Golangにおけるinterfaceをつかったテスト技法 | SOTA
最近何度か聞かれたので自分がGolangでCLIツールやAPIサーバーを書くときに実践してるinterfaceを使ったテスト技法について簡単に書いておく．まずはinterfaceを使ったテストの基本について説明し次に自分が実践している簡単なテクニックをいくつか紹介する． なおGolangのテストの基本については @suzuken さんによる「みんなのGo言語」 の6章が最高なので今すぐ買ってくれ！ 前提 自分はテストフレームワークや外部ツールは全く使わない．標準のtestingパッケージのみを使う．https://golang.org/doc/faq#Packages_Testing にも書かれているようにテストのためのフレームワークを使うことは新たなMini language（DSL）を導入することと変わらない．最初にそれを書く人は楽になるかもしれないが新しくプロジェクトに参入してきたひ
Go1.7のSubtestsとSub-benchmarks
Go1.7ではSubtestsとSub-benchmarksという機能がtestingパッケージに導入される．これを使うとテスト関数/ベンチマーク関数の中にテスト/ベンチマークを定義できるようになる．テストの場合はテストに階層を持たせることができ，ベンチマークの場合はTable Driven的にベンチマークを記述することができるようになる．さらに一連のテスト/ベンチマークに対して共通のsetupとtear-downを持たせることもできる． テストの場合はTable Driven Testsで十分なことも多く恩恵は少ないかもしれない．それよりもベンチーマークで効果を発揮することが多い． 例えば以下のように異なる設定値を使ってFooのベンチマークをとるとする．今までであればそれぞれ設定値ごとにベンチマーク関数を準備する必要があった． func BenchmarkFoo1(b *testing.
Go1.7のcontextパッケージ
Go1.7ではgolang.org/x/net/contextがcontextパッケージとして標準パッケージに仲間入りする．そしていくつかの標準パッケージではcontextパッケージを使ったメソッド/関数も新たに登場する．contextパッケージは今後さらに重要な，Gopherは普通に扱うべき，パッケージになると考えられる．本記事ではそもそもcontextパッケージとは何か？なぜ登場したのか？なぜ重要なのか？どのように使うべきか？についてまとめる． contextパッケージが初めて紹介されたのは2014年のThe Go Blogの記事 “Go Concurrency Patterns: Context”である．この記事ではなぜGoogleがcontextパッケージを開発したのか，どのように使うのか具体的な検索タスクを例に解説されている．まだ読んだことがない人はそちらを先に読むと良い． co
Golangの新しいGCアルゴリズム Transaction Oriented Collector（TOC）
http://golang.org/s/gctoc Goの新しいGCのProposalが出た．まだProposal段階であり具体的な実装はないが簡単にどのようなものであるかをまとめておく． GoのGCはGo1.5において単純なStop The World（STW）からConcurrent Mark & Sweepへと変更され大きな改善があった（詳しくは“GolangのGCを追う”に書いた）．先の記事に書いたようにGo1.5におけるGCの改善は主にレイテンシ（最大停止時間）に重きが置かれいた．数値目標として10msが掲げられGo1.6においては大きなヒープサイズ（500GB）においてそれを達成していた． GCの評価項目はレイテンシのみではない．スループットやヒープの使用効率（断片化の対処）なども重要である．Go1.6までのGCではそれらについて大きく言及されていなかった（と思う）．例えばスル
GolangでFlame Graphを描く
アプリケーションのパフォーマンス問題の解決やチューニングで大切なのは問題のコアやボトルネックに最短パスで到達することである． 基本的なパフォーマンス分析の入り口はアプリケーションのスレッドがon-CPUで時間を消費しているかoff-CPUで時間を消費しているかを理解するところから始まる．on-CPUの場合はそれがuserモードかkernelモードかを特定し，さらにCPUプロファイリングによってどのcode pathがCPUを消費しているのかの分析に向かう．off-CPUの場合はI/OやLock，pagingといった問題の分析に向かう． Flame Graphはon-CPUでのパフォーマンスの問題が発覚した時に行うCPUプロファイリングを助ける．どのcode pathがボトルネックになっているのかを1つのグラフ上で理解できる．本記事ではFlame Graphとは何か? なぜ必要なのか? を解
