Kotlin 테스팅 | JUnit, MockK, 테스트 작성법
이 글의 핵심
import org.junit.jupiter.api.Test import kotlin.test.assertEquals.
들어가며
JUnit·Kotest 등과 함께 쓰면 given/when/then 스타일을 짧게 쓰기 좋습니다. 테스트는 프로덕션 코드와 같은 멀티플랫폼 모듈에 둘 수도 있습니다.
실전 경험에서 배운 교훈
이 기술을 실무 프로젝트에 처음 도입했을 때, 공식 문서만으로는 알 수 없었던 많은 함정들이 있었습니다. 특히 프로덕션 환경에서 발생하는 엣지 케이스들은 로컬 개발 환경에서는 재현조차 되지 않았죠.
가장 어려웠던 점은 성능 최적화였습니다. 처음엔 “동작만 하면 되겠지”라고 생각했지만, 실제 사용자 트래픽이 몰리면서 병목 지점들이 하나씩 드러났습니다. 특히 데이터베이스 쿼리 최적화, 캐싱 전략, 에러 핸들링 구조 등은 여러 번의 장애를 겪으면서 개선해 나갔습니다.
이 글에서는 그런 시행착오를 통해 얻은 실전 노하우와, “이렇게 하면 안 된다”는 교훈들을 함께 정리했습니다. 특히 트러블슈팅 섹션은 실제 장애 대응 경험을 바탕으로 작성했으니, 비슷한 문제를 마주했을 때 참고하시면 도움이 될 것입니다.
1. JUnit 기본
프로젝트 설정
// build.gradle.kts
dependencies {
testImplementation("org.junit.jupiter:junit-jupiter:5.9.0")
testImplementation("org.jetbrains.kotlin:kotlin-test")
}기본 테스트
import org.junit.jupiter.api.Test
import kotlin.test.assertEquals
class CalculatorTest {
@Test
fun `덧셈 테스트`() {
val result = add(2, 3)
assertEquals(5, result)
}
@Test
fun `뺄셈 테스트`() {
val result = subtract(10, 3)
assertEquals(7, result)
}
}
fun add(a: Int, b: Int) = a + b
fun subtract(a: Int, b: Int) = a - bAssert 메서드
import kotlin.test.*
class AssertTest {
@Test
fun `다양한 Assert`() {
assertEquals(5, 2 + 3)
assertNotEquals(4, 2 + 3)
assertTrue(5 > 3)
assertFalse(5 < 3)
assertNull(null)
assertNotNull("text")
}
}예외 테스트
import org.junit.jupiter.api.assertThrows
class ExceptionTest {
@Test
fun `0으로 나누기 예외`() {
assertThrows<ArithmeticException> {
divide(10, 0)
}
}
}
fun divide(a: Int, b: Int): Int {
if (b == 0) throw ArithmeticException("0으로 나눌 수 없음")
return a / b
}2. MockK
프로젝트 설정
// build.gradle.kts
dependencies {
testImplementation("io.mockk:mockk:1.13.5")
}기본 Mock
import io.mockk.*
import org.junit.jupiter.api.Test
import kotlin.test.assertEquals
interface UserRepository {
fun findById(id: String): User?
}
data class User(val id: String, val name: String)
class UserServiceTest {
@Test
fun `사용자 조회 테스트`() {
val repository = mockk<UserRepository>()
every { repository.findById("1") } returns User("1", "홍길동")
val service = UserService(repository)
val user = service.getUser("1")
assertEquals("홍길동", user.name)
verify { repository.findById("1") }
}
}
class UserService(private val repository: UserRepository) {
fun getUser(id: String): User {
return repository.findById(id)
?: throw NoSuchElementException("User not found")
}
}Verify
@Test
fun `호출 검증`() {
val repository = mockk<UserRepository>(relaxed = true)
val service = UserService(repository)
service.getUser("1")
verify(exactly = 1) { repository.findById("1") }
verify(atLeast = 1) { repository.findById(any()) }
}3. 테스트 라이프사이클
Before/After
import org.junit.jupiter.api.*
class LifecycleTest {
@BeforeEach
fun setup() {
println("테스트 시작 전")
}
@AfterEach
fun teardown() {
println("테스트 종료 후")
}
@Test
fun `테스트 1`() {
println("테스트 1 실행")
}
@Test
fun `테스트 2`() {
println("테스트 2 실행")
}
}4. 실전 예제
예제: 사용자 서비스 테스트
data class User(val id: String, val name: String, val email: String)
interface UserRepository {
fun findById(id: String): User?
