Jenkins

使用 jenkins pipeline 共享库，同一框架的应用基本都可以使用同一个jenkinsfile模板，更改共享库即可应用到所有使用此库的jenkins-job。目前没有用到vars目录，但完全能够满足我们日常需求，使用方式上较low，下面列出了定义的 部分函数 ，仅供参考。 共享库目录结构： jenkins-pipeline-libraries git:(master) ✗ tree . . ├── jenkins-ci │ └── jenkinsfile-java ├── out │ └── production ├── src │ ├── ops │ │ └── jk │ │ ├── appDetail.groovy │ │ └── tools.groovy │ └── pipeline.gdsl └── vars └── pipelineCfg.groovy 7 directories, 6 files appDetail.groovy 文件里面部分函数如下： // 获取时间 格式：20201208200419 def getTime() { return new Date().format('yyyyMMddHHmmss') } //格式化输出，需安装ansiColor插件 def printMes(value,level){ colors = ['warning'

老徐接触了太多测试同行，由于多数同行之前一直做手工测试，现在很迫切希望做自动化测试，其中不乏工作5年以上的同行。 老徐从事软件自动化测试已经近十年，接触过底层服务端、API 、Web、APP、H5 等等，对自动化算是比较了解。在此分享一下个人经验。 想做自动化，首先得了解一下自动化测试的一些常见问题。 也是老徐面试时，必问的一些问题（ 这么简单的面试问题，你却答的一塌糊涂 ），如果对自动化完全不了解，每天在那嚷嚷要做自动化，都是空喊。 自动化测试一些问题 1. 什么是自动化测试？ 自动化测试，顾名思义，自动完成测试工作。 通过一些自动化测试工具或自己造轮子实现模拟之前人工点点/写写的工作并验证其结果完成整个测试过程，这样的测试过程，便是自动化测试。 自动化测试，看上去很美，感觉好像是第一次工业革命，它开创了以机器代替手工劳动的时代，实则不然。 因为每一个自动化测试的case都是从手工测试做起的， 如果没有手工测试的基础，是没法进行自动化测试。 2. 为什么要进行自动化测试 为什么进行自动化测试，答案要从自动测试的收益和人肉测试的成本说起： 1）自动化测试节约成本(根据项目) 毕竟自动化测试确实解放了一批人力（人力成本才是IT公司最大的成本），可以让机器没日没夜的执行一些重复劳动. 2）有些测试项目手工很难实现(手工成本较高) 比如12306的压力测试、负载测试

微服务架构要求： 根据业务模块划分服务种类 每个服务可独立部署且互相隔离 通过轻量级API调用服务 服务需保证良好的高可用 微服务技术选型： 使用 Spring Boot 开发服务 使用 Node.js 作为服务网关反向代理调用服务 使用 Zookeeper 注册发现服务 使用 Docker 封装/部署/隔离服务 使用 Jenkins 构建发布服务 Spring Boot Spring4.0推荐使用Java代码和注解方式作为配置（去xml）， Spring Boot 遵循相关理念且采用4.0相关特性和技术，集成了主流组件，可创建一个内嵌Servlet容器的jar独立运行，且提供生产级特性（服务治理）。 Node.js Node.js 是基于ChromeV8引擎的Javascript 运行环境 ，它使用“ 事件驱动 ”且“ 异步非I/O ”的模型使其轻量且高效，Node.js的包管理器NPM是全球最大的开源库生态系统。 Node.js 是运行环境，而非Javascript类库和框架， NPM 与Java的Maven异曲同工，事件驱动把事件加入队列中轮训。Node.js采用 单线程模型 ，适用于 I/O密集型应用 （高并发网站）。 Node.js内置HTTP服务器（模块），性能和稳定性与Nginx不分伯仲。且模块体系强大，比如Web框架 Express ，Web Socket服务

