开发者编写高质量测试的征途上可谓布满荆棘，数据库、中间件、不同的文件系统等复杂外部系统的存在，令开发者在编写、运行测试时觉得苦恼异常。由于外部系 统常常运行在不同机器上或者本地单独的进程中，开发者很难在测试中操作和控制它们。外部系统以及网络连接的不稳定性（外部系统停止响应或者网络连接超 时），将有可能导致测试运行过程随机失败。另外，外部系统缓慢的响应速度（HTTP访问、启动服务、创建删除文件等），还可能会造成测试运行时间过长、成 本过高。种种问题使开发者不断寻找一种更廉价的方式来进行测试，mock便是开发人员解决上述问题时祭出的法宝。mock对象运行在本地完全可控环境内，利用mock对象模拟被依赖的资源，使开发者可以轻易的创建一个稳定的测试环境。mock对象本地创建，本地运行的特性更是加快测试的不二法门。
我所在团队设计开发的产品是持续集成服务器，产品特性决定了它需要在各个平台（Windows, Mac, Linux等）与各种版本管理工具(svn, mercurial,git等)、构建工具(ant, nant, rake等)进行集成，对于外部系统的严重依赖让我们在编写测试时遇到了很多困难，我们自然而然的选用了JMock作为测试框架，利用它来隔离外部系统对 于测试的影响，的的确确在使用JMock框架后测试编写起来更容易，运行速度更快，也更稳定，然而出乎意料的是产品质量并没有如我们所预期的随着不断添加 的测试而变得愈加健壮，虽然产品代码的单元测试覆盖率超过了80%，然而在发布前进行全面测试时，常常发现严重的功能缺陷而不得不一轮轮的修复缺陷、回归 测试。为什么编写了大量的测试还会频繁出现这些问题呢？ 在讨论之前先来看一个真实的例子：
我们的产品需要与Perforce(一种版本管理工具)进行集成，检测某段时间内Perforce服务器上是否存在更新，如果有，将更新解析为 Modification对象。将这个需求反应在代码中，便是首先通过Perforce对象检测服务器更新，然后将标准输出(stdout)进行解析：
public class PerforceMaterial {
private Perforce perforce;
.....
.....
public List findModifications(Date start, Date end) {
String changes = perforce.changes(start, end); //检测更新，返回命令行标准输出（stdout）
List modifications = parseChanges(changes);//将标准输出解析为Modification
return modifications;
}
private List parseChanges(String output) {
//通过正则表达式将stdout解析为Modification对象
}
}
public class Perforce {
public String changes(Date start, Date end) {
//通过命令行检测更新，将命令行标准输出（stdout）返回
}
}
相应的mock测试也非常容易理解：
.....
.....
@Test
public void shouldCreateModifiationWhenChangesAreFound() {
final String stdout = "Chang 4 on 2008/09/01 by p4user@Dev01 'Added build.xml'"; //设置标准输出样本
final Date start = new Date();
final Date end = new Date();
context.checking(new Expectations() {{
one(perforce).changes(start, end);
will(returnValue(stdout));
}});//设置perforce对象的行为，令其返回设定好的stdout
List list = perforceMaterial.findModifications(start, end);//调用被测方法
assertThat(list.get(0).revision(), is("4"));
assertThat(list.get(0).user(), is("p4user@Dev01"));
assertThat(list.get(0).modifiedTime(), is("2008/09/01"));
}
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