– Большие тесты проверяют самое важное – работу приложения. Они учитывают поведение внешних подсистем.

– Большие тесты могут быть недетерминированными (результат может быть получен разными путями), потому что зависят от внешних подсистем.

– Большой охват усложняет поиск причин при неудачном прохождении теста.

– Подготовка данных для тестовых сценариев может занимать много времени.

– Из-за высокоуровневости больших тестов в них трудно прорабатывать граничные значения. Для этого нужны малые тесты.

Достоинства и недостатки средних тестов:

– Требования к подставным объектам мягче, а временные ограничения свободнее, чем у малых тестов. Разработчики используют их как промежуточную ступень для перехода от больших тестов к малым.

– Средние тесты выполняются относительно быстро, поэтому разработчики могут запускать их часто.

– Средние тесты выполняются в стандартной среде разработки, поэтому их очень легко запускать.

– Средние тесты учитывают поведение внешних подсистем.

– Средние тесты могут быть недетерминированными, потому что зависят от внешних подсистем.

– Средние тесты выполняются не так быстро, как малые.

Достоинства и недостатки малых тестов:

– Малые тесты помогают повысить чистоту кода, потому что работают узконаправленно с небольшими методами. Соблюдение требований подставных объектов приводит к хорошо структурированным интерфейсам между подсистемами.

– Из-за скорости выполнения малые тесты выявляют баги очень рано и дают немедленную обратную связь при внесении изменений в код.

– Малые тесты надежно выполняются во всех средах.

– Малые тесты обладают большей детализацией, а это упрощает тестирование граничных случаев и поиск состояний, приводящих к ошибкам, например null-указатели.

– Узкая направленность малых тестов сильно упрощает локализацию ошибок.

– Малые тесты не проверяют интеграцию между модулями – для этого используются другие тесты.

– Иногда сложно применить подставные объекты для подсистем.

– Подставные объекты и псевдосреды могут отличаться от реальности.

Малые тесты способствуют созданию качественного кода, хорошей проработке исключений и получению информации об ошибках. Более масштабные тесты ориентированы на общее качество продукта и проверку данных. Ни один тип тестов не покрывает все потребности продукта в тестировании. Поэтому в проектах Google мы стараемся использовать разумное сочетание всех типов тестов в каждом тестовом наборе. Автоматизация, основанная только на больших комплексных тестах, так же вредна, как и создание только малых юнит-тестов.

Покрытие кода — отличный инструмент, чтобы оценить, насколько разумно используется сочетание разных размеров тестов в проекте. Проект генерирует один отчет с данными покрытия только для малых тестов, а потом другой отчет с данными только для средних и больших тестов. Каждый отчет в отдельности должен показывать приемлемую величину покрытия для проекта. Если средние и большие тесты в отдельности обеспечивают только 20-процентное покрытие, а покрытие малыми тестами приближается к 100, то у проекта не будет доказательств работоспособности всей системы. А если поменять эти числа местами, скорее всего, расширение или сопровождение проекта потребует серьезных затрат на отладку. Чтобы генерировать и просматривать данные о покрытии кода на ходу, мы используем те же инструменты, которые собирают и выполняют тесты. Достаточно поставить дополнительный флаг в командной строке. Данные о покрытии кода хранятся в облаке, и любой инженер может просмотреть их через веб в любой момент.