ユニットと統合テスト

1）テストタイプを区別する理由

テストの適切な粒状化は、開発を予測可能にします：ユニットキャッチ論理欠陥迅速かつ安価に；統合はモジュール、実質の輸送および"接着剤の束を点検します。"一緒に、彼らは回帰を減らし、リリースを加速します。

2）定義と境界

ユニットテスト

小単位の動作（関数、クラス、ユースケース）を分離してテストします。
外部依存関係は置き換えられます（モック/スタブ/偽）。
速い（ms-tens of ms）、決定論的。

統合テスト

データベース、ブローカー（Kafka/RabbitMQ）、 HTTP/gRPC、ファイルシステム、キャッシュなど、いくつかの実際のコンポーネントの相互作用をチェックします。
最小限のモック、実際のプロトコル。
より遅く（数百ミリ秒）、より高価なサポート。

3）テストのピラミッド（ない氷の角）

基礎：単位（数の70-80％）-安く、速い。
中間レイヤー：統合/コンポーネント（15-25％）-重要なパスと契約。
トップ：E2E/UX/Exploratory （5-10％）-最小で十分です。
側面：品質アンプとして静解析/リント/タイプチェックと突然変異テスト。

4）ユニットに何を与えるか、何を統合するか

5）データと修正

ユニット（Unit）

インラインフィクション/ビルダー（工場メソッド）。
境界値のテーブル駆動テスト。
不変量に対するプロパティベースのアプローチ（例：「デビットの合計=クレジットの合計」）。

インテグレーション

Hermetic環境：Testcontainers/Docker 「postgres+redis+kafka+wiremock」を上げる。
データベース/キャッシュの初期シードと後のクリーンアップ（トランザクション/ロールバック、切り捨て）。
時計/タイマーは偽（制御）、そうでなければフラックです。

6）用具およびパターン

• スタブは固定の答えです（安い）。
• モック-インタラクション/コール数をチェックします。
• Fakeは簡略化された実装です（例えば、In-Memory Repo）。
• 契約テスト（CDC）： Pact/Swaggerベース-顧客の期待を修正し、プロバイダを確認します。
• WireMock/MockServer-サードパーティサービス用のHTTPスタブ。
• Testcontainersは「動物園」なしでローカルとCIでライブDB/ブローカーです。

7）例

7.1単位：支払Idempotence（擬似コード）

python def test_idempotent_create_payment_returns_same_id():
repo = InMemoryPayments()
service = Payments(repo)

first = service. create(amount=100, key="abc")
second = service. create(amount=100, key="abc")

assert first. id == second. id assert repo. count() == 1

7.2統合：Webhook署名（HMAC）+繰り返し

bash docker-compose: app + redis + wiremock (PSP)
docker compose -f docker-compose. test. yml up -d pytest -m "integration and webhook" -q

• WireMockは'X-Timestamp'と署名を持つイベントを提供します。
• アプリケーションはHMACをチェックし、'event_id'で重複除外し、5秒後に繰り返してもダブルは作成されません。
• 「200」をチェックします。エントリは1つだけです。

7.3 CDC：プロバイダへの顧客契約

クライアントはPact （'POST/v1/payout'→'201'）を生成します。
CIのプロバイダは、そのスタンドで契約の検証を実行します。

8）速度、平行、フレーク

単位はテストごとの<100 msを動かさなければなりません；パケット-秒。
統合-コンテナ/ポートによる並列；スタートアップマイグレーションを使用します。

• 制御された時間（偽の時計）、
• 期待は「明示的な出来事によって」、'睡眠'ではなく、
• 安定したしきい値（決定的にジッタテストを伴うレトライ）。

9）品質指標

カバレッジ（ライン/ブランチ）：トレンドを観察するのに便利ですが、ターゲットではありません。
Mutation Testing （PIT/Mutmut）：テストが「kill」 falseの変化-暗殺者の実力-を示す。
テスト期間とフレーク率：成長時のアラート。
欠陥の封じ込め：生産前に傍受されたバグの割合。

10） CI/CDに埋め込むこと

ジョブ：ユニット→インテグレーション→e2e（サービス別ファンアウト）。
依存関係キャッシュ、データベース/言語/バージョンによる並列行列。
レポート：JUnit/Allure+コンテナログアーティファクト（ドロップ用）。
ゲート：「グリーンユニット+クリティカル統合」-マージ条件；e2e-夜に。

yaml strategy:
matrix:
db: [postgres14, postgres16]
steps:
- run: docker run -d --name db -e POSTGRES_PASSWORD=pw postgres:${{ matrix. db }}
- run: pytest -m "unit" -q
- run: pytest -m "integration" -q

11）マイクロサービスとイベント

サービス契約：OpenAPI/Protobufはバージョン管理されています。互換性テスト（後方）。

• 単位：ドメインイベントマッピングと不変量。
• 統合：実際のブローカー（Kafka）での出版/サブスクリプション、outbox/inboxセマンティクス、正確に一度の模倣（少なくとも-idempotent）。
• アウトオブオーダーテスト。

12）統合におけるデータと分離

各テスト→一意のスキーマ/データベース（Testcontainers JDBC URL'？TC_TMPFS =/var/lib/postgresql/data： rw'）。
トランザクション修正（begin→run→rollback）により、クリーニングが高速化されます。
Redis/cacheの場合、キーのプレフィックスは'test：${RUN_ID}：'と'FLUSHDB'です。

13） iGaming/Financeの詳細

金額と限度額：不変量（残高≥ 0、総制限額）に対する不変量ベースのテスト。
規制：ロギングチェック（監査ログが書かれています）、変更できないイベント。
支払い/PSP： HMAC/mTLS統合テスト、'Retry-After'、 idempotency、 dedup 'jti'。
責任あるプレー：しきい値/クールダウンルールテスト；偽の時計に「vchera→segodnya」。

14） Antipatterns

DB/HTTPを上げる「ユニット」はすでに統合されています（レイヤーを混乱させ、CIを遅くします）。
空のステートメントによる高いカバレッジ（「カバーされているがチェックされていない」）。
契約が必要なサードパーティサービスのモキロジック（更新時に壊れます）。
イベント/条件期待の代わりに'sleep （5）'でテストします。
並列テスト→レースとフレークの一般的なテストデータベース。

15） Prod Readinessチェックリスト

• ピラミッドは実行時間によってUnit/Integration/E2Eとターゲットの共有の％として定義されます。
• 単位は絶縁され、高速で、境界値と不変量をカバーします。
• インテグレーションは、共通の状態を持たない密閉環境（Testcontainers/Compose）を使用します。
• 契約テスト（OpenAPI/Pact）がCIで検証されます。
• テストデータ-管理：シード/ロールバック/プレフィックス、偽クロック。
• 並列実行、JUnit/Allureレポート、コンテナログアーティファクト。
• メトリクス：期間、フレーク率、突然変異スコア；劣化を警告します。
• 支払/webhookシナリオ：HMAC/mTLS、 retrai、 idempotency、 deadup。
• 戦略文書とサンプルテストテンプレート。

16） TL；DR（ドクター）

単位-最高の論理、最低の環境；統合-最小モック、最大リアリズム。ピラミッドを保持する：ファストユニットは欠陥の80％をキャッチし、統合はバンドルと契約を確認します。密閉容器、契約テスト、偽の時計と並列性を使用してください。カバレッジだけでなく、変異スコアとフレーク率も測定します。特に、payment/webhookのパスを確認します。署名、リトレイ、idempotencyです。