理论三：什么是代码的可测试性？如何写出可测试性好的代码？

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理论三：什么是代码的可测试性？如何写出可测试性好的代码？
在上一节课中，我们对单元测试做了介绍，讲了“什么是单元测试？为什么要编写单元测试？如何编写单元测试？实践中单元测试为什么难贯彻执行？”这样几个问题。实际上，写单元测试并不难，也不需要太多技巧，相反，写出可测试的代码反倒是件非常有挑战的事情。所以，今天，我们就再来聊一聊代码的可测试性，主要包括这样几个问题：
- 什么是代码的可测试性？
- 如何写出可测试的代码？
- 有哪些常见的不好测试的代码？
编写可测试代码案例实战

刚刚提到的这几个关于代码可测试性的问题，我准备通过一个实战案例来讲解。具体的被测试代码如下所示。

其中，Transaction 是经过我抽象简化之后的一个电商系统的交易类，用来记录每笔订单交易的情况。Transaction 类中的 execute() 函数负责执行转账操作，将钱从买家的钱包转到卖家的钱包中。真正的转账操作是通过调用 WalletRpcService RPC 服务来完成的。除此之外，代码中还涉及一个分布式锁 DistributedLock 单例类，用来避免 Transaction 并发执行，导致用户的钱被重复转出。
```
public class Transaction {
  private String id;
  private Long buyerId;
  private Long sellerId;
  private Long productId;
  private String orderId;
  private Long createTimestamp;
  private Double amount;
  private STATUS status;
  private String walletTransactionId;
  
  // ...get() methods...
  
  public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {
    if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {
      this.id = preAssignedId;
    } else {
      this.id = IdGenerator.generateTransactionId();
    }
    if (!this.id.startWith("t_")) {
      this.id = "t_" + preAssignedId;
    }
    this.buyerId = buyerId;
    this.sellerId = sellerId;
    this.productId = productId;
    this.orderId = orderId;
    this.status = STATUS.TO_BE_EXECUTD;
    this.createTimestamp = System.currentTimestamp();
  }
  
  public boolean execute() throws InvalidTransactionException {
    if ((buyerId == null || (sellerId == null || amount < 0.0) {
      throw new InvalidTransactionException(...);
    }
    if (status == STATUS.EXECUTED) return true;
    boolean isLocked = false;
    try {
      isLocked = RedisDistributedLock.getSingletonIntance().lockTransction(id);
      if (!isLocked) {
        return false; // 锁定未成功，返回false，job兜底执行
      }
      if (status == STATUS.EXECUTED) return true; // double check
      long executionInvokedTimestamp = System.currentTimestamp();
      if (executionInvokedTimestamp - createdTimestap > 14days) {
        this.status = STATUS.EXPIRED;
        return false;
      }
      WalletRpcService walletRpcService = new WalletRpcService();
      String walletTransactionId = walletRpcService.moveMoney(id, buyerId, sellerId, amount);
      if (walletTransactionId != null) {
        this.walletTransactionId = walletTransactionId;
        this.status = STATUS.EXECUTED;
        return true;
      } else {
        this.status = STATUS.FAILED;
        return false;
      }
    } finally {
      if (isLocked) {
       RedisDistributedLock.getSingletonIntance().unlockTransction(id);
      }
    }
  }
}
```
对比上一节课中的 Text 类的代码，这段代码要复杂很多。如果让你给这段代码编写单元测试，你会如何来写呢？你可以先试着思考一下，然后再来看我下面的分析。在 Transaction 类中，主要逻辑集中在 execute() 函数中，所以它是我们测试的重点对象。为了尽可能全面覆盖各种正常和异常情况，针对这个函数，我设计了下面 6 个测试用例。
1. 正常情况下，交易执行成功，回填用于对账（交易与钱包的交易流水）用的 walletTransactionId，交易状态设置为 EXECUTED，函数返回 true。
2. buyerId、sellerId 为 null、amount 小于 0，返回 InvalidTransactionException。
3. 交易已过期（createTimestamp 超过 14 天），交易状态设置为 EXPIRED，返回 false。
4. 交易已经执行了（status==EXECUTED），不再重复执行转钱逻辑，返回 true。
5. 钱包（WalletRpcService）转钱失败，交易状态设置为 FAILED，函数返回 false。
6. 交易正在执行着，不会被重复执行，函数直接返回 false。
测试用例设计完了。现在看起来似乎一切进展顺利。但是，事实是，当我们将测试用例落实到具体的代码实现时，你就会发现有很多行不通的地方。对于上面的测试用例，第 2 个实现起来非常简单，我就不做介绍了。我们重点来看其中的 1 和 3。测试用例 4、5、6 跟 3 类似，留给你自己来实现。

