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全栈代码测试覆盖率及用例发现系统的建设和实践

本文首发于微信公众号 “Shopee 技术团队” 1. 背景 随着项目不断深入迭代,业务逻辑以及用户场景日渐复杂,补充和维护单元测试维护的成本也变得越来越高。测试覆盖质量通过测试用例评审或者人工 Code Review 的方式费时费力,单凭多方沟通和经验累积的方法,往往不够准确,也难以避免开发人员存在在代码上线前“夹带私货”的场景,并且没有量化的、直观的客观数据来支撑。 为了在有限的时间及人力成本内保证项目质量,实现对项目质量的精细化管理,我们研发了 Finder —— 全栈代码测试覆盖率及用例发现系统(下文简称 Finder),通过精确化的数据量化代码质量,从而实现精准化测试。本文将介绍 Finder 的总体架构,以及它作为质量保障体系中的重要一环,如何在项目中实现精确化测试。 2. Finder 项目介绍 Finder 主要分为两个模块,一个是测试过程中对代码测试覆盖率进行收集与统计,一个是分析代码和用例的映射关系,精准确定回归测试范围。 代码测试覆盖率统计模块,能够满足多环境、多需求、多服务的复杂测试场景,实时收集测试过程中的覆盖率信息,并生成覆盖率统计报告;其支持多端语言接入(...

Shuttle + Alluxio 加速内存Shuffle起飞

00 前言 Shuttle[1] 是OPPO大数据团队开源的高可用高性能的 Spark Remote Shuffle Service,文章[2]中详细介绍了Shuttle的架构和设计理念。Shuttle在设计之初选用分布式文件系统作为存储Shuffle数据的基座,灵活利用多种分布式存储的优势。同时,将存储计算剥离,不依赖本地存储介质,方便云上部署。 基于磁盘存储的 Remote Shuffle 已经解决磁盘碎片读写问题,但小规模作业的Shuffle性能提升仍不明显。那么 Shuffle 还有哪些潜力可挖 ?我们观察到,线上计算集群物理内存真实利用率普遍偏低,能否利用闲置内存加速 Shuffle 过程?Shuttle可以灵活匹配分布式文件系统,找一款兼顾内存和磁盘的分布式存储文件系统即可。经过调研,我们选择的解决方案是:Shuttle + Alluxio[3],充分利用闲置内存,加速Shuffle计算。 01 为什么是Alluxio 当前的服务器内存配置都比较高,但在大数据 Shuffle 场景下,单机内存还是太少,尤其对数据量大的任务来说,往往显得捉襟见肘。如果能将各个机器的内存整合起...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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