1.一篇文章了解CI/CD管道全流程
2.如何使用Jmeter实现MQ数据的源码发送和接收？性能测试实战篇
3.JMeter 扩展开发：自定义 Java Sampler
一篇文章了解CI/CD管道全流程
从CI/CD过程开始，包含所有阶段并负责创建自动化和无缝的编译软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。使用CI/CD管道，源码软件发布工件可以从代码提交阶段到测试、编译构建、源码部署和生产阶段在管道中移动和前进。编译tornado 源码这个概念非常强大，源码因为一旦指定了一个管道，编译它的源码一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。编译换句话说，源码CI/CD管道使企业更容易一天自动多次交付软件。编译
DevOps工程师经常会因为CI/CD中各个阶段的源码自动化而与CI/CD管道混淆。虽然不同的编译工具可以使CI/CD中的各个复杂阶段实现自动化，但由于人工干预，源码CI/CD的整个软件供应链仍然可能被打破。那么，就首先了解CI/CD过程中的各个阶段，以及CI/CD管道为什么对于组织快速、大规模地交付代码至关重要。
企业应用程序开发团队通常由开发人员、测试人员/QA工程师、运营工程师和SRE（站点可靠性工程师）或IT运营团队组成。他们紧密合作，将高质量的软件交付给客户。CI/CD是两个独立过程的组合:持续集成和持续部署。下面列出了其中的主要步骤。
CI持续集成
CI持续集成(CI)是构建软件并完成初始测试的过程。持续部署(CD)是将代码与基础设施结合起来的过程，确保完成所有测试并遵循策略，然后将代码部署到预期的环境中。当然，许多公司都有自己的流程，但主要步骤如下。
CI：代码提交
人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、大道趋势理论源码基础架构团队
技术：GitHub、Gitlab、BitBucket
过程：代码提交阶段也称为版本控制。提交是将开发人员编写的最新更改发送到存储库的操作。开发人员编写的代码的每个版本都被无限期地存储。在与合作者讨论和审查变更之后，开发人员将编写代码，并在软件需求、功能增强、bug修复或变更请求完成后提交。管理编辑和提交变更的存储库被称为源代码管理（SCM工具）。在开发人员提交代码（代码推送请求）后，代码更改被合并到存储在中央存储库（如GitHub）中的基本代码分支中。
CI：静态代码分析
人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础设施团队、测试人员
技术：GitHub、Gitlab、BitBucket
过程：一旦开发人员编写了代码并将其推送到存储库，系统就会自动触发，开始下一个代码分析过程。想象一下这样一个步骤：提交的代码直接进行构建，但在构建或部署过程中失败了。就资源利用率而言，无论是机器还是人力，这都是一个缓慢而昂贵的过程。必须检查代码的静态策略。SAST（Static Application Security Test）：SAST是一种白盒测试方法，使用SonarQube、Veracode、Appscan等SAST工具从内部检查代码，以发现软件缺陷、漏洞和弱点（如SQL注入等）。这是一个快速检查过程，检查代码是拓扑寻路源码否有语法错误。虽然此阶段缺少检查运行时错误的功能，但这将在稍后的阶段执行。
将附加的策略检查放到自动化管道中可以显著减少稍后在该过程中发现的错误数。
CI：build
人员：开发人员和工程师
技术：Jenkins、Bamboo CI、Circle CI、Travis CI、Maven、Azure DevOps
过程：持续集成流程的目标是接受常规的代码提交，并持续构建二进制工件。持续集成过程通过检查添加的新模块是否与现有模块配合良好，有助于更快地发现bug。这有助于减少验证新代码更改的时间。构建工具有助于编译和创建可执行文件或包（.exe、.dll，.jar等）取决于用于编写源代码的编程语言。在构建过程中，还会生成SQL脚本，然后与基础设施配置文件一起测试。简而言之，构建阶段是编译应用程序的阶段。构建过程的其他子活动包括工件存储、构建验证和单元测试。
CI：测试阶段
人员：测试人员和QA工程师
技术：Selenium、Appium、Jmeter、SOAP UI、Tarantula
过程：发布一个构建过程一系列自动化测试来验证代码的准确性。这一阶段有助于防止错误到达产品。根据构建的大小，此检查可以持续数秒到数小时。对于由多个团队提交和构建代码的大型组织，这些检查将在并行环境中运行，以节省宝贵的时间并尽早将Bug通知给开发人员。
这些自动化测试是科讯网站源码8.5由测试人员（或者称为QA工程师）建立的，他们已经根据用户故事建立了测试用例和场景。他们进行回归分析，压力测试，以检查与预期产出的偏差。测试中涉及的活动有健全性测试、集成测试和压力测试。这是一个非常先进的测试水平。在这里会发现开发代码的开发人员可能不知道的问题。