现在，我们就来看测试用例 1 的代码实现。具体如下所示：
```
public void testExecute() {
  Long buyerId = 123L;
  Long sellerId = 234L;
  Long productId = 345L;
  Long orderId = 456L;
  Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);
  boolean executedResult = transaction.execute();
  assertTrue(executedResult);
}
```
execute() 函数的执行依赖两个外部的服务，一个是 RedisDistributedLock，一个 WalletRpcService。这就导致上面的单元测试代码存在下面几个问题。
- 如果要让这个单元测试能够运行，我们需要搭建 Redis 服务和 Wallet RPC 服务。搭建和维护的成本比较高。
- 我们还需要保证将伪造的 transaction 数据发送给 Wallet RPC 服务之后，能够正确返回我们期望的结果，然而 Wallet RPC 服务有可能是第三方（另一个团队开发维护的）的服务，并不是我们可控的。换句话说，并不是我们想让它返回什么数据就返回什么。
- Transaction 的执行跟 Redis、RPC 服务通信，需要走网络，耗时可能会比较长，对单元测试本身的执行性能也会有影响。
- 网络的中断、超时、Redis、RPC 服务的不可用，都会影响单元测试的执行。
我们回到单元测试的定义上来看一下。单元测试主要是测试程序员自己编写的代码逻辑的正确性，并非是端到端的集成测试，它不需要测试所依赖的外部系统（分布式锁、Wallet RPC 服务）的逻辑正确性。所以，如果代码中依赖了外部系统或者不可控组件，比如，需要依赖数据库、网络通信、文件系统等，那我们就需要将被测代码与外部系统解依赖，而这种解依赖的方法就叫作“mock”。所谓的 mock 就是用一个“假”的服务替换真正的服务。mock 的服务完全在我们的控制之下，模拟输出我们想要的数据。

那如何来 mock 服务呢？mock 的方式主要有两种，手动 mock 和利用框架 mock。利用框架 mock 仅仅是为了简化代码编写，每个框架的 mock 方式都不大一样。我们这里只展示手动 mock。

我们通过继承 WalletRpcService 类，并且重写其中的 moveMoney() 函数的方式来实现 mock。具体的代码实现如下所示。通过 mock 的方式，我们可以让 moveMoney() 返回任意我们想要的数据，完全在我们的控制范围内，并且不需要真正进行网络通信。
```
public class MockWalletRpcServiceOne extends WalletRpcService {
  public String moveMoney(Long id, Long fromUserId, Long toUserId, Double amount) {
    return "123bac";
  } 
}

public class MockWalletRpcServiceTwo extends WalletRpcService {
  public String moveMoney(Long id, Long fromUserId, Long toUserId, Double amount) {
    return null;
  } 
}
```
现在我们再来看，如何用 MockWalletRpcServiceOne、MockWalletRpcServiceTwo 来替换代码中的真正的 WalletRpcService 呢？

因为 WalletRpcService 是在 execute() 函数中通过 new 的方式创建的，我们无法动态地对其进行替换。也就是说，Transaction 类中的 execute() 方法的可测试性很差，需要通过重构来让其变得更容易测试。该如何重构这段代码呢？

在第 19 节中，我们讲到，依赖注入是实现代码可测试性的最有效的手段。我们可以应用依赖注入，将 WalletRpcService 对象的创建反转给上层逻辑，在外部创建好之后，再注入到 Transaction 类中。重构之后的 Transaction 类的代码如下所示：
```
public class Transaction {
  //...
  // 添加一个成员变量及其set方法
  private WalletRpcService walletRpcService;
  
  public void setWalletRpcService(WalletRpcService walletRpcService) {
    this.walletRpcService = walletRpcService;
  }
  // ...
  public boolean execute() {
    // ...
    // 删除下面这一行代码
    // WalletRpcService walletRpcService = new WalletRpcService();
    // ...
  }
}
```
现在，我们就可以在单元测试中，非常容易地将 WalletRpcService 替换成 MockWalletRpcServiceOne 或 WalletRpcServiceTwo 了。重构之后的代码对应的单元测试如下所示：
```
public void testExecute() {
  Long buyerId = 123L;
  Long sellerId = 234L;
  Long productId = 345L;
  Long orderId = 456L;
  Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);
  // 使用mock对象来替代真正的RPC服务
  transaction.setWalletRpcService(new MockWalletRpcServiceOne()):
  boolean executedResult = transaction.execute();
  assertTrue(executedResult);
  assertEquals(STATUS.EXECUTED, transaction.getStatus());
}
```
WalletRpcService 的 mock 和替换问题解决了，我们再来看 RedisDistributedLock。它的 mock 和替换要复杂一些，主要是因为 RedisDistributedLock 是一个单例类。单例相当于一个全局变量，我们无法 mock（无法继承和重写方法），也无法通过依赖注入的方式来替换。