GolangのGCを追う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された．この変更について「ちゃんと」理解するため，アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた． まずGoのGCの現状をパフォーマンス（レイテンシ）の観点からまとめる．次に具体的なアルゴリズムについて，そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する． GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ（2016年5月まで）をまとめる． Go1.4までは単純なStop The World（STW）GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された．導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった．Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた． 以下は公開されているベンチマーク．まずはGo1.5を見る． Gophe
Golangのエラー処理とpkg/errors
GoConでは毎回エラー処理について面白い知見が得られる．Go Conference 2014 autumn においては（実際のトークではないが）居酒屋にて@JxckさんがRob Pike氏から以下のようなテクニックを紹介してもらっていた． Errors are values - The Go Blog Golang Error Handling lesson by Rob Pike これはWrite（やRead）のエラー処理が複数続く場合にerrWriter を定義して複数のエラー処理を一箇所にまとめてコードをすっきりとさせるテクニックであった． そして今回の Go Conference 2016 spring のkeynoteにおいてもDave Cheney氏から（僕にとっては）新たなエラー処理テクニックが紹介された． Gocon Spring 2016 実際に使ってみて/コードを読ん
Dockerを便利に使うためのaliasをつくった
Dockerを便利に使うためのaliasをつくった tcnksm/docker-alias いろいろなひとのTipや，自分がやったやつの寄せ集めで作った．以下で使えるようになる． $ curl -fsSL https://raw.github.com/tcnksm/docker-alias/master/zshrc >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc コンテナの起動 インタラクティブモードでコンテナを起動する． alias dki="docker run -i -t -P" $ dki base /bin/bash デーモンモードでコンテナを起動する． alias dkd="docker run -d -P" $ dkd base /bin/echo hello コンテナの情報 最後に起動したコンテナのIDを取得する． alias dl="docker ps -l
Dockerのネットワークの基礎
今までいろいろ触ってきて，Dockerネットワーク周りに関しては何となくは理解していたが，人に説明できるほど理解してなかったのでまとめておく．基本は，Advanced networking - Docker Documentationがベースになっている． 仮想ブリッジの仕組み Dockerのネットワークは，仮想ブリッジdocker0を通じて管理され，他のネットワークとは隔離された環境で動作する． Dockerデーモンを起動すると， 仮想ブリッジdocker0の作成 ホストの既存ルートからの空きのIPアドレス空間を検索 空きから特定の範囲のIPアドレス空間を取得 取得したIPアドレス空間をdocker0に割り当て が行われる． コンテナを起動すると，コンテナには以下が割り当てられる． docker0に紐づいたveth（Virtual Ethernet）インターフェース docker0に割り
Go言語でファジング
この記事はGo Advent Calendar 2015の21日目の記事です． 今年もGoコミュニティーから多くのツールが登場した．その中でも異彩を放っていたのがGoogleのDynamic testing toolsチームの@dvyukov氏によるgo-fuzzである． go-fuzzはGo関数のファジングを行うツールである．このツールはとても強力で標準パッケージで100以上，golang.org/x/パッケージで40以上，その他を含めると300以上のバグを発見するという実績を残している（cf. Trophies）． 本記事ではこのgo-fuzzの紹介を行う． ファジングとは? Fuzz testing - Wikipedia, the free encyclopedia ソフトウェアの脆弱性検出におけるファジングの活用 「ファジング」とはソフトウェアのテスト手法である．テスト対象となる
