在用上cypess之后，感受到要起飞的节奏，为什么？...这是来自官方的文档，所以我们不用再像webdriver那样去封装等待方法，cypress 所有的操作都已经自带了retry功能，直到到达设置的timeout。...难道我不会js是我的错？其实cypress面向的主要对象是前端DEV与QA，cypress的底层与所使用工具都来源于前端，面向的测试也是基于前端，例如api，E2E等。...第四个优点：方便调试 前端工具很多都支持hotload，cypress也贴心的加入修改测试代码自动rerun测试的功能，并且支持代码debug，甚至可以在chrome dev tool中方便的调试，更甚每个步骤的操作都会清晰的在图像界面中展示...坑一：除了cy对象外的所有操作都是同步的 这就意味着类似以下代码你必须用promise封装，否则将会出现错误永远拿不到正确值，因为Cypress.
上述情况再测试中经常会发生，一般处理方法是在断言前价格固定等待时间（或像 selenium 一样显式、隐式等待），但仍有可能会发生测试失败 Cypress 如何优美的解决上述问题 命令之后的断言通过...，则该命令成功执行完成 cy.get() 命令之后的断言失败，则 cy.get() 命令会自动重新查询 web 应用程序的 DOM 树，然后 Cypress 将再次尝试对 cy.get() 返回的元素进行断言...是全局的，不用针对元素去单独识别 Cypress 这种自动重试机制避免了在测试代码中编写硬编码等待（强制等待），使测试代码更加健壮 多重断言 在日常测试中，有时候需要多重断言，即获取元素后跟多个断言...，如果第二个断言失败了，那第三个断言永远不会执行 如果导致第二个断言失败的原因被找到且修复了，且此时整个命令还没有超时，则在进行第三个断言时，还会再次重试第一、第二个断言 重试（Retry-ability...）的条件 前言 Cypress 并不会重试所有命令，当命令可能改变被测应用程序的状态时，该命令将不会重试（如： ，毕竟要点击） click() Cypress 仅会重试那些查询 DOM 的命令： 、
保持测试隔离 在计划你的测试用例和结构时，始终保持你的测试与其他测试隔离，这样它们就能以独立或随机的顺序运行。最重要的步骤是在测试之间恢复一个干净的安装。...之后，专门为测试创建测试数据--对于这个测试案例，将通过一个自定义命令创建一个客户。随后，我们可以从我们想要测试的一个工作流开始：客户的登录。...永远不要使用固定的等待时间--至少在没有很好的理由的情况下不要。如果你这样做，请考虑可能的结果。在最好的情况下，你会选择过长的等待时间，使测试套件比它需要的更慢。...在最坏的情况下，你将不会等待足够长的时间，所以测试不会进行，因为应用程序还没有准备好，导致测试以一种不稳定的方式失败。根据我的经验，这是导致测试不稳定的最常见原因。 相反，使用动态等待时间。...如果你牢记本文的指针和策略，你就可以在测试发生之前防止闪失。如果它们真的来了，你将知道如何调试和修复它们。 这些步骤确实帮助我恢复了对我们测试套件的信心。目前，我们的测试套件似乎很稳定。
Cypress是自集成的，它提供了一套完整的端到端测试体验。无须借助其他外部工具，在简单安装后即可允许用户快速的创建、编写、运行、测试用例，并且针对每一步操作均支持回看。...web在进化，测试也一样 Cypress优点 阅读性高，易于理解 界面美观友好。 测试的每一步都有对应的截图，在运行测试的时候，cypress会获取快照，记录了测试执行过程的每一步细节。...自动等待ui更新，减少异步代码，在页面某些元素还没出来的时候，通常我们会添加等待的代码。但是在cypress中，是自动等待的，直到 元素出现，或者超过了你设置的超时时间。 环境安装：快速安装。...Cypress的局限 1、长期权衡 不建议使用Cypress用于网络爬虫，性能测试之目的。 Cypress永远不会支持多标签测试。 Cypress不支持同时打开两个及以上的浏览器。...nextUntil() // 用来匹配给定DOM对象紧跟着的上一个同级元素 .prev() // 用来匹配给定的DOM对象之前的所有同级元素 .prevAll() // 用来匹配给定DOM对象之后的所有同级元素直到遇到