如果 RedisDistributedLock 是我们自己维护的，可以自由修改、重构，那我们可以将其改为非单例的模式，或者定义一个接口，比如 IDistributedLock，让 RedisDistributedLock 实现这个接口。这样我们就可以像前面 WalletRpcService 的替换方式那样，替换 RedisDistributedLock 为 MockRedisDistributedLock 了。但如果 RedisDistributedLock 不是我们维护的，我们无权去修改这部分代码，这个时候该怎么办呢？

我们可以对 transaction 上锁这部分逻辑重新封装一下。具体代码实现如下所示：
```
public class TransactionLock {
  public boolean lock(String id) {
    return RedisDistributedLock.getSingletonIntance().lockTransction(id);
  }
  
  public void unlock() {
    RedisDistributedLock.getSingletonIntance().unlockTransction(id);
  }
}

public class Transaction {
  //...
  private TransactionLock lock;
  
  public void setTransactionLock(TransactionLock lock) {
    this.lock = lock;
  }
 
  public boolean execute() {
    //...
    try {
      isLocked = lock.lock();
      //...
    } finally {
      if (isLocked) {
        lock.unlock();
      }
    }
    //...
  }
}
```
针对重构过的代码，我们的单元测试代码修改为下面这个样子。这样，我们就能在单元测试代码中隔离真正的 RedisDistributedLock 分布式锁这部分逻辑了。
```
public void testExecute() {
  Long buyerId = 123L;
  Long sellerId = 234L;
  Long productId = 345L;
  Long orderId = 456L;
  
  TransactionLock mockLock = new TransactionLock() {
    public boolean lock(String id) {
      return true;
    }
  
    public void unlock() {}
  };
  
  Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);
  transaction.setWalletRpcService(new MockWalletRpcServiceOne());
  transaction.setTransactionLock(mockLock);
  boolean executedResult = transaction.execute();
  assertTrue(executedResult);
  assertEquals(STATUS.EXECUTED, transaction.getStatus());
}
```
至此，测试用例 1 就算写好了。我们通过依赖注入和 mock，让单元测试代码不依赖任何不可控的外部服务。你可以照着这个思路，自己写一下测试用例 4、5、6。

现在，我们再来看测试用例 3：交易已过期（createTimestamp 超过 14 天），交易状态设置为 EXPIRED，返回 false。针对这个单元测试用例，我们还是先把代码写出来，然后再来分析。
```
public void testExecute_with_TransactionIsExpired() {
  Long buyerId = 123L;
  Long sellerId = 234L;
  Long productId = 345L;
  Long orderId = 456L;
  Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId);
  transaction.setCreatedTimestamp(System.currentTimestamp() - 14days);
  boolean actualResult = transaction.execute();
  assertFalse(actualResult);
  assertEquals(STATUS.EXPIRED, transaction.getStatus());
}
```
上面的代码看似没有任何问题。我们将 transaction 的创建时间 createdTimestamp 设置为 14 天前，也就是说，当单元测试代码运行的时候，transaction 一定是处于过期状态。但是，如果在 Transaction 类中，并没有暴露修改 createdTimestamp 成员变量的 set 方法（也就是没有定义 setCreatedTimestamp() 函数）呢？

你可能会说，如果没有 createTimestamp 的 set 方法，我就重新添加一个呗！实际上，这违反了类的封装特性。在 Transaction 类的设计中，createTimestamp 是在交易生成时（也就是构造函数中）自动获取的系统时间，本来就不应该人为地轻易修改，所以，暴露 createTimestamp 的 set 方法，虽然带来了灵活性，但也带来了不可控性。因为，我们无法控制使用者是否会调用 set 方法重设 createTimestamp，而重设 createTimestamp 并非我们的预期行为。

