原创声明,禁止转载 构建微服务并不容易,特别是当微服务变得越来越多时,而且好多微服务可能由不同的团队提供和维护,这些微服务彼此交互并且变化很快。 文档、团队交互和测试是获得成功的三大法宝,但是如果用错误的方式进行,它们会产生更多的复杂性,而不是一种优势。 我们可以使用像Swagger(用于文档),Docker(用于测试环境),Selenium(用于端到端测试)等工具,但是我们最终还是会因为更改API而浪费大量时间,因为他们不是说谁适合来使用它们,或者设置合适的环境来执行集成测试,而是需要生产数据(希望是匿
宗玉芬,Zilliz 测试开发工程师,华中科技大学计算机技术工程硕士。目前专注于 Milvus 数据库的质量保障工作,包括但不限于接口测试、SDK 测试、Benchmark 测试等。一个喜欢定位问题、热爱探究混沌工程理论与故障演练实践的测试开发小朋友。
要使用Spark库,你首先必须了解的东西是Spark package。它有点像Spark的包管理器。当你给Spark集群提交job时,你可以到存放Spark package的网站下载任何package。所有package都存放在这个站点。
软件测试是软件开发生命周期一个十分重要的环节,测试工作开展的好坏,很大程度上决定了产品质量的好坏,但软件产品随着版本的持续迭代,功能日益增多,系统愈加复杂,而从质量保障的角度,除了要保障好每次新增、优化的产品质量外,还需要确认新增或修改的功能不影响之前已存在的功能。若要进行产品功能全量回归,这个测试的工作量将会非常巨大。同时因为是回归,可能几百甚至上千用例中才会发现一个问题,甚至一个问题也没有,测试投入工作的时间与最终的收益不成比例。
Docker是一个开源的应用容器引擎,第四范式资深测试开发工程师将从四个方面来分享关于docker搭建大规模测试环境的实践。 困境 当今互联网行业发展迅速,产品架构逐渐复杂,导致环境搭建困难。 测试环
此时我们使用docker commit打包一个状态镜像(还可以直接将镜像发布给开发),是不是也可以解决问题了?
严格来讲,测试开发也属于开发的一种,只是输出的产品和服务的用户群不同罢了,我所在的部门主要负责通过技术手段提高部门内业务测试和开发同学的工作效率来达到保障产品质量的目的。最近一两年我主要负责部门内自动化能力和专项测试体系的建设,在这过程中接触到了很多其他的技术栈,比如Devops、后端&前端框架、CI、CD、Python、iOS(PS:之前我是做Android开发的)等。
持续集成(Continuous Integration,CI)是软件开发中的一种实践,它旨在通过频繁地集成代码变更并自动运行测试,以确保代码的质量和稳定性。Jenkins 是一个广泛使用的开源持续集成工具,它能够自动化构建、测试和部署软件项目。在本文中,我们将使用 Docker 搭建一个基于 Jenkins 的持续集成平台。
首先感谢我的群友、同学在生活和学习这条路上给予的帮助和建议,然后感谢我的老师给予这次机会把我放在平台上,最后要感谢我的领导让我在⼀个相对较大的平台去接受新的挑战和历练。
在测试关系型数据库一篇里我们使用的是H2数据库,这是为了让你免去你去安装/配置一个数据库的工作,能够尽快的了解到集成测试的过程。
在用微服务工作时,我们通常还需要在本地进行一些开发,这可能是一个痛点。在本篇文章中,我们将探讨一个可能有效的解决方案。
在 IntelliJ IDEA 2023.1 中, 根据用户的宝贵反馈对新 UI 做出了大量改进。 还实现了性能增强,从而更快导入 Maven,以及在打开项目时更早提供 IDE 功能。 新版本通过后台提交检查提供了简化的提交流程。 IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 此版本包含一系列其他值得注意的升级和改进,如下文所述。
IntelliJ IDEA 2023.2版本已经发布!新版本带来了令人振奋的功能和改进,包括AI助手的引入,为你的开发工作提供智能驱动;IntelliJ Profiler的升级,使性能分析更加直观;以及GitLab集成,让团队协作更加高效。这次更新还涵盖了用户体验、Java改进、运行/调试、版本控制系统、Docker、数据库工具等多个方面,让你的代码质量和开发效率得到全面提升。立即升级到IntelliJ IDEA 2023.2,体验全新的开发世界!