而在Cypress中国群内、在公众号iTesting里，我每天都能看到大量关于Cypress的使用讨论和私下问询。这让我感到无比荣幸。...希望让大家在选用Cypress作为前端自动化测试框架方案时， 可以借鉴一下，避免再走我走过的弯路。...实现PO模型后，测试用例的操作细节会被隐藏，转而以面向对象，或者说，以业务角度展示操作步骤，我们直接看一个PO封装后的测试用例： import LoginPage from ".....通过这样的方式，PO模型做到了即使在复杂项目中，也不会增加维护成本。 除此之外，在当前微服务开发模式下，动辄十几个、几十个微服务会同步进行开发。...我刚开始搭建公司的前端框架时， 我就完全按照Cypress官方建议做，结果，当我的测试用例到达几千条时，我傻了，Custom Commands里的方法几百个，即使是我自己写的，但我自己也闹不清楚哪个做哪个用处
因此，我们决定与工程团队一起评估和尝试各种解决方案，包括一些 SaaS，其中考虑了以下方面： 在我们测试了许多工具（CircleCI、TravisCI、TeamCity、Bamboo）的评估期之后，我们决定将...也可以通过添加新步骤来构建复杂的管道，直到达到预期的结果。 Drones 服务 Drone 的强大功能之一是服务的概念。...执行此步骤时，Drone 将下载您的插件并运行在定义的 Dockerfile 中找到的内容 ENTRYPOINT /bin/my-script 但是在步骤中定义的值上设置了两个环境变量，称为 DRONE_FOO...如前所述，可以为单元和集成测试添加测试步骤。但是同样的策略也可以应用于添加执行其他类型测试的步骤，例如 cypress 测试、postman 测试等。...例如，在 cypress 测试的具体情况下，这是我们在管道中使用的代码片段 - name: cypress-run-test image: cypress/base:12.19.0 commands
FLody判圈算法在链表上的应用有如下三种： 检测是否存在环 若环存在，可以计算出环的长度 若环存在，可以计算出环的起点 一.算法原理证明 如图1 已知兔子和乌龟 同时从链表起点S出发 兔子速度是乌龟的两倍...1.环是否存在 结论：若兔子在达到链表尾部前，乌龟与兔子相遇了，则说明链表有环。 反证法：若环不存在，那么乌龟永远追不上兔子，那么在兔子到达链表尾部前乌龟不会和兔子相遇。若相遇了，则链表有环。...设它们第一次相遇在B点，相遇后兔子保持不动，乌龟保持每次移动一步的速度继续前行，第二次相遇时，环长度L=第一次相遇后到第二次相遇时乌龟走过的路程。...（5） 当乌龟和兔子在B点第一次相遇后，让乌龟回到起点S，兔子仍在B，乌龟以每次1步的速度向前走，兔子以相同的速度绕环逆时针前进。当走了m步时，兔子和乌龟都正好在A处，即环的起点。...0->1->3->2->4->2->4->2->…… 这里 2->4 是一个循环，那么这个链表可以抽象为下图： 从理论上讲，数组中如果有重复的数，那么就会产生多对一的映射，这样，形成的链表就一定会有环路了
因此，我们决定与工程团队一起评估和尝试各种解决方案，包括一些 SaaS，其中考虑了以下方面： 在我们测试了许多工具（CircleCI、TravisCI、TeamCity、Bamboo）的评估期之后，我们决定将...也可以通过添加新步骤来构建复杂的管道，直到达到预期的结果。 Drones 服务 Drone 的强大功能之一是服务的概念。...执行此步骤时，Drone 将下载您的插件并运行在定义的 Dockerfile 中找到的内容 但是在步骤中定义的值上设置了两个环境变量，称为 DRONE_FOO 和 DRONE_BAR。...如前所述，可以为单元和集成测试添加测试步骤。但是同样的策略也可以应用于添加执行其他类型测试的步骤，例如 cypress 测试、postman 测试等。...例如，在 cypress 测试的具体情况下，这是我们在管道中使用的代码片段 第一步运行 cypress 测试并将结果以 allure 原生格式存储在 /drone/src/cypress-results
