• 崔英杰 Go的持续集成 实践分享 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集 成中，团队成员频繁集成他们的工作成果， 一般每人每天至少集成一次，也可以多次。 每次集成会经过自动构建（包括自动测试） 的 检验，以尽快发现集成错误。 — Martin Fowler 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 4. 减少代码审核时间 5. 减少对个体依赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 石器时代 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 原有开发体系的问题 添加单元测试 3. 自动化测试系统 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 青铜时代 通知测试 Email测试报告 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 还有问题 1. 自动化测试不能并行 2. 开发过程透明度无改善 3. 代码审核形同虚设 4. 部署过程依然没有完全自动化 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 持续…… 1

Go 程序进行可靠的性能测试 Changkun Ou https://changkun.de/s/gobench/ Go 夜读系列 ｜talkgo.org｜Talk Go｜第 83 期 March 26, 2020 # Go 1.13 / 1.14 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 主要内容 ● 可靠的测试环境 ● benchstat Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 教科书式的性能测试方法论 3 在《Software Testing: Principles and Practices》一书中归纳的性能测试方法论： 1. 搜集需求 2. 编写测试用例 3. 自动化性能测试用例 4. 执行性能测试用例 5. 分析性能测试结果 6. 性能调优 7. 性能基准测试（Performance Benchmarking） 向客户推荐合适的配置 可靠的测试环境 2020 © Changkun Ou · Go 夜读 · 对 Go 程序进行可靠的性能测试 什么是可靠的性能基准测试环境 5 影响测试环境的软硬件因素 ● 硬件：CPU 型号、温度、IO 等 ● 软件：操作系统版本、当前系统调度的负载等 指导思想 ● 单次测量结果毫无意义，统计意义下可对比的结果是关键 ○ 分析测试的场景、多次测量、决定统计检验的类型

七牛如何做  HTTP服务测试？  许式伟  2015-4-18  HTTP服务测试  • 单元测试  – 某个独立子服务的测试  • 集成测试  – 整个集群对外业务API的测试  • Stage环境  • Product环境  怎么测？  • 七牛早期做法  – 实现服务逻辑（Service  Implementation） Implementation）  – 基于客户端SDK写测试案例（Test  Case）  • 问题  – 客户端SDK修改导致测试案例编不过  – 客户端SDK通常是使用方友好，而不是测试方友好  – 让服务端与客户端SDK耦合，容易过早陷入客户端SDK如何抽象 更合理的细节，而不能专注于测试服务逻辑本身  换个角度  • 直接基于协议测试呢？  – 比如，基于  http Client  类直接写测试案例  • 问题  – 代码相对冗长  – 业务逻辑表达不直观  • 写一些辅助函数能够略为改观，不过会有逐步写测试专用SDK的倾向  七牛当前做法  • 引入  httptest  DSL  文法  • 更接近基于  http.Client  写测试案例的思路  – 但努力让代码更直白体现测试用意  Hello

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 区块链审计 BaaS运维治理 应⽤层 司法存证 供应链⾦融 智慧政务 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开 合约层 智能合约脚本 合约执⾏引擎 分布式应⽤DApp ⽹络层 P2P⽹络 区块链⽹络模型 区块链⽹络协议 扩 展 层 扩展操作 跨链协议 链上链下计算 预⾔机 扩展组件 消息队列MQ 证书管理 测试框架 治理层 权限体系 治理模型 区块链审计 BaaS运维治理 应⽤层 司法存证 供应链⾦融 智慧政务 物联⽹ 能源电⼒ 跨境贸易 ⼯业物联⽹ 智慧城市 ... 不同于完全开

