笔记：经典策略模型：强调测试分层以及每一层的恰当覆盖，整体符合金字塔结构。 蜂巢模型：重点关注服务间的集成测试，两端的单元测试和UI层E2E测试较少。 钻石模型：服务间的集成依然是重点，单元测试较少，而顶层增加了安全和性能等非功能测试。 测试策略的演进最初单一用户系统、单体架构的时候，严格按照测试金字塔来组织各层的自动化测试。随着功能的扩展，大量mock的单元测试给重
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2023-07-26 23:12:41
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传统测试与微服务测试的区别传统测试模型抽象上图中的服务器端包括n个功能，传统服务是所有的功能都部署在一台机器上，通过增加服务器数量来扩容!参考下图(每一种颜色代表一个功能，部署了四套同样的服务)微服务测试模型抽象微服务不同于传统测试，它往往没有UI页面，我们需要通过构建请求(通过编码或者工具模拟)调用各个服务接口。微服务是以业务为单位进行部署的，上图中的每一个服务代表一个功能，不同的业务部署在不同
实施微服务需要避免踩的陷阱，简单提炼为：
微服务拆分过细，过分强调“small”。
微服务基础设施不健全，忽略了“automated”。
微服务并不轻量级，规模大了后，“lightweight”不再适应。
微服务架构最佳实践的方法篇 服务粒度
针对微服务拆分过细导致的问题，我建议基于团队规模进行拆分，类似贝索斯在定义团队规模时提出的“两个披萨”理论（每个团队的
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2023-09-04 16:57:46
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在微服务架构下，将测试分为单元测试、集成测试、组件测试、端到端测试。单元测试即对最小可测试单元的测试。作者认为通常是面向类或者一组类的，但是在常见的单元测试讲解中，通常将“单元”定义为方法级别。与常见的单元测试观点相同，作者建议单元测试仅仅测试被测单元的逻辑，对于被测单元调用的其他方法应该通过mock的方式进行模拟。集成测试在很长的时间内，我将集成测试理解为服务化架构下针对某支接口的测试（面向某个
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2023-06-30 17:46:29
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方法篇服务粒度三个火枪手原则，即一个微服务三个人负责开发从系统规模来讲，3个人负责开发一个系统，系统的复杂度刚好达到每个人都能全面理解整个系统，又能够进行分工的粒度；2个人，系统的复杂度不够，开发人员可能觉得无法体现自己的技术实力；4个及以上，系统复杂度又无法让开发人员对系统的细节都了解很深从团队管理来说，3个人可以形成一个稳定的备份，即使一个人休假或者调配到其他系统，剩余2个人还可以支撑；2个人
微服务架构下，API 测试的最大挑战来自于庞大的测试用例数量，以及微服务之间的相互耦合。题外话为了掌握微服务模式下的 API 测试，需要先了解微服务架构(Microservice Architecture)的特点、测试挑战；而要了解微服务架构，又需要先了解一些单体架构(Monolithic Architecture)的知识。单体架构(Monolithic Architecture)单体架构是将所有
测试人员在工作中经常会听开发或者架构提到系统架构的微服务改造，是的，越来越多的企业级系统都在做这个改变，感觉都快变成一个流行的事情一样，自己不做的企业自己人都感觉系统会比较low。所以，对测试人员来讲，如何跟进，如何完整的测试微服务又是一件要去学习的事情了。今天就一起探讨下如何在微服务架构下开展测试。当我们提到微服务的时候，我们想到些什么微服务架构根据业务特点可将系统划分为粒度更小的服务，每一个颗
微服务概述之前马丁的文章微服务优缺点微服务优点：单一职责服务内聚，足够小，代码容易理解，聚焦单一业务功能需求松耦合，开发阶段部署阶段都是独立的能使用不同的语言开发，因为基于轻量级通信易于第三方集成，微服务容易灵活部署，持续集成工具：jenkins、Hudson、bamboo容易理解修改维护只是业务逻辑代码每个微服务都有自己的存储能力，可用有自己的数据库，或使用统一数据库缺点：要处理分布式系统的复杂
相关背景传统性能测试更多的是以事务为核心，更多的是由单个或者多个事务构成业务场景进行压测。全链路压测指完全引入相关联的系统，尽量真实模拟线上硬件环境，更多的是以请求为核心，完全模拟真实请求流量，通过引流等方式进行场景的模拟进行压测，更多的适用于业务链路较长的交易。全链路一直是性能测试中的难点，其包含系统越多测试难度就越大，系统架构中每增加一层的监控内容就会给分析带来几何倍数的难度。因此，微服务架构
架构相关的知识，不知道大家平时的关注度会有多少？基于我自己来讲的话，之前对此的注意力还是比较少的。不过这些东西在我看来还是挺重要的，我们做测试的时候不能一头就扎进业务里面，如果能对整个系统架构有一个宏观上的理解，我相信，对于你后面的业务测试、性能测试，或者面试(别问我怎么知道，吃过亏o(╥﹏╥)o)，都是会有帮助的。今天先来梳理下架构的演进。一、单体应用单体应用，其实就是不管啥功能都写在一个应用里