故障现象 服务挂上rbd正常读写，经过很长时间之后再次发布就会出现timeout的错误，导致服务无法启动，但是如果强制把服务缩容到0，然后再发布改成1，这样就能启动成功，短时间内再次进行发布操作，rbd...挂载 卸载又很正常了，故障再不会出现了 故障表现 rbd map进程卡住无法正常退出 rbd map rbd19 --id admin -m xxxx --key=xxxxx 应用启动报错 timeout...expired waiting for volumes to attach or mount for pod 挂载rbd超时 故障的原因 ceph版本小于ceph version 12.2.8-291时， rbd在低版本中有瑕疵..., rbd map后需要检查内核udev返回的两个事件，一个事件是rbd，一个事件是block，这2个事件不一定是有序的，但是rbd命令里检查这2个事件是有序的，就会导致可能漏掉了一个检查，永远在等待，...rbd map进程卡住之后，kubelet迟迟等不到进程的正常返回，进而判断map超时，于是就是打印'timeout expired waiting for volumes to attach or mount
看例子： 有N个公交站，不妨编号为0,1,2, ……N-1，从起点站0做公交车，可以直接坐到终点站N-1；也可以从站0先坐到站1，然后从站1坐到站N-1；或者多中转几站也可以到达终点站。...3：1 如果想从0到3，可以0->3费用是4元；也可以0->2，再2->3，费用是2+1=3元；也可以0->1，再1->3，费用是1+3=4元；或者是0->1，再1->2，再2->3，费用是1+2+1=...可以看出，0->2，2->3这种方案价格最低。 这是一个简单的例子，在考虑算法解决的时候，显然不能按照上面穷举的方式，而是需要思考效率更高的解法。...因此，动态规划的难点在于路径太多，思路在于要逐步求解，后面的步骤要利用前面步骤算出的结果，这样避免重复计算路径，效率最高~ 最后，动态规划在实际业务用会用到吗？...我看是不太会，实际公交车基本上从哪一站算价格都是差不多的，中转肯定不会省钱。。很多编程和算法题更像是训练思维，一种解决问题的思路，就像微积分，业务中也基本不会用到，但在大学还是要学。
提交可能要花很长时间才能完成，在某些失败情况下，它将永远挂起。 让我们看一个例子，看看“不提供事务”的含义。在我们的场景中，我们有两个参与者：数据库和消息队列。...消息队列的读取请求在协调器提交之后到达。这意味着读取操作将返回写入刚刚提交的事务中的队列的消息。 对于数据库，读取请求在提交之前到达。这将是什么结果？...总而言之，当存在使用2PC提交的事务以及在每个参与者级别运行的其他本地事务时，2PC不会提供系统中原子的原子可见性。...2PC特有的是，某些类型的故障会使参与者“卡住死锁”。只要参与者投票“是”，就无法取得任何进展，直到协调员返回响应。 参与者卡住的原因可能是什么？首先，协调员的失败。...卡住的可能性取决于协调器的可用性和网络故障的可能性。通过减少故障的可能性，我们可以使2PC的可用性更高。 ? 这涉及已经提到的实现和配置方面。
AOF 日志是仅追加日志，因此在断电时不会有寻道或损坏问题。即使由于某种原因（磁盘已满或其他原因）日志以半写命令结束，redis-check-aof 工具也可以轻松修复它。...重写期间到达的所有写入命令将写入磁盘两次。Redis 可以在重写结束时冻结写入并将这些写入命令同步到新的 AOF 文件。...AOF运行效率要比RDB慢（这个在Redis7.0之后拥有不输于RDB的运行效率，但是RDB还是更有优势，这个官方有说明），所以Redis默认配置就是RDB持久化AOF原理在Redis版本7.0之前1-...版本7.0之后1-> 父线程开启Frok子进程2-> 子进程执行重写逻辑并生成新的基本AOF文件3-> 当子进程重写时，父进程会打开一个新的增量 AOF 文件以继续写入4-> 当子进程写入完毕后，通知父进程...，Redis启动时会去优先读appendonly.aof文件（在AOF和RDB同时存在的时候）来重构数据库状态在Redis7.0之后，Redis启动时会去优先读appendonly.aof.1.base.rdb