Go言語でLet's EncryptのACMEを理解する
Let’s Encrypt TL;DR Let’s EncryptのベースのプロトコルであるACMEを理解する． まずACMEをベースとしたCAであるboulderをローカルで動かす．次にACMEのGo言語クライアントライブラリであるericchiang/letsencrypt（非公式）を使い実際にboulderと喋りながら証明書発行を行い，コードとともにACMEが具体的にどのようなものなのかを追う． はじめに 証明書というのは面倒なもの，少なくともカジュアルなものではない，というイメージが強い．それは有料であることや自動化しにくいなどといったことに起因している（と思う）．そのようなイメージに反して近年登場する最新の技術/プロトコルはTLSを前提にしているものが少なくない（e.g., HTTP2）． このような背景の中で登場したのがLet’s Encryptと呼ばれるCAである．Let’s
Go言語と暗号技術（AESからTLS）
最近マスタリングTCP/IP SSL/TLS編や暗号技術入門を読んでいた．理解を深めるためにGo言語で標準のcryptoパッケージを触り/実装を読みながら読んだ． cryptoパッケージは他の標準パッケージと同様に素晴らしい．Go言語にはどのような暗号化手法が実装されているのか実例を含めてざっとまとめる．なお本文に書ききれなかったものを含め全ての実装例はtcnksm/go-cryptoにある． 共通鍵暗号 まずは共通鍵暗号をみる．共通鍵暗号は暗号化と復号化に同じ鍵を用いる暗号化方式である．共通鍵暗号はブロック暗号とストリーム暗号の2種類に分けることができる．ブロック暗号は特定の長さ単位で暗号化を行う方式であり，ストリーム暗号はデータの流れを順次処理していく方式である． Go言語にはブロック暗号としてDES（Data Encryption Standard），DESを繰り返すtriple-D
Hashicorp Ottoを読む
Hashicorpから2015年秋の新作が2つ登場した． Otto - HashiCorp Nomad - HashiCorp Ottoがなかなか面白そうなのでコードを追いつつ，Ottoとは何か? なぜ必要になったのか? どのように動作するのか? を簡単にまとめてみる． バージョンは 0.1.0 を対象にしている（イニシャルインプレッションである） Ottoとは何か? 公式はVagrantの後継と表現されている．が，それはローカル開発環境の構築も担っているという意味で後継であり，自分なりの言葉で表現してみると「OttoはHashicorpの各ツールを抽象化し開発環境の構築からインフラの整備，デプロイまでを一手に担うツール」である．ちなみにOttoという名前の由来はAutomationと語感が似ているからかつ元々そういう名前のbotがいたからとのこと． なぜOttoか? なぜVagrantで
Go言語のDependency/Vendoringの問題と今後．gbあるいはGo1.5
Go言語のDependency/Vendoringは長く批判の的になってきた（cf. “0x74696d | go get considered harmful”, HN）．Go1.5からは実験的にVendoringの機能が入り，サードパーティからはDave Chaney氏を中心としてgbというプロジェクベースのビルドツールが登場している．なぜこれらのリリースやツールが登場したのか?それらはどのように問題を解決しようとしているのか?をつらつらと書いてみる． Dependencyの問題 最初にGo言語におけるDependecy（依存解決）の問題についてまとめる．Go言語のDependencyで問題なのはビルドの再現性が保証できないこと．この原因はimport文にある． Go言語で外部パッケージを利用したいときはimport文を使ってソースコード内にそれを記述する．このimport文は2通りの
Go言語でプラグイン機構をつくる
dullgiulio/pingo Go言語でのプラグイン機構の提供方法は実装者の好みによると思う（cf. fluentd の go 実装におけるプラグイン構想）．Go言語はクロスコンパイルも含めビルドは楽なのでプラグインを含めて再ビルドでも良いと思う．が，使う人がみなGo言語の環境を準備しているとも限らないし，使い始めてもらう障壁はなるべく下げたい．プラグインのバイナリだけを持ってこればすぐに使えるという機構は魅力的だと思う． Go言語によるプラグイン機構はHashicorpの一連のプロダクトやCloudFoundryのCLIなどが既に提供していてかっこいい．net/rpcを使っているのは見ていてこれを自分で1から実装するのは面倒だなと思っていた． dullgiulio/pingoを使うと実装の面倒な部分を受け持ってくれて気軽にプラグイン機構を作れる． 使い方 サンプルに従ってプラグインを
