2014-2015年就职于阿里巴巴 之后在平安集团就职于壹帐通团队,致力于自动化质量保证
暂时未有相关通用技术能力~
阿里云技能认证
详细说明【背景】 移动端app飞速发展后,导致各种自动化框架雨后春笋般的发展。纵观这类框架都在声称对于控件的操作是很牛逼的,深入分析后可以看出它们最终会回归到UI基本的坐标点操作。 于是,app自动化测试工程师UI自动化进阶路线:初识各种自动化框架-》编写自动化脚本-》自动化平台化,支持用户脚本录制回放-》持续集成-》玩烂了(case覆盖率越高自动化收益越低、数据问题、产品迭代带来的维护成本) 作为一个app自动化测试的小白,尝试提出一个新的思路:从“运行时”角度尝试自动化。
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。
在企业应用中,对于数据的固化一般采用数据库,但是数据库的吞吐量还是存在一定的问题的,在高并发高吞吐要求时,一般会直接导致数据库的宕机或者死锁,目前对于这个问题的架构是在数据库前边在缓存池,redis就是这么一款产品。
小编的上一篇文章说了如何搭建hadoop集群,我们的目的还是为了去最终搭建一个成功的Hbase集群,不说太多废话,我们直接上教程。 本文只给出如何搭建Hbase集群的方法。但是Hbase最重要的一个步骤其实是性能调优,Hbase调优之路很漫长,还请各位慢慢研究 重要的事情说三遍...
看到题目有没有一种高大上的感觉? 毛线,当前是个人、是个公司都在说自己搞大数据,每天没有几个PB的数据入库,每天没有几个TB的分析数据产出敢说自己是大数据? 乘着大数据噱头之风,我们还是要看一下大数据所运用的工具对于我们是否有用,小编之前写项目时一直青睐于mysql,进来发现新的项目mysql已经无法适应,我们目前日数据产生量在10W级别时,mysql的查询速度和稳定性的确出现了问题,借鉴当前分布式数据库的经验,我们决定采用Hbase集群,Hadoop作为hbase的基础,被提到首要位置做研究。
网上有通过mac电脑安装ipv6网络的(这种方式的教程请访问:http://www.tuicool.com/articles/InIjMzn),发现只能承受住很少的手机在线,如果想承担起大量的用户访问,请使用以下教程: 一、搭建ipv6单台主机环境 1 IPv6网络环境总图 Paste_Image.png 2 操作系统的安装 建议安装服务器为Mandrake8.2,或redhat7.2操作系统。
很多小伙伴在测试的时候发现使用现成的工具无法对dubbo协议进行调用,我们现在就来看一下如何通过封装,将dubbo封装成一个http协议,然后再使用现成的http测试工具即可实现dubbo的直接调用。
目前app测试时我们需要对接口数据进行抓包,对于app的抓包,我们可以使用很多现成的工具,比如fiddler、wireshark、charles等,基本上可以满足要求,但是对于一些定制化的需求,比如说:我们需要将抓包的数据进行篡改后再发送到服务器,或者对请求的数据新增标志字段以便定位问题,或者更多需要更改数据的需求,传统抓包工具已经很难实现,需要我们探索新的方式方法。
依照市面上目前自动化的测试工具和产品,我们发现它们对常规协议:http、https等协议支持较好,可是对于非常规协议,如:dubbo、rmp等协议或者公司内部协议的支持不太好,基本上是完全不支持的。
近来,FF项目的运营活动越来越多,对于架构设计以及程序研发有了更高的要求,参考国内互联网公司对于营销活动app的设计思路,我们找到了最具有代表性的支付宝双11活动,阐述运营活动类高并发模块的设计思路,并阐述其测试方案。