国内企业在故障测试与混沌工程领域取得了显著进展，广泛应用于互联网、金融、制造等行业。阿里巴巴、京东云、中国人寿、北京银行、字节跳动、小米等企业通过引入混沌工程理念和工具（如ChaosBlade、Chaos Mesh），主动在生产或准生产环境中模拟各类故障，提升系统稳定性和韧性。制造业如南钢、富士康也开始探索混沌工程以保障生产连续性，显示出混沌工程在传统行业的巨大潜力。 在实际推进过程中，企业普遍面
最近有朋友在准备性能测试方向的面试，分享了自己的简历，然后群友作为面试官，提出来多个面试题目，我选了其中最具代表性的 6 个面试题，并提供了详细的答题思路，希望对大家有所帮助。 性能、负载、压力、稳定性测试，有什么区别？ 这四类测试的本质区别在于测试目标不同。 性能测试关注的是系统在“正常负载”下的表现，而压力测试、负载测试和稳定性测试则分别侧重极限承载能力、负载曲线响应、以及系统长时间运行的稳定
在性能测试、故障注入和网络诊断的日常工作中，TCP 协议的重传机制是确保数据可靠传输的关键环节。无论是排查网络抖动、定位系统瓶颈，还是设计混沌工程实验，深入理解 TCP 重传机制的工作原理都能帮助测试工程师更精准地分析问题根因，提升测试效率。本文将深入剖析 TCP 重传机制的核心原理、触发场景及优化建议，助力测试工程师在实际工作中得心应手。 TCP 可靠性 TCP（传输控制协议）是一种面向连接的传
并行处理是提升现代应用程序性能的重要手段，尤其在面对大规模数据集或计算密集型任务时更显得至关重要。为了解决传统线程编程中存在的性能瓶颈与管理难题，Java 从 7 版本开始引入了 ForkJoin 框架，为并行任务的拆分与调度提供了更高效的解决方案。 ForkJoin 框架采用了分而治之的策略，结合内部的工作窃取算法和线程池机制，实现了任务的高效拆分与并行执行。这种机制不仅简化了多线程编程的复杂度
MockServer 是一款功能强大的开源工具，专为模拟 HTTP 和 HTTPS 请求与响应设计，广泛应用于接口测试和开发联调。在实际测试中，经常需要针对同一请求返回不同响应，例如验证客户端重试机制、检查状态流转逻辑或模拟复杂业务场景。本文深入讲解如何利用 MockServer 实现同一请求的多响应模拟，帮助测试工程师高效应对多样化测试需求，特别适合小八超市的商品查询接口测试场景。 概述 Moc
在现代软件测试中，尤其是在 Kubernetes 等复杂分布式环境中，自动化线程转储的生成与下载已成为测试工程师提升效率的重要手段。通过编程方式实现线程转储的自动化，不仅能简化故障排查流程，还能与测试平台和其他自动化工具无缝集成，推动测试工程向智能化迈进。以下详细分析自动化线程转储的显著优势，并结合实际场景和扩展知识，帮助测试工程师更好地理解和应用这一技术。 提升故障排查效率 手动进入容器执行线程
在处理遗留系统时，软件测试工程师常常需要在 java.sql.Timestamp 和 java.time.ZonedDateTime 之间进行日期时间的相互转换。这一过程对于确保应用程序与数据库或其他外部系统之间的时间字段能够准确传递和解析至关重要。 无论是在测试开发、自动化测试，还是在处理复杂的系统集成场景中，掌握这两种类型的转换方法都能显著提升调试效率与系统兼容性。本文将结合实际代码示例，深入
6.2 JDBC详解 掌握了JDBC的工作流程后，我们将深入剖析每个阶段，通过Java代码实战和详细讲解，帮助测试工程师在MySQL性能测试中得心应手。以下内容将结合FunTester测试场景，融入生活化例子，丰富细节，确保通俗易懂，同时保持技术准确性。 6.2.1 加载驱动程序 加载驱动程序是JDBC连接MySQL的第一步，作用是让程序识别MySQL数据库，类似于在手机上安装外卖App以连接餐厅
自动化线程转储为测试工程师提供了高效的故障排查手段，而其背后的自动化理念和工具链（如 Fabric8、Kubernetes API 等）可以进一步拓展到其他测试场景。这些场景覆盖了自动化测试、性能测试、混沌工程以及故障诊断等多个领域，能够显著提升测试效率和系统可靠性。以下详细探讨几种可拓展的自动化场景，结合实际案例和知识扩展，帮助测试工程师挖掘更多潜力。 日志收集与分析 日志是故障诊断和性能分析的
Java 序列化（Serialization）作为一种将对象转换为字节流以便存储或传输的机制，表面上简洁高效，为开发者提供了快速持久化对象状态的途径。然而，在实际开发中，它的弊端和潜在风险却如暗礁般层出不穷，常常让开发者在无意间陷入困境。尽管序列化在某些场景下展现了便利性，比如快速保存对象到文件或通过网络传输，但其复杂性、安全漏洞和性能瓶颈却使其饱受诟病。本文深入剖析 Java 序列化的十大陷阱，