fun save(user: User): User
fun findAll(): List<User>
}
class UserService(private val repository: UserRepository) {
fun getUser(id: String): User {
return repository.findById(id)
?: throw NoSuchElementException("User not found")
}
fun createUser(name: String, email: String): User {
if (name.isBlank()) {
throw IllegalArgumentException("이름은 필수입니다")
}
if (!email.contains("@")) {
throw IllegalArgumentException("이메일 형식이 잘못되었습니다")
}
val user = User(
id = generateId(),
name = name,
email = email
)
return repository.save(user)
}
fun getAllUsers(): List<User> {
return repository.findAll()
}
private fun generateId() = System.currentTimeMillis().toString()
}
class UserServiceTest {
private lateinit var repository: UserRepository
private lateinit var service: UserService
@BeforeEach
fun setup() {
repository = mockk()
service = UserService(repository)
}
@Test
fun `사용자 조회 성공`() {
val expected = User("1", "홍길동", "[email protected]")
every { repository.findById("1") } returns expected
val result = service.getUser("1")
assertEquals(expected, result)
verify { repository.findById("1") }
}
@Test
fun `사용자 조회 실패`() {
every { repository.findById("999") } returns null
assertThrows<NoSuchElementException> {
service.getUser("999")
}
}
@Test
fun `사용자 생성 성공`() {
val user = User("1", "홍길동", "[email protected]")
every { repository.save(any()) } returns user
val result = service.createUser("홍길동", "[email protected]")
assertEquals("홍길동", result.name)
verify { repository.save(any()) }
}
@Test
fun `이름 없이 생성 실패`() {
assertThrows<IllegalArgumentException> {
service.createUser("", "[email protected]")
}
}
@Test
fun `잘못된 이메일로 생성 실패`() {
assertThrows<IllegalArgumentException> {
service.createUser("홍길동", "invalid-email")
}
}
@Test
fun `모든 사용자 조회`() {
val users = listOf(
User("1", "홍길동", "[email protected]"),
User("2", "김철수", "[email protected]")
)
every { repository.findAll() } returns users
val result = service.getAllUsers()
assertEquals(2, result.size)
verify { repository.findAll() }
}
}정리
핵심 요약
- JUnit: 테스트 프레임워크
- MockK: Kotlin 전용 Mock 라이브러리
- every: Mock 동작 정의
- verify: 호출 검증
- assertThrows: 예외 테스트
테스트 팁
- 단위 테스트: 함수/클래스 단위로 작성
- Mock 사용: 외부 의존성 제거
- 명확한 이름: 백틱으로 한글 테스트명 사용
- Given-When-Then: 테스트 구조화
다음 단계
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심화 부록: 구현·운영 관점
이 부록은 앞선 본문에서 다룬 주제(「Kotlin 테스팅 | JUnit, MockK, 테스트 작성법」)를 구현·런타임·운영 관점에서 다시 압축합니다. 도메인별 세부 구현은 글마다 다르지만, 입력 검증 → 핵심 연산 → 부작용(I/O·네트워크·동시성) → 관측의 흐름으로 장애를 나누면 원인 추적이 빨라집니다.
내부 동작과 핵심 메커니즘
flowchart TD A[입력·요청·이벤트] --> B[파싱·검증·디코딩] B --> C[핵심 연산·상태 전이] C --> D[부작용: I/O·네트워크·동시성] D --> E[결과·관측·저장]
sequenceDiagram participant C as 클라이언트/호출자 participant B as 경계(런타임·게이트웨이·프로세스) participant D as 의존성(API·DB·큐·파일) C->>B: 요청/이벤트 B->>D: 조회·쓰기·RPC D-->>B: 지연·부분 실패·재시도 가능 B-->>C: 응답 또는 오류(코드·상관 ID)
- 불변 조건(Invariant): 버퍼 경계, 프로토콜 상태, 트랜잭션 격리, FD 상한 등 단계별로 문장으로 적어 두면 디버깅 비용이 줄어듭니다.
- 결정성: 순수 층과 시간·네트워크·스케줄에 의존하는 층을 분리해야 테스트와 장애 분석이 쉬워집니다.
- 경계 비용: 직렬화, 인코딩, syscall 횟수, 락 경합, 할당·GC, 캐시 미스를 의심 목록에 둡니다.
- 백프레셔: 생산자가 소비자보다 빠를 때 버퍼·큐·스트림에서 속도를 줄이는 신호를 어디에 둘지 정의합니다.
