本书首先讲解软件测试技术的概况、软件测试的分类和软件测试模型；然后介绍如何分析测试需求，如何满足需求，如何设计测试用例，如何执行测试：最后结合具体的案例讨论软件测试缺陷的管理、测试文档的编写、用户验收阶段/上线阶段的测试工作，以及软件质量管理。
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内容简介
本书用通俗易懂的语言介绍云原生理论基础，用丰富的实际案例还原云原生测试场景，是一本专注于讲述云原生测试的实战图书。本书共9章，第1章至第3章主要介绍云原生基础，包括云原生的概念和相关测试挑战，Docker的核心能力和测试场景，Kubernetes的集群搭建、常用对象和定制化开发等内容；第4章至第6章主要介绍云原生测试场景，包括在Kubernetes中实施混沌工程、性能测试、稳定性测试，使用Prometheus搭建监控系统等内容；第7章至第9章主要介绍云原生与其他领域相结合的测试场景，包括边缘计算、CI/CD和大数据技术与Kubernetes结合的测试场景及对应的测试方案。 本书适合在云领域工作的测试人员学习与借鉴，也适合对云和容器技术感兴趣的人员阅读与参考。
章节目录
- 扉页
- 对本书的赞誉
- 前 言
- 资源与支持
- 目 录
- 第1章 认识云原生
- 1.1什么是云原生
- 1.2云原生的测试挑战
- 1.3本章总结
- 第2章 容器技术基础
- 2.1构建浏览器集群
- 2.1.1 Selenium Grid
- 2.1.2 Docker 部署Selenium Grid
- 2.1.3小结
- 2.2容器隔离的原理
- 2.2.1隔离
- 2.2.2 Linux 名字空间
- 2.2.3小结
- 2.3网络模式
- 2.3.1 bridge 网络模式
- 2.3.2 host 网络模式
- 2.3.3 container 网络模式
- 2.3.4小结
- 2.4容器镜像
- 2.4.1镜像构建
- 2.4.2联合文件系统
- 2.4.3镜像分层的优势
- 2.4.4镜像扫描工具的开发
- 2.4.5小结
- 2.5本章总结
- 第3章 Kubernetes基础
- 3.1深入解析Pod
- 3.1.1 Pod 的架构
- 3.1.2 Pod 的调度
- 3.1.3 Pod 的资源管理
- 3.1.4小结
- 3.2服务高可用设计
- 3.2.1高可用的常见设计
- 3.2.2服务副本与水平扩展
- 3.2.3基于Service的负载均衡网络
- 3.2.4基于探针的健康检查
- 3.2.5小结
- 3.3再谈镜像扫描工具
- 3.3.1 DaemonSet 定义
- 3.3.2 DaemonSet 与Headless Service
- 3.3.3在容器中调用Docker
- 3.3.4小结
- 3.4离线业务
- 3.4.1 Job
- 3.4.2 CronJob
- 3.4.3小结
- 3.5 K8s开发基础
- 3.5.1客户端的初始化
- 3.5.2基本API的使用
- 3.5.3资源回收工具的开发
- 3.5.4让工具在集群中运行—InCluster模式和RBAC
- 3.5.5解决容器时区问题
- 3.5.6小结
- 3.6本章总结
- 第4章 混沌工程
- 4.1什么是混沌工程
- 4.2高可用测试的理论
- 4.2.1幂等与重试
- 4.2.2状态管理
- 4.2.3 CAP
- 4.2.4 BASE
- 4.2.5监控告警
- 4.2.6小结
- 4.3高可用扫描工具
- 4.3.1扫描规则
- 4.3.2代码实现
- 4.3.3小结
- 4.4故障注入工具
- 4.4.1故障注入工具的底层原理
- 4.4.2开源工具的选择
- 4.4.3 Chaos Mesh 的架构
- 4.4.4 K8s 的Operator
- 4.4.5 Chaos Dashboard
- 4.4.6 chaosd-server
- 4.4.7 sidecar 模式的故障注入
- 4.4.8 jvm-sandbox
- 4.4.9故障注入的注意点
- 4.4.10小结
- 4.5 K8s中的特殊故障
- 4.5.1 Pod 无法被删除
- 4.5.2驱逐策略与抢占优先级
- 4.5.3 K8s 核心组件故障
- 4.5.4小结
- 4.6高可用的评估手段
- 4.6.1以模拟SLA为角度评估
- 4.6.2以故障场景为角度评估
- 4.6.3 RPO 与RTO
- 4.6.4小结
