDetail 函数而言，该函数调用了 getPersonDetailRedis 函数获取具体的 PersonDetail 信息。为此，我们需要为它打一个“桩”。

所谓的“桩”，也叫做“桩代码”，是指用来代替关联代码或者未实现代码的代码。

对于函数、成员方法或者是变量的打桩，我们通常使用 gomonkey 来进行打桩。具体 API 请参考：https://pkg.go.dev/github.com/agiledragon/gomonkey

// 拉取用户资料信息并校验
func GetPersonDetail(username string) (*PersonDetail, error) {
 // 检查用户名是否有效
 if ok := checkUsername(username); !ok {
  return nil, errors.New("invalid username")
 }

 // 从 redis 接口获取信息
 detail, err := getPersonDetailRedis(username)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 // 校验
 if ok := checkEmail(detail.Email); !ok {
  return nil, errors.New("invalid email")
 }

 return detail, nil
}

从 GetPersonDetail 函数可见，为了能够完全覆盖该函数，我们需要控制 getPersonDetailRedis 函数不同的输出来保证后续代码都能够被覆盖运行到。因此，这里需要使用 gomonkey 来给 getPersonDetailRedis 函数打一个“桩序列”。

所谓的函数“桩序列”指的是提前指定好调用函数的返回值序列，当该函数多次调用时候，能够按照原先指定的返回值序列依次返回。

func TestGetPersonDetail(t *testing.T) {
 type args struct {
  username string
 }
 tests := []struct {
  name    string
  args    args
  want    *PersonDetail
  wantErr bool
 }{
  {name: "invalid username", args: args{username: "steven xxx"}, want: nil, wantErr: true},
  {name: "invalid email", args: args{username: "invalid_email"}, want: nil, wantErr: true},
  {name: "throw err", args: args{username: "throw_err"}, want: nil, wantErr: true},
  {name: "valid return", args: args{username: "steven"}, want: &PersonDetail{Username: "steven", Email: "12345678@qq.com"}, wantErr: false},
 }

 // 为函数打桩序列
 // 使用 gomonkey 打函数桩序列
 // 第一个用例不会调用 getPersonDetailRedis，所以只需要 3 个值
 outputs := []gomonkey.OutputCell{
  {
   Values: gomonkey.Params{&PersonDetail{Username: "invalid_email", Email: "test.com"}, nil},
  },
  {
   Values: gomonkey.Params{nil, errors.New("request err")},
  },
  {
   Values: gomonkey.Params{&PersonDetail{Username: "steven", Email: "12345678@qq.com"}, nil},
  },
 }
 patches := gomonkey.ApplyFuncSeq(getPersonDetailRedis, outputs)
 // 执行完毕后释放桩序列
 defer patches.Reset()

 for _, tt := range tests {
  got, err := GetPersonDetail(tt.args.username)
  assert.Equal(t, tt.want, got)
  assert.Equal(t, tt.wantErr, err != nil)
 }
}

当使用桩序列时，要分析好单元测试用例和序列值的对应关系，保证最终被测试的代码块都能被完整覆盖。

使用 gomock 打桩

最后剩下 getPersonDetailRedis 函数，我们先来看一下这个函数的逻辑。

// 通过 redis 拉取对应用户的资料信息
func getPersonDetailRedis(username string) (*PersonDetail, error) {
 result := &PersonDetail{}

 client, err := redis.Dial("tcp", ":6379")
 defer client.Close()
 data, err := redis.Bytes(client.Do("GET", username))

 if err != nil {
  return nil, err
 }

 err = json.Unmarshal(data, result)
 if err != nil {
  return nil, err
 }

 return result, nil
}

getPersonDetailRedis 函数的核心在于生成了 client 调用了它的 Do 方法，通过分析得知 client 实际上是一个符合 Conn 接口的结构体。如果我们使用 gomonkey 来进行打桩，需要先声明一个结构体并实现 Client 接口拥有的方法，之后才能使用 gomonkey 给函数打桩。