负载均衡是分布式系统中提升性能和可用性的关键技术。轮询（Round Robin）作为一种基础负载均衡算法，以其简单高效的特点广泛应用于服务器性能相近的场景。本文将介绍如何利用 Java 的 AtomicInteger 实现一个线程安全的轮询负载均衡器，并结合小八超市的业务场景，展示其在实际测试中的应用。 轮询负载均衡 轮询负载均衡算法将传入的请求按顺序依次分配到服务器列表中的每个服务器，循环往复。
第6章 MySQL协议性能测试 MySQL作为全球最流行的关系型数据库之一，在软件开发和测试领域占据举足轻重的地位。对于测试工程师而言，熟练掌握MySQL不仅是基本技能，更是应对复杂业务场景的必备武器。无论是编写基础的增删改查SQL语句，还是设计复杂的多表联查、嵌套查询，MySQL技能都能帮助测试工程师在功能验证和性能分析中游刃有余。例如，在一个电商平台的测试场景中，测试工程师可能需要验证订单表是
5.4.4 WebSocket未竟事宜 上述用例已覆盖大部分WebSocket接口测试需求，但仍有优化空间，留作读者实践： 异步连接创建：多线程并行创建WebSocket连接，缩短前置准备时间，使用CountDownLatch同步任务。 验证结果统计：记录验证成功/失败次数，生成测试报告，提升用例精细度。 价格验证：校验响应中的价格字段，确保VIP用户和普通用户的价格差异正确。 延迟测试：记录请
JVM 线程转储 JVM 线程转储（Thread Dump）是 Java 虚拟机在某一时刻对所有线程运行状态的快照记录。它详细记录了每个线程的调用栈、状态（如运行、等待或阻塞）、锁的持有与竞争情况等信息，是开发者剖析系统运行状况的得力工具。通过线程转储，测试工程师能够深入了解程序的行为，快速定位性能瓶颈或异常问题。 在故障测试中的作用与意义 在故障测试领域，如混沌工程或稳定性测试，测试工程师通过主
单元测试是软件开发中保障代码质量的重要环节，而清晰的测试用例命名不仅能提升代码可读性，还能降低团队协作中的理解成本。一个好的测试名称就像一份简明文档，直观表达被测试对象、场景和预期结果。本文总结了七种常见的单元测试命名规范，结合实际案例和场景扩展，帮助测试工程师选择适合项目的命名方式，助力测试开发、自动化测试等场景。 为什么单元测试命名至关重要 单元测试的命名直接影响代码的可维护性和团队效率。一个
启动混沌工程之前的基准指标 混沌实验旨在通过主动注入故障来提升系统韧性，但在启动之前，需要收集全面的指标作为基准，以科学评估实验效果，并设定合理的优化目标。这些指标涵盖应用程序、故障事件、告警信息以及基础设施等方面。 应用程序指标包括面包屑导航（记录用户操作路径，如浏览到下单）、上下文信息（捕捉请求环境，如浏览器类型）、堆栈跟踪（用于定位代码错误根因，如微服务调用失败）和事件数据（量化业务影响，如
混沌工程工具 Gremlin Gremlin是领先的托管混沌工程平台，提供SaaS服务，专注提升系统可靠性。它支持资源耗尽、网络延迟、状态攻击等多种故障注入，适用于云、容器和混合环境。GameDay功能便于团队协作演练，集成Datadog、Prometheus等观测工具，确保实验安全。其仪表板提供可靠性评分，量化系统韧性。通过精细控制“爆炸半径”，Gremlin降低实验风险，广泛用于金融、零售行业
混沌工程是一门通过主动注入故障来测试分布式系统弹性的学科，旨在研究系统行为并优化设计，避免用户在使用软件时遭遇意外中断。它与站点可靠性工程（SRE）结合，后者量化“不可能事件”的影响，为系统可靠性提供依据。以下从混沌工程的演变、实施步骤、优势及实践原则等方面，探讨这门技术的核心价值。 混沌工程的演变 混沌工程起源于互联网企业对大规模分布式系统的需求。2010年，Netflix从物理基础设施转向AW
在现代软件架构中，分布式系统已成为主流。从微服务架构、云原生平台到大数据处理框架，几乎所有高可用、高扩展性的系统都依赖复杂的分布式设计。分布式系统在性能和弹性方面优势显著，但其设计与实现过程中暗藏陷阱，许多开发者和架构师常不自觉地陷入“八大谬误”（The Eight Fallacies of Distributed Computing）。这些谬误由Peter Deutsch于1994年提出，后经J
在故障测试中，HTTP 协议是一个极其常见且重要的测试对象。无论是微服务架构中的服务间通信，还是对外开放的接口调用，HTTP 都承担着数据交互的关键任务。一旦出现响应变慢、连接异常、请求失败等问题，HTTP 层面的异常往往是第一时间需要排查的。因此，理解 HTTP 协议中的超时机制，并在故障测试中加以模拟和验证，是软件测试工程师必备的技能。 HTTP 协议的三种超时 在 HTTP 协议中，常见的超
