Go中测试循环和递归函数需重点验证边界安全与栈可控性：递归要测0、1、临界及超限深度，循环要测空、单元素与超大输入，统一用t.Run分组，辅以深度计数、栈快照、小栈goroutine等手段检测栈风险，并通过基准测试和pprof分析性能与内存行为。
在 Go 中测试循环和递归函数，核心是验证边界条件是否安全、堆栈是否可控——尤其是递归深度过大时是否会 panic 或栈溢出。Go 运行时对栈大小有自动管理（分段栈），但不意味着可以忽略深度限制；而循环虽无栈风险，却容易因逻辑错误陷入死循环或越界访问。
用 testing 包覆盖典型边界输入
针对循环和递归函数，应显式构造极小、极大、非法三类输入进行断言：
- 递归函数：测试
n = 0（空递归）、n = 1（单层）、n = maxDepth-1（接近安全上限）、n = maxDepth+1（预期 panic） - 循环函数：测试空切片（
len == 0）、单元素、超大 slice（如make([]int, 1e6)），并检查索引是否越界 - 统一使用
t.Run()分组命名测试用例，便于定位失败场景
主动检测递归深度与栈耗尽风险
Go 不提供直接获取当前栈深度的 API，但可通过以下方式间接验证：
- 在递归函数中增加计数器参数（如
depth int），到达阈值（如 10000）时提前返回错误或 panic，并在测试中验证该行为 - 用
runtime.Stack(buf, false)捕获当前 goroutine 栈快照，估算调用帧数量（注意：仅用于调试，不可依赖格式） - 启动新 goroutine 并设置小栈（
runtime.GOMAXPROCS(1); go func() { ... }()），再传入大参数触发栈增长，观察是否 crash（生产环境禁用）
用 go test -bench 观察循环性能与内存模式
循环逻辑常影响性能与 GC 压力，基准测试能暴露隐性问题：
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- 编写
BenchmarkLoopXXX函数，对比不同数据规模下的耗时与分配次数（b.ReportAllocs()） - 特别关注 slice 扩容行为：循环中反复
append未预分配的 slice 可能引发多次底层数组拷贝 - 用
pprof结合go test -cpuprofile=cpu.out -memprofile=mem.out分析热点与堆分配路径
模拟栈溢出并验证 panic 恢复机制
若业务允许捕获递归异常（如解析嵌套 JSON），需确保 recover 逻辑有效：
- 在测试中用
defer+recover()包裹高风险调用，断言是否捕获到预期错误类型 - 避免在 defer 中调用可能再次 panic 的函数，防止 recover 失效
- 注意：Go 1.22+ 对深度递归的 panic 类型更明确（如
runtime: goroutine stack exceeds 1000000000-byte limit），可针对性匹配错误消息
不复杂但容易忽略的是：循环和递归的测试不能只看“结果对”，更要盯住“过程稳”。边界不是边缘情况，而是常态输入的一部分。
