Как мы автоматизировали мутационное тестирование unit тестов
Новость
20.10.2025
Меня зовут Юрий Каган, я Software/System Architect в IT_ONE. Расскажу об опыте применения Stryker.NET на проекте в крупном банке.
Качественные юнит-тесты — основа надежного ПО
Несмотря на то, что юнит-тесты — только один из компонентов пирамиды тестирования ПО, они — база для создания качественного кода:– Благодаря проверке отдельных фрагментов кода можно выявить дефекты на ранних стадиях, не пропуская их на следующие этапы разработки. Известно, что чем раньше обнаружена ошибка, тем ниже стоимость её исправления.
– Модульные тесты обеспечивают стабильность разработки, служа некой страховкой: они предотвращают регрессии при изменениях и рефакторинге.
– Проведённые тесты служат документацией и ускоряют внедрение нового функционала. По ним можно понять изначальный замысел автора кода и упростить разработку.
Для оценки качества юнит-тестов разработчики обычно пользуются метрикой Code Coverage, отражающей процент покрытия тестами исходного кода. Такая информация может собираться различными способами в зависимости от типа используемого инструмента, но результат получается схожий: данные о том, какие конкретно фрагменты кода выполнялись во время тестов. О каких бы то ни было проверках речи не идет. То есть, по нашему опыту, технически очень легко можно написать тесты, которые будут давать 100% Code Coverage и при этом ничего не проверять. Это означает, что даже высокий процент покрытия кода тестами не гарантирует, что они разработаны качественно и поведение вашего кода надёжно зафиксировано. После них нельзя исключать скрытые ошибки.
Как следствие, постоянно осознавая риски некачественных тестов, разработчики могут начать бояться рефакторинга — ведь любые изменения потенциально грозят дефектами в коде. Причем допущенный дефект может быть обнаружен намного позже, уже в продакшене. Всё это приводит к дополнительным рискам, замедляет и удорожает цикл разработки.
Но существует и другая, не столь широко известная метрика, которая более объективно описывает надёжность проведённых тестов: она определяется в процессе мутационного тестирования. Первые упоминания об этом подходе мы встречаем еще в 1970-х годах. Тогда он уже признавался перспективным, но в то же время — практически неприменимым из-за запредельного объема работы. Сегодня мы имеем возможность автоматизировать большую часть этой работы с помощью инструментов, например, Stryker.NET.
Принципы мутационного тестирования
Алгоритм мутационного тестирования достаточно прост: в исходный код (базу) вносятся различные изменения (мутации). Существует несколько разновидностей мутаций. Основные из них:– изменение операторов: замена арифметических и логических операторов (например, + на -, >= на >),
– изменение значений: замена булевых значений, удаление вызовов методов или изменение литералов,
– изменение условий: в if, циклах и логических выражениях.
Затем на этом модифицированном коде выполняются модульные тесты для проверки их чувствительности к изменениям. Мутанты, которые вызывают провал тестов, считаются «убитыми» (Killed Mutants), остальные — «выжившими». По итогу проверки формируется отчет, где ключевая метрика качества тестов — Mutation Score — доля убитых мутантов от их общего количества. Если тесты не «убивают» подавляющее число мутантов, значит их нельзя считать достаточно эффективными.
Среди инструментов для автоматизации проведения мутационного тестирования мы остановили выбор на Stryker.NET и вот, почему:
– на данный момент Stryker.NET обладает наибольшим объемом автоматизированных операций: он самостоятельно вносит мутации в исходный код, запускает юнит-тесты и генерирует подробные отчеты;
– Stryker.NET полностью интегрирован с .NET-экосистемой: поддерживает .NET и .NET Framework, основные тестовые фреймворки (xUnit, NUnit, MSTest);
– Stryker.NET – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, постоянно обновляемый и поддерживаемый сообществом, что гарантирует его актуальность и развитие.
По нашей практике, Stryker.NET будет полезен для трех категорий пользователей:
– Разработчик может убедиться, что новый код покрыт качественными тестами и изменения не привели к деградации существующих тестов, а также находить и удалять тесты, которые ничего не тестируют и только отнимают ресурсы.
– Ревьюер может быстро и надежно проверить качество тестов в pull request.
– ИТ-архитектор и руководитель разработки могут регулярно строить и анализировать отчеты, чтобы мониторить «здоровье» юнит-тестов во всей кодовой базе.
Подробнее по ссылке
Рекомендуем
Мероприятие
29.11.25
IT_One Java Meetup «Джедайские трюки Java, или Как оптимизировать приложения»
Мероприятие
29.11.25
Практика проектных метрик в разработке программного обеспечения
Мероприятие
29.11.25
Ирина Сокольская, IT_ONE: Секрет успеха — баланс hard и soft skills ИТ-специалистов
Мероприятие
29.11.25
Ирина Сокольская, IT_ONE: Секрет успеха — баланс hard и soft skills ИТ-специалистов
Мероприятие
29.11.25
Ирина Сокольская, IT_ONE: Секрет успеха — баланс hard и soft skills ИТ-специалистов
обсудить сотрудничество
обсудить сотрудничество
Заказать услугу
Согласие
Спасибо за интерес к компании IT_One! Для подписания согласия на обработку персональных данных введите код, направленный на вашу электронную почту
Заявка на сотрудничество отправлена!
Мы свяжемся с вами, если оно соответствует требованиям вакансии
