写在前面

1. 关于MVP
   关于MVP的介绍很多，这不是本文的重点，这里列举近期一些比较好的文章。

• Android官方MVP架构示例项目解析
• 选择恐惧症的福音！教你认清MVC，MVP和MVVM
  这篇文章对MVC/MVP/MVVM有很多自己的思考，为什么要有这样架构的演变，以及各自的优缺点的思考，很棒!
• 如何设计MVP中的Presentation层
  大部分业务场景一个View对应一个Presenter,但是如果一个界面需要多个View/Presenter或者同一个View有多个实现且使用同一个PresenterView时候，如何来设计Presenter，这篇文章是很好的延伸阅读。

3. 关于单元测试
   对于单元测试，需要预先了解以下内容

• Android Studio的test和AndroidTest
• AndroidJUnitRunner：一个兼容Junit4的Andriod单元测试框架
• Mockito：单元测试利器
• Espresso：支持UI测试的单元测试框架

2. 关于todo-mvp的功能

功能介绍

简而言之，这个工程包含了三个模块：待办事项列表模块，待办事项详情模块，统计模块。

MVP各层的单元测试选型

在该项目中，MVP各层所使用的单元测试框架如下图所示：

官方todo-mvp的UT选型

• P层：不需要任何Android环境，因此使用Junit测试即可
• V层：使用Google强大的Espresso进行UI的测试
• M层：涉及到数据库相关操作，因此需要依赖Android环境，使用AndroidJUnitRunner进行测试

在此处，我们先大致了解一下MVP各层的UT选型，然后通过一个例子，看看各层之间如何配合测试，最后再对各层UT选型的原因进行分析，从而理解整体测试架构。

接下来我们以TO-DO List页面(TasksActivity/TaskFragment)中加载任务列表功能为例，此场景的功能界面如下图所示：

待办任务列表

Presenter层的测试

在这个功能里，Presenter只做了一件事情，就是loadTask()，时序图如下所示：

loadTask的时序图

从时序图上看，loadTask执行的逻辑是，1.调用View层开启进度条->2.从Model层获取待办任务列表->3.Model层以回调函数的形式返回数据->4.调用View层关闭进度条->5.调用View层显示任务列表。这5个步骤里，每个步骤的逻辑是否准确是View层和Model层该测试的事情，对于Presenter层来讲，他的测试任务是确保这5个步骤如期调用。为了达成此目的，我们会采用Mockito.verify()的api进行测试，这个测试类是TasksPresenterTest，代码如下：

@Test
public void loadAllTasksFromRepositoryAndLoadIntoView() {
    //确保当前视图是All视图
    mTasksPresenter.setFiltering(TasksFilterType.ALL_TASKS);
    //第0步：开始加载数据
    mTasksPresenter.loadTasks(true);

    //验证第2步：获取待办事项的逻辑有调用
    verify(mTasksRepository).getTasks(mLoadTasksCallbackCaptor.capture());
    //通过Mockito的Capture进行回调函数的测试，对应第3步
    mLoadTasksCallbackCaptor.getValue().onTasksLoaded(TASKS);

    //验证第1步：进度条显示
    verify(mTasksView).setLoadingIndicator(true);
    //验证第4步：进度条关闭
    verify(mTasksView).setLoadingIndicator(false);
    ArgumentCaptor<List> showTasksArgumentCaptor = ArgumentCaptor.forClass(List.class);
    //验证第5步：View层显示待办任务列表
    verify(mTasksView).showTasks(showTasksArgumentCaptor.capture());
    //在Before周期里，事先初始化了3条待办任务数据
    assertTrue(showTasksArgumentCaptor.getValue().size() == 3);
}

注：这里涉及到异步回调函数如何测试的问题，使用Mockito的Capture可以解决此问题。具体细节，三言两语说不清，后续考虑专门写篇文章。

总结：让Presenter充当个合格的皮条客，去调用其他两层的逻辑，在假设其他两层代码逻辑都是正确的前提下，做一些mock测试，尽可能覆盖所有逻辑路径。

View层的测试

这一层的测试其实很清晰，站在QA的角度，我们想要验证待办任务列表时候，会设计以下的测试用例：

验证待办任务列表的测试流程

通过Espresso可以模拟这些步骤，并进行验证，这个测试类是TasksScreenTest，代码如下：

@Test
public void showAllTasks() {
    //添加2个待办任务,对应第1、2、3步
    createTask(TITLE1, DESCRIPTION);
    createTask(TITLE2, DESCRIPTION);