集成测试：
集成测试是使用Cucumber、Selenium等工具来执行的，其中各个应用程序模块作为一个组进行组合和测试，同时评估是否符合指定的功能需求。在集成测试之后，需要有人批准将该组中的更新集移动到下一阶段，这通常是性能测试。这个验证过程可能很麻烦，但它是整个过程的重要组成部分。核查过程中出现了一些新的解决办法。
负载和压力测试：
负载平衡和压力测试也使用自动化测试工具（如Selenium、JMeter等）来执行，以检查应用程序在高流量环境下是否稳定和性能良好。此测试通常不会在每个更新上运行，因为完整的压力测试是长期运行的。在发布主要的新功能时，将对多个更新进行分组，并完成完整的性能测试。在单个更新被转移到下一个阶段的情况下，管道可能包括金丝雀测试作为替代方案。
持续部署：bake和部署
人员：基础设施工程师、现场可靠性工程师（SRE）、运维工程师
技术：Spinnaker、Argo CD、Tekton CD
过程：测试阶段完成后，清除了标准的代码就可以部署到服务器中，在那里它们将与主应用程序集成。数据上报 asp源码在部署到生产环境之前，它们将被部署到产品团队内部使用的测试/暂存或beta环境中。在将构建移动到这些环境之前，构建必须经过两个子阶段Bake和Deploy。这两个阶段都是Spinnaker固有的。
CD：Bake
Bake是指从源代码中创建一个不可变的映像实例，该实例在生产环境中具有当前配置。这些配置可能是数据库更改和其他基础设施更新之类的内容。Spinnaker可以触发Jenkins来执行这个任务，有些组织更喜欢使用Packer。
CD：部署
Spinnaker将自动将烘焙的映像传递到部署阶段。这是将服务器组设置为部署到集群的位置。与上述测试过程类似，在部署阶段执行功能相同的过程。部署首先转移到测试、阶段，最后转移到生产环境，然后进行批准和检查。整个过程由Spinnaker之类的工具处理。
CD：验证
这也是团队优化整个CI/CD流程的关键所在。因为现在已经进行了很多测试，所以失败应该很少。但此时的任何故障都需要尽快解决，以便将对最终客户的影响降到最低。团队也应该考虑自动化这部分流程。
部署到生产环境是使用部署策略（如蓝绿部署、金丝雀分析、滚动更新等）执行的。在部署阶段，将监视正在运行的应用程序，以验证当前部署是否正确或是否需要回滚。
CD：监控
人员：SRE，运维团队
技术：Zabbix、Nagios、Prometheus、Elastic Search、Splunk、Appdynamics、Tivoli
过程：要使一个软件发行版具有故障安全性和健壮性，在生产环境中跟踪发行版的运行状况是至关重要的。应用程序监控工具将跟踪CPU利用率和发布延迟等性能指标。日志分析器将扫描底层中间件和操作系统产生的日志流，以识别行为并跟踪问题的来源。在生产过程中出现任何问题时，都会通知相关人员，以确保生产环境的安全性和可靠性。此外，监视阶段帮助企业收集有关新软件更改如何为收入做出贡献的信息，并帮助基础架构团队跟踪系统行为趋势和进行容量规划。
持续部署：反馈和协作工具
人员：SRE、Ops和维护团队
技术：禅道、ServiceNow、Slack、Email、Hipchat
DevOps团队的目标是更迅速、持续地发布，然后不断减少错误和性能问题。这是通过slack或电子邮件频繁地向开发人员和项目经理反馈新版本的质量和性能，并在ITSM工具中及时提高票价来实现的。通常，反馈系统是整个软件交付过程的一部分；因此交付过程中的任何更改都会频繁地记录到系统中，以便交付团队可以对其采取行动。
企业必须评估一个整体的持续交付解决方案，它可以自动化或促进上述阶段的自动化。
如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇
JMeter是一个广泛用于性能测试的开源工具，尤其擅长压力测试。它提供了丰富的扩展插件以满足不同场景下的性能测试需求。消息队列（Message Queue，简称MQ）作为现代分布式系统中的关键组件，被大量应用在软件或程序中。在进行测试时，遇到MQ系统改造的情况，需要使用JMeter来实现MQ数据的发送和接收，以完成性能测试工作。本文将基于实际项目经验，介绍如何利用JMeter的一个扩展插件Mqmeter进行MQ性能测试。 消息队列在分布式系统中扮演重要角色，主要解决应用耦合、异步消息和流量削峰等问题，确保高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构的实现。常见的MQ系统包括ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ等。 JMeter作为Apache项目下的开源性能测试工具，支持多种服务类型的测试，并允许用户通过插件扩展来满足特定的定制化需求，网络上提供了多种开源插件供测试人员使用。 