[译] 如何使用 Mountebank 和 Node.js 来 Mock 服务

Pingren
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如何使用 Mountebank 和 Node.js 来 Mock 服务

前言

复杂的面向服务架构（SOA）程序中，通常需要调用多个服务来运行一个完整的工作流。尽管一切服务就绪时没有问题，但如果你的代码依赖一个正在开发的服务，你就不得不等待其它团队完成任务之后才能开始工作。此外，你可能需要使用外部供应商的服务，比如天气 API 或者记录系统。供应商通常不会提供足够的环境供你使用，控制他们系统的测试数据也不容易。面对这些未完成的和没有控制权的服务，代码测试让人感到沮丧。

解决这些问题的办法是创建一个 服务 mock。服务 mock 用于模拟最终产品中提供的服务，但相对真正的服务而言更加轻量、简单且易于控制。你可以设置 mock 服务的响应的默认值，或者设置返回特定的测试数据，然后就可以运行你想要测试的程序，就像所依赖的服务已经就绪了一样。如此一来，灵活的 mock 服务使你的工作流更加迅速高效。

在企业环境中，创建 mock 服务有时候也叫服务虚拟化。服务虚拟化通常与昂贵的企业级工具有关，但你并不需要昂贵的工具来 mock 服务。Mountebank是一个免费并开源的服务 mock 工具。你可以用它 mock HTTP 服务，包括 REST 和 SOAP 服务。你还可以用它 mock SMTP 或 TCP 请求。

在本教程中，你将使用 Node.js 和 Mountebank 搭建两个灵活的服务 mock 程序。它们都将监听一个特定的端口的 HTTP REST 请求。除了这个简单的 mock 行为之外，这个服务还将从 逗号分隔值 (CSV) 文件中获取 mock 数据。完成教程后，你将能 mock 各种各样的服务行为，更轻松地开发和测试程序。

前提

为了学习本教程，你需要：

第 1 步 —— 启动 Node.js 程序

此步骤中，你将创建一个基本的 Node.js 程序，作为你在后续步骤中创建的 Mountebank 实例以及 mock 服务的基础。

请注意：你可以使用命令 npm install -g mountebank 全局安装 Mountebank ，将其作为独立的应用程序。然后你可以使用 mb 命令运行它，并用 REST 请求添加 mock。

虽然这是运行 Mountebank 的最快方法，但是自己搭建的 Mountebank 程序可以在启动时运行一系列的预定义 mock，而这些又可以被保存在源码管理中并与团队共享。本教程将会手动构建有这种优点的 Mountebank 程序。

首先，创建一个新目录保存你的程序。你可以根据需要命名，但在本教程中我们将它命名为 app：

mkdir app

使用以下命令进入新创建的目录：

cd app

为了启动新的 Node.js 应用程序，请运行 npm init 并根据提示继续：

npm init

根据提示输入的数据将用于填写你的 package.json 文件，这个文件描述了你的程序，它的依赖，以及它使用的不同脚本。在一个 Node.js 程序中，脚本定义了构建，运行，测试程序的命令。你可以使用提示中的默认值，或者手动填写你的包名，版本号等信息。

在你完成这条命令后，你将得到一个基本的 Node.js 程序，包括这个 package.json 文件。

现在使用以下命令安装 Mountebank npm 软件包：

npm install -save mountebank

这条命令将获取 Mountebank 软件包并将它安装到你的程序中。请确保使用 -save 标记更新你的 package.json 文件，使它将 Mountebank 作为依赖。

接下来，向你的 package.json 添加一个执行 node src/index.js 的启动脚本。此脚本将 index.js 定义为程序入口，你将在之后的步骤中创建它。

用文本编辑器打开 package.json。你可以使用你喜欢的文本编辑器，但是本教程中将使用 nano。

nano package.json

定位到 "scripts" 部分并添加一个启动应用的 start 命令："start": "node src/index.js"。

你的 package.json 文件应该和它类似，这取决于你如何填写初始的命令提示：

{
  "name": "diy-service-virtualization",
  "version": "1.0.0",
  "description": "An application to mock services.",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "start": "node src/index.js"
  },
  "author": "Dustin Ewers",
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "mountebank": "^2.0.0"
  }
}

通过创建你的程序、安装 Mountebank、添加一个启动脚本，你现在拥有了 Mountebank 程序的基础。接下来，你将添加一个配置文件，来保存程序特定的设置。