    //切换为All视图，对应第4步
    viewAllTasks();
    
    //验证Title1和Title2对应的Item存在，对应第5步
    onView(withItemText(TITLE1)).check(matches(isDisplayed()));
    onView(withItemText(TITLE2)).check(matches(isDisplayed()));
}

其中，createTask()的实现如下：

private void createTask(String title, String description) {
    //点击添加按钮，对应第1步
    onView(withId(R.id.fab_add_task)).perform(click());

    //打开软键盘，输入标题和描述，对应第2步
    onView(withId(R.id.add_task_title)).perform(typeText(title),
            closeSoftKeyboard());
    onView(withId(R.id.add_task_description)).perform(typeText(description),
            closeSoftKeyboard());

    //保存待办任务，对应第3步
    onView(withId(R.id.fab_edit_task_done)).perform(click());
}

viewAllTasks()的实现如下：

private void viewAllTasks() {
    //点击过滤按钮
    onView(withId(R.id.menu_filter)).perform(click());
    //点击ALL的选项
    onView(withText(R.string.nav_all)).perform(click());
}

连上设备，跑起UT，会自动启动相应的Activity界面，做相应的操作后进行测试。

总结：Espresso好强大，而且这一层的测试站在用户的角度，所有逻辑是黑盒，在功能层面测试输入（用户操作）输出（用户得到的界面反馈），而技术层面，由于界面是所有层的入口，得到输出后，除了测试View层本身的逻辑之外，其实已经粗糙的覆盖了M和P的逻辑了。

Model层的测试

关于Model层的测试，首先要了解下该项目中，model层的设计，类层次如下图所示：

Model层的类图

• TasksLocalDataSource：负责本地数据库增删改查操作
• TasksRemoteDataSource：负责网络请求（该项目中用handler.postDelayed()延时来模拟网络请求）
• TasksRepository：相当于整个Model层的门面，根据逻辑判断决定数据来自于本地数据库或是网络。Presenter层只与它打交道。

根据以上分析，可见对Model层的测试要完整的覆盖这三个类。

1. 我们先看门面TasksRepository的测试，先看看这个类中有关获取待办任务列表的流程图：

TasksRepository流程图

所以对于TasksRepository来讲，测试的内容主要是验证1,2,3的逻辑是否在相应的输入下覆盖到位，对于1，2，3的数据准确性无需关心，由各自DataSource去验证，因此它的测试与Android环境无关，用Junit+Mockito测试。要完整覆盖的话，需要多个测试case，篇幅有限，这里只讲第2种。这个测试类是TasksRepositoryTest，代码如下：

@Test
public void getTasksWithDirtyCache_tasksAreRetrievedFromRemote() {
    //将数据设置为脏数据
    mTasksRepository.refreshTasks();
    //数据为脏数据，因此此时需要从网络获取
    mTasksRepository.getTasks(mLoadTasksCallback);

    //验证第2种情况：用TasksRemoteDataSource调用getTasks()获取数据后返回
    setTasksAvailable(mTasksRemoteDataSource, TASKS);

    //验证第1种情况没有发生
    verify(mTasksLocalDataSource, never()).getTasks(mLoadTasksCallback);
    //验证TasksRemoteDataSource执行了回调函数
    verify(mLoadTasksCallback).onTasksLoaded(TASKS);
}

其中，setTasksAvailable()代码如下：

private void setTasksAvailable(TasksDataSource dataSource, List<Task> tasks) {
    //验证第2种情况：使用TasksRemoteDataSource调用getTasks()
    verify(dataSource).getTasks(mTasksCallbackCaptor.capture());
    //执行回调 函数
    mTasksCallbackCaptor.getValue().onTasksLoaded(tasks);
}

2. 接下来是是TasksLocalDataSource的测试。该测试与数据库有关，因此依赖于Android环境，且要验证数据存取的准确性，因此需要做一些断言，使用AndroidJUnitRunner进行测试，这个类是TasksLocalDataSourceTest,代码如下：

@Test
public void getTasks_retrieveSavedTasks() {
    //事先往DB中插入两条数据
    final Task newTask1 = new Task(TITLE, "");
    mLocalDataSource.saveTask(newTask1);
    final Task newTask2 = new Task(TITLE, "");
    mLocalDataSource.saveTask(newTask2);

