搞那么半年一年实现自己想要的目标为止。然后换一家好公司。否则还能怎样？我们的选择要么改变自己要么改变别人，千万不要一方面抱怨公司，另一方面还赖在公司不走，那是最令人鄙视的人生了！...我们以你是一个这个公司测试团队的负责人为前提来讨论，否则其他角色没太多意义： 1、无论你是空降兵还是草根出生，在这里首先要搞清楚公司的文化，是否够开明？是否要发展测试？...问他们对今后的测试有啥意见，他们想怎么搞，然后，好，跟他们交换思路，把你的大致想法讲给他们听，看看他们什么意见，肯定会有很多好意见的，因为人家也想趁着这个机会提高质量少给自己以后的工作找麻烦。...这个过程可能需要经过2轮，因为要将自己修改后的东西在和别人沟通么。...如果1~3个月下去没有听到周围的人看到有什么成效，还抱怨多多，呵呵，那你们基本就挂了，后面也没什么好说的了。出的成效越多越好，大肆宣扬一下，客户那边的反馈也要好好广告一下。这样你才后后面的好日子过。
导读 在性能测试与调优实战中，深入理解存储模型及其优化对于提升系统性能至关重要。本文将走进存储模型优化的深层次探索，分析如何通过精细化调整存储结构来提升数据处理速度。...在性能测试阶段，剖析系统能力实现及调优方案，探索更优解及性能测试策略的提升空间。...效率提升：复杂场景的仓配订单性能测试工作，需要前置基础数据的大量储备（商品、库存），以及高复杂度接口请求数据准备。如何确保商品和库存等基础数据快速就绪？...同时发现，因AB测试环境别名配置错误，导致生产流量误叠加。 3.3 调优策略 调用逻辑调整 “I” 业务场景订单回传阶段，如单据状态为出库前，不发起“订单包裹明细查询接口”调用，剔除无效查询。...根据最终的回传内容（是否需要明细信息），判断调用的必要性，剔除非必要查询。 调整AB测试环境别名配置，避免测试流量对生产环境产生非必要压力。
在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好，但由于环境受限，Jetson 上的深度学习带来了额外的复杂性。...在操作系统、驱动程序、计算资源、内存、测试和调优方面，边缘硬件设备根本不具备云计算机中的灵活性。“照常”工作必然会导致部署失败和延迟。...第三，对于批量大小、图像分辨率、模型大小或同时输入的数量等部署参数没有严格的规定。Jetson 的限制使得很难为生产和部署参数找到合适的调优，从而优化计算能力和内存空间。...技巧4：对您的应用程序进行端到端管道的基准测试 我们想了解什么是数字均值以及我们如何计算给定模型的吞吐量，因此您应该对所有内容进行端到端基准测试，您不应该只关注推理时间， 你很容易忘记推理不是我们在生产中唯一做的事情...Tip6：使用容器在 Jetson 上开发和测试您的应用程序 由于很难创建可重现的环境，我们发现最好的解决方法是在 Jetson 上开发和测试应用程序时使用容器。 -使用Swap文件。
模型运维、测试和监控 随着机器学习在产品和服务中应用的激增，我们需要一系列的角色、最佳实践和工具来在实际生产环境中部署、管理、测试和监控机器学习模型。...已经出现了一些针对模型运维和测试的工具，它们主要可被用于部署和监控机器学习的模型。但很明显，我们仍处于提供这些领域解决方案的早期阶段。 有三个常见问题会在模型发布到生产环境后降低机器学习的价值。...除了需要监控当前部署的模型是否按预期运行之外，另一个挑战确保新的模型在生产环境中确实有更好的表现。...基础设施测试：七个考虑因素，包括：模型训练的可重复性、模型可以轻松回滚、端到端模型管道的集成测试、针对金丝雀过程的模型测试。...还有一些新工具则涵盖了模型管理、生产环境部署，模型服务和监控等方面，但目前他们倾向于只针对某个机器学习库（比如TFX）或建模工具（SAS模型管理器）。
回退消息 2.1 Mandatory参数 2.2 回调接口 2.3 消息生产者代码 2.4 配置 2.5回退测试 引言 在生产环境中由于一些不明原因，导致 rabbitmq 重启，在 RabbitMQ...swagger发送测试请求 可以看到，发送了两条消息，两条消息都被发送，但是交换机只接收到了其中的一条，错误的那一条由于找不到交换机被丢弃掉。...2、回退消息 2.1 Mandatory参数 在仅开启了生产者确认机制的情况下，交换机接收到消息后，会直接给消息生产者发送确认消息，如 果发现该消息不可路由，那么消息会被直接丢弃，此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的...那么如何 让无法被路由的消息帮我想办法处理一下？最起码通知我一声，我好自己处理啊。通过设置 mandatory 参 数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。...true 2.5回退测试 可以看到，routing为Key1的消息被队列正常接收，另一条由于routingKey是乱写的，消息会被退回给生产者。
为了迭代更快，单元测试、集成测试都可以在开发联调环境来完成，在开发环境构建未通过前无需部署到测试环境； 3....自动化部署测试环境后，测试同学会对版本进行更多的手工测试；缺少配置中心对配置进行环境和版本跟踪。 因此，在这里我会推荐一个持续集成生产模型给大家参考一下： ? 该持续集成模型具有以下的优势： 1....持续部署和持续集成非常接近，持续部署就在持续集成完成后，自动部署到生产环境。 部署生产环境的能力和部署开发联调环境、测试验证环境一样，但是我们通常做不到生产环境的自动化部署，原因有很多： 1....即使这些测试本身是可靠的，但往往没有将这些测试在所有可能在生产环境中出现的相同条件下运行。 3....在很多传统企业的场景下，就算我们做不到持续部署，对开发联调环境和测试验证环境的持续集成的实践已经是非常巨大的进步了。持续部署示例如下（多环节部署、回滚、灰度、升级、调度编排等等）： ?