脚本 如何新增策略 初始方案——Lua 脚本 如何修改策略 初始方案——Lua 方案 显而易见的问题 范畴 问题 需求 - 所有策略需求都需要走开发流程 - 迭代周期长：2周开发、测试、上线 运营 - 变更困难，修改策略 = 修改代码 开发 - 代码低内聚，交接难度大 扩展 - 没有考虑扩展 功能 - 难以实现战略推荐 - 早期：先考虑有无 - 引入推荐系统 系统思考——如何评判方案的好坏？ Token 清洗——插件开发 开发 token 插件并不需要了解项目架构 - 开发前思考： - 本插件处理哪些 token？ - 各 token 的满足条件是什么？ - 命中条件的 token 持续多久时间？ - 开发插件 - 入参：对局状态和当前事件信息 - 出参：符合条件的 token 列表 - 技术方案 - github.com/traefik/yaegi 推荐系统——特殊的推荐流程 后台技术栈 Lua Go 代码理解成本 >10000 行代码 + 1500 行注释 135 行代码 + 82 行注释 + 开发模式文档 交接周期 未知（未交接过） 1 天（几位开发参与过） 持续测试 无 有 性能和成本优化 第四部分 贵 - 部署：腾讯云 TKE（Tencent Kubernetes Engine）；微服务 - 上线前压测： - 预估 CPU：20,000+ 核，其中推荐系统接近

单体和微服务怎么选？ 单体的优点 • 开发简单 • 测试简单 • 部署简单 • 扩展简单 单体的缺点 • 难以理解和功能扩展 • ⼩改动也得全量更新 • ⼩问题容易触发⼤故障 • 能够⽀撑的业务规模有限 微服务的优点 • 边界清晰的业务拆分 • 易开发、易理解、易维护 • 技术栈可相对独⽴ • 持续集成、持续部署更容易 • 按需对服务进⾏治理 • 稳定性更容易保障 稳定性更容易保障 微服务的缺点 • 增加了系统复杂度 • 数据拆分复杂度 • 难调试、难测试 • 跨服务修改麻烦 • 部署复杂 到底怎么选？ • ⾸先看业务 • 其次看团队 • 从简单⼊⼿ • 预留可能性 单体也有讲究 • 数据梳理清楚很重要 • 快速开发 • 快速交付 • 善⽤⼯具，降低出错 • 不增加成本并为业务发展留下扩展空间 单体到微服务何时转？ 单体到微服务何时转？ 什么信号标明该考虑转换了？ • 单体系统已过度复杂 - 体感 • 当前架构已不能满⾜业务发展需要 • 研发效率降低 • 持续集成、持续交付⽐较困难 • 团队⼈员已经⽐较多了 单体到微服务怎么转？ 如何启动？ • 最重要的是决⼼ • 充分调研必要性 • 技术选型 • 充分调研可⾏性 • 争取公司或者部⻔领导的⽀持 • 建微服务迁移核⼼团队，经验、执⾏⼒、⾃驱⼒

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2. 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，因此更易于理解。在本书中，重点和难点知识 综合两者来理解内容。 Figure 0‑2. 动画图解示例 0. 前言 hello‑algo.com 4 0.2.3. 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在GitHub 仓库，源代码包含详细注释，并附有测试样例，可直接运行。 如果学习时间有限，建议你至少通读并运行所有代码。如果时间充裕，建议参照代码自行敲一遍。与仅阅读 代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。 Figure 0‑3. 运行代码示例 析，从而指导算法设计与优化过程。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够 反映真实情况，但也存在较大局限性。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码被托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法

配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 APM 监控：应⽤诊断，链路追踪，⽇志分析 微服务治理组件 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS - Erda 第⼆部分 端点 PaaS 发展历程 有状态服务 Job / JobFlow 批计算 流计算 慢SQL JVM 诊断 ⾃定义告警 APM 微服务管理 资源管理 标签管理 系统监控 集群管理 服务⽬录 埋点 数据库 ⽇志 画像 标签 报表 推荐 … 代码管理 持续集成 编排部署 应⽤运维 测试管理 协同管理 数据源管理 数据集成 数据开发 数据资产 数据服务 数据应⽤ 资源统计 运维报告 审计⽇志 K8S 管理 数据监控 多云管理平台 MySQL 服务的⽅式拦截系统接⼝ - ⽀持UI的运⾏时扩展 开源新时代的挑战 第五部分 打造围绕开源的开发流程 - GitFlow or Github Flow - 基于 pr 的持续集成 - 打破需求、开发和测试的边界 简化平台的上⼿难度 - 解耦对中间件的强依赖 - 平台应⽤可独⽴安装和部署 - 像搭积⽊⼀样拼装系统 云端和本地⼀致的开发体验 - 本地⽆需启动完整的环境 - 借助IDE插件实现云端服务连接