    //执行获取数据列表的方法，并在回调函数中进行断言
    mLocalDataSource.getTasks(new TasksDataSource.LoadTasksCallback() {
        @Override
        public void onTasksLoaded(List<Task> tasks) {
            //断言数据非空，且有>=2条的Task数据
            assertNotNull(tasks);
            assertTrue(tasks.size() >= 2);

            boolean newTask1IdFound = false;
            boolean newTask2IdFound = false;
            for (Task task: tasks) {
                if (task.getId().equals(newTask1.getId())) {
                    newTask1IdFound = true;
                }
                if (task.getId().equals(newTask2.getId())) {
                    newTask2IdFound = true;
                }
            }
            //验证查询出的数据包含事先插入的数据
            assertTrue(newTask1IdFound);
            assertTrue(newTask2IdFound);
        }

        @Override
        public void onDataNotAvailable() {
            fail();
        }
    });
}

3. 最后来看看跟网络请求相关的TasksRemoteDataSource的测试
   Google并没有对这个类本身进行测试，但是对其他层依赖网络请求数据进行测试的场景做了支持。试想一下，通过上面的分析，我们知道View层是真刀真枪的在模拟用户的操作进行测试，如果某个测试case需要发起网络请求，此时我们不知道何时才能返回数据，且由于网络状况等原因可能导致请求失败，种种不确定因素下，是不可能完成一个测试的，解决的办法很简单，就是对网络请求进行Fake，这个类是FakeTasksRemoteDataSource，原理便是当需要用到TasksRemoteDataSource时，不会真正使用该类，而是注入FakeTasksRemoteDataSource，返回事先定义好的数据。

为此，这个项目在项目结构和代码方面提供了很多支撑，体现在：

• 提供了mock和prod两种Flavors
• 两种Flavor分别提供了Injection，注入Fake类或真实类
• 所有与网络请求相关的测试代码存放在androidTestMock下

总结：Model层的测试时而在androidTest写UT，时而在test里写，时而在androidTestMock里，有点精神分裂的感觉。但是，真的好清晰，看起测试的结构来非常舒服。

MVP的单元测试架构总结

通过这个例子，我们已经了解了MVP各层之间的职责以及对应的测试内容，接下来做个总结，首先看下MVP测试架构图：

MVP测试架构图

2. View层

• 职责：MVP模式下，View层终于扬眉吐气了，View本身该做的事情都能做了，比如UI布局，数据渲染，点击按钮交互等等
• 测试方式：以正常小QA的测试思维方法，就可以来定义这一层的测试方式，测试过程中需要真机或模拟器，并做真实的操作。
• 测试选型：依赖于Android环境，用谷歌强大的Espresso+AndroidJUnitRunner，Espresso用于模拟和验证各种各样的UI操作，代码存放于AndroidTest中。

3. Presenter层：

• 职责：这一层是拉皮条的，负责M和V层的对接，所以有较少的处理输入输出的机会，他只用来控制逻辑，去调用相应的Model和View的逻辑。
• 测试选型：他的职责决定了他很少去断言输入输出，测试逻辑覆盖的路径是否正确即可，因此他与Android环境无关，用Junit+Mockito测试即可，代码存放于test中。

1. Model层

• 职责：负责数据的存取，数据可能来自于网络、数据库和内存
• 数据库增删改查：需测试数据存取的准确性，依赖Android环境进行测试，因此使用AndroidJUnitRunner，代码存放于androidTest中
• 网络请求：不测试真实的网络请求，但提供了Fake供其他层调用测试。
• 封装的门面类：决定了数据的来源和去向是来自于本地数据库 or 网络 or 内存，此为真正对其他层暴露的Model类。此类不做数据准确性的验证，只做mock测试，验证覆盖路径。UT选型Junit+Mockito，代码存放于test中。

最后

Android官方MVP架构示例项目在单元测试方面真是良心之作，分析测试用例远比分析MVP本身得到的收获多得多，感谢Google，感谢他粗壮的大腿，抱大腿的感觉真好。

此外，在做架构时，不能忽视在单元测试方面的架构，所以，好的架构是可以支撑代码的可测试性的，Google给我们做了非常棒的最佳实践，接下来就是各自的项目实践，不妨从某个模块开始，步步为营，写好MVP，补齐单元测试用例。

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附录

『如何写有价值的测试用例』也是非常重要的话题，在todo-mvp中大大小小的测试用例也有几十个，所以耐心的看看测试代码，可以给我们带来很多思路和指导，由于这部分篇幅较长，且枯燥无味，因此另起一篇文章，有需要的请前往这里。