提升微服务测试技巧:《Mountebank实战指南》2019

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《Testing Microservices with Mountebank》是一本由Brandon Byars编著的专业指南,专注于通过服务虚拟化技术测试微服务。本书深入探讨了微服务应用程序设计的各个方面,以及最新的测试实践,旨在提升读者在微服务领域的技能,并优化其开发的软件应用。 该书历史部分可能会回顾微服务测试的发展历程,从早期的概念引入到Mountebank这样的工具在微服务测试中的兴起,展示了技术演进对测试策略的影响。书中涵盖了丰富的主题,如: 1. **微服务架构与设计原则**:介绍了如何设计和构建可测试、高可用的微服务,包括拆分服务、接口设计、通信协议等。 2. **服务虚拟化与模拟**:Mountebank作为主角,讲解了如何使用它创建服务的模拟版本,以便隔离真实服务进行单元测试、集成测试或端到端测试。 3. **测试策略与最佳实践**:讨论了针对微服务场景的测试方法,例如契约测试、断言和故障注入,以及如何确保测试覆盖率。 4. **教程与示例**:书中包含实战案例和步骤,帮助读者理解和应用这些理论知识,实现有效的测试自动化。 5. **优惠与购买信息**:Manning出版社提供了在线购买此书的链接,以及批量订购时可能的折扣详情,鼓励读者通过官方渠道获取。 6. **设置与配置**:书中会详细解释如何配置和管理Mountebank,以及与其他开发工具和框架的集成。 7. **支持与资源**:提供用户手册、常见问题解答和社区支持,确保读者在遇到问题时能得到及时的帮助。 8. **版权声明**:强调所有版权权益属于Manning Publications Co.,未经许可禁止任何形式的复制或传播。 《Testing Microservices with Mountebank》不仅是一本技术指南,还是一本实用的工具参考书籍,帮助开发者更好地理解和应对微服务环境下的测试挑战,提升团队的生产力和软件质量。
2018-11-30 上传
Summary Testing Java Microservices teaches you to implement unit and integration tests for microservice systems running on the JVM. You'll work with a microservice environment built using Java EE, WildFly Swarm, and Docker. You'll learn how to increase your test coverage and productivity, and gain confidence that your system will work as you expect. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Technology Microservice applications present special testing challenges. Even simple services need to handle unpredictable loads, and distributed message-based designs pose unique security and performance concerns. These challenges increase when you throw in asynchronous communication and containers. About the Book Testing Java Microservices teaches you to implement unit and integration tests for microservice systems running on the JVM. You'll work with a microservice environment built using Java EE, WildFly Swarm, and Docker. You'll advance from writing simple unit tests for individual services to more-advanced practices like chaos or integration tests. As you move towards a continuous-delivery pipeline, you'll also master live system testing using technologies like the Arquillian, Wiremock, and Mockito frameworks, along with techniques like contract testing and over-the-wire service virtualization. Master these microservice-specific practices and tools and you'll greatly increase your test coverage and productivity, and gain confidence that your system will work as you expect. What's Inside Test automation Integration testing microservice systems Testing container-centric systems Service virtualization About the Reader Written for Java developers familiar with Java EE, EE4J, Spring, or Spring Boot. About the Authors Alex Soto Bueno and Jason Porter are Arquillian team members. Andy Gumbrecht is an Apache TomEE developer and PMC. They all have extensive enterprise-testing experience. Table of Cont
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行