1、测试版本 　　nginx版本：nginx-1.10.2；windows版本：win10 2、下载winsw。 　　当前最新版本为：winsw-2.0.1-bin.exe。下载地址：http://repo.jenkins-ci.org/releases/com/sun/winsw/winsw/2.0.1/winsw-2.0.1-bin.exe。 3、将winsw-2.0.1-bin.exe复制到nginx目录下（保证nginx的目录不含空格），并重命名为nginx-service.exe。 4、在nginx目录下新增文件nginx-service.xml。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <service> <id>nginx</id> <name>nginx</name> <description>High Performance Nginx Service</description> <logpath>D:\nginx-1.10.2\logs</logpath> <log mode="roll-by-size"> <sizeThreshold>10240</sizeThreshold> <keepFiles>8</keepFiles> </log> <executable>D:\nginx-1.10.2\nginx.exe<

前言 之前搭建过selenium grid的分布式环境，今天我们再来搭建一次Jenkins的分布式环境：jenkins-slave Jenkins的Master-Slave分布式架构主要是为了解决Jenkins单点构建任务多、负载较高、性能不足的场景。Master-Slave相当于Server和Agent的概念。Master提供web接口让用户 来管理job和Slave，job可以运行在Master本机或者被分配到Slave上运行构建。一个Master（Jenkins服务所在机器）可以关联多个Slave用来为不同的job或相同的job的不同配置来 服务，现在我们开始配置Jenkins-slave 配置前准备 为了模拟真实的Jenkins环境，我采用了两台实体电脑，192.168.1.101作为Jenkins服务器，并已经安装好了Jenkins和java环境(如何安装， 点击此处 ), 192.168.1.103作为slave机也就是node节点，并安装好Java环境，同时要保证两台机器处于同一个网段，相互能够ping通，到此为止前期的环境准备就已经完成了 新建节点 登录Jenkins服务器-点击Jenkins配置-选择Manage Nodes（节点配置）-点击New Node(新建节点)-点击ok 配置节点 注意：如果你没有配置过任何节点，那么启动方式是没有我选择的选项的

顾翔老师的《软件测试技术实战设计、工具及管理》网上购买地址： https://item.jd.com/34295655089.html 《基于Django的电子商务网站》网上购买地址： https://item.jd.com/12082665.html 店铺二维码： 作者： 长沙逍遥子 来源： 简书 一、前言：什么是接口 1.接口指的是软件提供给外界的一种服务。作用在于使其内部的数据能被外部进行修改的交互方式。 例如：USB接口，电脑里的数据可以看成是内容数据，而U盘里的数据可以看成是外部数据，那么USB接口的作用就是：电脑和U盘交互数据，也就是使电脑内部的数据能够和外部的U盘交换数据。 例如：微信的提现和充值，就调用银行对外开放的接口，这些接口有权限控制，一般需要鉴权码token才可以访问。那为什么要鉴权码呢？如果没有鉴权码约束，那是不是谁也可以修改银行内部的数据？那还得了，那就真可以定一个小目标了！ 2.接口一般来说有两种：一种是程序内部的接口，一种是系统对外的接口。 系统对外的接口：比如你要从别的网站或服务器上获取资源或信息，别人肯定不会把数据共享给你，他只能给你提供一个他们写好的方法来获取数据，你引用他提供的接口就能使用他写好的方法，从而达到数据共享的目的，比如说咱们用的app它在进行数据处理的时候都是通过接口来进行调用的。 程序内部的接口：方法与方法之间

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。时间序列预测属于定量预测的范畴，其中统计原理和概念应用于变量的给定历史数据以预测同一变量的未来值。使用的一些时间序列预测技术包括： 自回归模型（AR） 移动平均模型（MA） 季节回归模型 分布式滞后模型 什么是自回归综合移动平均线（ARIMA）？ ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据静止。Y t的一般模型写成， ARIMA模型结合了三种基本方法： 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。 差分（I-for Integrated） - 这涉及对时间序列数据进行差分以消除趋势并将非平稳时间序列转换为静态时间序列。这由模型中的“d”值表示

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