不知不觉间，使用docker已经有了快5年的时间，这5年对于docker的使用，彻底改变了我的开发习惯，现在我已经完全习惯了在windows上进行开发。
对于有工作经验的测试来说很好区别，但是之前从来没在公司做过测试的同学来说，可能就有些懵圈了。
测试环境（Testing environment）是指测试运行其上的软件和硬件环境的描述，以及任何其它与被测软件交互的软件，包括驱动和桩。测试环境是指为了完成软件测试工作所必需的计算机硬件、软件、网络设备、历史数据的总称。
在开发之前，你需要在本地安装各种开发工具和服务，比如：Mysql、Redis、Nacos 等等，我们都知道在个人电脑上安装这些服务相当的繁琐，可能会遇到很多问题，环境问题、依赖问题等等。
有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处，因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。
在传统的瀑布开发模型中，是所有人写好代码之后提交版本管理工具，然后统一进行合并，然接着进行测试，确保准发布的版本无误后再进行版本的正式发布。在这种流程下，往常会把风险堆到软件发布前的最后阶段，在整体测试的环节下出现许多不可预知的问题。
有些开发者可能还是不明白 Docker 对自己到底有多大的用处，因此翻译 Docker 个人用例 这篇文章中来介绍 Docker 在普通开发者开发过程中的用例。 Docker 如今赢得了许多关注，很多
生产环境使用k8s-1.5版本并且使用kubeadm直接安装后，出现证书一年到期，整个集群无法使用的情况。
由于工作需要 ，需要在windows服务器上搭建内网邮箱服务用于测试，本文选择 Apache James 2.3.2.1 进行搭建，并且将配置操作最简化，仅适合临时搭建，用于测试，不适合在生产环境上部
中国的开源软件事业正在蓬勃发展，开源的技术也成为了中国信息技术产业不可分割的一部分。
🎈 作者：互联网-小啊宇 🎈 简介： CSDN 运维领域创作者。目前从事 Kubernetes运维相关工作，擅长Linux系统运维、开源监控软件维护、Kubernetes容器技术、CI/CD持续集成、自动化运维、开源软件部署维护等领域。 🎈 博客首页：互联网-小啊宇 Centos7安装docker搭建DVWA靶场 ⭐DVWA靶场简介 ⭐环境搭建 🍒关闭防火墙 🍒安装docker 🍒配置docker的镜像源【中科大镜像源】 ⭐安装DVWA靶场 🍒使用docker拉取DVWA镜像 🍒运行DVWA 🍒
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说，linux属于必学必会内容，而且面试必问。
改造总是要付出很多代价的，肯定会跌很多坑，这是必然的... 性能问题也总会呈现先下降后再上升的一个历程（调试、磨合、找到针对性、适应性解决方案）。
记得7月份刚刚换工作的时候，中午和老大一起去吃饭，回来的路上老大问我：“南橘，CI/CD有没有研究过？”
Python的版本更新迭代，版本之间是有一些区别的，如果学习的版本跟学习资料的版本不同，可能会发生意想不到的结果，从而消耗一定的学习时间及其学习的耐心。
利用它，你可以在「微信 web 开发者工具」中，直接完成后端代码编写、腾讯云部署等一系列操作。
测试环境治理专项是在我入职2个月接手的活，用“烂摊子”来形容一点也不为过。年久失修，需求基本没有在测试环境使用，想用也有很多问题。人员缺乏信心，之前负责测试环境的同学抱怨极多，外部推不动，内部又没有技术能力支撑，负能量已经蔓延到整个团队。当然，我也是其中一员，这事确实难搞。在技术部测试环境平台化的大方向下，需要每个组出一个接口人来牵头，考虑到我以前写过测试平台，乱七八糟的事都整过，老板就指定了我。
环境管理是我们日常工作中比较复杂的一环，主要是因为涉及内容比较多，程序、配置、数据都会涉及，如果是开发、测试环境，还会涉及到测试数据造数、系统刷数据、不同的人使用、锁定、转让、释放等问题。下面我将会从环境分类、环境建设的难点，以及最后如何解决这些难点来讲述研发效能之环境建设。
当近期的一个App上线后，发现目前的docker实例（应用服务BFF+中台服务+工具服务）已经很多了，而我司目前没有专业的运维人员，发现运维的成本逐渐开始上来，所以容器编排也就需要提上议程。因此我决定开始学习Kubernetes，会将学习当中的过程记录下来，预计会形成一个系列，暂且命名为：ASP.NET Core on K8S，而这个系列会由3个部分组成，且会在不同的时期写完：
数据库MySQL入门机型是腾讯云数据库团队打造的一款适用于广大用户入门、学习、培训，生产前测试、小规模业务系统的产品。同时也具备管理和扩展，主从实时热备，自动容灾、备份、恢复、监控、迁移等数据库全套功能。
通过配置Nginx来将请求进行复制，转发到其他应用，以下是自己实际搭建的步骤以及自己的理解，方便以后使用
本教程总共9篇,每日更新一篇,请关注我们!你可以进入历史消息查看以往文章,也敬请期待我们的新文章! 1、React多页面应用1(webpack4 开发环境搭建,包括热更新,api转发等)---2018.04.04 2、React多页面应用2(webpack4 处理CSS及图片,引入postCSS,及图片处理等)---2018.04.08 3、React多页面应用3(webpack4 多页面实现)---2018.04.09 4、React多页面应用4(webpack4 提取第三方包及公共组件)---2018.