// redis 包中关于 Conn 的定义
// Conn represents a connection to a Redis server.
type Conn interface {
 // Close closes the connection.
 Close() error

 // Err returns a non-nil value when the connection is not usable.
 Err() error

 // Do sends a command to the server and returns the received reply.
 Do(commandName string, args ...interface{}) (reply interface{}, err error)

 // Send writes the command to the client's output buffer.
 Send(commandName string, args ...interface{}) error

 // Flush flushes the output buffer to the Redis server.
 Flush() error

 // Receive receives a single reply from the Redis server
 Receive() (reply interface{}, err error)
}

// 实现接口
type Client struct {}
func (c *Client) Close() error {
  return nil
}
func (c *Client) Err() error {
  return nil
}
func (c *Client) Do(commandName string, args ...interface{}) (interface{}, error) {
  return nil, nil
}
func (c *Client) Send(commandName string, args ...interface{}) error {
  return nil
}
func (c *Client) Flush() error {
  return nil
}
func (c *Client) Receive() (interface{}, error) {
  return nil, nil
}

// 实现接口
type Client struct {}
func (c *Client) Close() error {
 return nil
}
func (c *Client) Err() error {
 return nil
}
func (c *Client) Do(commandName string, args ...interface{}) (interface{}, error) {
 return nil, nil
}
func (c *Client) Send(commandName string, args ...interface{}) error {
 return nil
}
func (c *Client) Flush() error {
 return nil
}
func (c *Client) Receive() (interface{}, error) {
 return nil, nil
}
// 进行测试
func test() {
 c := &Client{}
 gomonkey.ApplyFunc(redis.Dial, func(_ string, _ string, _ ...redis.DialOption) (redis.Conn, error) {
  return c, nil
 })
 gomonkey.ApplyMethod(reflect.TypeOf(c), "Do", func(commandName string, args ...interface{}) (interface{}, error) {
  var result interface{}
  return result, nil
 })
}

可见，如果接口实现的方法更多，那么打桩需要手写的代码会更多。因此这里需要一种能自动根据原接口的定义生成接口的 mock 代码以及更方便的接口 mock 方式。于是这里我们使用 gomock 来解决这个问题。

本地安装 gomock

# 打开终端后依次执行
go get -u github.com/golang/mock/gomock
go install github.com/golang/mock/mockgen
# 备注说明，很重要！！！
# 安装完成之后，执行 mockgen 看命令是否生效 # 如果显示命令无效，请找到本机的 GOPATH 安装目录下的 bin 文件夹是否有 mockgen 二进制文件
# GOPATH 可以执行 go env 命令找到
# 如果命令无效但是 GOPATH 路径下的 bin 文件夹中存在 mockgen，请将 GOPATH 下 bin 文件夹的绝对路径添加到全局 PATH 中

生成 gomock 桩代码

安装完毕后，找到要进行打桩的接口，这里是 github.com/gomodule/redigo/redis 包里面的 Conn 接口。

在当前代码目录下执行以下指令，这里我们只对某个特定的接口生成 mock 代码。

mockgen -destination=mock_redis.go -package=unit github.com/gomodule/redigo/redis Conn
# 更多指令参考：https://github.com/golang/mock#flags

生成的代码参考 mock_redis.go

完善 gomock 相关逻辑

func Test_getPersonDetailRedis(t *testing.T) {
 tests := []struct {
  name    string
  want    *PersonDetail
  wantErr bool
 }{
  {name: "redis.Do err", want: nil, wantErr: true},
  {name: "json.Unmarshal err", want: nil, wantErr: true},
  {name: "success", want: &PersonDetail{
   Username: "steven",
   Email:    "1234567@qq.com",
  }, wantErr: false},
 }
 ctrl := gomock.NewController(t)
 defer ctrl.Finish()

 // 1. 生成符合 redis.Conn 接口的 mockConn
 mockConn := NewMockConn(ctrl)

