摘要：
主要想通过实现一个简约但功能详细，能有效提升“自动化”这个关键能力的项目，来巩固自己的测试理论。以下分为几块内容去解决。 其次，一个平台，要考虑可扩展性，当前只能用来测试自动化、后面是否可以满足mock服务的管理与部署，满足可靠性测试的自动化实现等。 一、项目简介：后端基于python+django 阅读全文
posted @ 2024-08-04 14:23
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摘要：
一、minio可以拿来做啥？ minio支持存储非结构化数据，如图片、视频、备份、容器镜像等，适用于小型测试环境。 二、如何部署 docker部署 2.1拉取镜像，直接docker desktop 2.2部署 注意好本地挂载的目录的权限是否足够 docker run -d --name minio 阅读全文
posted @ 2025-08-04 00:48
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摘要：
六、Docker compose：Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Docker Compose，用户可以使用一个 YAML 文件来定义应用程序所需的所有服务，然后通过一条命令就可以创建并启动这些服务。Docker Compose 可以极大 阅读全文
posted @ 2024-08-19 01:36
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摘要：
在学习完docker之后，也很有必要再学习k8s的一些理论和技术。 一、基础概念 kubernetes（k8s）和docker在容器管理领域具有不同的侧重点和优势。当前docker主要关注单个容器的构建、运行和管理，而k8s则专注于大规模的容器编排和管理。k8s在以下几个特性中，更具有优势。 特性1 阅读全文
posted @ 2024-08-12 13:19
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摘要：
1、将数据库内自动化用例相关信息读取出来，生成可执行（测试）文件 通过之前的设计，我们实现了在平台上，增删改查用例、关键字、断言等操作。但最终数据库中用例的数据，要组合成可执行文件，来进行测试活动。 我们需要设计一个方法，输入project name， testcase title，定位唯一的tes 阅读全文
posted @ 2024-08-08 01:04
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摘要：
1、模型设计 建立自动化用例，关键字模型。其中自动化用例基本内容包含title（目录展示）、name等常见文本信息，关键字则是实现自动化测试提速的关键所在，考虑到业务场景的自动化，就能发现有很多业务步骤是重复的：比如一个管理系统里面的创建对象，我们将该步骤抽象出来，形成一个关键字（keyword）， 阅读全文
posted @ 2024-08-06 01:38
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摘要：
基本思路： 设计统计的数据内容：定义需要统计的数据内容，包括测试用例的执行结果。 使用 Pyecharts 生成统计图表：在后端使用 Pyecharts 根据统计数据生成图表。 将图表数据传输到前端：后端通过 API 将图表数据传输到前端。 在 Vue.js 前端展示图表：在 Vue.js 前端项目 阅读全文
posted @ 2024-08-05 02:46
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摘要：
故障注入是一种模拟故障的技术，用于测试系统在各种异常情况下的反应和恢复能力。Chaos Blade 是阿里巴巴开源的混沌工程工具，用于在云原生环境中进行故障注入。它支持多种故障类型，包括主机、网络、应用和 Kubernetes 资源等。 本篇第一部分，我们手动执行故障注入，可以直接进行手动可靠性测试 阅读全文
posted @ 2024-07-22 01:08
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摘要：
可靠性测试，需要构造故障模式与业务流量模型，确保系统在故障和高负载情况下仍能正常运行。我们假设有一个部署在k8s集群的系统，可按照节点、网络、（cpu、mem）资源、pod等角度构造故障 以下是几个大类故障模式： 节点故障 故障模拟：关闭或重启节点。 预期结果：Pod 被调度到其他可用节点，服务不间 阅读全文
posted @ 2024-07-21 23:58
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摘要：
python直连etcd以及其应用：在 python 中，有几个库可以用于与 etcd 进行交互，其中最常用的是 etcd3 和 python-etcd。 1、etcd3的介绍 # 安装 pip install etcd3 # 方法 # 连接到 etcd 服务器 etcd3.client(host, 阅读全文
posted @ 2024-07-20 00:00
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