精通 Salesforce Apex 测试类：开发人员的单元测试终极指南

身份：Salesforce 开发人员

背景与应用场景

作为一名 Salesforce 开发人员，我们日常工作中最重要的一环不仅仅是编写能够实现业务逻辑的 Apex 代码，更是要确保这些代码的健壮性、可靠性和可维护性。而 Apex Test Class (Apex 测试类) 正是保障这一切的核心工具。在 Salesforce 平台，测试不仅是最佳实践，更是强制要求。任何希望部署到生产环境的 Apex 代码（包括 Triggers 和 Classes）都必须有相应的测试类，并且整体代码覆盖率（Code Coverage）必须达到至少 75%。

然而，仅仅为了满足 75% 的覆盖率而编写测试是远远不够的。高质量的测试类有以下几个关键作用：

质量保证：通过模拟各种业务场景，验证代码逻辑是否按预期工作，提前发现并修复潜在的 Bug。
防止回归：当需求变更或代码重构时，运行现有的测试套件可以确保新的改动没有破坏原有的功能。
安全部署：满足平台的强制要求，确保代码能够顺利地从沙盒（Sandbox）部署到生产（Production）环境。
设计文档：一个写得好的测试类本身就是一份“活文档”，它清晰地展示了目标代码的使用方法和预期行为，方便其他开发人员快速理解和接手。
应对平台升级：Salesforce 每年进行三次主版本升级。健壮的测试套件可以帮助我们快速验证现有定制功能在平台升级后是否依然正常工作。

因此，对于专业的 Salesforce 开发人员来说，掌握 Apex 测试类的编写技巧，不仅仅是为了“通过检查”，更是构建高质量、可扩展的 Salesforce 应用的基石。

原理说明

Apex 测试框架提供了一套丰富的工具和注解，帮助我们构建隔离、高效的测试环境。理解其核心原理是编写优秀测试的前提。

@isTest 注解

这是定义测试类的基础。任何用 @isTest 注解的类都被 Salesforce 平台识别为测试类。这些类不计入组织的代码总行数限制，并且其中的方法只能在测试上下文中被调用。测试方法同样使用 @isTest 注解。

数据隔离

默认情况下，测试方法在运行时无法访问组织中的任何实际数据（例如，生产环境中的客户、联系人记录）。这是一个非常重要的特性，称为数据隔离。它确保了测试是可预测和可重复的，不会因为生产数据的变化而失败，也不会意外修改或删除生产数据。所有测试需要的数据，都必须在测试方法内部或者使用专门的测试数据设置方法来创建。

@testSetup 方法

当一个测试类包含多个测试方法，而这些方法都需要一些共同的初始数据时，使用 @testSetup 方法是最佳实践。这个方法在类中所有其他测试方法执行之前运行一次，它创建的数据会被回滚，并在每个测试方法执行前恢复。这样可以避免在每个测试方法中重复创建相同的数据，从而提高测试的执行效率。

System.assert() 断言

断言是测试的核心。一个没有断言的测试方法，充其量只能检查代码是否会抛出异常，但无法验证其逻辑是否正确。System.assertEquals(expected, actual)、System.assertNotEquals(unexpected, actual) 和 System.assert(condition) 等断言方法，用于验证代码执行的结果是否与我们的预期完全一致。如果断言失败，测试就会失败，并明确指出问题所在。

Test.startTest() 和 Test.stopTest()

这对方法在测试中扮演着至关重要的角色。它们标记了一个代码块，Salesforce 会在这个代码块执行时提供一组新的、独立的 Governor Limits（执行限制）。这对于测试那些可能会消耗大量资源的代码非常有用。更重要的是，所有在 Test.startTest() 和 Test.stopTest() 之间调用的异步操作（如 @future 方法、Queueable Apex）会在 Test.stopTest() 执行后立即同步执行，从而让我们可以在同一个测试方法中验证异步代码的执行结果。

模拟 (Mocking)

当我们的代码需要与外部系统进行交互（例如，通过 HTTP Callout 调用一个 REST API）时，测试会变得复杂。因为在测试执行期间，Salesforce 不允许进行真实的外部调用。为了解决这个问题，Apex 提供了模拟框架，如 HttpCalloutMock 接口。我们可以创建一个实现了该接口的类，来模拟外部服务的响应，从而使我们的代码可以在不进行实际网络调用的情况下完成测试。