听过这样一个说法：一个优秀的程序员能够维护的代码数量大约2万行。当时觉得2万行距离过于遥远，也很少能够长期维护一个超过2万行代码的项目，因而对这句话体会不深刻。经过了对FunTester框架多年维护以及工作中类似的体验，对于可维护性代码有了更深的体会。 可维护代码的数量指标跟代码可维护性密切相关，项目代码可维护性不仅仅对自己，更多的还是对其他陌生人（其中包括对自己代码已经陌生的自己）。当我们编写软
去年这个时候，我正在经历一次转岗，从性能测试到故障测试。现在想想也是一周年了，感觉很多预想的事情也都有了现实的印证，终于也可以宣称自己有了一年的故障测试经验，所以是时候总结一波可以分享的经验了。 总体讲，非常难，即使我提前做了一些功课和准备，困难程度也超乎了预想的范围。不仅仅是因为到了新的空白领域，还因为新的团队新的分为。下面是我总结几项有利的能说的经验，教训和不利的经验，这里不方便说了，有兴趣可
Socket 缓冲区简介 在网络通信的世界里，Socket 就像应用层与传输层之间的翻译官，是连接应用程序与操作系统网络协议栈的桥梁。无论是客户端还是服务器端，只要进行 TCP 通信，都离不开 Socket 的参与。典型的数据传输流程大致是：应用程序通过 Socket 发送数据，数据进入内核空间的发送缓冲区，再由网络协议栈进行处理后发送出去；接收方从网络中接收数据，经内核协议栈处理后放入接收缓冲区
丢包的那些事儿 丢包，顾名思义，就是网络传输中数据包“丢了”，没能顺利到达目的地。HTTP 协议跑在 TCP/IP 协议栈上，丢包可能发生在网络层，比如路由器忙不过来直接丢包，或者传输层，比如 TCP 重传机制出了岔子。常见原因有网络拥堵、线路故障、硬件性能跟不上，或者配置出了问题。举个例子，路由器的队列满了，就像超市结账排长队，后面的人只能被“挤掉”；再比如无线网络信号不稳定，数据包就像被风吹散
网络性能的三大关键指标是延迟、丢包和抖动。今天我们就来聊聊这三者，尤其聚焦在“延迟”和“丢包”这两个对应用性能影响最大的“罪魁祸首”。 绝大多数应用都依赖 TCP（传输控制协议）将数据从 A 点传输到 B 点，换句话说，85% 的互联网流量都跑在 TCP 上。TCP 有个有趣的特性：它完全屏蔽了底层网络的分包机制，让上层应用几乎感知不到网络传输中可能出现的“风吹雨打”。不管是像 Telnet 或
在编程的世界里，验证用户输入是否符合预期格式，是常见又必要的一环。一个常见的验证场景，就是检查某个字符串是否表示一个有效的数字。今天我们就来看看，如何用 Java 判断一个字符串是不是合法的数字格式。 笨办法 一个直接的方法是遍历字符串的每个字符，并确保所有字符都是数字（或者对于浮点数包含一个单点）。以下是代码示例： package practice; /** * FunTester 出品：用
Mock 是软件测试中的一项关键技术，尤其在单元测试领域，可谓是“顶梁柱”般的存在，几乎不可或缺。它通过模拟真实对象的行为，使我们能在不依赖外部系统的情况下，专注测试代码的核心逻辑。对于测试开发、自动化测试，乃至性能测试中的某些场景，合理使用 Mock，不仅能提升测试效率，还能极大地增强测试的稳定性与可控性。 Mock的核心价值 1. 环境隔离与测试稳定性 你提到通过本地启动容器来测试 Elast
最近在使用 Fabric8 Kubernetes Client 的过程中发现了新大陆一样，感觉利用这个库可以进行很多有趣的功能尝试，其中一个便是日志的本地化。 原因无他，rancher 页面性能实在太差了，经常性的暂停工作，碰到故障排查的时候，着实让人恼火。当我看到 Fabric8 Kubernetes Client 的日志相关 API 的时候我就立刻冒出来写一个日志小工具的想法。 API简介 首
在分布式系统里，服务之间牵一发而动全身，一个接口雪崩，可能带崩整个应用链路。要想系统抗住流量洪峰，顶住突发异常，就得在稳定性上下功夫。今天我就来说说稳定性保障里的老将——Sentinel，看看它是怎么凭借限流熔断，在服务治理的江湖里占得一席之地。 微服务里的守门人 Sentinel 是阿里巴巴开源的一款流量防护组件，核心目标是保障分布式系统的稳定性。它的拿手好戏包括限流、熔断降级、系统负载保护以及
无数据驱动自动化测试 在自动化测试中，经常会听到一个词数据驱动，大意是讲通过测试数据驱动自动化用例的执行。其他相关的内容相信已经耳熟能详了，这里不多说，今天给大家分享一个次叫做无数据驱动，主要思路就是尽量取消在测试用例中的数据引入，把主要的测试数据的维护放在自动化测试用例以外，节省成本的同时提高用例的健壮性。 无数据驱动自动化测试的目标就是，通过测试用例最小量的数据引入，编写无限运行的测试用例，以
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
