Web自动化测试工具从刚开始接触的QTP(UFT),到现在绝大多数公司或项目都在使用的Selenium,以及之后有很大发展前景的Cypress。可以看出自动化测试工具越来越丰富了,当然这里所提到的都是比较有代表性的,市面上的优秀工具远远不止这三个。
先来了解一下什么是Taiko:“Taiko是一个免费的开源浏览器自动化工具,由ThoughtWorks开发。它是一个node的库,Taiko使用Chrome Devtools API,它是为测试现代web应用程序而构建的。”
github地址:https://github.com/siimon/prom-client
1:echarts 后面仪表盘三分钟上手示例 引入相关的文件 <script src="js/echarts.min.js"></scri
问题:想把图一的仪表盘默认样式换乘图二半圆的这个样式。官网中通过更换主题按钮切换的仪表盘样式,但是没有实际的demo~具体是怎么实现更换样式的?
细看上面的动态效果图,可以发现: 一个值变换到一个新的值时,是一个渐变的过程; 圆弧末尾有一个竖线,作为仪表盘的指针,在仪表盘数值变化时,有一个弹性的动画效果。 一开始,我是用Echarts来实现仪表
为什么要搞压力测试 负载测试,压力测试可以衡量服务是否是一个高可用,高性能的服务。负载测试能检验在不同的工作负荷下,服务的硬件消耗和响应,从而得到不同负载情况下的性能指标。 老牌压力测试工具 可能说到压力测试,很多人会想到JMeter。Apache JMeter是一个Apache项目,可用作负载测试工具,以分析和测量各种服务的性能,重点是Web应用程序。JMeter可用作JDBC数据库连接,FTP,LDAP,Web服务,JMS,HTTP,通用TCP连接和OS本机进程的单元测试工具。下面我们讲另外一个新式的压
说明: 主要用于Redis实例集中化实时主动监控,后端采用Python+Flask实现,具体实现代码请阅读代码
https://github.com/yoyofx/dotnet-metric-prometheus
Locust 是近几年新兴的开源测试压力项目,主要是基于 Python 的多进程和协程的方式来实现并发压力。
pygal比较小众,专注于SVG图,擅长交互,最主要的是它能用非常少的代码就可画出非常漂亮的图形
Python有很多优秀的可视化库,其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly,可以绘制出各式绚丽的图表。
7、图表7 仪表盘图1.仪表盘的实现步骤步骤1 ECharts 最基本的代码结构<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <script src="js/echarts.min.js"></script> </head> <body> <script> var mCharts = echarts.init(document.querySelec
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统,简单之处在于其整体架构比较简单清晰,是一个标准的 Master-Slave 模式,如下:
这几天使用WebDriver写了个网页黑盒测试脚本,使用的是NodeJS SDK,但脚本运行时间比较长时,感觉node进程的内存占用越来越多,应该是内存泄露。这里把分析的过程记录一下。 原始代码 我的需求是打开一个网页,然后隔一段时间做一下鼠标移动操作,因此写了个简单的测试代码如下 testLeak1.js 'use strict'; const webdriver = require('selenium-webdriver'), By = webdriver.By; const driver
自动化测试框架由一组最佳实践,通用工具和库组成,可帮助测试人员评估多个Web和移动应用的功能,安全性,可用性和可访问性。而在,软件开发世界中有很多的自动化测试框架,该如何选择?