threadRoutine() — 位于 ThreadPool 类 这里进行简单测试，打印当前线程的线程 ID 就行了，并且直接 detach，主线程无需等待次线程运行结束 // 提供给线程的回调函数...task(); // 执行任务 ptr->callBack(task); // 回调函数 } } 做完上述准备工作后，可以进行测试 程序结果正常，不必在意打印问题，因为屏幕也是被多线程并发访问的资源...简单改一下代码，每创建一个单例对象，就打印一条语句，将代码放入多线程环境中测试 获取单例对象句柄 getInstance() — 位于 Signal 类 static Signal *getInstance...<< std::endl; } }; } 结果也是正常的 所以如果当前的生产环境所支持的 C++ 版本为 C++11 及以后，在实现 懒汉模式 时可以选择这种简便的方式，是非常不错的...这些锁机制没有严格的按照请求的顺序来分配锁，而是以更高的性能为目标，允许一些线程或进程在较短时间内多次获取锁资源，从而减少了竞争开销 4.4.读者写者问题 除了 生产者消费者模型 外，还有一个 读者写者模型
以我个人的实践经验来说，全链路压测在准备阶段，测试同学要做的事情主要有如下几点。 环境准备 一般来说，需要准备如下三套环境。...； 梳理的业务场景和测试场景是否都匹配了接入的业务范围等； 接入前后对业务应用以及中间件的性能损耗是否在可接受范围内； 线下性能环境 如果未经基础的测试就直接在生产环境开展全链路压测，风险和问题排查成本都是很高的...）； 梯度增加脚本（验证生产环境的性能，发现性能瓶颈和拐点）； 稳定性验证脚本（验证生产服务集群在长时间高负载情况下的稳定性）； 数据状态恢复脚本（特殊业务场景数据只能用一次，可理解为数据回滚策略）；...稳定性预案验证脚本（验证限流、熔断、降级等稳定性预案是否生效）； 脚本联调 脚本开发完成，接下来就是联调工作。...联调阶段，除了要考虑环境因素，重点是验证数据模型和流量模型是否匹配的问题。 压测方案 编写压测方案的目的：同步信息，保持整体的压测节奏一致，为下一阶段工作做铺垫。
举个实际的例子，一个新版本部署的时候肯定是先部署到测试环境，测试没问题了才能部署到生产环境，那测试通过后如何部署到生产环境？是要重新构建吗？还是改jenkins脚本？...模型设计 根据上面的梳理和分析，应将一个版本从构建到部署当做一次完整的流程，即同一版本的代码只构建一次，就能根据实际结果决定部署到测试或生产环境。...测试，版本处于测试状态 挂起，版本发布到测试环境后，又有新版本发布到测试环境，那么该版本就处于挂起状态 中止，当有版本部署到生产环境时，处于挂起状态的老版本会变成中止状态。...通过分析Deploy每个阶段的时间戳，可以评估开发/测试人员的工作效率 对可能影响重大的步骤进行人工审批，比如部署生产环境的步骤。...本文来源：https://www.jianshu.com/p/67ff73372db9 这是有赞的分层自动化测试实践 在分布式链路下，蚂蚁金服如何快速构建低成本、高可用联调环境？
如何做标准化？ 我把标准化的实践思想总结为XY轴对象模型，从开发、测试、运维3个角度着手。...因此，在这里我会推荐一个持续集成生产模型给大家参考一下： ?...部署生产环境的能力和部署开发联调环境、测试验证环境一样，但是我们通常做不到生产环境的自动化部署，原因有很多: 1. 商业、市场上的策略，新版本功能披露的时机需要人为控制。 2....许多组织的测试并不充分，这无法确保一次新的发布能够在没有人工干预的情况下部署至生产环境中。即使这些测试本身是可靠的，但往往没有将这些测试在所有可能在生产环境中出现的相同条件下运行。 3....在很多传统企业的场景下，就算我们做不到持续部署，对开发联调环境和测试验证环境的持续集成的实践已经是非常巨大的进步了。持续部署示例如下（多环节部署、回滚、灰度、升级、调度编排等等）： ?