那如果没有针对 createTimestamp 的 set 方法，那测试用例 3 又该如何实现呢？实际上，这是一类比较常见的问题，就是代码中包含跟“时间”有关的“未决行为”逻辑。我们一般的处理方式是将这种未决行为逻辑重新封装。针对 Transaction 类，我们只需要将交易是否过期的逻辑，封装到 isExpired() 函数中即可，具体的代码实现如下所示：
```
public class Transaction {

  protected boolean isExpired() {
    long executionInvokedTimestamp = System.currentTimestamp();
    return executionInvokedTimestamp - createdTimestamp > 14days;
  }
  
  public boolean execute() throws InvalidTransactionException {
    //...
      if (isExpired()) {
        this.status = STATUS.EXPIRED;
        return false;
      }
    //...
  }
}
```
针对重构之后的代码，测试用例 3 的代码实现如下所示：
```
public void testExecute_with_TransactionIsExpired() {
  Long buyerId = 123L;
  Long sellerId = 234L;
  Long productId = 345L;
  Long orderId = 456L;
  Transction transaction = new Transaction(null, buyerId, sellerId, productId, orderId) {
    protected boolean isExpired() {
      return true;
    }
  };
  boolean actualResult = transaction.execute();
  assertFalse(actualResult);
  assertEquals(STATUS.EXPIRED, transaction.getStatus());
}
```
通过重构，Transaction 代码的可测试性提高了。之前罗列的所有测试用例，现在我们都顺利实现了。不过，Transaction 类的构造函数的设计还有点不妥。为了方便你查看，我把构造函数的代码重新 copy 了一份贴到这里。
```
  public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {
    if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {
      this.id = preAssignedId;
    } else {
      this.id = IdGenerator.generateTransactionId();
    }
    if (!this.id.startWith("t_")) {
      this.id = "t_" + preAssignedId;
    }
    this.buyerId = buyerId;
    this.sellerId = sellerId;
    this.productId = productId;
    this.orderId = orderId;
    this.status = STATUS.TO_BE_EXECUTD;
    this.createTimestamp = System.currentTimestamp();
  }
```
我们发现，构造函数中并非只包含简单赋值操作。交易 id 的赋值逻辑稍微复杂。我们最好也要测试一下，以保证这部分逻辑的正确性。为了方便测试，我们可以把 id 赋值这部分逻辑单独抽象到一个函数中，具体的代码实现如下所示：
```
  public Transaction(String preAssignedId, Long buyerId, Long sellerId, Long productId, String orderId) {
    //...
    fillTransactionId(preAssignId);
    //...
  }
  
  protected void fillTransactionId(String preAssignedId) {
    if (preAssignedId != null && !preAssignedId.isEmpty()) {
      this.id = preAssignedId;
    } else {
      this.id = IdGenerator.generateTransactionId();
    }
    if (!this.id.startWith("t_")) {
      this.id = "t_" + preAssignedId;
    }
  }
```
到此为止，我们一步一步将 Transaction 从不可测试代码重构成了测试性良好的代码。不过，你可能还会有疑问，Transaction 类中 isExpired() 函数就不用测试了吗？对于 isExpired() 函数，逻辑非常简单，肉眼就能判定是否有 bug，是可以不用写单元测试的。

实际上，可测试性差的代码，本身代码设计得也不够好，很多地方都没有遵守我们之前讲到的设计原则和思想，比如“基于接口而非实现编程”思想、依赖反转原则等。重构之后的代码，不仅可测试性更好，而且从代码设计的角度来说，也遵从了经典的设计原则和思想。这也印证了我们之前说过的，代码的可测试性可以从侧面上反应代码设计是否合理。除此之外，在平时的开发中，我们也要多思考一下，这样编写代码，是否容易编写单元测试，这也有利于我们设计出好的代码。

其他常见的 Anti-Patterns(反模式)

刚刚我们通过一个实战案例，讲解了如何利用依赖注入来提高代码的可测试性，以及编写单元测试中最复杂的一部分内容：如何通过 mock、二次封装等方式解依赖外部服务。现在，我们再来总结一下，有哪些典型的、常见的测试性不好的代码，也就是我们常说的 Anti-Patterns。
1. 未决行为
所谓的未决行为逻辑就是，代码的输出是随机或者说不确定的，比如，跟时间、随机数有关的代码。对于这一点，在刚刚的实战案例中我们已经讲到，你可以利用刚才讲到的方法，试着重构一下下面的代码，并且为它编写单元测试。
```
public class Demo {
  public long caculateDelayDays(Date dueTime) {
    long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
    if (dueTime.getTime() >= currentTimestamp) {
      return 0;
    }
    long delayTime = currentTimestamp - dueTime.getTime();
    long delayDays = delayTime / 86400;
    return delayDays;
  }
}
```
1. 全局变量
前面我们讲过，全局变量是一种面向过程的编程风格，有种种弊端。实际上，滥用全局变量也让编写单元测试变得困难。我举个例子来解释一下。

