Go Mocking 라이브러리 철학 분석을 통한 최적의 테스트 전략 수립

Context

AI 코딩 어시스턴트의 도입으로 유닛 테스트 생성 속도는 증가했으나, 라이브러리별 상이한 Mocking 철학으로 인해 테스트 일관성 결여 문제 발생. 기존 Go 생태계는 Strict Verification과 Flexible Mocking 사이의 기술적 트레이드오프가 존재하는 상황.

Technical Solution

• 엄격한 기대값 검증과 호출 순서 보장을 위해 Uber가 유지보수하는 GoMock의 Strict 구조 채택
• 낮은 학습 곡선과 범용적 인터페이스 지원을 위해 Testify와 Mockery의 조합을 통한 표준 스택 구성
• 코드 생성 단계의 오버헤드를 제거하고 Runtime-created Mock 및 현대적 Matcher 시스템을 제공하는 MockIO의 동적 설계 도입
• 최소한의 API Surface와 빠른 실행 속도를 지향하는 Minimock의 경량화 구조 활용
• 단순 기능 구현보다 6개월 후의 유지보수성과 AI-Human 협업 효율성을 우선한 라이브러리 선정 기준 수립