Go言語のCLIツールのpanicをラップしてクラッシュレポートをつくる
mitchellh/panicwrap Go言語でpanicが発生したらどうしようもない．普通はちゃんとテストをしてそもそもpanicが発生しないようにする（もしくはトップレベルでrecoverする）．しかし，クロスコンパイルして様々な環境に配布することを，もしくはユーザが作者が思ってもいない使いかたをすることを考慮すると，すべてを作者の想像力の範疇のテストでカバーし，panicをゼロにできるとは限らない． panicが発生した場合，ユーザからすると何が起こったか分からない（Go言語を使ったことがあるユーザなら「あの表示」を見て，panicが起こったことがわかるかもしれない）．適切なエラーメッセージを表示できると良い．開発者からすると，そのpanicの詳しい発生状況を基に修正を行い，新たなテストケースを追加して二度とそのバグが発生しないようにしておきたい． mitchellh/panicw
Go言語でテストしやすいコマンドラインツールをつくる
本記事はGo Advent Calendar 2014の18日目の記事です． Go言語は，クロスコンパイルや配布のしやすさからコマンドラインツールの作成に採用されることが多い．自分もGo言語でいくつかのコマンドラインツールを作成してきた．例えば，GitHub Releaseへのツールのアップロードを簡単に行うghrというコマンドラインツールを開発をしている． コマンドラインツールをつくるときもテストは重要である．Go言語では標準テストパッケージだけで十分なテストを書くことができる．しかし，コマンドラインツールは標準出力や標準入力といったI/O処理が多く発生する．そのテスト，例えばある引数を受けたらこの出力を返し，この終了ステータスで終了するといったテストは，ちゃんとした手法が確立されているわけではなく，迷うことが多い（少なくとも自分は結構悩んだ）． 本記事では，いくつかのOSSツール（得に
Fleetの使い方，Unitファイルの書き方
Fleetの使い方，Unitファイルの書き方 CoreOSに入門した | SOTA CoreOSではすべてのアプリケーションをDockerで動かす．このとき，コンテナによるサービスをCoreOSクラスタのどのマシンで起動するかをいちいち人手で決めるわけにはいけない．クラスタ内のリソースの状態や動いているサービスに基づき，適切なマシンでコンテナを動かすスケジューリングの仕組みが必要になる． このスケジューリングとコンテナの管理にCoreOSはfleetを用いる． fleetを使うとCoreOSクラスタが1つのinit systemで動いているかのようにそれを扱うことができるようになる．開発者はどのマシンでどのDockerコンテナが動いているかを気にする必要がなくなる． 例えば，5つのコンテナを動かす必要があれば，fleetはクラスタのどこかでその5つのコンテナが動いてることを保証する．もしコ
CoreOSに入門した
CoreOS is Linux for Massive Server Deployments · CoreOS CoreOS + Docker Meetup Tokyo #1に参加してCoreOSにめっちゃ感動したので，CoreOSに入門していろいろ触ってみた． まず，CoreOSの概要とそれを支える技術について説明する．次に実際にDigitalOcenan上にVagrantを使って実際にCoreOSクラスタを立てて，CoreOSで遊ぶ方法について書く． CoreOSとは何か CoreOSは，GoogleやFacebook，Twitterといった企業が実現している柔軟かつスケーラブル，耐障害性の高いインフラの構築を目的としたLinuxディストリビューションである．軽量かつ使い捨てを前提にしており，クラウドなアーキテクチャのベストプラクティスを取り入れている．CoreOSの特徴は大きく4つ挙
Werckerの仕組み，独自のboxとstepのつくりかた
Werckerの仕組み，独自のboxとstepのつくりかた WerckerはTravisCIやDrone.ioのようなCI-as-a-Serviceのひとつ．GitHubへのコードのPushをフックしてアプリケーションのテスト，ビルド，デプロイを行うことができる． Werckerは，TravisCIのように，レポジトリのルートにwercker.ymlを準備し，そこに記述された実行環境と実行コマンドをもとにテスト/ビルドを走らせる． Werckerには，その実行環境をbox，実行コマンド（の集合）をstepとして自作し，あらかじめWercker Directoryに登録しておくことで，様々なテストからそれらを呼び出して使うという仕組みがある．実際，Werkcerで標準とされているboxやstepも同様の仕組みで作成されている（wercker · GitHub）． 今回，WerkcerでのGo
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