之前对于用例的失败重试，和用例的历史测试记录存储展示做了很多的描述呢，但是都是基于各个项目呢，不方便使用，为了更好的使用，我们对这里进行抽离，抽离出来一个单独的模块，集成到BSTestRunner中，以后我们使用BSTestRunner直接就可以使用里面的失败重试和展示历史记录了。 首先呢，我们对于
在前面的介绍中，我们对unittest进行了分享介绍，那么在实际的应用中，因为客观原因需要对失败，错误的测试用例进行重试，所以呢，现有的unittest的框架无法满足，那么我们可以去改造下是否能够满足呢。本文带领大家去剖析如何改写？ 首先呢，我们去试着去找下，我们运行时在BSTestRunner、TextTestR
python 重试—retry库的使用和自定义超时retry 引言retry 库安装使用参数说明 自定义retry 引言 当我们写代码自动化测试代码时，由于页面读取、数据刷新等造成的页面元素不稳定，经常需要在执行出错时进行重试，但是对每一个方法都做一个异常处理加重试的话，又会造成代码冗余的
本系列为之前系列的整理重启版，随着项目的发展以及项目中的使用，之前系列里面很多东西发生了变化，并且还有一些东西之前系列并没有提到，所以重启这个系列重新整理下，欢迎各位留言交流，谢谢！~ 上图中演示了一个非常简单的微服务架构： 微服务会向注册中心进行注册。 微服务从注册中心
作者：温安适 来源：https://my.oschina.net/floor/blog/4784609 问题 一个忙（mo）碌（yu）的下午，小航同学，突然大骂一声，“TM ，见鬼了，version没变，更新就是不成功”。 我看他，满头大汗，双手握拳，面目狰狞，似乎又要发作，赶紧说：“不成功没关系啊，重试就好，乐观锁一般是要重试的” 他略带鄙视的说道：代码有
造成雪崩的真实场景 1.4.1 服务提供者不可用 硬件故障:如网络故障、硬盘损坏等。 程序的 bug:如算法需要占用大量 CPU 的计算时间导致 CPU 使用率过高。 缓存击穿:比如应用刚重启，短时间内缓存是失效的，导致大量请求直接访问到了数据库，数据库不堪重负，服务不可用。 秒杀和大
进行UI自动化脚测试时，经常会受环境，网络影响等各方面原因导致测试用例偶发性的失败，这不仅使UI测试脚本显得很不稳定，而且每次报错时都需要花费时间去查看执行失败的真正原因，很浪费时间和经历，但是实际上RF也可以设置重试次数，如可重试3次后仍然失败才标识该用例失败。 具体方法：通过
转载自：https://www.toutiao.com/i6903104038930579979/ 0.引言 在日常生活中，从线下的超市购物到线上的外卖点餐、电商网购等，支付无时无刻不在发生，不论是通过现金、pos 机刷卡还是微信支付宝等第三方支付。线上支付有着及时便捷一气呵成的极致体验，当然也有少数的时候体验不够
前提：TestDirectQueueProviderOne 绑定死信交换机 省略怎么创建死信队列和绑定私信队列 手动ack application.yml listener: simple: acknowledge-mode: manual # 手动确认消息 消费端 消息处理： @RabbitListener(queues = "TestDirectQueueProviderOn
熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当链路的某个微服务出错不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。服务断路器的设计架构图如下： 1 断路器状态 服务调用方
在我们实施微服务之后，服务间的调用变的异常频繁。多个服务之间可能是互相依赖的关系。某个服务出现故障或者是服务间的网络出现故障都会造成服务调用的失败，进而影响到某个业务服务处理失败。某一个服务调用失败轻则造成当前相关业务无法处理；重则可能耗尽资源而拉垮整个应用。为了
TCP三次握手的过程中，不仅仅是一个握手包的发送 和 TCP 状态的流转。还包含了端口选择，连接队列创建与处理等很多关键技术点。 服务器 listen 时，计算了全/半连接队列的长度，还申请了相关内存并初始化。客户端 connect 时，把本地 socket 状态设置成了 TCP_SYN_SENT，选则一个可用的