RangeLimiter 表示一个[-5, 5]的区间，position 初始在 0 位置，move() 函数负责移动 position。其中，position 是一个静态全局变量。RangeLimiterTest 类是为其设计的单元测试，不过，这里面存在很大的问题，你可以先自己分析一下。
```
public class RangeLimiter {
  private static AtomicInteger position = new AtomicInteger(0);
  public static final int MAX_LIMIT = 5;
  public static final int MIN_LIMIT = -5;

  public boolean move(int delta) {
    int currentPos = position.addAndGet(delta);
    boolean betweenRange = (currentPos <= MAX_LIMIT) && (currentPos >= MIN_LIMIT);
    return betweenRange;
  }
}

public class RangeLimiterTest {
  public void testMove_betweenRange() {
    RangeLimiter rangeLimiter = new RangeLimiter();
    assertTrue(rangeLimiter.move(1));
    assertTrue(rangeLimiter.move(3));
    assertTrue(rangeLimiter.move(-5));
  }

  public void testMove_exceedRange() {
    RangeLimiter rangeLimiter = new RangeLimiter();
    assertFalse(rangeLimiter.move(6));
  }
}
```
上面的单元测试有可能会运行失败。假设单元测试框架顺序依次执行 testMove_betweenRange() 和 testMove_exceedRange() 两个测试用例。在第一个测试用例执行完成之后，position 的值变成了 -1；再执行第二个测试用例的时候，position 变成了 5，move() 函数返回 true，assertFalse 语句判定失败。所以，第二个测试用例运行失败。

当然，如果 RangeLimiter 类有暴露重设（reset）position 值的函数，我们可以在每次执行单元测试用例之前，把 position 重设为 0，这样就能解决刚刚的问题。

不过，每个单元测试框架执行单元测试用例的方式可能是不同的。有的是顺序执行，有的是并发执行。对于并发执行的情况，即便我们每次都把 position 重设为 0，也并不奏效。如果两个测试用例并发执行，第 16、17、18、23 这四行代码可能会交叉执行，影响到 move() 函数的执行结果。
1. 静态方法
前面我们也提到，静态方法跟全局变量一样，也是一种面向过程的编程思维。在代码中调用静态方法，有时候会导致代码不易测试。主要原因是静态方法也很难 mock。但是，这个要分情况来看。只有在这个静态方法执行耗时太长、依赖外部资源、逻辑复杂、行为未决等情况下，我们才需要在单元测试中 mock 这个静态方法。除此之外，如果只是类似 Math.abs() 这样的简单静态方法，并不会影响代码的可测试性，因为本身并不需要 mock。
1. 复杂继承
我们前面提到，相比组合关系，继承关系的代码结构更加耦合、不灵活，更加不易扩展、不易维护。实际上，继承关系也更加难测试。这也印证了代码的可测试性跟代码质量的相关性。

如果父类需要 mock 某个依赖对象才能进行单元测试，那所有的子类、子类的子类……在编写单元测试的时候，都要 mock 这个依赖对象。对于层次很深（在继承关系类图中表现为纵向深度）、结构复杂（在继承关系类图中表现为横向广度）的继承关系，越底层的子类要 mock 的对象可能就会越多，这样就会导致，底层子类在写单元测试的时候，要一个一个 mock 很多依赖对象，而且还需要查看父类代码，去了解该如何 mock 这些依赖对象。