本文结合实际测试中遇到的MQ测试需求，介绍如何使用Mqmeter插件来实现对IMB MQ队列的数据发送和接收。通过Mqmeter，测试人员能够利用JMeter完成MQ的压力测试，实现MQ的多并发操作。 为了执行性能测试，首先需要准备JMeter运行环境和Mqmeter插件。JMeter运行依赖Java环境，Maven环境用于编译Java源代码形成可执行的JAR包。本文详细说明了环境部署步骤，包括JDK安装、环境变量配置以及Maven和Mqmeter插件的安装过程。 在环境准备完成后，进行性能测试的具体执行步骤如下：启动JMeter，添加线程组和取样器，选择Mqmeter作为Java请求取样器。
填写取样器参数，包括MQ管理器名称、队列名称、等待间隔、主机名、端口号、通道名称、用户ID和密码等。
配置参数化变量，实现向不同MQ队列发送不同消息内容的功能。
设置汇总报告、TPS监听器、响应时间监听器等，开始性能测试。
在测试过程中，利用Mqmeter插件进行MQ性能监控，实时查看MQ队列的深度，确保系统交易链路的可用性，并定性评估MQ本身的读写性能。通过脚本化指令，实现对MQ性能的实时监控，提高测试效率。 总结，Mqmeter插件提供了强大的功能，帮助测试人员高效地进行MQ性能测试。本文提供的步骤和方法，旨在为从事MQ性能测试的同行提供参考，同时指出了一些可能的不足之处，如从消息队列取消息的具体方法和量化性能的详细方法，有待进一步探索和完善。JMeter 扩展开发：自定义 Java Sampler
JMeter 是一个广泛使用的开源性能测试工具，其内置支持了一系列常用的协议，比如 HTTP/HTTPS、FTP、JDBC、JMS、SOAP 和 TCP 等，便于测试场景的编写。然而，对于一些特定需求，用户可能需要测试的协议并未被 JMeter 内置支持，或者在已有协议基础上增加定制化内容。这时，通过自定义 Java Sampler 的方式，用户可以轻松扩展对新协议的支持。本文将详细介绍如何利用 Java Sampler 扩展 JMeter 的协议支持功能。Java Sampler 是 JMeter 提供的一种机制，允许用户通过自定义 Java 类来扩展对新协议的支持。这些扩展的协议以“Java请求”的形式加入到测试脚本中，而非针对特定的 Java 协议。
为了说明如何实现这一扩展，本文将以 MQTT 协议中的连接为例。用户可以通过添加 Java 请求并选择不同的 Java Sampler 来实现对 MQTT 协议的支持。
在开发 JMeter 插件时，通常无需下载 JMeter 的源代码，只需引用相关的 JMeter 库即可。在此示例中，除了引用 ApacheJMeter_core 外，还需引入支持 MQTT 协议的 Java 类库，如 Eclipse Paho Java MQTT client 库。选择其他 MQTT Java 类库取决于被扩展的协议和协议扩展者的偏好。
以下是开发自定义 Java Sampler 的步骤，以及如何在 JMeter 中添加 MQTT 连接的示例代码。
准备开发环境时，确保已准备好了开发所需环境，包括 JMeter 库和其他 MQTT Java 类库的引用。在开发过程中，可以参考 JMeter 扩展开发的其他文章以获取更多细节。
在开发 Java Sampler 时，主要涉及以下几个关键方法：
runTest 方法：这是扩展协议主体逻辑的核心部分，用于实现协议数据的正确发送和接收。 getDefaultParameters 方法：用于定义默认参数，这些参数将出现在 JMeter Java 请求界面中。如果不需要默认参数，可以跳过此步骤。 setupTest 和 teardownTest 方法：分别用于初始化和清理操作。这两个方法并非必须实现，但可以用于执行额外的准备工作和收尾操作。实现 runTest 方法时，主要逻辑包括正确发送协议数据和接收反馈，然后根据接收到的数据设置 SampleResult 对象。对于 MQTT 协议的普通 TCP 连接，可参考提供的代码示例。
在实现 getDefaultParameters 方法时，可从 JavaSamplerContext 参数中读取连接信息，从而实现脚本编写人员在界面输入参数值的功能。
编译和部署完成后，将自定义的 Java Sampler 添加到 JMeter 测试脚本中，通过类名称下拉列表框选择新扩展的类。如果未成功显示，可检查 jar 包是否正确复制到 JMeter 的 lib/ext 目录，并查看 JMeter 日志以排除异常。
通过 Java Sampler 扩展 JMeter 的协议支持功能，实现过程相对简单。然而，这种方式在界面友好性上可能与 JMeter 内置的协议有所差异。后续文章将介绍如何利用 JMeter 更强大的扩展方式来改善这一问题，敬请期待。
