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Greenplum测试框架最全解析

软件测试是开发过程中十分重要的一环,在数据库领域更是如此。一款稳定、可靠的数据库离不开大量的测试作为支撑。 Greenplum 作为一款基于 Postgres 的开源数据库,在测试方面做出了大量的探索。除继承了 Postgres 原有的 regress 测试外,增加了 Fault Injector 框架。允许开发者在回归测试中,通过执行简单的 SQL 函数,对数据库注入真实场景中可能出现各种的故障。此外, Greenplum 还开发了新的 isolation 测试框架 (isolation2),开发者可以用更简单易懂的语法编写出在各种并发情况下,可能出现的数据竞争的测试用例。配合 Fault Injector 框架,能够涵盖范围非常广的测试场景。 本文主要结合一些实际的案例介绍这些测试框架的使用场景和使用方式, 在后续的文章中会介绍这些框架的原理,欢迎大家留言交流。 regress regress 测试位于 Greenplum/Postgres 源代码的 src/test/regress 目录下。这些测试通常包含: 测试用例:一组 SQL 语句 (.sql 文件) 期待输出:测试用例执...

从 “香农熵” 到 “告警降噪” ,如何提升告警精度?

作者:董善东 & 白玙 对于大部分人来说,信息是一个非常抽象的概念。人们常常说信息很多或信息较少,但却很难说清楚信息到底有多少。比如一份帮助文档或一篇文章到底有多少信息量。直到 1948 年,C.E.Shannon(香农)提出了“信息熵”的概念,才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是香农从热力学中借鉴而来来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。而香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。 香农的信息熵本质上是对我们司空见惯的 “不确定现象” 的数学化度量。譬如说,如果天气预报说 “今天下午下雨的可能性是 60%” ,我们就会不约而同想到出门带伞;如果预报说 “有 60% 的可能性下雨” ,我们就会犹豫是否带伞,因为雨伞无用时确是累赘之物。显然,第一则天气预报中,下雨这件事的不确定性程度较小,而第二则关于下雨的不确定度就大多了。 作为数学中颇为抽象的概念,我们可以把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。根据 Charles H. Bennett 对 Maxwell's Demon 的重新解释,对信息的销毁是一个不可逆过程,所以销毁信息...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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