如果我们利用组合而非继承来组织类之间的关系，类之间的结构层次比较扁平，在编写单元测试的时候，只需要 mock 类所组合依赖的对象即可。
1. 高耦合代码
如果一个类职责很重，需要依赖十几个外部对象才能完成工作，代码高度耦合，那我们在编写单元测试的时候，可能需要 mock 这十几个依赖的对象。不管是从代码设计的角度来说，还是从编写单元测试的角度来说，这都是不合理的。
1. 什么是代码的可测试性？
粗略地讲，所谓代码的可测试性，就是针对代码编写单元测试的难易程度。对于一段代码，如果很难为其编写单元测试，或者单元测试写起来很费劲，需要依靠单元测试框架中很高级的特性，那往往就意味着代码设计得不够合理，代码的可测试性不好。
1. 编写可测试性代码的最有效手段
依赖注入是编写可测试性代码的最有效手段。通过依赖注入，我们在编写单元测试的时候，可以通过 mock 的方法解依赖外部服务，这也是我们在编写单元测试的过程中最有技术挑战的地方。
1. 常见的 Anti-Patterns
常见的测试不友好的代码有下面这 5 种：
- 代码中包含未决行为逻辑
- 滥用可变全局变量
- 滥用静态方法
- 使用复杂的继承关系
- 高度耦合的代码
参考争哥今天的代码写了例子中的测试（可运行）：
https://github.com/gdhucoder/Algorithms4/tree/master/designpattern/u29

今天学习到了高级的单元测试方法：
1、依赖外部单例：将单例封装
2、未决行为：例时间、随机数。将未决行为重新封装，测试时mock，使用匿名类。

关于讨论1：需要mock的情况id会写入数据库的话，测试后需要恢复现场。曾经遇到过这么一个情况，id是通过一张表维护的，大于0，在代码中id的数据类型是Integer（遗留代码），由于测试时没有恢复现场，导致测试数据库中id增加过快，超过了代码中Integer的表示范围，而产生了意想不到的问题。

作为一个码农，职责是在有限时间里，完成尽可能多的、高可维护性、高扩展性的、高可靠性的代码。
这么多好代码评判标准里面，我认为可靠性是最不能妥协的。
时间可以商量，任务可以分工，维护性可以加班来搞，扩展性可以后期优化。唯有代码的可靠性，需要整个业务团队来承担它带来的影响。
郑大钱想挣更多钱
可以因为能写高质量的代码要到更高的工资
可以通过优化代码的可靠性来提升代码的质量
可以通过单元测试来提升代码的可靠性
单元测试覆盖率，是一个可以量化的指标，是一个可以集中资源优化的点，是一个挣大钱的好战略。
（好的战略 = 一个清晰的目标 + 可以集中资源优化的点 ——《好战略，坏战略》）

我有用过mock框架，也写过很多复杂的单元测试。现在测试框架好强大，各种mock，静态方法，代码中注入自定义对象…
说一下我对思考题的看法：
1.生成id不用覆盖，因为没有测试的点。如果硬要测试的话要单独测试这个方法，不过要写生成这个方法的单元测试可能会非常复杂。越简单的，基础的方法越难测。
2.如果没有争哥说的那五种情况，其实在哪里创建对象都好测试，最难测的五种情况都在文章中了。

打卡
1、什么是代码可测试性：
针对代码编写单元测试的难易程度。如果编写单元测试很难，意味着代码设计不够合理，代码的可测试性不好。

2、如何编写可测试性的代码
1、通过依赖注入，我们在编写单元测试的时候，可以通过 mock 的方法解依赖外部服务
2、依赖外部单例：将单例封装
3、未决行为：例时间、随机数。将未决行为重新封装，测试时mock。

3、常见的测试不友好的代码有下面这 5 种：
1、代码中包含未决行为逻辑
2、滥用可变全局变量
3、滥用静态方法
4、使用复杂的继承关系
5、高度耦合的代码

1.实战案例中的 void fillTransactionId(String preAssignedId) 函数中包含一处静态函数调用：IdGenerator.generateTransactionId()，这是否会影响到代码的可测试性？在写单元测试的时候，我们是否需要 mock 这个函数？
如果generateTransactionId()依赖了外部服务,如redis/mysql/zookeeper等,就会影响代码的可测试性,在写单元测试时就需要mock这个函数;
如果generateTransactionId()没有依赖外部服务就不会影响代码的可测试性,写单元测试时也不需要mock这个函数.

2.依赖注入是提高代码可测试性的最有效的手段。所以，依赖注入，就是不要在类内部通过 new 的方式创建对象，而是要通过外部创建好之后传递给类使用。
那是不是所有的对象都不能在类内部创建呢？哪种类型的对象可以在类内部创建并且不影响代码的可测试性？你能举几个例子吗？
不是.
没有依赖外部服务的对象可以在类内部创建,并且不会影响代码的可测试性.
例如new Date()没有依赖外部服务,只是调用了本机操作系统的时间函数.
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