在一台压力大(并发访问2800)的服务器上，MaxSpareServers这个值设置的是200。 设置了这个值的好处是不会有太多的空闲的进程在消耗资源，同时减少apache和tomcat的连接端口。...到达MaxRequestsPerChild的限制后，子进程将会结束。如果MaxRequestsPerChild为"0"，子进程将永远不会结束。...一旦用户连续进行了10个请求后，并且这个用户肯定在完成这些请求后的5秒内不会再请求，甚至要在之后的很长时间后请求，那么这个KeepAliveTimeout时间就可以设置得很短，以便尽早断开这种用户，把资源让个其他用户...如果有请求到达，那么apache等待IO响应的timeout时间时间开始生效，timeout时间没等到响应，连接被断开；如果KeepAliveTimeout时间内，没有请求到达，连接就被断开。...计时器在1.2版本之前的默认值为1200，而现在已经设置为300了，但对于绝大多数情况来说仍是足够的。没有把它默认值设的更小的原因在于代码里还有点问题：有时发送一个包之后，计时器没有复位。”
无缝加载，是提升加载体验的一种办法，在加载的过程中，用户可无法做其他事情，而过程又很漫长的情况下用户心情就会很烦躁，比如在高铁上我不能玩任何游戏，也没用书给我阅读，只能静坐着等待到达广州。...加载也如此，用户操作后没有反馈，或是久久没有结果，会让用户觉得是不是自己的动作没有生效，是不是自己的电脑卡住了此时有一个指示，告诉乘客“当前在郑州，还有x站到达北京”，体验上提升了几亿个数量级。...不打断的体验来源于一次对话在新游戏《崩坏：星穹铁道》中，每次切后台重进或断网重连时，加载的画面不像崩坏3中叠了一层加载中的layer阻止用户操作，而是塞到了右上角进行加载图片而这样的好处就是即使经历了某些不该经历的经历之后...重连由于前端websocket断开后并不会自动重连，而后端也不能主动向前端发起连接，所以一旦断开，这个连接如果不再次连上，就永远失去了连接但是，websocket对象有一个监听断连事件，一旦检测到断连，...就重复进行重连不过要注意的是，如果这个通信不重要，断开一段时间也不会影响用户在本地进行的操作，重连过程不需要搞那么重大图片 一个稍微小的提示就好，尽量不要打断用户的操作例如上面的例子ws.onclose
钩子函数 在Cypress中，钩子函数（Hooks）的作用是可以让我们在不同的测试生命周期阶段执行特定的代码，以便进行全局的设置、准备工作或清理工作。...); 2.2 after() 与 afterEach() 使用这两个函数可以在测试运行之后执行一些全局的清理工作。...after() after(() => { // 在所有测试运行之后执行的代码 }); afterEach() afterEach(() => { // 在每个测试运行之后执行的代码 }); ...3.1 contains 这个关键字相信大家都不会陌生，我们可以通过contains来进行页面元素的模糊匹配，使用方法如下。...后话 以上就是一些Cypress的高频使用技巧，另外我们在使用的时候也需要注意一些特定的情况，比如使用钩子函数时可能会出现异步操作，特别是一些比较耗时的网络访问业务操作，可以在我们的脚本中有针对性的等待前置操作完成再执行所需要的操作等步骤
各位走在领域前沿的大牛们已经给大家备足了轮子，遇到一般的业务问题直接把人家的方案拿到用就可以了，另外我也看到过一句话，刚开始觉得扯淡，后来想想觉得有那么一丝道理: 凡是需要跨过一定智商门槛才能掌握的技术，都不会轻易的流行...如果没有环，则两者的相对距离越来越远，永远不会相遇。 接下来我们来编程实现。...我们现在假设有一个新的指针在 L 段的最左端，慢指针现在还在相遇处。 让新指针和慢指针都每次走一步，那么，当新指针走了 L 步之后到达环起点，而与此同时，我们看看慢指针情况如何。...也就是说，慢指针此时也到达了环起点。:::tip 结论 现在的解法就很清晰了，当快慢指针相遇之后，让新指针从头出发，和慢指针同时前进，且每次前进一步，两者相遇的地方，就是环起点。...::: 编程实现 懂得原理之后，实现起来就容易很多了。