IntelliJ IDEA 2023.2 引入 AI Assistant,通过一组由 AI 提供支持的功能助力开发。 升级的 IntelliJ 分析器现在提供编辑器内提示,使分析进程更加直观详尽。 此版本还包括有助于简化开发工作流的 GitLab 集成,以及其他多项值得关注的更新和改进,如下所述:
测试服务器上使用docker搭建了个elasticsearch服务集群,由于需要为es安装中文分词的插件,不料安装的姿势有问题,导致无法启动了。由于是测试开发所用,也没有为容器挂载数据卷,所以容器关闭后宿主机上就没有相关的目录了。而且是plugins目录结构的原因导致es服务找不到相关文件无法启动。
K8S目前是业界容器编排领域的事实标准,是几乎所有云原生架构的首选。目前随着云原生架构越来越流行,测试开发人员需要掌握K8S技术栈已经成为越来越迫切的需求。
SpringBoot 项目创建完成后,通常会打成 jar 包运行,如果不使用 Kubernetes 可以直接通过 java -jar 或者脚本启动,如果需要发布到 Kubernetes 环境,那么需要编写 Dockerfile、构建镜像、推送到远程 harbor、编写 Kubernetes yaml 等步骤,假设目前你已经完成 SpringBoot 项目开发环境正常运行和打包,下面我会详细介绍如何完成镜像构建和运行这个过程。
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
Moco是针对HTTP集成而生的,不过,现在也有人把它用在其它需要一个模拟服务器的场景中。比如,在移动开发中,有人开发一个移动应用,需要有一个远端服务,但在开发时,这个服务还不存在,他就用Moco模拟了一个服务,保证移动应用可以顺利的开发。同样,也有人把它用在Web前端开发里,当我们的页面需要通过与服务器交互时,就可以用Moco模拟这样一个服务。这种做法在开发一个页面原型时,非常有用,因为那个时候,我们还来不及开发一个完整的服务。
1.关于使用Jenkins创建job完成自动化测试,核心在于项目的拉取和执行,至于job的创建大同小异,需要了解的可以参考文章:[Jenkins之job创建、参数化与定时构建以及时区偏差填坑] 2.另外还需要的就是执行机的环境(以GitHub拉取项目为例),需要具体细节操作可自行百度Google或参考文章:[Jenkins如何管理、配置、运行node节点,用slave进行分布式运行]
在本文中,我们将介绍Docker数据卷的概念:它们是什么,它们有用的原因,不同类型的卷,如何使用它们以及何时使用它们。我们还将通过docker命令行工具介绍如何使用Docker卷的一些示例。
我们使用 Jenkins 搭建持续交付流水线,和其他很多团队一样,这些年我们围绕 Jenkins 创建了很多工作流程和自动化。Jenkins 是我们团队取得成功的关键,让我们能够在上一季度顺利进入生产677次,搭建及部署时长平均为12分钟。
在软件开发过程中,集成测试是至关重要的一环。它确保不同组件之间的协作正常,并验证系统在整体上的功能和性能。然而,传统的集成测试往往需要依赖于外部资源,如数据库、消息队列等,这给测试环境的搭建和维护带来了一定的挑战。 为了解决这个问题,我们可以使用 TestContainers 这个强大的开源工具。TestContainers 提供了一种简单而强大的方式来管理和运行容器化的测试环境。它支持多种容器化技术,如 Docker、Kubernetes 等,并且可以与各种编程语言和测试框架集成。
随意使用 root 和特权可能会带来不必要的风险。本文展示了特权与 root 运行方式的不同之处以及特权的实际意义。
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
喜欢IntelliJ的玩家这两天一定很开心,因为IntelliJ IDEA 2021.1 已经正式发布!
