Como Otimizar seus Testes de Software com Setups mais Eficientes

Como Otimizar seus Testes de Software com Setups mais Eficientes

Imagine gerenciar uma base de código massiva usada por milhões de pessoas, e de repente se deparar com um dos maiores desafios dos times de engenharia: estruturar testes confiáveis e rápidos. A frase “funciona na minha máquina” perde totalmente o valor quando você sabe que inconsistências no ambiente de testes podem comprometer seu produto em produção.

Neste artigo, uniremos tópicos importantes relacionados a setups de teste, uso de mocks e técnicas para melhorar a confiabilidade e a performance de cenários de validação de código. Vamos explorar desde como substituir dependências reais até a construção de pipelines de testes mais ágeis. Vamos lá?

Desafios Comuns nos Testes de Software

Testar software além do básico pode gerar dificuldades inesperadas. Veja alguns exemplos:

• Testes que dependem de serviços externos, como APIs ou bancos de dados reais, enfrentam lentidão.
• Falhas imprevisíveis ocorrem devido a limites de taxa de requisições ou indisponibilidades do serviço.
• Problemas de flutuação em resultados (tests “flaky”) causam frustração na equipe e derrubam a confiabilidade do pipeline.

Essa complexidade leva a maior partilha de um dilema: sacrificar a cobertura completa para manter agilidade, ou suportar testes lentos e caros que abrangem dependências de sistemas reais.

Alternativa: Substituindo Dependências Reais por Setups Estratégicos

Uma solução inteligente para lidar com testes lentos e complexos está na substituição de serviços subjacentes. Veja dois métodos populares:

1. Trocar o Banco de Dados por uma Simulação Leve

Em uma aplicação que usa PostgreSQL, por exemplo, uma abordagem natural é testar suas operações diretamente. No entanto, subir um container Docker para cada ciclo de testes torna o processo massivamente pesado.

Soluções como o uso do @electric-sql/pglite, que utiliza WebAssembly (WASM) para simular PostgreSQL de forma leve e rápida, são uma revolução nessa área. A combinação com bibliotecas como Drizzle ORM ainda facilita a gestão dos esquemas e aumenta a produtividade.

No tempo de execução dos testes, o banco de produção se torna uma instância substituída dinamicamente pelo pglite. Isso elimina a sobrecarga de orquestração e gera resultados quase instantâneos.

2. Usando Mocks com Eficácia

Mocks são “dublês” que permitem simular dependências reais, como APIs, sem a necessidade de executá-las nos testes. Com mocks, você pode modelar comportamentos específicos como:

• Definir retornos esperados para funções simuladas.
• Monitorar a quantidade de chamadas feitas.
• Simular erros ou falhas controladas.

Por exemplo, imagine um serviço que envia e-mails ao cadastrar novos usuários. Usando uma ferramenta como o Jest para JavaScript, você pode evitar chamadas reais ao método e apenas validar se ele foi usado com os parâmetros corretos:

const sendEmail = jest.fn();
sendEmail.mockReturnValue('Email enviado');
expect(sendEmail).toHaveBeenCalledWith("user@example.com", "Bem-vindo!");

Ferramentas Essenciais

Dependendo do stack tecnológico, várias bibliotecas facilitam tanto a criação de mocks como a troca dinâmica de dependências no ambiente de testes:

No universo Node.js:

• Jest: Inclui suporte nativo para mocks e espiões, simplificando testes complexos.
• Sinon: Oferece recursos avançados para stubbing e mocking, sendo amplamente utilizado.

Golang:

• Testify: Ideal para criar mocks e estruturar cenários robustos.
• GoMock: Ferramenta oficial que gera mocks a partir de interfaces.

Guiando-se por Estratégias: O Exemplo do Cadastro

Digamos que você criou um fluxo no qual o cadastro de usuário envolve três etapas:

• Salvar no banco de dados.
• Enviar um e-mail de boas-vindas.
• Registrar o evento de cadastro em um sistema de logs.

Com testes tradicionais, cada etapa exigiria chamadas reais, mas usando mocks, esse processo se torna local, veloz e altamente controlável. Confira como um código típico aborda esses cenários sem depender de serviços externos:

it("should send welcome email and save user", async () => {
  const emailMock = jest.fn().mockResolvedValue("Email enviado");
  const dbMock = jest.fn().mockResolvedValue({ id: 1, name: "User" });

  // Chamando a função target
  await signupUser({
    emailService: emailMock,
    database: dbMock
  });

  expect(emailMock).toHaveBeenCalled();
  expect(dbMock).toHaveBeenCalled();
});

Vantagens de Metodologias Baseadas em Mocks

• Velocidade: Reduz drasticamente o tempo de execução dos testes.
• Previsibilidade: Resultados não dependem de situações externas ou falhas aleatórias.
• Flexibilidade: Simula facilmente erros, atrasos ou limites de taxa.

Finalizando

Integração, testes unitários e mocks são essenciais para criar pipelines ágeis e confiáveis. Seja substituindo o banco de dados por alternativas como o pglite, ou construindo cenários com mocks robustos, a meta é sempre equilibrar precisão e eficiência.

No seu projeto, você já utiliza estratégias para reduzir dependências reais em testes? Como isso tem impactado sua produtividade? Compartilhe sua experiência nos comentários!