프로덕션 운영 패턴
| 영역 | 운영 관점 질문 |
|---|---|
| 관측성 | 요청 단위 상관 ID, 에러율·지연 p95/p99, 의존성 타임아웃·재시도가 대시보드에 보이는가 |
| 안전성 | 입력 검증·권한·비밀·감사 로그가 코드 경로마다 일관적인가 |
| 신뢰성 | 재시도는 멱등 연산에만 적용되는가, 서킷 브레이커·백오프·DLQ가 있는가 |
| 성능 | 캐시·배치 크기·커넥션 풀·인덱스·백프레셔가 데이터 규모에 맞는가 |
| 배포 | 롤백 룬북, 카나리/블루그린, 마이그레이션·피처 플래그가 문서화되어 있는가 |
| 용량 | 피크 트래픽·디스크·FD·스레드 풀 상한을 주기적으로 검증하는가 |
스테이징은 데이터 양·네트워크 RTT·동시성을 프로덕션에 가깝게 맞출수록 재현율이 올라갑니다.
확장 예시: 엔드투엔드 미니 시나리오
앞선 본문 주제(「Kotlin 테스팅 | JUnit, MockK, 테스트 작성법」)를 배포·운영 흐름에 맞춰 옮긴 체크리스트입니다. 도메인에 맞게 단계 이름만 바꿔 적용할 수 있습니다.
- 입력 계약 고정: 스키마·버전·최대 페이로드·타임아웃·에러 코드를 경계에 둔다.
- 핵심 경로 계측: 요청 ID, 단계별 지연, 외부 호출 결과 코드를 로그·메트릭·트레이스에서 한 흐름으로 본다.
- 실패 주입: 의존성 타임아웃·5xx·부분 데이터·락 대기를 스테이징에서 재현한다.
- 호환·롤백: 설정/마이그레이션/클라이언트 버전을 되돌릴 수 있는지 확인한다.
- 부하 후 검증: 피크 대비 p95/p99, 에러율, 리소스 상한, 알림 임계값을 점검한다.
handle(request):
ctx = newCorrelationId()
validated = validateSchema(request)
authorize(validated, ctx)
result = domainCore(validated)
persistOrEmit(result, idempotentKey)
recordMetrics(ctx, latency, outcome)
return result문제 해결(Troubleshooting)
| 증상 | 가능 원인 | 조치 |
|---|---|---|
| 간헐적 실패 | 레이스, 타임아웃, 외부 의존성, DNS | 최소 재현 스크립트, 분산 트레이스·로그 상관관계, 재시도·서킷 설정 점검 |
| 성능 저하 | N+1, 동기 I/O, 락 경합, 과도한 직렬화, 캐시 미스 | 프로파일러·APM으로 핫스팟 확인 후 한 가지씩 제거 |
| 메모리 증가 | 캐시 무제한, 구독/리스너 누수, 대용량 버퍼, 커넥션 미반납 | 상한·TTL·힙/FD 스냅샷 비교 |
| 빌드·배포만 실패 | 환경 변수, 권한, 플랫폼 차이, lockfile | CI 로그와 로컬 diff, 런타임·이미지 버전 핀 |
| 설정 불일치 | 프로필·시크릿·기본값, 리전 | 스키마 검증된 설정 단일 소스와 배포 매트릭스 표준화 |
| 데이터 불일치 | 비멱등 재시도, 부분 쓰기, 캐시 무효화 누락 | 멱등 키·아웃박스·트랜잭션 경계 재검토 |
권장 순서: (1) 최소 재현 (2) 최근 변경 범위 축소 (3) 환경·의존성 차이 (4) 관측으로 가설 검증 (5) 수정 후 회귀·부하 테스트.
배포 전에는 git add → git commit → git push 후 npm run deploy 순서를 권장합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 이 내용을 실무에서 언제 쓰나요?
A. Kotlin 테스팅 import org.junit.jupiter.api.Test import kotlin.test.assertEquals. 실전 예제와 코드로 개념부터 활용까지 정리합니다. Kotlin·테스트·JUn… 실무에서는 위 본문의 예제와 선택 가이드를 참고해 적용하면 됩니다.
Q. 선행으로 읽으면 좋은 글은?
A. 각 글 하단의 이전 글 또는 관련 글 링크를 따라가면 순서대로 배울 수 있습니다. Kotlin 시리즈 목차에서 전체 흐름을 확인할 수 있습니다.
Q. 더 깊이 공부하려면?
A. cppreference와 해당 라이브러리 공식 문서를 참고하세요. 글 말미의 참고 자료 링크도 활용하면 좋습니다.
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