目前Django的版本已经到1.11了。先去官网下载Linux对应的文件，然后解压&安装。（官网下载地址）
完成前期调研后开始编写测试方案，测试方案主要是将前期调研内容提炼，为后续的测试准备和测试执行提供指导。
本教程总共7篇,每日更新一篇,请关注我们!你可以进入历史消息查看以往文章,也敬请期待我们的新文章! 1.React多页面应用1(webpack开发环境搭建,包括Babel、热更新等) ----2017.12.28 2.React多页面应用2(处理CSS及图片,引入postCSS及图片处理等)----2017.12.29 3.React多页面应用3(webpack性能提升,包括打包性能、提取公共包等)----2017.12.30 4.React多页面应用4(webpack自动化生成多入口页面)----2017
近几年python搭上了机器学习，人工智能的快车道，发展的如火如荼。不止是互联网，现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索，总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298，而且充满了令人厌恶的营销套路。
开发环境时程序猿们专门用于开发的服务器，配置可以比较随意，为了开发调试方便，一般打开全部错误报告和测试工具，是最基础的环境。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
几个月前，我在 很哇塞的 3 个 Java 实战项目！ 中推荐过一个在线网盘的实战项目。
官方快速入门教程：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/quick-start-with-tidb 18年10月写的一篇搭建TiDB的教程：https://4xx.me/archives/67.html
Docker目前只能在Linux下运行 下面的例子我自己经常使用，当然你有更好的案例也可以分享给我。
云是从传统 IDC 机房演进而来，一开始云的定位只是为了解决数据中心的弹性计算，高可用等问题。可以说，公有云让成千上万家企业灵活地按需租用数据中心资源成为可能，同时在推动社会数字化发展上起到了关键作用。
Minikube是一个工具，可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes，尝试Kubernetes或日常开发的用户使用。不能用于生产环境。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
Robert Griesemer：曾协助制作Java的HotSpot编译器和Chrome浏览器的JavaScript引擎V8
当近期的一个App上线后，发现目前的docker实例（应用服务BFF+中台服务+工具服务）已经越来越多了，而我司目前没有专业的运维人员，发现运维的成本逐渐开始上来，所以容器编排也就需要提上议程。因此我决定开始学习Kubernetes，会将学习当中的过程记录下来，预计会形成一个系列，暂且命名为：ASP.NET Core on K8S，而这个系列会由3个部分组成，且会在不同的时期写完：
滴滴开源了其Kafka 监控与管控平台 Logi-KafkaManager，因为有30+个集群的维护经验，使用过kafka-manager，kafka-eagle，kafka-mirrorkaker工具，所以很期待能有1个工具能够整合kafka所有工具优点于一身，这样对于生产环境中kafka集群的管理、监控、资源分配、平滑升级、数据跨机房传输是非常好的，所以在研究kafka源码的同时研究一下Logi-KafkaManager的源码和使用，滴滴提供了体验地址：http://117.51.150.133:8080/kafka ，账户：admin/admin。
集群化构建可以有效提升构建效率，尤其是团队项目比较多或是子项目比较多的时候，可以并发在多台机器上执行构建。
公司的这个产品需要做性能测试。得知道哪些功能需要先做性能测试，哪些功能后做性能测试。
大多数研发人员使用 Mac 来调试代码，但我作为不懂研发的 DBA，并且作为 Windows 的粉丝，相信绝大多数运维同学也是使用 Win 的，那我必须使用 Win 了。从这篇文章开始，我尝试摸索 MySQL 源码的学习。