示例代码

1. 基础 Apex 类与测试类

假设我们有一个简单的工具类 TemperatureConverter，用于将华氏温度转换为摄氏温度。

要测试的类: TemperatureConverter.cls

public class TemperatureConverter {
    // 将华氏温度转换为摄氏温度
    public static Decimal FahrenheitToCelsius(Decimal fahrenheit) {
        // 公式: (F - 32) * 5/9
        Decimal celsius = (fahrenheit - 32) * 5/9;
        // 设置小数位数为2位
        return celsius.setScale(2);
    }
}

对应的测试类: TemperatureConverterTest.cls

@isTest
private class TemperatureConverterTest {

    @isTest
    static void testWarmTemp() {
        // 测试一个正数温度
        Decimal fahrenheit = 70;
        // 调用被测试的方法
        Decimal celsius = TemperatureConverter.FahrenheitToCelsius(fahrenheit);
        // 使用 assertEquals 断言验证结果是否符合预期
        // 70F 约等于 21.11C
        System.assertEquals(21.11, celsius, 'The Celsius conversion was not correct for a warm temperature.');
    }

    @isTest
    static void testFreezingPoint() {
        // 测试冰点温度
        Decimal fahrenheit = 32;
        // 调用被测试的方法
        Decimal celsius = TemperatureConverter.FahrenheitToCelsius(fahrenheit);
        // 断言验证冰点是否为 0 摄氏度
        System.assertEquals(0, celsius, 'The freezing point is not correct.');
    }

    @isTest
    static void testBoilingPoint() {
        // 测试沸点温度
        Decimal fahrenheit = 212;
        // 调用被测试的方法
        Decimal celsius = TemperatureConverter.FahrenheitToCelsius(fahrenheit);
        // 断言验证沸点是否为 100 摄氏度
        System.assertEquals(100, celsius, 'The boiling point is not correct.');
    }

    @isTest
    static void testNegativeTemp() {
        // 测试一个负数温度
        Decimal fahrenheit = -10;
        // 调用被测试的方法
        Decimal celsius = TemperatureConverter.FahrenheitToCelsius(fahrenheit);
        // 断言验证结果是否符合预期
        // -10F 约等于 -23.33C
        System.assertEquals(-23.33, celsius, 'The Celsius conversion was not correct for a negative temperature.');
    }
}

2. 使用 @testSetup 创建测试数据

假设我们有一个触发器，当 Account 的年收入更新时，会自动更新其关联的所有 Contact 的描述。我们需要测试这个逻辑。

对应的测试类: TestAccountTrigger.cls

@isTest
private class TestAccountTrigger {

    @testSetup
    static void makeData(){
        // 使用 @testSetup 创建所有测试方法都需要的通用数据
        // 这里我们创建一个客户和两个关联的联系人
        Account acct = new Account(Name='Test Account');
        insert acct;
        
        List<Contact> contacts = new List<Contact>();
        contacts.add(new Contact(FirstName='John', LastName='Doe', AccountId=acct.Id));
        contacts.add(new Contact(FirstName='Jane', LastName='Doe', AccountId=acct.Id));
        insert contacts;
    }

    @isTest
    static void testUpdateAccountAnnualRevenue() {
        // 获取 @testSetup 中创建的客户
        Account a = [SELECT Id, Name, AnnualRevenue FROM Account WHERE Name='Test Account' LIMIT 1];

        // 在 Test.startTest() 和 Test.stopTest() 之间执行核心逻辑
        Test.startTest();
        // 更新客户的年收入，这将触发我们的 Account Trigger
        a.AnnualRevenue = 500000;
        update a;
        Test.stopTest();

        // 查询更新后的联系人
        List<Contact> updatedContacts = [SELECT Id, Description FROM Contact WHERE AccountId = :a.Id];

        // 验证结果
        // 确保有两个联系人被查询到
        System.assertEquals(2, updatedContacts.size(), 'Expected to find 2 contacts.');
        // 遍历所有联系人，断言他们的描述字段是否被正确更新
        for(Contact con : updatedContacts) {
            System.assertEquals('Revenue updated to 500000', con.Description, 'Contact description was not updated correctly.');
        }
    }
}

3. 模拟 HTTP Callout

假设我们有一个类，它会调用一个外部天气服务的 API。我们需要在不进行真实网络调用的情况下测试它。

用于模拟响应的类: WeatherCalloutMock.cls

@isTest
global class WeatherCalloutMock implements HttpCalloutMock {
    // 实现 HttpCalloutMock 接口的 respond 方法
    // 这个方法会在测试代码进行 HTTP 调用时被执行
    global HTTPResponse respond(HTTPRequest req) {
        // 创建一个虚拟的 HTTP 响应
        HttpResponse res = new HttpResponse();
        res.setHeader('Content-Type', 'application/json');
        // 设置模拟的 JSON 响应体
        res.setBody('{"temperature": 15, "unit": "celsius"}');
        // 设置模拟的状态码
        res.setStatusCode(200);
        return res;
    }
}

