消息队列在测试开发中的应用思路

简介: 前言:在面向企业级的运用中,各种中间件被广泛运用,对于多并发的应用,为了解决服务器处理性能的差异问题,普遍使用消息队列作为非实时性(或实时性)请求的转发与控制,一般可用来支持分布式请求系统、事务最终一致性,高吞吐系统,请求缓存池等架构方案。

前言:
在面向企业级的运用中,各种中间件被广泛运用,对于多并发的应用,为了解决服务器处理性能的差异问题,普遍使用消息队列作为非实时性(或实时性)请求的转发与控制,一般可用来支持分布式请求系统、事务最终一致性,高吞吐系统,请求缓存池等架构方案。
将消息队列运用在测试工具开发过程中,带来更加健壮的服务性能以外,同时能带来更多的试用价值,本文从几个实例出发,抛砖引玉,探讨消息队列运用在测试工具开发过程中所带来的多重效益。

一:何为消息队列
1.一个人发送了一封短消息

简单的理解,消息队列就是我们通过移动网络向对方发送了一封短消息,短消息通过运营商网络发送到接收者,被对方读取。消息队列则是由生产者(消息的发送者)通过消息队列服务器向消费者发送一个带有主题的消息,消息体可以为字符串或者更多的数据结构,由消费者在消费端读取消息

Paste_Image.png

2.多种多样的订阅方式
不同于平时点多点发送短信的模式,消息队列可以在同一个topic之上被多人同时发送,也可以被同时读取。同时订阅时又分为全送达和仅一次送达。
全送到为每个订阅者都会收到这一封消息。
仅一次送达为对一份消息而言多个订阅者仅有一个可以收到消息,消息被消费后不可重复消费。

(1)点对点生产端发送一条消息通过路由投递到Queue,只有一个消费者能消费到。

(2)多订阅当RabbitMQ需要支持多订阅时,发布者发送的消息通过路由同时写到多个Queue,不同订阅组消费不同的Queue。所以支持多订阅时,消息会多个拷贝。


3.先入先出的消息机制
所有消息的发送依据先进先出原则,最先发送的消息最先被消费。

二:消息队列的优点

  1. 解耦

在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的。消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。

  1. 冗余

有时在处理数据的时候处理过程会失败。除非数据被持久化,否则将永远丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险。在被许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕,确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

  1. 扩展性

因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的;只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。

  1. 灵活性 & 峰值处理能力**
    当你的应用上了Hacker News的首页,你将发现访问流量攀升到一个不同寻常的水平。在访问量剧增的情况下,你的应用仍然需要继续发挥作用,但是这样的突发流量并不常见;如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住增长的访问压力,而不是因为超出负荷的请求而完全崩溃。请查看我们关于峰值处理能力的博客文章了解更多此方面的信息。

  2. 可恢复性**
    当体系的一部分组件失效,不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度,所以即使一个处理消息的进程挂掉,加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。而这种允许重试或者延后处理请求的能力通常是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。

  3. 送达保证

消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理,只要一个进程读取了该队列即可。在此基础上,IronMQ提供了一个"只送达一次"保证。无论有多少进程在从队列中领取数据,每一个消息只能被处理一次。这之所以成为可能,是因为获取一个消息只是"预定"了这个消息,暂时把它移出了队列。除非客户端明确的表示已经处理完了这个消息,否则这个消息会被放回队列中去,在一段可配置的时间之后可再次被处理。

7.排序保证

在许多情况下,数据处理的顺序都很重要。消息队列本来就是排序的,并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。IronMO保证消息浆糊通过FIFO(先进先出)的顺序来处理,因此消息在队列中的位置就是从队列中检索他们的位置。

8.缓冲

在任何重要的系统中,都会有需要不同的处理时间的元素。例如,加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行--写入队列的处理会尽可能的快速,而不受从队列读的预备处理的约束。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。

  1. 理解数据流

在一个分布式系统里,要得到一个关于用户操作会用多长时间及其原因的总体印象,是个巨大的挑战。消息系列通过消息被处理的频率,来方便的辅助确定那些表现不佳的处理过程或领域,这些地方的数据流都不够优化。

  1. 异步通信

很多时候,你不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制,允许你把一个消息放入队列,但并不立即处理它。你想向队列中放入多少消息就放多少,然后在你乐意的时候再去处理它们。

三、消息队列在测试研发中的运用

1.邮件发送平台
当多个系统同时需要发送邮件时,每个系统单独发送邮件无论对于系统管理,还是邮件送达管理都是需要更多的成本,利用消息队列不同的系统可以将邮件以消息的方式发送给消息队列,由邮件服务器统一消费,并对上游系统返回发送结果。服务化的模式开发使得多个项目的模块开发更加便捷