最近开发中，因为业务需求，我们需要调第三方的服务接口，使用的http请求时通过 feign 发出的。但是，发现我们在请求过程中 会频繁的出现 "Connection reset" 连接重置的问题，我目前的解决方法如下： 1、 feign的调取接口中，我们引入了自定义的 重试机制。 2、配置我们需要引入的配置类
造成雪崩的真实场景 1.4.1 服务提供者不可用 硬件故障:如网络故障、硬盘损坏等。 程序的 bug:如算法需要占用大量 CPU 的计算时间导致 CPU 使用率过高。 缓存击穿:比如应用刚重启，短时间内缓存是失效的，导致大量请求直接访问到了数据库，数据库不堪重负，服务不可用。 秒杀和大
消息队列MQ 优点 1. 解耦 使用之前… 使用之后… 2. 异步 使用之前… 使用之后… 3. 削峰 使用之前… 使用之后… 使用时遇到的问题及解决方法 1. 重复消息问题 有哪些场景会出现重复的消息呢？ 消息生产者产生了重复的消息kafka和rocketmq的offset被回调了消息消费者确
Polly是一个非常强大的组件，今天我们来使用HttpClient结合Polly做一个失败重试的简单示例。为啥有此示例，实在是网上的教程太乱了，尝试了好多次才成功。应该是我看官方文档有点费劲，英文差，靠百度翻译，一边看注释然后一边翻译！好累好累。 在实际开发中，.NetCore开发环境，我们使用HttpClie
造成雪崩的真实场景 1.4.1 服务提供者不可用 硬件故障:如网络故障、硬盘损坏等。 程序的 bug:如算法需要占用大量 CPU 的计算时间导致 CPU 使用率过高。 缓存击穿:比如应用刚重启，短时间内缓存是失效的，导致大量请求直接访问到了数据库，数据库不堪重负，服务不可用。 秒杀和大
1. 背景说明 在开展自动化测试工作时，经常会由于一些外在原因（如网络中断、返回超时）导致自动化测试用例运行失败，而这些失败并不是用例本身验证或被测程序存在Bug而引起的，更可气的是这些失败场景有可能还是偶发的，为了保证测试用例运行的稳定性和验证有效性，我们需要一种针对失败用例重
1. 自动补偿机制 在RabbitMQ里，如果消费者在处理消息时，业务逻辑出现异常，默认会执行补偿机制（也就是消息重试机制）。如果业务逻辑出现异常，是不会消费消息的。基于上一篇博客的例子《消息中间件系列教程（13） -RabbitMQ-SpringBoot集成RabbitMQ》来演示一下。 现在消费者处理消息的地方
引言 在上一篇博客《淘东电商项目（55） -支付系统核心表设计》，主要讲解支付系统的数据表结构设计。 本文主要讲解支付系统的分布式事务的问题，以及解决方案。 本文目录结构： l____引言l____ 1. 支付流程l____ 2. 分布式事务的几个问题 1. 支付流程 下面我贴出一个简单的支付流程： 以上是
特性(features) 1 订阅与发布 消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息，进而从该topic消费数据。 2 消息顺序 消息有序指的是一类消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：一个订单产生了三条消息分别是订单
在上一节我们为大家介绍了，当RestTemplate发起远程请求异常时的自定义处理方法，我们可以通过自定义的方式解析出HTTP Status Code状态码，然后根据状态码和业务需求决定程序下一步该如何处理。 本节为大家介绍另外一种通用的异常的处理机制：那就是自动重试。也就是说，在RestTemplate
项目中很多时候会用到重试，比如在网络出现异常的时候调用第三方接口就会出现异常，在这个时候有个可以自动重试的方法就非常方便了。而springboot的Retryable就跟好的解决了这个问题。 老规矩先上需要导入的包 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId
造成雪崩的真实场景 1.4.1 服务提供者不可用 硬件故障:如网络故障、硬盘损坏等。 程序的 bug:如算法需要占用大量 CPU 的计算时间导致 CPU 使用率过高。 缓存击穿:比如应用刚重启，短时间内缓存是失效的，导致大量请求直接访问到了数据库，数据库不堪重负，服务不可用。 秒杀和大
# 前言 如今的互联网已经在海量服务领域有了很成熟的理论，因此自己也很庆幸，能够从 0 到 1 完整践行海量服务。微视春节项目中的集卡瓜分活动，是一个典型的秒杀场景，自己参与其中，分享一些心得和总结。 ## **秒杀系统的难点** - 友好的用户体验 - 用户不能接受破窗的体验，例如：系统超时、
