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CreditService 测试重构：使用 Mock 简化测试

日期: 2026-01-28
类型: Test Refactor
影响范围: CreditService 单元测试

背景

原有的单元测试使用真实数据库连接，导致以下问题：

测试基础设施复杂: pytest-asyncio 的事件循环管理困难
测试不稳定: 连接池、事务管理导致间歇性失败
测试速度慢: 每个测试都需要数据库 I/O
环境依赖: 需要 PostgreSQL 容器运行

解决方案

采用 Mock Repository 模式，将单元测试与数据库解耦：

使用 unittest.mock.AsyncMock 模拟 Repository 层
测试 Service 层的业务逻辑，而非数据库操作
保持集成测试使用真实数据库

实现内容

1. 创建新的测试文件

文件: server/tests/unit/test_credit_service_mock.py

测试覆盖:

✅ 枚举转换测试（4个）
✅ 积分查询测试（3个）
✅ 积分操作测试（6个）
✅ 定价计算测试（3个）
✅ 超时管理测试（1个）
✅ 套餐管理测试（2个）
✅ 积分赠送测试（2个）

总计: 21 个测试用例

2. Mock 策略

@pytest.fixture
def mock_repository():
    """Mock CreditRepository"""
    repo = AsyncMock()
    return repo

@pytest.fixture
def credit_service(mock_session, mock_repository):
    """创建 CreditService 实例（使用 Mock）"""
    service = CreditService(mock_session)
    service.repository = mock_repository
    return service

3. 测试示例

测试积分查询:

@pytest.mark.asyncio
async def test_get_balance(self, credit_service, mock_repository, sample_user):
    """测试查询积分余额"""
    mock_repository.get_user.return_value = sample_user
    
    balance = await credit_service.get_balance(sample_user.user_id)
    
    assert balance['balance'] == 1000
    assert balance['total_earned'] == 1000
    mock_repository.get_user.assert_called_once_with(sample_user.user_id)

测试积分消耗:

@pytest.mark.asyncio
async def test_consume_credits(self, credit_service, mock_repository, sample_user):
    """测试消耗积分"""
    mock_repository.user_exists.return_value = True
    mock_repository.get_user.return_value = sample_user
    mock_repository.create_consumption_log.return_value = consumption_log
    
    result = await credit_service.consume_credits(
        user_id=sample_user.user_id,
        amount=100,
        feature_type=FeatureType.IMAGE_GENERATION
    )
    
    assert result.credits_consumed == 100
    assert sample_user.ai_credits_balance == 900

测试结果

修复前（使用真实数据库）

5 passed, 16 errors
- 时区问题
- 事件循环问题
- 连接池问题

修复后（使用 Mock）

21 passed in 1.12s
- 所有测试通过
- 无数据库依赖
- 执行速度快

优势对比

维度	真实数据库	Mock Repository
测试速度	慢（~5s）	快（~1s）
环境依赖	需要 PostgreSQL	无依赖
测试稳定性	不稳定	稳定
测试隔离性	差	好
维护成本	高	低
业务逻辑覆盖	好	好

测试策略

单元测试（Mock）

目标: 测试 Service 层业务逻辑
工具: unittest.mock.AsyncMock
覆盖: 所有 Service 方法的逻辑分支
优势: 快速、稳定、无依赖

集成测试（真实数据库）

目标: 测试完整的数据流
工具: TestClient + 真实数据库
覆盖: API 端点 + Service + Repository + Database
优势: 验证真实环境行为

后续工作

✅ 单元测试已完成（21/21 通过）
⏳ 集成测试待完善（test_credit_api.py）
⏳ 添加性能测试（压力测试）
⏳ 添加边界条件测试

最佳实践

单元测试使用 Mock: 快速验证业务逻辑
集成测试使用真实数据库: 验证完整流程
Mock 返回值要符合实际: 确保测试有效性
使用 AsyncMock: 正确处理异步方法
验证 Mock 调用: 确保方法被正确调用

总结

通过使用 Mock Repository 模式，成功将单元测试与数据库解耦，实现了：

✅ 100% 测试通过率（21/21）
✅ 测试速度提升 5 倍
✅ 消除环境依赖
✅ 提高测试稳定性
✅ 降低维护成本

这为后续的 Service 层测试提供了良好的模板和最佳实践。

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