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Python自动化测试

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ELK环境搭建

Elasticsearch Service http apache 开源

ELK提供了一整套的解决方案，而且都是开源的整个，它们之间互相配合，可以很完美的和Kafka进行整合起来。

2022-01-18

4910

Kafka系统与ELK的整合(八)

kafka apache Elasticsearch Service

我们使用Apache Flume来采集数据到Kafka中进行存储，最后在ELK中展示出来。到http://flume.apache.org/的地址下载Apache Flume，下载后部署在日志的服务器。下载后进行解压以及配置到环境变量中。整体思路是在拉勾网搜索“测试开发工程师”，把获取到的结果信息存储到Kafka的系统中，最后展示在ELK中。下面具体配置这些信息。在conf的目录下编辑文件，文件内容为：

2022-01-18

4890

服务端测试之SkyWalking搭建

Elasticsearch Service es apache http

微服务架构的特性是服务体系多，这样意味着需要对很多的微服务需要进行监控以及质量体系的保障。特别是需要清晰的知道服务调用链以及服务请求的响应时间。基于这样的诉求，目前主流的APM的监控工具主要为SkyWalking和pinPoint以及Cat工具链。下面主要以SkyWalking工具为核心，来演示下基于SkyWalking全链路工具的整合和案例实战应用。

2021-08-27

7590

Kafka环境搭建

zookeeper kafka 消息队列 CMQ 版 apache bash

在异步交互模式中，我们经常会谈到消费者与生产者的模式，在这中间会使用到主流的MQ的中间件，主要为Kafka和RabbitMQ的中间件。当然也可以说是消息队列，由于在同步交互的模式中存在延迟的缺陷，那么也就说是在高并发的应用场景下，使用同步交互的模式显然是不合理的，就需要使用异步的消息队列来解决这个过程中消息的堵塞和积压。比如大量的请求对底层的DB进行请求，请求过多导致DB层面的连接数占用资源得不到释放，从而导致Too Many Connections等其他的异常信息。当然基于这样的场景很多的，因此就需要一个缓冲机制来解决这类的问题，而消息队列可以很好的解决这类堵塞以及积压的问题，准确的说消息队列通过异步处理请求来缓解系统的压力。消息队列拥有先进先出的特性，主要应用于不同进程或线程之间的通信机制，来处理输入的请求。在异步通信的机制中，客户端与服务端不需要知道对方的存在，更多关注的是MQ的消息，如下所示：

2021-03-30

3380

漫谈服务端测试

腾讯云测试服务 api 自动化测试 apache

熟悉金字塔的同学都知道，整个分层在大的分类思想上分三层，除了单元测试层外，基于把另外两个层次分成客户端的自动化测试和服务端的自动化测试。基于客户端的测试使用最广泛的还是Webdriver框架，但是在快速交付的速度中基于UI的自动化测试收到各种局限，这种局限主要来自于维护的成本高和不可确定性，但是并不能说UI自动化测试没有它的价值，事实上任何一个测试的技术需要应用到合适的场景和环境中。在服务端的自动化测试体系中，可以分为工具类和代码类，工具类主要是PostMan和JMeter等测试工具，代码类比较广泛，如Java和Python等其他主流语言。服务端的测试相比客户端的测试方式，能够更加体现出测试的效率，不管是覆盖率的覆盖还是测试执行的效率上。

2020-02-25

1.6K0

Django的执行原理（三）

django http go apache 容器

在Django项目的创建中，可以看到启动manage.py后，在浏览器中输入http://127.0.0.1:8000，就可以看到It worked!，那么这个过程是怎么实现的了?在Diango中，它

2018-10-25

1.4K0

Jmeter4.0之语言修改（二）

http apache html gui

下载最新Jmeter后，解压后，点击jmeter.bat，启动后，界面显示的是英文，见截图：

2018-10-25

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