有近两周没有在公众号中发表文章了，看过我之前公众号的读者都知道，公众号中近期在连载《RobotFramework接口自动化系列课程》，原本计划每周更新一篇，最近由于博主在带一个新项目，实在是没空抽出时间来，所以向公众号中对连载课程一直期待的读者说声抱歉。
测试是软件流程中非常重要，不可或缺的一个环节。一般的测试分为单元测试，集成测试，端到端的手工测试，这也是构成测试金字塔的三个层级。我们今天将要讨论的话题是契约测试，它是处于单元测试和集成测试中间的一个环节。这三个层级分别测试的场景如下：
背景 在现代的开发模式中，基于微服务的开发模式越来越常见，但是随着项目规模的扩大，服务与服务之间的依赖越来越密切，当不同的开发团队去开发不同的服务时，服务的提供者的变动会影响到众多消费它的消费者，为了保证系统的正确性和一致性，这将需要大量的沟通成本和代码修改的时间成本。 之前遇到的某个客户内部就是因为服务与服务之间依赖过多，且存在各种的物理依赖，再加上其他种种原因，使得在集成测试时bug激增。对于他们而言集成测试需要依赖于各个服务版本的一致性以及真实的物理环境，因此他们的集成测试通常需要用上几个小时才可以完
测试金字塔是对测试的分层描述，在不同层次做不同类型的测试。测试金字塔如何运用到工程实践，是一件困难的事情。原文作者是一位德国Thoughtworks的软件开发工程师，本文将回顾传统的测试金字塔，并结合实例，进行一次有深度的探秘实践。
契约测试（ContractTest）第一次看到我是在Martin Fowler的文章里。（原文在这里感兴趣的可以去看看https://martinfowler.com/bliki/ContractTest.html）在他的这篇文章了，首先说了一下TestDouble的劣势，其中TestDouble（对这个定义感兴趣可以见https://martinfowler.com/bliki/TestDouble.html）其实我们也很少提及。为了解释契约测试，我们在本文把TestDouble替换成MOCK，这也许并不正确，但是可以快速让我们理解。
作者：Christian Posta 译者：海松 原题：Low-risk Monolith to Microservice Evolution Part III 全文7900字，阅读约需要20分钟 在第一部分中，我们通过一个具体的示例，介绍了如何在不影响系统访问和业务价值的前提下将微服务引入架构。在第二部分中，我们列举了一些与上述架构战略及目标相一致的技术。在本文中，我们将继续第二部分的解决方案，重点讨论如何添加可能需要与单体架构共享数据（至少在初始阶段）的新服务，然后再引入一些更为复杂的部署场景。我们
如果从契约产生的阶段来说，现有资料表明最早要追溯到西周时期的《周恭王三年裘卫典田契》，将契约文字刻写在器皿上，就是为了使契文中规定的内容得到多方承认、信守，“万年永宝用”。所以订立契约的本身，就是为了要信守，就是对诚信关系的一种确立。诚信，是我国所固有的一种优良传统，也是延续了几千年的一种民族美德，在中国儒家的思想体系里，是伦理道德内容中的一部分。
“测试金字塔”是一个隐喻，它告诉我们将软件测试分成不同颗粒度的桶，也给出了我们应该在这些组中进行多少次测试的想法。尽管测试金字塔的概念已经存在了一段时间，但团队仍然很难正确地实施。本文重新探讨了测试金
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
在微服务架构下，你的服务可能由不同的团队提供和维护，在这种情况下，接口的开发和维护可能会带来一些问题，比如服务端调整架构或接口调整而对消费者不透明，导致接口调用失败。 为解决这些问题，Ian Robinson提出了一个以服务消费者定义契约为驱动的开发模式：“Consumer-Driver Contracts(CDC)”，就是：消费者驱动契约。 通常我们开发中主要由服务提供方约定接口，虽然提供方架构调整或改变接口之前通常会通知消费者，但可能还存在上述风险，如果上线出现问题就GG了，而CDC则是以消费者提出接口
正如大家所知，最初QA都是手动执行测试用例，开发人员每修改一个版本，QA就要手动测试一遍，随着功能的不断增加，手动测试重复的工作量越来越大。为了解脱QA重复性劳动，提高工作效率，重复执行的测试用例被自
在软件工程的世界里，我们经常面临变化。微服务不仅改变了软件的体系结构，而且改变了团队的组织方式和协作方式。
Flink1.13.6 MySQL5.7.27 JDK8 Hadoop3.1.4 集成环境Idea2020
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Chen）在2014年首次提出，并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