Paste_Image.png

2.任意网络穿透、公网穿透内网

对于测试开发过程中的网络问题,由于各种防火墙,或有外网访问内网需求时,可通过双向消息队列来实现便捷的服务访问和数据共享。由于消息队列千万级别/秒的吞吐量和毫秒级的发送速度,其穿透速度用户级别无感知。

3.高并发请求缓存

 在压测服务系统的设计中,为了增加吞吐和并发能力,需要架设压测集群,这时数据处理和性能统计会出现单点问题(如jmeter的设计,当分布式集群过大时,master压力过大而死机),可在压测执行机和性能统计机器之间架设消息队列,作为消息传输媒介的同时,让消息队列缓存数据,缓解性能统计机器的压力。
Paste_Image.png
目录
相关文章
|
7月前
|
监控 安全 Shell
管道符在渗透测试与网络安全中的全面应用指南
管道符是渗透测试与网络安全中的关键工具,既可用于高效系统管理,也可能被攻击者利用实施命令注入、权限提升、数据外泄等攻击。本文全面解析管道符的基础原理、实战应用与防御策略,涵盖Windows与Linux系统差异、攻击技术示例及检测手段,帮助安全人员掌握其利用方式与防护措施,提升系统安全性。
322 6
|
10月前
|
存储 人工智能 测试技术
HarmonyOS Next~HarmonyOS应用测试全流程解析:从一级类目上架到二级类目专项测试
本文深入解析HarmonyOS应用测试全流程,涵盖从一级类目通用测试到二级类目专项测试的技术方案。针对兼容性、性能、安全测试及分布式能力验证等关键环节,提供详细实践指导与代码示例。同时,结合典型案例分析常见问题及优化策略,帮助开发者满足华为严苛的质量标准,顺利上架应用。文章强调测试在开发中的核心地位,助力打造高品质HarmonyOS应用。
526 2
|
6月前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
AI 时代 API 自动化测试实战:Postman 断言的核心技巧与实战应用
823 11
|
Java 测试技术 数据安全/隐私保护
软件测试中的自动化策略与工具应用
在软件开发的快速迭代中,自动化测试以其高效、稳定的特点成为了质量保证的重要手段。本文将深入探讨自动化测试的核心概念、常见工具的应用,以及如何设计有效的自动化测试策略,旨在为读者提供一套完整的自动化测试解决方案,帮助团队提升测试效率和软件质量。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
Java 大视界 --Java 大数据机器学习模型在金融风险压力测试中的应用与验证(211)
本文探讨了Java大数据与机器学习模型在金融风险压力测试中的创新应用。通过多源数据采集、模型构建与优化,结合随机森林、LSTM等算法,实现信用风险动态评估、市场极端场景模拟与操作风险预警。案例分析展示了花旗银行与蚂蚁集团的智能风控实践,验证了技术在提升风险识别效率与降低金融风险损失方面的显著成效。
|
7月前
|
人工智能 IDE 测试技术
Browser-Use在UI自动化测试中的应用
Browser-Use是一款浏览器自动化工具,具备视觉与HTML解析、多标签管理、操作记录与复现、自定义操作、自我纠正及并行执行等功能,助力AI智能体高效完成网页任务。
929 0
|
10月前
|
安全 测试技术 Linux
Flawnter 5.9.1 (macOS, Linux, Windows) - 应用程序安全测试软件
Flawnter 5.9.1 (macOS, Linux, Windows) - 应用程序安全测试软件
332 2
Flawnter 5.9.1 (macOS, Linux, Windows) - 应用程序安全测试软件
|
10月前
|
测试技术 数据库 Python
解释测试中setup和teardown函数的应用。
总结起来,`setup`和 `teardown`函数就像扔宴会的主人,他们保障了宴会的流畅进行。他们是准备环境和清理现场的重要工作人员,他们的工作直接影响着我们的测试效率和质量。我们可以把 `setup`和 `teardown`想象成隐藏在幕后,默默为我们服务的工作者,他们做着我们需要但是往往忽视的工作。所以,下次当你写测试的时候,别忘了给你的 `setup`和 `teardown`留出足够的位置,因为他们的作用可能是你成功的保证。
235 14
|
9月前
|
消息中间件 存储 大数据
阿里云消息队列 Kafka 架构及典型应用场景
阿里云消息队列 Kafka 是一款基于 Apache Kafka 的分布式消息中间件,支持消息发布与订阅模型,满足微服务解耦、大数据处理及实时流数据分析需求。其通过存算分离架构优化成本与性能,提供基础版、标准版和专业版三种 Serverless 版本,分别适用于不同业务场景,最高 SLA 达 99.99%。阿里云 Kafka 还具备弹性扩容、多可用区部署、冷热数据缓存隔离等特性,并支持与 Flink、MaxCompute 等生态工具无缝集成,广泛应用于用户行为分析、数据入库等场景,显著提升数据处理效率与实时性。