大数据平台的开发环境搭建，我们前面已经说过了，需要搭建Hdfs，Yarn，Spark，HBase，Hive，ZK等等，在开发环境下搭建是用于开发测试的，全部部署在VM 虚拟机里面，小数据量小运算量还可以，数据量运算量一旦上来，虚拟机是玩不转的，这就牵涉到生产环境的Hadoop的生态搭建，难道也需要我们一步一步来搭建吗？ 几台还可以，那么上百台呢？ 难道也需要一台台搭建吗？ 显然不可以，有没有什么好的Hadoop生态的搭建工具呢？ 国外有俩家企业做了这些事，hortonworks公司推出的Ambari+HDP套件 和 Cloudrea公司推出的 CM+CDH 套件，不过这俩家公司 18年底合并了,不过这并不影响我们的使用。 2. CM+CDH介绍 CM是Cloudrea Manager的简称，是Cloudrea 提供的生产环境的Hadoop 生态部署工具，工具套件为CM+CDH,CM负责监控动态管理及部署Hadoop生态服务，CDH里面包含了绝大多数的Hadoop生态中的服务，包含Hdfs，Yarn，ZK，Hive，Hbase，Flume，Sqoop，Spark等。整体上与前面说所得Ambari + HDP类似。 CM+CDH有免费版和收费版，收费版当然功能更加强悍，比如支持回滚，滚动升级，支持Kerberos，SAML/LDAP支持，SNMP支持，自动化备份和灾难恢复，不过在我们看来，免费版已经够我们使用了。 这里简单和Ambari + HDP对已一下，CDH在部署Hadoop生态上，整体与HDP类似，通过WEB端动态部署Hadoop生态， Name Web Server Tools hortonworks Ambari HDP HDP-Util Cloudrea CM CDH CDH-Util CM+CDH套件组成 CM：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive，Hbase等等。 CDH：HDP包中包含了很多常用的工具，比如Hadoop，Hive，Hbase，Spark等 CDH-Util：包含了公共包，比如ZK等一些公共组件。 3. CM+CDH 部署
作者简介 李艳秋，携程金融支付测试团队工具组负责人，专注于测试技术探索及测试工具研发。 正如我们所知，在整个项目的测试工作中，回归测试所占用的时间和资源消耗是整个测试周期的70%-80%。在开发不断做BUG修复时，在系统不断维护过程中，都是回归测试必须出场的节点。 携程与众多“历史悠久”的IT企业一样，计算机系统历史悠久，同样“深不可测”。需求版本的叠加，人员的流动，难免在“传承”的过程中有所遗漏。 再加上近年来携程改造项目的逐渐增多，如：去SP改造类项目、Dot Net转Java项目，对改善回归测试的技
1. 由于Python具有快速开发,多人协作,库丰富,社区成熟等优点,国内豆瓣/知乎/搜狐/果壳/饿了吗,国外YouTube/Reddit/Instagram/Pinterest/Bitbucket/Disqus/Dropbox等都相继将其作为主力开发语言,所以完全不用担心它的可靠性与性能问题,因为它已受了时间和大规模用户并发访问的考验
@朱嘉盛大佬考虑到当前在国内华为较为主流，也用 Windows 系统，尝试用华为的真机或者 eNSP 模拟器，把书中提及的实验做一做，方便大家学习记录，方便交流。
而今天团长要给大家分享的这份笔记中内容主要分为Oracle和MySQL两大部分。第一部分介绍Oracle的日常运维，该部分主要由四个章节构成，内容由浅入深逐步展开。包括生产环境搭建，上线前的压力测试，日常运维以及故障处理，迁移升级，SQL的优化技巧等内容；第二部分是MySQL的运维实战，主要介绍MySQL常用的运维操作及实践，包括软件安装、备份恢复、迁移升级、架构设计、监控和性能优化等。书中提供了全面、实用的建议及具体的操作案例，以保证在复杂的核心生产环境中，能帮助读者可靠且高效地运行Oracle和MySQL数据库。
之前有在自己建的测试群直播分享了一些性能测试的基础内容，当时有人说希望有个实战的分享，想了想某些东西属于公司机密不方便直接直播分享，
之前有在自己建的测试群直播分享了一些性能测试的基础内容,当时有人说希望有个实战的分享，想了想某些东西属于公司机密不方便直接直播分享，
通过制定性能测试实施指南，从技术角度对性能测试实施过程中所涉及到的关键技术进行规范，能更好地从技术上来规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。
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