在量化交易系统中，测试体系是保障系统可靠性的最后一道防线。本章将深入探讨我们基于《xUnit Test Patterns》理论构建的测试实践体系，涵盖从单元测试到极端场景验证的全方位质量保障方案。

一、测试金字塔实施策略

1.1 分层测试模型

遵循Martin Fowler提出的测试金字塔理论，我们构建了面向高频交易场景的三层测试体系：

各层关键指标：

• 单元测试：平均执行时间<50ms/用例
• 集成测试：覆盖外部服务交互场景
• E2E测试：模拟完整交易日周期

1.2 表驱动测试范式

借鉴《Go in Practice》中的测试模式，核心模块100%采用表驱动测试：

func TestOrderMatching(t *testing.T) {
    tests := []struct {
        name     string
        orders   []Order
        expected []Trade
    }{
        {
            name: "basic matching",
            orders: []Order{
                {Type: Buy, Price: 100, Amount: 1000},
                {Type: Sell, Price: 100, Amount: 500},
            },
            expected: []Trade{
                {Price: 100, Volume: 500},
            },
        },
        {
            name: "partial matching",
            orders: []Order{
                {Type: Buy, Price: 100, Amount: 300},
                {Type: Sell, Price: 100, Amount: 500},
            },
            expected: []Trade{
                {Price: 100, Volume: 300},
            },
        },
    }

    for _, tt := range tests {
        t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
            book := NewOrderBook()
            for _, o := range tt.orders {
                book.Add(o)
            }
            trades := book.Match()
            assert.Equal(t, tt.expected, trades)
        })
    }
}

优势分析：

• 测试用例集中管理，可维护性提升70%
• 新增场景只需添加测试条目
• 测试输出与用例一一对应

二、极端场景验证体系

2.1 历史回测框架