第 2 步 —— 创建配置文件

此步骤中，你将创建一个配置文件，它决定了 Mountebank 实例和两个 mock 服务将会监听的端口。

每次运行 Mountebank 实例或 mock 服务时，你将需要指定服务所使用的网络端口（例如，http://localhost:5000/）。将这些放在配置文件中，程序的其他部分将能够在它们需要时导入服务和 Mountebank 实例的端口号。你可以直接将它作为常量编写到你的程序中，但储存在文件中使得未来修改配置更简单。这样一来，你只需要更改一处的值。

首先，从 app 目录中创建一个 src 目录：

mkdir src

导航到刚创建的文件夹：

cd src

创建名为 settings.js 的文件并在你的文本编辑器中打开它：

nano settings.js

接下来，为你将要创建的主 Mountebank 实例和两个 mock 服务添加端口配置：

module.exports = {
    port: 5000,
    hello_service_port: 5001,
    customer_service_port: 5002
}

这个配置文件有三个条目：port: 5000 将端口 5000 分配给主 Mountebank 实例，hello_service_port: 5001 将端口 5001 分配给你将创建的 Hello World 测试服务，customer_service_port: 5002 将端口 5002 分配给使用 CSV 响应的 mock 服务。如果这些端口被占用，请根据需要修改它们。其它文件可以通过 module.exports = 来导入这些配置。

此步骤中，你用了 settings.js 来定义 Mountebank 和两个 mock 服务将会监听的端口，并使其可用于你程序的其它部分。接下来，你将会使用这些配置来构建初始化脚本，启动 Mountebank。

第 3 步 —— 构建初始化脚本

此步骤中，你将创建一个文件来启动 Mountebank 实例。这个文件将会成为程序的入口，即当你运行程序时，这个脚本将会首先运行。当你构建新的服务 mock 时，你将向此文件添加更多内容。

在 src 目录中，创建名为 index.js 的文件并在你的文本编辑器中打开它：

nano index.js

为了启动一个 Mountebank 实例，并使其运行在上一步创建的 settings.js 文件中指定的端口上，请向此文件添加以下的代码：

const mb = require('mountebank');
const settings = require('./settings');

const mbServerInstance = mb.create({
        port: settings.port,
        pidfile: '../mb.pid',
        logfile: '../mb.log',
        protofile: '../protofile.json',
        ipWhitelist: ['*']
    });

这段代码做了三件事。首先，它导入了你之前安装的 Mountebank npm 软件包（const mb = require('mountebank');）。接着，它导入了你在上一步创建的配置模块（const settings = require('./settings');）。最后，它使用 mb.create() 创建了一个 Moutebank 服务器实例。

这个服务器将会监听配置文件中指定的端口，文件中的 pidfile，logfile 和 protofile 参数用于 Mountebank 内部记录它的进程 ID、指定日志位置、设置加载自定义协议实现的文件。ipWhitelist 设置指定了允许与 Moutebank 服务器通信的 IP 地址。在这个例子中，你将允许所有 IP 地址。

保存并关闭文件。

在这个文件就绪后，输入以下命令来运行你的程序：

npm start

命令提示符将会消失，你将看到以下内容：

info: [mb:5000] mountebank v2.0.0 now taking orders - point your browser to http://localhost:5000/ for help

这代表着你的程序已经打开并准备好接收请求。

接下来，检查你的进度。打开一个新的终端窗口并使用 curl 向 Moutebank 服务器发送以下 GET 请求：

curl http://localhost:5000/

这将返回以下 JSON 响应：

Output{
    "_links": {
        "imposters": {
            "href": "http://localhost:5000/imposters"
        },
        "config": {
            "href": "http://localhost:5000/config"
        },
        "logs": {
            "href": "http://localhost:5000/logs"
        }
    }
}

Mountebank 返回的 JSON 描述了可添加或删除对象的三个不同端点。通过使用 curl 向这些端点发送请求，你可以与 Mountebank 实例交互。

当你完成了，切换回你的你一个终端窗口并使用 CTRL + C 退出程序。这将退出你的 Node.js 程序以便继续添加和修改功能。

现在你有了一个成功运行 Mountebank 实例的程序。接下来，你将会创建一个使用 REST 请求添加 mock 服务的 Mountebank 客户端。

第 4 步 —— 构建 Mountebank 客户端

Mountebank 使用 REST API 通信。你可以向上一步中提过的不同端点发送 HTTP 请求来管理 Mountebank 实例的资源。要添加 mock 服务，imposter 代表 Mountebank 中的 mock 服务。取决于你想在 mock 中实现的行为，Imposters 可以是简单或者复杂的。