为了使用集群指标扩展（Cluster Metrics Extension），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
持续测试能够推动快速反馈，从而避免测试工程师提出一个缺陷，开发工程师就要翻出几周前开发的代码，重新整理思路再修复对应的缺陷。
Hook 技术需要预先分析目标应用的源代码和逻辑，根据目标测试场景设置目标、逻辑和数据，然后运行时动态的对目标函数参数值、逻辑或者返回值做修改，达到修改现有函数逻辑、实现目标测试场景的目的。
前言 在我过去工作的这十年间，IT行业经历了很多的变迁，从单体架构到微服务架构，从传统组织到敏捷组织，我正好都有不同的体验，现在我在华为任软件架构师，华为有各种各样的产品线，我的工作职责之一是帮助产品团队构建软件工程能力，以及落地Cloud Native、微服务还有DevOps的相关实践，另外我同时也是几本书和资料的译者或作者。 我之前在比较早的传统团队里面去做研发工作时，测试主要采用手工的方式，其实这种日子是比较苦的，可能一直要加班到深夜，正式上线的时候还会提心吊胆，担心哪些功能会挂掉。 后来引入了自动化
Gatling是一款功能强大的负载测试工具，它为易于使用，高可维护性和高性能而设计。
原文地址：https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
前言 在为dropwizard选择DI框架的时候考虑了很久。Guice比较成熟，Dagger2主要用于Android。虽然都是google维护的，但Dagger2远比guice更新的频率高。再一个是，Dagger2不同于guice的运行时注入，编译时生成代码的做法很好。提前发现问题，更高的效率。 还是那句话，百度到的dagger2资料看着一大堆，大都表层，而且和Android集成很深。很少有单独讲Dagger2的。不得已，去看官方文档。 HelloWorld 官方的example是基于maven的，由于
本篇介绍如何将一个 Dubbo 项目改造成一个 SpringBoot + K8S + Istio 项目的全过程，实现了在不改变 Dubbo 项目整体代码结构的基础上，向 Service Mesh 云原生项目的蜕变。
Zuul是Netflix公司的开源网关产品，可以和Eureka、Ribbon、Hystrix等组件配合使用。Zuul的规则引擎和过滤器基本上可以用任何JVM语言编写，内置支持Java和Groovy。
前言： 为了方便灵活性，ONOS采取的是一种模块化结构，一方面能灵活地组织各种模块，容易让开发者扩展出新的模块，同时通过隔离令系统的模块各司其职而不会互相干扰。实际上ONOS是由多个子系统组成，本文将对ONOS中几个比较有代表性的子系统进行介绍。 基础——OSGi: ONOS由多个模块组合而成，实际上ONOS是基于OSGi bundles实现的。OSGi是一个基于插件式的软件架构，包含OSGi框架和插件。这种插件被称之为Bundle，Bundle可以被动态地加载和卸载，动态升级也就可以被实现了（有点像Erl
Spring Boot Admin2 自带有部分监控图表，如图，有线程、内存Heap和内存Non Heap，但也就只有这几个监控图表，数量很少，并且它只能看到当时的监控数据，并不能查看历史数据，为了改变这种情况，我们需要将指标进行持久化，并使用更强大的可视化工具，这个工具就是Grafana。
业务中心：在进行一些庞大的项目设计过程之中，应该有更加完善的业务处理，这样所有的客户端（服务器），用这些业务中心的操作就可以完成具体的功能。
今天带各位老铁对kafka入个门，kafka的集群搭建下，也不知道多少老铁使用过kafka。其实用过的老铁应该没多少。我相信大多老铁用过activeMq，rabbitMq或者rocketMq，这些都是java开发的比较传统的，而且用起来非常简单，结构没那么复杂。很多人都是写业务代码没接触过大数据量高并发的。之前说过rocketMq的历史，它的前身就是metaQ，metaQ来自哪里知道不老铁，其实就是借鉴了kafka，基本上metaQ的第一版就是超的kafka。2010年底kafka开源后，阿里立刻行动通过j
距离上次的 Spring Boot 2.4.5 版本发布刚好一个月左右，Spring Boot 又发新版本了！
实验环境建议使用jdk11，如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk，可以切换到新安装的jdk11:
单元测试、组件测试和集成测试的一个共同特点是，会将应用的某一部分隔离开来去测试，而不是测试整个完整的应用。对于单元测试，被测单元只有一个或者很少几个类 ；对于集成测试，你在应用的边界测试应用是否可以连接到一个真实的服务。而要在整个应用的基础上来编写测试，则离不开契约测试。本文重点阐释使用契约测试来对整个系统进行验证的重要性，以及如何编写契约测试。