 // 2. 给接口打桩序列
 gomock.InOrder(
  mockConn.EXPECT().Do("GET", gomock.Any()).Return("", errors.New("redis.Do err")),
  mockConn.EXPECT().Close().Return(nil),
  mockConn.EXPECT().Do("GET", gomock.Any()).Return("123", nil),
  mockConn.EXPECT().Close().Return(nil),
  mockConn.EXPECT().Do("GET", gomock.Any()).Return([]byte(`{"username": "steven", "email": "1234567@qq.com"}`), nil),
  mockConn.EXPECT().Close().Return(nil),
 )

 // 3. 给 redis.Dail 函数打桩
 outputs := []gomonkey.OutputCell{
  {
   Values: gomonkey.Params{mockConn, nil},
   Times:  3, // 3 个用例
  },
 }
 patches := gomonkey.ApplyFuncSeq(redis.Dial, outputs)
 // 执行完毕之后释放桩序列
 defer patches.Reset()

 // 4. 断言
 for _, tt := range tests {
  actual, err := getPersonDetailRedis(tt.name)
  // 注意，equal 函数能够对结构体进行 deap diff
  assert.Equal(t, tt.want, actual)
  assert.Equal(t, tt.wantErr, err != nil)
 }
}

从上面可以看到，给 getPersonDetailRedis 函数做单元测试主要做了四件事情：

• 生成符合 redis.Conn 接口的 mockConn
• 给接口打桩序列
• 给函数 redis.Dial 打桩
• 断言

这里面同时使用了 gomock、gomonkey 和 testify 三个包作为压测工具，日常使用中，由于复杂的调用逻辑带来繁杂的单测，也无外乎使用这三个包协同完成。

查看单测报告

单元测试编写完毕之后，我们可以调用相关的指令来查看覆盖范围，帮助我们查看单元测试是否已经完全覆盖逻辑代码，以便我们及时调整单测逻辑和用例。本文中完整的单测代码参考：get_person_detail_test.go

使用 go test 指令

默认情况下，我们在当前代码目录下执行 go test 指令，会自动的执行当前目录下面带 _test.go 后缀的文件进行测试。如若想展示具体的测试函数以及覆盖率，可以添加 -v 和 -cover 参数，如下所示：

??  go_unit_test [master]   go test -v -cover
=== RUN   TestGetPersonDetail
--- PASS: TestGetPersonDetail (0.00s)
=== RUN   Test_checkEmail
--- PASS: Test_checkEmail (0.00s)
=== RUN   Test_checkUsername
--- PASS: Test_checkUsername (0.00s)
=== RUN   Test_getPersonDetailRedis
--- PASS: Test_getPersonDetailRedis (0.00s)
PASS
coverage: 60.8% of statements
ok      unit    0.131s

如果想指定测试某一个函数，可以在指令后面添加 -run ${test文件内函数名} 来指定执行。

??  go_unit_test [master]   go test -cover -v  -run Test_getPersonDetailRedis
=== RUN   Test_getPersonDetailRedis
--- PASS: Test_getPersonDetailRedis (0.00s)
PASS
coverage: 41.9% of statements
ok      unit    0.369s

在执行 go test 命令时，需要加上 -gcflags=all=-l 防止编译器内联优化导致单测出现问题，这跟打桩代码存在密切的关系，后面我们会详细的介绍这一点。

因此，一个完整的单测指令可以是 go test -v -cover -gcflags=all=-l -coverprofile=coverage.out

生成覆盖报告

最后，我们可以执行 go tool cover -html=coverage.out ，查看代码的覆盖情况，使用前请先安装好 go tool 工具。

可以看到待测的代码覆盖率达到 100% 了，完整的代码仓库可以参考：https://github.com/xunan007/go_unit_test

关于 go test 更多的使用方法，可以参考：

https://golang.org/pkg/cmd/go/internal/test/

思考

上面我们已经详细的介绍了如何对 go 代码进行单元测试。下面探讨两个问题，帮助我们深入理解 go 单元测试的过程。

Q1：桩代码在单测中是如何执行的

在上面的案例中，针对 interface 我们通过 gomock 来帮我们自动生成符合接口的类后，只需要通过 gomock 约定的 API 就能够对 interface 中的函数按期望和需要来模拟，这个很好理解。