1)对管理者来说，解决问题才是关键，性能测试本身不能解决问题，只是发现问题。但是当出现重大生产事故的时候，大家还是更关注如何解决问题，所以对管理者来说更看重调优的价值。...生产出现故障的时候，系统除了在大负载情况下出现性能问题，其实在小负载情况下也会出现故障。所以针对性能测试，需要按照事前、事中、事后3个阶段准备方案。...3)事后复盘，针对生产事故进行事后复盘，通过下一轮迭代测试，持续优化，事前预防。性能测试是软件开发过程中一个非常重要的环节，它帮助团队了解系统在不同负载条件下的表现。...D:不考虑真实世界的使用场景理想化的测试案例往往与现实中用户的操作习惯存在较大差距。因此，构建接近真实情况的工作负载模型对于获得有意义的结果至关重要。...G:忽略配置管理不同的硬件/软件配置可以极大地影响到应用程序的性能表现。确保测试环境尽可能地模拟生产环境是非常必要的。
在这篇文章中，我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧，它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前，让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。...一旦我们获得了性能最好的模型，我们通常会把它放在某个存储中，然后把它扔给it和运营团队，他们的工作是将模型作为预测服务部署到生产环境中。 ML操作陷阱——这种方法有什么问题?...因此，在出现问题的情况下，任何回滚到模型的旧版本的尝试都可能是不可能的。...在生产中，下面是一个示意图展示在通过不断的训练的情况下，视图如何生成关于新到数据的统计信息、验证它并生成异常报告: ? 3、数据ETL 在这个步骤中，为ML任务准备数据。...最后，训练组件还应该支持超参数调优。 5、模型分析 在模型分析组件中，我们对训练结果进行深入分析，并确保导出的模型具有足够的性能，可以推向生产。
类似的还有自动化测试保证一个模块的功能集成在一起能够正确工作。 联调测试环境则能将不同模块之间集成在一起，在一个类生产的环境中进行测试。 2.4 持续集成流水线的设计 ?...可能是在云环境中自动部署、app升级(如手机上的应用程序)、更新网站或只更新可用版本列表。 持续部署是在持续交付基础上，将部署到生产环境这一过程自动化。 ?...该种部署软件的方法中，维护两个相同的主机环境 蓝色 旧版本的生产环境 绿色 新版本的预发布环境 一旦生产流量从蓝色完全转移到绿色，蓝色就可在回滚或退出生产的情况下保持待机，也可更新成为下次更新的模板...在某些情况下，它们可以是不同的硬件，也可以是在相同（或不同）硬件上运行的不同虚拟机。它们也可以是一个单独的操作环境，分为两个区域，两个区域具有单独的IP地址。...这样，绿色和蓝色环境便会定期在实时上一个版本（用于回滚）和下一个新版本之间进行循环。 这种方法的一个优点是，它与获得热备份工作所需的基本机制相同。因此，这使您可以在每个版本上测试灾难恢复过程。
今天，让我来带大家一起探究一下DevOps如何与OpenShift结合达成1+1>2的效果。 容器是什么？ 容器是一种内核轻量级的操作系统层虚拟化技术。...在传统的开发场景下，开发测试团队和生产运维团队使用的是不同的基础设施，通常都会使用相同介质和不同的配置文件来区分环境，但是在环境的转换过程中，还是会出现一些由于团队协作或者环境依赖造成的问题。...这样以来，无论是在什么环境下运行，这个应用所需要的环境、依赖都是高度一致的。 当容器的数量达到一定量级的时候，如何对容器进行高效的维护和管理呢？ 答案是使用Kubernetes容器管理工具。...镜像部署到OpenShift之后， DevOps会自动创建好对应的应用，同时，通过Jenkins回调DevOps返回的数据，我们可以获取应用的一些基础信息。...镜像部署到OpenShift之后， DevOps会自动创建好对应的应用，同时，通过Jenkins回调DevOps返回的数据，我们可以获取应用的一些基础信息。
每次你都需要做一些涉及I/O的事情，发出请求或者提供一个当完成时Node会调用的回调函数。 在求中进行I/O操作的典型Node代码，如下所示： ? 可以看到，这里有两个回调函数。...这样做的基本上给了Node一个在这些回调函数之间有效地处理I/O的机会。...这种I/O调用队列，让Node来处理，然后获取回调函数的机制称为“事件循环”。它工作得非常好。 ? 然而，这个模型中有一道关卡。...如果你主要的性能问题在于I/O，那么Node模型能很好地工作。...真正的非阻塞：Go 在进入Go这一章节之前，我应该披露我是一名Go粉丝。我已经在许多项目中使用Go，是其生产力优势的公开支持者，并且在使用时我在工作中看到了他们。