测试类: WeatherServiceTest.cls

@isTest
private class WeatherServiceTest {
    @isTest
    static void testGetWeather() {
        // 在进行 callout 之前，设置模拟实现
        Test.setMock(HttpCalloutMock.class, new WeatherCalloutMock());

        // 执行调用外部服务的 Apex 方法
        // 假设我们有一个 WeatherService.getWeatherInfo() 方法
        // 在 Test.startTest() 和 Test.stopTest() 之间执行，以隔离 Governor Limits
        Test.startTest();
        // WeatherInfo result = WeatherService.getWeatherInfo('Berlin');
        // ⚠️ 此处 WeatherService.getWeatherInfo() 方法为示意，请替换为实际要测试的类和方法
        Test.stopTest();

        // 验证从模拟响应中解析出的结果
        // System.assertEquals(15, result.temperature);
        // ⚠️ 此处 WeatherInfo 类和 result 对象为示意，断言内容需根据实际情况编写
    }
}

注意事项

权限与用户上下文

默认情况下，测试类以系统管理员权限运行，会忽略字段级安全（Field-Level Security）和对象权限。这可能会导致测试通过，但实际用户在使用时却因为权限不足而失败。为了模拟特定用户的行为，必须使用 System.runAs(user) 方法。在 runAs 代码块中执行的所有 DML 操作和查询都会遵循指定用户的权限设置。

避免硬编码 ID

绝对不要在测试类中硬编码任何 Salesforce 记录的 ID (例如 '001D000000INjVe')。这些 ID 在不同环境（沙盒、生产）中是不同的，硬编码会导致测试在其他环境中必然失败。所有需要的记录都应该在测试方法内部或 @testSetup 方法中创建。

批量化测试

Salesforce 的一个核心设计理念是处理批量数据。触发器和其他自动化逻辑必须能够高效处理多达 200 条记录的操作。因此，你的测试也必须覆盖批量场景。不要只测试插入或更新一条记录的情况，务必创建一个包含 200 条记录的 List，并对其进行 DML 操作，以确保代码没有违反 Governor Limits。

SeeAllData=true 的危害

虽然 @isTest(SeeAllData=true) 注解允许测试方法访问组织中的真实数据，但这是一种应该极力避免的反模式（anti-pattern）。它会使你的测试变得非常脆弱，因为它们依赖于特定环境中的特定数据。当这些数据被修改或删除，或者当测试被部署到没有这些数据的新环境时，测试就会失败。这破坏了测试的独立性和可移植性。

错误处理与负面测试

一个完整的测试套件不仅要测试“happy path”（即一切正常的情况），还应该包含负面测试——验证当输入无效数据或发生预期错误时，代码能否优雅地处理，例如抛出正确的异常。你可以使用 try-catch 块来捕获预期的异常，并断言异常的类型和消息是否正确。

总结与最佳实践

编写高质量的 Apex 测试类是 Salesforce 开发专业精神的体现。它不仅仅是部署代码的一道门槛，更是保障应用长期健康、稳定和可维护的关键。以下是一些核心的最佳实践总结：

一个类对应一个测试类：为每个主要的 Apex 类创建一个对应的测试类，例如 MyClass 对应 MyClassTest。
有意义的命名：测试方法的名称应该清晰地描述它正在测试的场景和预期的结果，例如 testBulkUpdate_WithValidData_ShouldSucceed。
断言是根本：确保每个测试方法都包含至少一个断言来验证结果。没有断言的测试是没有意义的。
数据独立：坚决避免使用 (SeeAllData=true)。所有测试数据都应在代码中创建。
效率优先：使用 @testSetup 为多个测试方法创建共享的测试数据，提升执行速度。
全面覆盖场景：测试正面、负面、边界值和 null 值等多种情况。
测试批量化：始终确保你的代码能够处理批量记录。
模拟外部依赖：使用 HttpCalloutMock 等模拟工具来测试与外部系统的集成点。
测试用户上下文：使用 System.runAs() 验证不同权限用户的代码行为。
关注质量而非数量：代码覆盖率是最低标准，真正的目标是编写能够发现问题的、有价值的测试。

遵循这些原则，你将能够构建出坚如磐石的 Salesforce 应用，为业务的成功提供强有力的技术保障。

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