对于函数以及方法的 mock，由于本身代码逻辑已经声明好（go 是静态强类型语言），我们很难通过编码的方式将其 mock 掉，这对我们做单元测试提供了很大的挑战。实际上 gomonkey 提供了让我们在运行时替换原函数/方法的能力。虽然说我们在语言层面很难去替换运行中的函数体，但是本身代码最终都会转换成机器可以理解的汇编指令，我们可以通过创建指令来改写函数。

在 gomonkey 打桩的过程中，其核心函数其实是 ApplyCore。

func (this *Patches) ApplyCore(target, double reflect.Value) *Patches {
 this.check(target, double)
 if _, ok := this.originals[target]; ok {
  panic("patch has been existed")
 }

 this.valueHolders[double] = double
 original := replace(*(*uintptr)(getPointer(target)), uintptr(getPointer(double)))
 this.originals[target] = original
 return this
}

不管是对函数打桩还是对方法打桩，实际上最后都会调用这个 ApplyCore 函数。

在第 8 行的位置，获取到传入的原始函数和替换函数做了一个 replace 的操作，这里就是替换的逻辑所在了。

func replace(target, double uintptr) []byte {
 code := buildJmpDirective(double)
 bytes := entryAddress(target, len(code))
 original := make([]byte, len(bytes))
 copy(original, bytes)
 modifyBinary(target, code)
 return original
}

// 关键函数：构建跳转指令
func buildJmpDirective(double uintptr) []byte {
    d0 := byte(double)
    d1 := byte(double >> 8)
    d2 := byte(double >> 16)
    d3 := byte(double >> 24)
    d4 := byte(double >> 32)
    d5 := byte(double >> 40)
    d6 := byte(double >> 48)
    d7 := byte(double >> 56)

    return []byte{
        0x48, 0xBA, d0, d1, d2, d3, d4, d5, d6, d7, // MOV rdx, double
        0xFF, 0x22,     // JMP [rdx]
    }
}

// 关键函数：重写目标函数
func modifyBinary(target uintptr, bytes []byte) {
    function := entryAddress(target, len(bytes))

    page := entryAddress(pageStart(target), syscall.Getpagesize())
    err := syscall.Mprotect(page, syscall.PROT_READ|syscall.PROT_WRITE|syscall.PROT_EXEC)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    copy(function, bytes)

    err = syscall.Mprotect(page, syscall.PROT_READ|syscall.PROT_EXEC)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

从上面的代码可以看出，buildJmpDirective 构建了一个函数跳转的指令，把目标函数指针移动到寄存器 rdx 中，然后跳转到寄存器 rdx 中函数指针指向的地址。之后通过 modifyBinary 函数，先通过 entryAddress 方法获取到原函数所在的内存地址，之后通过 syscall.Mprotect 方法打开内存保护，将函数跳转指令以 bytes 数组的形式调用 copy 方法写入到原函数所在内存之中，最终达到替换的目的。此外，这里 replace 方法还保留了原函数的副本，方便后续函数 mock 的恢复。

为什么 buildJmpDirective 要构建这样的跳转指令呢？这里只说结论，具体的推导过程可以参考：https://bou.ke/blog/monkey-patching-in-go

package main
func a() int { return 1 }
func main() {
  f := a
  f()
}

上面这段代码，a 是一个指向函数实体的指针，f 是指向函数 a 指针的指针。把上面函数的调用反汇编，能够看到操作寄存器的具体细节。（ 如果对汇编不是很了解，可以先阅读 http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/01/assembly-language-primer.html ）

第一行，lea 为 load effective address，这里是将 f 变量这个值直接赋给 rdx 寄存器， f 变量的值是指向 a 函数的地址。

第二行，mov 表示移动，这里是取到内存地址为 rdx 的数据赋值给 rbx，此时内存地址 rbx 指向的刚好就是 a 函数。

最后，调用 rbx 里面的内容，其实也就是执行函数体。

因此，我们想改写函数，只要想办法把需要跳转的函数的地址加载到 rdx 寄存器中，之后使用指令跳转执行。

MOV rdx, double
JMP [rdx]