2.3 测试环境预研 测试环境调研，需要调研如下内容： 系统架构：系统如何组成的，每一层功能是做什么的，与生产环境有多大差异，主要为后面进行瓶颈分析服务和生产环境性能评估，这个很重要。...只能减少测试环境机器台数，并且需要同比例缩小，而不能只减少某一层的机器台数。 理想的测试环境配置是生产环境的1/2，1/4。 3....3.2 风险 不同用户对指标类型和期望值是不一样的，需要提前针对不同角色的人员进行指标调研，设定阈值，测试出系统在阈值下的性能，瓶颈定位及调优。...5.3 基础数据量 如果是测试环境，基础数据量需要跟生产环境基础数据量保持在同一个数据量级上，一般情况下需要考虑未来三年数据量增长趋势，如果增长过快需要在测试环境造非常多的数据。...8.3 规范 测试结果中各业务TPS占比需跟生产上业务占比（业务模型）相一致，如何才能保证一致呢？
在之前的文章中，你已经学习了如何使用同步编程模型来读取和更新数据，在本节中你将学习如何实现异步编程模型。异步可以使应用程序执行更有效率，因为它可以更有效的使用服务器资源。...异步代码会花费较少的开销，在低流量情况下，对性能的影响是可以忽略不计的，但在高流量的情况下，潜在性能的提升是巨大的。...await关键字用于web服务调用，当编译器看到该关键字时，会将该方法分为两个部分：第一部分在异步操作开始时结束，第二部分被放入一个回调方法，并在操作完成时被调用。...当不论何时进行迁移时，你所做的这些更改会被表现出来，当在部署后迁移自动在生产环境中运行时，你所做的这些更改就会被应用到生产环境数据库。...3.测试应用程序以验证其是否工作正常 当你第一次运行应用程序并访问数据库时，Entity Framework会执行所有迁移中的Up方法来确保数据模型的一致性。
虽然不会直接处理这些概念的大部分，但通过应用程序的运行时环境你一直在间接地处理他们。而关键在于细节。推荐：详解 Java 中 4 种 I/O 模型。...这样做的基本上给了Node一个在这些回调函数之间有效地处理I/O的机会。...这种I/O调用队列，让Node来处理，然后获取回调函数的机制称为“事件循环”。它工作得非常好。 ? 然而，这个模型中有一道关卡。...如果你主要的性能问题在于I/O，那么Node模型能很好地工作。...真正的非阻塞：Go 在进入Go这一章节之前，我应该披露我是一名Go粉丝。我已经在许多项目中使用Go，是其生产力优势的公开支持者，并且在使用时我在工作中看到了他们。
二狗:是的，我最近在实习的公司要和Bigcommerce集成，我们需要让Bigcommerce在特定事件发生时回调我们的系统，以便我们能够及时处理相关数据。我想了解如何设置和处理这样的回调。...在方法中，我们可以验证回调请求的安全性，然后处理接收到的回调数据，并返回一个表示成功处理的响应。...通常情况下，本地开发环境是运行在本地计算机上的，无法直接从外部网络访问到。...测试Webhook： 在ngrok运行时，你的本地服务器将收到来自对方的Webhook请求。 在你的本地开发环境中，处理接收到的Webhook请求并进行相应的处理逻辑。...这样，你就可以在开发阶段通过ngrok提供一个可被外部访问的Webhook给对方进行测试。一旦你的开发完成并部署到生产环境，你可以使用真实的公共URL替换ngrok提供的临时URL。
是ArrayList在并发环境下的替代品。...并发模型 在继续下面的探讨之前，我们还是重温一下几个概念： 概念 解释 临界资源 并发环境中有着固定数量的资源 互斥 对资源的访问是排他式的 饥饿 一个或一组线程长时间或永远无法取得进展 死锁 两个或多个线程相互等待对方结束...现实中的并发问题基本上都是这三种模型或者是这三种模型的变体。 测试并发代码 对并发代码的测试也是非常棘手的事情，棘手到无需说明大家也很清楚的程度，所以这里我们只是探讨一下如何解决这个棘手的问题。...我们建议大家编写一些能够发现问题的测试并经常性的在不同的配置和不同的负载下运行这些测试。不要忽略掉任何一次失败的测试，线程代码中的缺陷可能在上万次测试中仅仅出现一次。...Callable接口也是一个单方法接口，显然这是一个回调方法，类似于函数式编程中的回调函数，在Java 8 以前，Java中还不能使用Lambda表达式来简化这种函数式编程。
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