目前有好几种监控spark应用程序的工具：web UIs，指标系统和外部监控仪。 一，web界面 1，界面的基本介绍 每一个Spark应用程序都会启动一个spark ui，默认端口是4040端口，用于展示对应用程序有用的信息。包括以下信息： 1)，stages和tasks列表。 2)，RDD大小的总概和内存使用。 3)，运行环境信息。 4)，运行的Executors状态。 你可以在浏览器输入： http://<driver-node>:4040访问该界面。如果多个SparkContexts在同一台主机上运行
Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便；越往下越底层，使用起来难度越大
flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行，包括本地调试环境，集群环境。另外介绍Flink的开发工程的构建。
Nacos肯定是要有的，上一篇已经介绍了Nacos的搭建以及配置中心的基本使用，而在这篇文章中Nacos扮演的是注册中心的角色，通过集成Dubbo与Feign完成RPC的调用，还没有搭建Nacos的小伙伴可以参考我的上一篇文章哦。
作者简介 刘韬，云和恩墨中间件服务交付团队专家 Java开发出身，10年WebLogic相关开发、运维工作经验，熟悉SOA、现代业务系统架构中各层组件，尤其擅长故障处理、性能优化等工作。 故障案例一 系统环境： RHEL 6.8 64-bit（glibc 2.12）、Sun JDK 6u45 64-bit、WLS 10.3.6 故障现象： 这里引用一下客户当时发邮件时提出的问题描述吧。 下面pid 6287 weblogic进程占用7.6G的物理内存，之前只占用5G内存。我发现只有系统有空余的内存，就会被j
业务方反馈，Jenkins 上某个 job 没有将 release 版本的组件发布到 maven 私服，以致依赖方无法引用依赖。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129789.html原文链接：https://javaforall.cn
Vertx是一个高效的异步框架，支持Java、Scala、JavaScript、Kotlin等多种语言。在非性能调优的场景下，TPS可以高达2-3万，同时，支持多种数据源也提供了异步支持。
什么babun？这是就不做普及了，Google一下有更详尽的资料说明，相信对cygwin不陌生的朋友能很快上手。 官网给出的说明是：
官网：JUnit5 is the next generation of JUnit.
https://streampark.apache.org/zh-CN/community/release/how_to_verify_release/
Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本，这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
将maven的安装包上传到centos7服务器上，并解压，然后配置系统环境变量即可
基本开发环境 下载对应包 maven：https://mvnrepository.com/search?q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads
1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型？ 3、使用 Redis 有哪些好处？ 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？ 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪
需要将配置了hive.metastore.uris的配置文件复制到项目resources路径下
学习一门新的编程语言时，往往会从"hello world"程序开始，而接触一套新的大数据计算框架时，则一般会从WordCount案例入手，下面以大数据中最经典入门案例WordCount为例，来编写Flink代码，Flink底层源码是基于Java代码进行开发，在Flink编程中我们除了可以使用Java语言来进行编写Flink程序外，还可以使用Scala、Python语言来进行编写Flink程序，在后文章中我们将会主要使用Java和Scala来编写Flink程序。下面来准备下Flink开发环境。
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