从马楠的上一篇文章中,我们已经了解到Prometheus的一大优势,是可以在应用内定义自己的指标做监控。我们在 SpringBoot 做微服务的生产环境中,使用自定义指标监控诸多物联网传感器,时序数据结构简单清晰,监控与统计反应迅捷,效果良好。
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中,用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库,来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到,Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标(Metric)以及指标如何导出(Reporter)。Metric 为多层树形结构,Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。
为了适应快速发展的行业生态系统的步伐,必须加快应用程序交付时间,而且必须不能以质量为代价。在更短的时间内达到质量的目的至关重要,因此质量保障倍受关注。为了满足对卓越质量和更快迭代的要求,越来越多的企业引入自动化,并将优先进行自动化测试。敏捷开发模型使其测试过程自动化变得越来越必要,但是最关键的方面是选择正确的测试自动化框架。
作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中,用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库,来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到,Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标
大多数测试人员更喜欢Java,因为它具有平台独立性和易于构建任何东西的易用性——从简单的应用程序到复杂的移动应用程序、网站等等。
http://book.open-falcon.org/zh/usage/data-push.html http://book.open-falcon.org/zh/philosophy/tags-and-hostgroup.html https://github.com/GuyCheung/falcon-ngx_metric
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具,可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说,该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持,并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持,力求兼容与适配所有类型的容器。
MySQL 是我们常用的关系型数据库,在项目开发、测试、部署到生成环境时,经常需要部署一套 MySQL 来对数据进行缓存。这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发、测试的环境的 MySQL 数据库,当然,部署的是单节点模式,并非用于生产环境的主从或集群模式。单节点的 MySQL 部署简单,且配置存活探针,能保证快速检测 MySQL 是否可用,当不可用时快速进行重启。
关于pyecharts和flask结合的案例不多,查阅了数十篇文章,尝试了若干遍,感觉还是不理想,最大的问题在于对echarts的理解上,对我而言,又需要向上推到ajax,jquery,bootstrap,html,css,javascript等等,有点超出了我的技能范围,所以最大程度的做到能用就够了,复用和进一步优化看起来还是遥遥无期。
spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus(普罗米修斯)进行数据收集,Grafana(增强ui)进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般,我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus(普罗米修斯)进行数据收集,Grafana(增强ui)进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般,我们叫这样的操作为”埋点”。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io。
Prometheus 提供了官方版 Golang 库(https://github.com/prometheus/client_golang) 用于采集并暴露监控数据,本文快速为你介绍如何使用官方版 Golang 库来暴露 Golang runtime 相关的数据,以及其它一些基本简单的示例,并使用 Prometheus 监控服务来采集指标展示数据。
⿊盒监控:站在⽤户的⻆度看到的东⻄。⽹站不能打开,⽹站打开的⽐较慢, 监控机器的磁盘空间、内存占用、链接句柄等信息, 更多的是全局表象的信息, 一般不容易定位到具体问题.
这篇文章介绍如何使用 PromQL 查询 Prometheus 里面的数据。包括如何使用函数,理解这些函数,Metrics 的逻辑等等,因为看了很多教程试图学习 PromQL,发现这些教程都直说有哪些函数、语法是什么,看完之后还是很难理解。比如 [1m] 是什么意思?为什么有的函数需要有的函数不需要?它对 Grafana 上面展示的数据有什么影响?rate 和 irate 的区别是什么?sum 和 rate 要先用哪个后用哪个?经过照葫芦画瓢地写了很多 PromQL 来设置监控和告警规则,我渐渐对 PromQL 的逻辑有了一些理解。这篇文章从头开始,通过介绍 PromQL 里面的逻辑,来理解这些函数的作用。本文不会一一回答上面这些问题,但是我的这些问题都是由于之前对 PromQL 里面的逻辑和概念不了解,相信读完本文之后,这些问题的答案就显得不言而喻了。
指定样式格式的版本 在Exporter响应的HTTP头信息中,可以通过Content-Type指定特定的规范版本,例如:
最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般,我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。
github:https://github.com/prometheus/client_python
nacos-1.1.3/client/src/main/java/com/alibaba/nacos/client/monitor/MetricsMonitor.java
软件行业正迈向自主、快速、高效的未来。为了跟上这个高速前进的生态系统的步伐,必须加快应用程序的交付时间,但不能以牺牲质量为代价。快速实现质量是必要的,因此质量保证得到了很多关注。为了满足卓越的质量和更快的上市时间的需求,自动化测试将被优先考虑。对于微型、小型和中型企业(SMEs)来说,自动化自身的测试过程是非常必要的,而最关键的方面是选择正确的自动化测试框架。
pyecharts是一个用于生成Echarts图标的类库。实际就是Echarts与Python的对接。
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理?此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。 Metric Types
本文实现微服务JVM监控的方法为,使用volume HostPath挂载的JMX Exporter的方式在容器内以in-process的方式实现对微服务的JMV监控。
导语:本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例,以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案,同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统,详尽全面,推荐给大家,也欢迎各位一起交流。
springboot2.6.0版本提供了TaskExecutorMetricsAutoConfiguration,可以自动给线程池加上metrics
Prometheus 支持四种指标:Counter、Gauge、Histogram、Summary。rust-prometheus 库目前还只实现了前三种。TiKV 大部分指标都是 Counter 和 Histogram,少部分是 Gauge。
在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。
日志服务(Cloud Log Service,CLS)与 Grafana 打通,支持将 CLS 的原始日志数据与 SQL 聚合分析结果导出,并在 Grafana 展示。您只需安装 CLS 日志服务 Grafana 插件,并在 Grafana 填写检索分析的语句,即可在 Grafana 上展示结果。
描述: Prometheus 可以通过直接测控或者客户端库来测控业务或者应用,目前我们可以采用多种不同语言编写客户端库包括(GO/Python/Java/Ruby)等客户端;
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