] 之后总结并归纳了Shrink任务的核心步骤，也是最容易出问题的三个步骤： Step 1....，原生内核还存在以下问题: 欠考虑云的属性：云上集群可以弹性扩容缩容->导致后续RerouteShards步骤卡住 欠考虑不同类型的节点属性->导致后续RerouteShards步骤卡住 因此，又从节点属性的角度进行了优化...紧接着是优化第二个步骤，Reroute shards, 这一步是在上一步选择了节点之后，把索引的分片都移动到这个节点上，原生内核在这一步骤存在以下两个问题: 欠考虑用户自定义的TotalShardsPerNode...属性->导致RerouteShards步骤卡住 [477c17926b56f96033ecff1ac7186289.png] 缺少检测用户设置的目标分片数量是否合适->导致后续ExecShrink步骤卡住...在解决Shrink的问题之后，也尝试去思考怎么从源头避免产生大量分片，而不是出了问题之后再去解决，目前在云上已经实现了分片数量的自动化巡检，并且主动给客户提供改进优化的建议，未来也规划实现写入托管，按分片大小滚动创建索引
因为没人能保证在修改代码后，不会引发其他额外 bug（功能失效，渲染失败），而在修改完代码后，跑一遍测试就能很大程度让开发者发现自己所修改的代码是否存在问题，是否会导致原有功能失效。...Development（行为驱动开发） BDD：Behavior-Driven Development（行为驱动开发）：BDD 可以让项目成员（甚至是不懂编程的）使用自然语言来描述系统功能和业务逻辑，从而根据这些描述步骤进行系统自动化的测试...会对组合之后的代码整体暴露在外接口进行测试，查看组合后的代码工作是否符合预期。集成测试是安全感较高的测试，能很大程度提升开发者的信心，集成测试用例设计合理且测试都通过能够很大程度保证产品符合预期。...再不然就是写过的代码都不怎么维护（重构，阅读），自然的就不会去写测试了。...在之前我根本不会在意测试，就连已有的测试代码我都不会尝试运行。就在前段时间我正重构我的一个项目时，但当我写了一大部分的代码后，我尝试运行发现有些功能失效了。
在使用Java 8并行流之前要考虑两次 如果您倾听来自Oracle的人们谈论Java 8背后的设计选择，您会经常听到并行性是主要动机。 并行化是lambdas，流API和其他方面的驱动力。...ForkJoinPool 主要用于实现“分而治之”的算法，特别是分治之后递归调用的函数，例如 quick sort 等。...所有这些都在执行CPU密集型任务，第一个被“打破”并且在它找到素数后就睡了一秒钟。 这只是一个人为的例子; 你可以想象一个被卡住或执行阻塞操作的线程。 问题是:当我们执行这段代码时会发生什么?...有时候，所有健康的任务都会结束;另一些时候，他们中的一些人会被慢的那一个卡住。 您希望在生产系统中有这样的行为吗?一个坏掉的任务会导致应用程序的其余部分崩溃?我猜不会。...如何确保这样的事情永远不会发生，只有两种选择。第一个是确保提交给公共fork-join池的所有任务不会被卡住并在合理的时间内完成。 但这说起来容易做起来难，尤其是在复杂的应用程序中。
在类似于网络中进行read, write, connect一类的系统调用时会被卡住。 举个例子，当用read去读取网络的数据时，是无法预知对方是否已经发送数据的。...在BIO模式下，调用read，如果发现没数据已经到达，就会Block住。 在NIO模式下，调用read，如果发现没数据已经到达，就会立刻返回-1, 并且errno被设为EAGAIN。...操作系统并不会强制这俩必须得一起用——你可以用NIO，但不用IO多路复用，就像上一节中的代码；也可以只用IO多路复用 + BIO，这时效果还是当前线程被卡住。...之后，需要遍历所有注册的fd，挨个检查哪个fd有事件到达(FD_ISSET返回true)。如果是，就说明数据已经到达了，可以读取fd了。读取后就可以进行数据的处理。...然后在t5重新注册两个事件并监听。在t6时，只有fd1会返回，因为fd1里的数据没有读完，仍然处于“被触发”状态；而fd2不会被返回，因为没有新数据到达。 ?
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