在过去几年中，应用程序已经发展到拥有数百万用户并产生大量数据。使用这些应用程序的人期望快速响应和 24/7 可用性。为了使应用程序快速可用，它们必须快速响应增加的负载。一种方法是使用微服务架构，因为在单体应用程序中，主要问题是难以扩展应用程序。生成的应用程序具有非常大的代码库，并带来可维护性、部署和修改问题。测试今天的环境比几年前更复杂。向微服务等分布式环境的过渡增加了测试的复杂性、开销和摩擦。测
第9章 微服务架构中的测试策略（上）测试通常都在开发完成后执行，并且一般都是手动执行的。这种测试方法现在不管用了，原因有两个：手动测试效率极低：你永远不应该让人类去做一台机器可以做得更好的事情。与机器相比，手动测试执行的速度很慢，不能全天候工作。如果依赖手动测试，你将无法快速且安全地交付高质量的软件。编写自动化测试至关重要。在交付流程中才进行测试为时已晚：在编写应用程序之后，确实应该通过测试来找出
在之前的文章中，我们聊了关于单体微服务的测试策略，有读者反馈想知道从宏观上微服务的测试策略要如何进行，本文就来探讨一下这方面的思考。一、微服务指的是技术层面的服务细化，并不是业务层面的变革。所以，测试微服务应用程序与测试使用任何其他体系结构构建的应用程序没有什么不同，原来的那套测试理论，还是适用的。我们暂时把微服务看成是一个较大体系的“黑盒”，因为业务上没有变化，所以我们原来熟悉的等价类、场景法、
开发者们在工作中经常会遇到过这样的情况：在接手实际项目时，在传统的单体架构下，一个同事负责的功能模块出现故障后，会导致整个系统瘫痪。那么有什么办法才能解决这种问题呢？云上有一种服务——微服务，可以对业务流程进行独立开发和部署，满足新业务快速创新和敏捷交付的需求。 基于Devops的微服务架构是云时代部署应用的一项热门技术，它把庞大的单个应用程序分解为数十个微服务，每个服务独
微服务架构的优点：自由使用不同的技术每个微服务都侧重于单一功能支持单个可部署但愿允许经常发布软件确保每项服务的安全性多个服务是并行开发和部署的微服务架构的缺点：增加故障排除的挑战由于是远程调用所以增加响应时间增加了配置的工作量较难确保交易的安全较难的在服务之间进行编码单片，SOA和微服务的区别单片架构类似于大容器，其中应用程序的所有软件组装在一起并紧密封装面向服务架构是一种互通信服务的集合，通信可
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2023-07-07 19:30:55
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目录一、背景二、工具选择三、性能测试的具体实践1、使用Flask启动一个增删改查的在线服务2、使用Locust开始性能测试一、背景在软件开发领域，有三点深入人心：不能度量就不能管理不能度量就不能证明不能度量就不能提高所以必须要有度量微服务性能的能力，而度量最有效的手段就是性能测试。性能测试目的主要是解决三个问题：系统及服务能承受的最大负载是多少 ？有没有性能平瓶颈 ？如果有性能瓶颈，瓶颈在哪里？这
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2023-07-06 22:52:01
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在之前的两篇文章中，我们从宏观和微观的不同角度尝试去设计我们的测试策略，在很多团队中，如果着眼于从微观的单体微服务开展测试活动，技术和成本都存在问题。所以我们需要一些可以更快速落地的方法，来保障微服务之间的可用性和稳定性，今天，我们尝试来聊聊这个问题。01如上图的中间图例所示，微服务之间的通信，通常都是通过Rest或者RPC来调用的。不论是基于哪种协议，都需要事先定义好通信接口。对于微服务间的可用
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2023-08-21 16:55:59
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源宝导读：最近几年，微服务架构越来越火爆，逐渐被企业所采用。随着软件架构的变化，对应的软件测试策略需要作何调整呢？本文将介绍云客在微服务架构下的测试策略。一、云客测试策略模型策略分析行业内的测试策略是一个先底层再上层、从局部到整体的一个过程：从行业内的演进过程可以看到，项目测试策略在不同阶段结合参考了不同的策略模型：金字塔->近似钻石->蜂巢。基于行业经验，结合我们实际的架构特点，云客
微服务架构故障测试是指在微服务架构中，通过模拟故障场景，验证系统的可靠性和容错性。以下是一些常见的微服务架构故障测试：网络故障测试：模拟网络故障，如断网、网络延迟等，测试系统在网络故障下的表现和容错能力。
服务故障测试：模拟服务异常，如服务宕机、服务响应慢等情况，测试系统的容错能力和恢复能力。
负载测试：模拟高并发场景，测试系统的性能和容量限制，以及系统在高负载下的稳定性。
数据库故障
随着微服务架构的出现，应用程序堆栈发生了根本性的变化，这对软件测试产生了连锁反应。每天多次发布微型版本，软件测试更加精细，它与开发同时发生，并且与测试单体应用程序有根本的不同。1.单元测试和微观服务 - 类似于PB＆J单元测试始终是QA策略的重要组成部分，但对于微服务则更是如此。微服务架构将单体应用程序分解为较小的相互依赖的服务。每个服务都运行一个功能，或者至少是目标 - 尽管最初将整体转换为微服
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2023-09-13 22:10:04
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