近日,JetBrains 正式发布 IntelliJ IDEA 2021.1,这也是今年的首个新版本。开发者可以从官网或通过 Toolbox App 进行下载。当然,Ubuntu 用户们也可以在 IDE 内或者使用快照进行升级。
伴随着互联网的快速发展,Web应用系统从面向企业内部发展到面向市场用户,业务的日趋复杂以及用户量的上升,那些曾经工作良好的单体应用开始遇到开发、测试、部署、发布各个方面的瓶颈,诸如扩展新增功能艰难、系统庞大难以维护、编译太耗时,发布流程太慢等问题困扰着开发团队。
当我们使用一个软件的时候,经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标?Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题,社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如果要实现一个全面的 Kafka 监控框架,至少应该囊括 Kafka 所在主机资源、JVM(毕竟 Kafka 的 Broker 就是一个 Java 进程)、Kafka 集群本身等的监控,监控 Kafka 集群时还需要关注其客户端程序的性能。本文关注的重点在于 Kafka 和 AutoMQ 集群的监控,对于主机监控和 JVM 监控大家应该已经非常熟悉了。为了更好的说明,先对所涉及的验证环境进行简要介绍,其中包含依赖组件 ZooKeeper、Kafka/AutoMQ 集群自身、CMAK 监控服务。
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Docker的发展势态如同森林大火,势不可挡。这项新型的Linux容器技术引燃了一路上的一切东西,面对其迅猛发展的势头,我们许多人还没有回过神来。Docker不仅是有史以来最受欢迎的开源项目之一,它还从根本上改变了人们考虑构建应用程序的方式。 基于Docker的应用程序背后的许多理念从严格意义上讲并非很新颖,但Docker给那些旧观念带来了全新视角。借助许多云开发实践,Docker促进了最佳实践,比如12-Factor应用程序。这些最佳实践当初是为了构建基于PaaS的应用程序而开发的,如今普遍适用于基于Do
由于工程数量的快速增长,个推在实践基于 Node.js 的微服务开发的过程中,遇到了如下问题:
WordPress需要部署在服务端,如果我们只是为了看下效果或者测试开发使用,那就需要直接部署在本地。而我之所以想要在本地部署也是因为打算开发一个WordPress 的插件,在服务器上搭建和测试插件太不方便了。按照以前的思路是需要在本地安装 phpStudy、XAMMP这类服务器软件,现在有了Docker 可就方便多了,只用安装相应镜像跑起来就可以了。
Docker 是一个开源的容器化平台,它允许你构建,测试,并且作为可移动的容器去部署应用,这些容器可以在任何地方运行。一个容器表示一个应用的运行环境,并且包含软件运行所需要的所有依赖软件。
(Application Under Test) 常见的被测系统即需要被测试的 app,网页和后端服务。大致分为两个方面移动端测试和服务端测试,如下图所示:
在深入了解 Docker 之前,我们需要明确容器是如何在网络上进行通信的。Docker 网络是一个非常重要的主题,因为它决定了容器如何相互通信,以及容器如何与外部网络交互。在这篇文章中,我们将探讨 Docker 网络的几个关键概念,并通过实例来加深理解。
Docker 是一个开源的容器化平台,它可以让开发者和运维人员更加方便地构建、发布和运行应用程序。在 Docker 中,每个容器都有一个自己的 IP 地址,这个 IP 地址可以用于容器之间的通信。但是,有时候我们需要在 Docker 中使用自定义的 IP 地址,例如在测试网络应用程序时,需要使用特定的 IP 地址进行测试。本文将介绍如何在 Docker 中使用自定义的 IP 地址,包括其原理和实现方法。
在下搭这个环境只是为了调试,没想搞这么麻烦,所以有成品最好,在dockerhub中找到两个下载量比较多的,第一个是官方的:
本文最先发布在:https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-and-use-docker-on-ubuntu-20-04/
本篇文章,依旧是聊聊如何 “使用 Nginx 和 Docker 来偷懒”。以生成我们常见的二维码为例,聊聊 Nginx 在日常业务中,除了做接入层业务之外的应用。
在移动端自动化测试过程中经常会遇到需要截长图的场景,比如大促活动的H5页面、动态信息流页面等,但是目前在网上检索只能搜到关于截长图的软件推荐,没有讲关于如何通过自动化脚本的方式实现的文章,今天就来给大家分享一个简单的实现方案。
我清楚地看到了 Go 和 Docker 这两种技术的生态圈发展过程。让我收获最大的并不是这些技术本身,而是技术的变迁和行业的发展。从中,我看到了非常具体的各种思潮和思路,这些更有价值...... 这些关键新技术,可以让你拿到技术的先机。这些对一个需要技术领导力的个人或公司来说都是非常重要的。
在这篇文章中,将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。
目前Docker已经成为众多流水线中关键的组成部分之一。容器化具有的简单性,灵活性以及隔离性可以让我们定制特定的而且能够精确重复的环境。容器化部署也越来越流行。
想象你正在开发一个内部网络上的应用程序,这个应用程序需要一定的网络速度才能正常运行。你可以打开网页浏览器,指向市场上众多的网络速度测试之一,但我相信你知道这会做什么......它测试你与外部世界的连接。
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