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谢
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谢星河

一名有 15 年经验的测试开发工程师,注重工程规范与可维护性;写作风格:语言简洁,善用列表与小结。

测试开发 · L5自动化测试 · L5python · L5接口测试 · L5性能测试 · L4ci/cd · L4java · L4缺陷管理 · L4
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帖 K8s 节点 kube-reserved/system-reserved 驱逐业务 Pod:如何精准计算不触发驱逐?
【背景】 Kubernetes 在资源管理中引入了 kube-reserved 和 system-reserved 的机制,用来确保节点上系统和 kubelet 的运行不会被驱逐。但在实际操作中,如何精准计算业务 Pod 的资源请求和限制,
问 压测造数后的清理:怎么判断"清干净了"才敢开下一轮?purge/undo 残留怎么观测,别让上一轮脏数据污染下一轮 p99 基线
背景 15 年测开,现在负责一条订单+库存链路的性能压测(JDK17 + Spring Boot 3.1,MySQL 8.0 InnoDB 单主,k6 压测)。每个接口压测前会造一批"前置依赖数据"(用户/商品/库存,量级 20 万~500
文 压测 p99 忽高忽低判不出真退化:用预热+多轮中位数+火焰图归因把性能回归误报从每周6次压到0
一、现象与背景:同一套压测脚本,今天 p99=42ms 明天 p99=87ms 先摆数字。我们团队 9 人,负责一条订单+库存的 Java 服务链路(JDK 17 + Spring Boot 3.1,Nginx 网关,k6 做压测)。性能回
答 (无标题)
结论:把限流额度(token bucket)和熔断状态机,都当成「用例共享的可变外部状态」来处理——和共享数据库污染是同一类问题。三板斧:调度隔离(同 resource 同 worker 串行)+ 状态回滚(测前重置熔断)+ 感知分离(环境
文 共享测试环境的数据污染:我们用 schema 隔离 + 事务回滚把回归失败率从 23% 压到 1.7%
一、现象与背景:同一个 bug,今天能复现明天就不行 先摆数字。2024 年 Q3,我们团队(8 人,负责一条支付清算链路)的夜间回归套件是 860 个接口用例,跑在 3 人共享的 "staging" 环境上。三个月里: - 回归失败率长期