此步骤中，你将构建一个向 Mountebank 服务自动发送 POST 请求的 Mountebank 客户端。你可以使用 curl 或者 Postman 向 imposters 端点发送一个 POST 请求，但是你每次重启测试服务器的时候，必须发送相同的请求。如果你正在运行一个具有多个 mock 的 API 示例，编写一个客户端脚本执行这个操作将会更有效率。

首先安装 node-fetch：

npm install -save node-fetch

node-fetch 库 提供了一个 JavaScript Fetch API 的实现，你可以使用它来编写更简短的 HTTP 请求。你可以使用标准的 http 库，但是使用 node-fetch 是一个更加轻量的方案。

现在，创建一个向 Mountebank 发送请求的客户端模块。你只需要向 imposters 发送 post 请求，因此这个模块将只有一个方法。

使用 nano 创建一个名为 mountebank-helper.js 的文件：

nano mountebank-helper.js

为了设置客户端，将以下代码放入这个文件中：

const fetch = require('node-fetch');
const settings = require('./settings');

function postImposter(body) {
    const url = `http://127.0.0.1:${settings.port}/imposters`;

    return fetch(url, {
                    method:'POST',
                    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
                    body: JSON.stringify(body)
                });
}

module.exports = { postImposter };

这段代码首先导入了 node-fetch 库和你的配置文件。接着这个模块公开声明了一个函数 postImposter向 Mountebank 发送 post 请求。接着，body: 表示这个方法会使用一个 JavaScript 对象：JSON.stringify(body)。这是你将向 Mountebank 服务 POST 的对象。由于这个方法在本地运行，你的请求将会发送至 127.0.0.1（localhost）。fetch 方法使用了参数中的对象并向 url 发送 POST 请求。

此步骤中，你创建了一个 Mountebank 客户端，它向 Mountebank 服务器提交新的 mock 服务。在下一步中，你将使用这个客户端创建你的第一个 mock 服务。

第 5 步 —— 创建你的第一个 mock 服务

在之前的步骤中，你构建了一个程序，创建 Mountebank 服务器并编写了请求服务器的代码。现在是时候使用这些代码来构建一个 imposter，即 mock 服务。

在 Mountebank 中，每个 imposter 包含了 stubs。Stubs 是决定 imposter 返回内容的配置集合。Stubs 可以被细分成多个 断言和响应 的组合。断言是触发 imposter 响应的规则。断言可以使用许多不同类型的信息，包括了 URL，请求内容（使用 XML 或 JSON），以及 HTTP 方法。

从模型 - 视图 - 控制器（MVC）程序的角度来看，imposter 像控制器而 stubs 像控制器中的行为。断言则是指向特定控制器的行为的路由规则。

要创建你的第一个 mock 服务，请创建一个名为 hello-service.js 的文件。这个文件将包含了 mock 服务的定义。

在文本编辑器中打开 hello-service.js：

nano hello-service.js

接着添加以下代码：

const mbHelper = require('./mountebank-helper');
const settings = require('./settings');

function addService() {
    const response = { message: "hello world" }

    const stubs = [
        {
            predicates: [ {
                equals: {
                    method: "GET",
                    "path": "/"
                }
            }],
            responses: [
                {
                    is: {
                        statusCode: 200,
                        headers: {
                            "Content-Type": "application/json"
                        },
                        body: JSON.stringify(response)
                    }
                }
            ]
        }
    ];

    const imposter = {
        port: settings.hello_service_port,
        protocol: 'http',
        stubs: stubs
    };

    return mbHelper.postImposter(imposter);
}

module.exports = { addService };

这段代码定义了一个 imposter，它使用了一个含有一个断言和一个响应的 stub。接着它将这个对象发送至 Mountebank 服务器。这段代码将会添加一个在根 url 监听 GET 请求并在触发时返回 { message: "hello world" }的 mock 服务。

一起来看看以上代码中的 addService() 函数。首先，它定义了一条响应消息 hello world：

    const response = { message: "hello world" }
...

接着，它定义了一个 stub：

...
        const stubs = [
        {
            predicates: [ {
                equals: {
                    method: "GET",
                    "path": "/"
                }
            }],
            responses: [
                {
                    is: {
                        statusCode: 200,
                        headers: {
                            "Content-Type": "application/json"
                        },
                        body: JSON.stringify(response)
                    }
                }
            ]
        }
    ];
...