- 4.7本章总结
- 第5章 性能测试与监控
- 5.1 Prometheus快速入门
- 5.1.1快速部署
- 5.1.2架构介绍
- 5.1.3可视化
- 5.1.4小结
- 5.2 PromQL详解
- 5.2.1理解时间序列
- 5.2.2理解指标类型
- 5.2.3语法详解
- 5.2.4 HTTP API
- 5.2.5小结
- 5.3容量测试
- 5.3.1超卖的风险
- 5.3.2资源的初步评估
- 5.3.3统计具体的资源
- 5.3.4小结
- 5.4分布式压力测试工具JMeter
- 5.4.1部署JMeter集群
- 5.4.2小结
- 5.5测试K8s的性能
- 5.5.1测试方法
- 5.5.2 Kubemark 简介
- 5.5.3 Kubemark 部署
- 5.5.4小结
- 5.6本章总结
- 第6章 稳定性测试与监控
- 6.1什么是稳定性测试
- 6.2 List-Watch
- 6.2.1 K8s 的控制器模型
- 6.2.2 List-Watch 简介
- 6.2.3小结
- 6.3构建事件监控组件
- 6.3.1 Pod 与容器的状态
- 6.3.2 Pod 的Condition和Phase
- 6.3.3获取异常容器
- 6.3.4获取异常信息
- 6.3.5 NPD
- 6.3.6小结
- 6.4持续性观测
- 6.4.1自定义Exporter
- 6.4.2服务可用时间
- 6.4.3业务巡检与Pushgateway
- 6.4.4小结
- 6.5 Operator
- 6.5.1什么是Operator
- 6.5.2 Prometheus Operator
- 6.5.3小结
- 6.6本章总结
- 第7章 边缘计算
- 7.1什么是边缘计算
- 7.1.1云计算的不足
- 7.1.2就近计算的设计
- 7.1.3小结
- 7.2 K8s与边缘计算
- 7.2.1边缘自治
- 7.2.2分布式健康检查
- 7.2.3边缘调度
- 7.2.4就近计算
- 7.2.5边缘灰度
- 7.2.6边缘存储
- 7.2.7小结
- 7.3核心测试场景
- 7.3.1边缘计算的容量测试
- 7.3.2边缘计算的高可用测试
- 7.3.3数据通信测试
- 7.3.4调度测试
- 7.3.5小结
- 7.4本章总结
- 第8章 持续集成和持续部署
- 8.1构建CI/CD系统的关键
- 8.1.1 CI/CD 与流水线
- 8.1.2规模扩大带来的挑战
- 8.1.3高度自动化的工程能力
- 8.1.4小结
- 8.2 Jenkins流水线
- 8.2.1流水线基础
- 8.2.2多分支流水线
- 8.2.3 Jenkins 共享库
- 8.2.4小结
- 8.3 K8s中的CI/CD
- 8.3.1 Jenkins 与Docker
- 8.3.2 Jenkins 与K8s
- 8.3.3小结
- 8.4环境治理
- 8.4.1环境的隔离级别
- 8.4.2 K8s 中的资源隔离
- 8.4.3在K8s中实现逻辑隔离
- 8.4.4 Helm
- 8.4.5小结
- 8.5本章总结
- 第9章 云原生与大数据
- 9.1什么是大数据
- 9.1.1大数据的4个特征
- 9.1.2分布式存储
- 9.1.3分布式计算
- 9.1.4批处理和流计算
- 9.1.5大数据生态
- 9.1.6小结
- 9.2 K8s中的分布式计算
- 9.2.1 K8s 中的存储
- 9.2.2 Spark Operator
- 9.2.3小结
- 9.3 Spark基础
- 9.3.1搭建本地环境
- 9.3.2 Spark 的运行机制
- 9.3.3 RDD 基础
- 9.3.4小结
- 9.4典型测试场景介绍
- 9.4.1 shuffle 与数据倾斜
- 9.4.2分区对性能的影响
- 9.4.3多种数据源的对接
- 9.4.4功能测试与数据质量监控
- 9.4.5流计算与数据一致性
- 9.4.6小结
- 9.5造数工具
- 9.5.1造数的难点与解决方案
- 9.5.2代码实现
- 9.5.3非结构化数据的构建
- 9.5.4小结
- 9.6本章总结
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云原生测试实战是2023年由人民邮电出版社出版,作者孙高飞 著。
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