最终，把汇编指令翻译成 go 能够识别的版本。

这其实也是汇编里面很常见的热补丁，多用于进程中函数的替换。

Q2：执行 -gcflags=all=-l 具体有什么作用

-gcflags 用于在 go 编译构建时进行参数的传递，all 表示覆盖所有在 GOPATH 中的包，-l 表示禁止编译的内联优化。该指令可以防止编译时代码内联优化使得 mock 失败，最终导致执行单元测试不通过。下面我们具体来探讨一下“内联”以及给单元测试带来的影响。

通俗来讲，内联指的是把简短的函数在调用它的地方展开。由于函数调用有固定的开销（栈和抢占检查），在编译过程中，编译器可以针对代码进行内联，减少函数调用开销。内联优化是高性能编程的一种重要手段。

在 go 中，编译器不会对所有简单函数进行内联优化。go 在决策是否要对函数进行内联时有一个标准：函数体内包含：闭包调用，select ，for ，defer，go 关键字的的函数不会进行内联。并且除了这些，还有其它的限制。当解析 AST 时，Go 申请了 80 个节点作为内联的预算。每个节点都会消耗一个预算。当一个函数的开销超过了这个预算，就无法内联。（ 参考自：https://juejin.cn/post/6924888439577903117 ）

下面我们通过一段简短的代码来理解 go 编译过程的内联优化过程。我们从 gomonkey 关于内联的 issue 摘取了一段代码：

package main
import "fmt"
func G2() string {  return "G2" }
func G() string {  return G2() }
func main() {
  g := G()
  fmt.Println(g)
}

上面这段代码很简单，main 函数中调用了 G 函数拿到返回值赋值变量给 g 后打印结果。其中 G 函数调用了 G2 函数，G2 函数返回了字符串 "G2"。

然而，经过编译器内联优化后的代码，G 函数实际被展开了，最终 main 函数被内联优化成：

func main() {
  // 展开 g := G()
  // => g := "G2"

  // 展开 fmt.Println(g)
  // => 相关
}

可见，G 函数和 G2 函数原本执行时候带来函数栈申请回收，优化过后将不再有。

这里我们执行 go run -gcflags="-m -m" main.go 来查看编译在进行以上代码的内联优化。

??  test  go run -gcflags="-m -m" main.go
# command-line-arguments
./main.go:5:6: can inline G2 as: func() string { return "G2" } ./main.go:9:6: can inline G as: func() string { return G2() } ./main.go:10:11: inlining call to G2 func() string { return "G2" } ./main.go:13:6: cannot inline main: function too complex: cost 87 exceeds budget 80
./main.go:14:8: inlining call to G func() string { return G2() } ./main.go:14:8: inlining call to G2 func() string { return "G2" } ./main.go:15:13: inlining call to fmt.Println func(...interface {}) (int, error) { var fmt..autotmp_3 int; fmt..autotmp_3 = <N>; var fmt..autotmp_4 error; fmt..autotmp_4 = <N>; fmt..autotmp_3, fmt..autotmp_4 = fmt.Fprintln(io.Writer(os.Stdout), fmt.a...); return fmt..autotmp_3, fmt..autotmp_4 }
./main.go:15:13: g escapes to heap ./main.go:15:13: main []interface {} literal does not escape
./main.go:15:13: io.Writer(os.Stdout) escapes to heap <autogenerated>:1: (*File).close .this does not escape G2

从打印出的内容可以看，G2\G\fmt.Println 都被内联了。

上面提到了 gomokey 打桩的逻辑，它是在函数调用的时候通过机器指令将函数的指向替换了。由于函数编译后被内联，实际上不存在函数的调用，导致单测执行不通过，这也是内联导致 gomonkey 打桩无效的问题所在。

写在最后

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本文转载自腾讯技术工程