这个 stub 有两个部分。断言部分查找一个根（/）URL 的 GET 请求。这意味着这个 stub 将在有人向 mock 服务的根 URL 发送 GET 请求时返回响应。stub 的第二部分是 responses 数组。在这个例子中，将会返回一个 HTTP 状态码为200 的 JSON 结果。

最后一步定义了含有这个 stub 的 imposter：

...
    const imposter = {
        port: settings.hello_service_port,
        protocol: 'http',
        stubs: stubs
    };
...

这是你将发往 /imposters 端点的对象，用于创建 mock 单个端点服务的 imposter。通过将 port 设置为你在配置文件中决定的端口，protocol 设置为 HTTP，stubs设置为 imposter 的 stubs，以上代码定义了 imposter。

现在你有了一个 mock 服务，以下代码将它发往 Mountebank 服务器：

...
    return mbHelper.postImposter(imposter);
...

如之前所述，Mountebank 使用 REST API 来管理它的对象。这段代码使用你之前定义的 postImposter() 函数向服务器发送一个 POST 请求来激活这个服务。

当你完成了 hello-service.js，保存并关闭文件。

接下来，在 index.js 中调用刚创建的 addService() 函数。在文本编辑器中打开文件：

nano index.js

为了确保 Mountebank 实例创建时调用这个函数，添加以下高亮行：

const mb = require('mountebank');
const settings = require('./settings');
const helloService = require('./hello-service');

const mbServerInstance = mb.create({
        port: settings.port,
        pidfile: '../mb.pid',
        logfile: '../mb.log',
        protofile: '../protofile.json',
        ipWhitelist: ['*']
    });

mbServerInstance.then(function() {
    helloService.addService();
});

当 Mountebank 实例创建时，它返回一个 promise。promise 是一个稍后才能确定其值的对象。这可以用于简化异步函数调用。以上代码中，.then(function(){...}) 函数在 Mountebank 服务器初始化时才执行，而这在 promise resolve 时发生。

保存并关闭 index.js。

为了测试 Mountebank 初始化时创建了这个 mock 服务，启动程序：

npm start

Node.js 进程将会占领终端，所以打开一个新的终端窗口并向 http://localhost:5001/ 发送 GET 请求：

curl http://localhost:5001

你将会接收以下响应，这表明了这个服务正常运行：

Output{"message": "hello world"}

现在你已经测试了你的程序，切换回第一个终端窗口并使用 CTRL + C 退出 Node.js 程序。

此步骤中，你创建了你的第一个 mock 服务。这是一个对 GET 请求响应 hello world 测试 mock。这个 mock 主要是为了展示而创建的；实际上，即使不用它，你通过构建一个小型 Express 程序能达到同样的结果。下一步中，你将创建一个更加复杂的 mock，它利用了一些 Mountebank 的功能。

第 6 步 —— 构建一个数据驱动的 mock 服务

尽管你在上一步创建的服务类型足以应付一些场景，绝大多数的测试需要更复杂的响应。此步骤中，你将创建一个服务，它使用 URL 中的参数查询 CSV 文件中的一条记录。

首先，导航至主 app 目录：

cd ~/app

创建一个名为 data 的文件夹：

mkdir data

打开一个名为 customers.csv 的顾客数据文件：

nano data/customers.csv

添加以下测试数据以便你的 mock 服务检索：

id,first_name,last_name,email,favorite_color
1,Erda,Birkin,ebirkinb@google.com.hk,Aquamarine
2,Cherey,Endacott,cendacottc@freewebs.com,Fuscia
3,Shalom,Westoff,swestoffd@about.me,Red
4,Jo,Goulborne,jgoulbornee@example.com,Red

这是一个由 API mocking 工具 Mockaroo生成的假客户数据，类似你将加载到服务本身的顾客表中的假数据。

保存并关闭文件。

接着，在 src 目录下创建一个名为 customer-service.js 的新模块：

nano src/customer-service.js

为了创建一个在 /customers/ 端点上监听 GET 请求的 imposter，添加以下代码：

const mbHelper = require('./mountebank-helper');
const settings = require('./settings');

function addService() {
    const stubs = [
        {
            predicates: [{
                and: [
                    { equals: { method: "GET" } },
                    { startsWith: { "path": "/customers/" } }
                ]
            }],
            responses: [
                {
                    is: {
                        statusCode: 200,
                        headers: {
                            "Content-Type": "application/json"
                        },
                        body: '{ "firstName": "${row}[first_name]", "lastName": "${row}[last_name]", "favColor": "${row}[favorite_color]" }'
                    },
                    _behaviors: {
                        lookup: [
                            {
                                "key": {
                                  "from": "path",
                                  "using": { "method": "regex", "selector": "/customers/(.*)$" },
                                  "index": 1
                                },
                                "fromDataSource": {
                                  "csv": {
                                    "path": "data/customers.csv",
                                    "keyColumn": "id"
                                  }
                                },
                                "into": "${row}"
                              }
                        ]
                    }
                }
            ]
        }
    ];

    const imposter = {
        port: settings.customer_service_port,
        protocol: 'http',
        stubs: stubs
    };

    return mbHelper.postImposter(imposter);
}

module.exports = { addService };

这段代码定义了一个服务 mock，它寻找 URL 格式为 customers/<id> 的 GET 请求。当收到一个请求时，它将在 URL 上查询顾客的 id，并从 CSV 文件里返回相应的记录。

相比上一步创建的 hello 服务，这段代码使用了更多的 Mountebank 功能。首先，它用了 Mountebank 的 behaviors。行为是一种为 stub 添加功能的方式。这个例子中，你正在使用 lookup 行为来查询 CSV 文件中的一条记录：

...
  _behaviors: {
      lookup: [
          {
              "key": {
                "from": "path",
                "using": { "method": "regex", "selector": "/customers/(.*)$" },
                "index": 1
              },
              "fromDataSource": {
                "csv": {
                  "path": "data/customers.csv",
                  "keyColumn": "id"
                }
              },
              "into": "${row}"
            }
      ]
  }
...

key 属性使用了一个正则表达式来解析传入的路径。在这个例子中，你将得到 URL 中 customers/ 之后的 id。

fromDataSource 属性指向了你储存测试数据的文件。

into 属性将结果注入了一个变量 ${row}。这个变量在接下来的 body 部分中被引用：

...
  is: {
      statusCode: 200,
      headers: {
          "Content-Type": "application/json"
      },
      body: '{ "firstName": "${row}[first_name]", "lastName": "${row}[last_name]", "favColor": "${row}[favorite_color]" }'
  },
...

这个 row 变量用于填充响应的 body。在这个例子中，它是一个包含客户数据的 JSON 字符串。

保存并关闭文件。

接着，打开 index.js 将新的服务 mock 添加进初始化函数：

nano src/index.js

添加以下高亮行：

const mb = require('mountebank');
const settings = require('./settings');
const helloService = require('./hello-service');
const customerService = require('./customer-service');

const mbServerInstance = mb.create({
        port: settings.port,
        pidfile: '../mb.pid',
        logfile: '../mb.log',
        protofile: '../protofile.json',
        ipWhitelist: ['*']
    });

mbServerInstance.then(function() {
    helloService.addService();
    customerService.addService();
});

保存并关闭文件。

现在使用 npm start 启动 Mountebank。这将隐藏提示符，因此打开另一个终端窗口。通过发送 GET 请求至 localhost:5002/customers/3 来测试你的服务。这将查找 id=3 的用户信息。

curl localhost:5002/customers/3

你将会看到以下响应：

Output{
    "firstName": "Shalom",
    "lastName": "Westoff",
    "favColor": "Red"
}

此步骤中，你创建了一个 mock 服务，它从 CSV 文件中读取数据并且返回一个 JSON 响应。从这里开始，您可以配合你需要测试的服务，继续构建更复杂的 mock。

总结

在本文中，你用 Mountebank 和 Node.js 创建了自己的服务 mock 程序。现在，你可以构建 mock 服务并与团队共享。无论是涉及供应商的服务的复杂情景，还是需要在等待其他团队完成工作时进行一个简单的 mock，你都可以通过创建 mock 服务来保持团队任务的推进。

如果你想了解更多 Mountebank 的信息，请查看他们的文档。如果你想将这个程序容器化，请查看使用 Docker Compose 容器化 Node.js 开发环境。如果你想在类生产环境中运行此程序，请查看如何在 Ubuntu 18.04 上设置 Node.js 生产环境。

如果发现译文存在错误或其他需要改进的地方，欢迎到 掘金翻译计划 对译文进行修改并 PR，也可获得相应奖励积分。文章开头的 本文永久链接 即为本文在 GitHub 上的 MarkDown 链接。

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