计算机
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270千字
字数
2023-10-01
发行日期
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主编推荐语
一本讲解云原生测试的专业实战指南。
内容简介
本书用通俗易懂的语言介绍云原生理论基础，用丰富的实际案例还原云原生测试场景，是一本专注于讲述云原生测试的实战图书。
本书共9章。
第1章至第3章主要介绍云原生基础，包括云原生的概念和相关测试挑战，Docker的核心能力和测试场景，Kubernetes的集群搭建、常用对象和定制化开发等内容；
第4章至第6章主要介绍云原生测试场景，包括在Kubernetes中实施混沌工程、性能测试、稳定性测试，使用Prometheus搭建监控系统等内容；
第7章至第9章主要介绍云原生与其他领域的结合，包括边缘计算、CI/CD和大数据技术与Kubernetes结合的测试场景及对应的测试方案。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 对本书的赞誉
- 前言
- 资源与支持
- 第1章 认识云原生
- 1.1 什么是云原生
- 1.2 云原生的测试挑战
- 1.3 本章总结
- 第2章 容器技术基础
- 2.1 构建浏览器集群
- 2.1.1 Selenium Grid
- 2.1.2 Docker部署Selenium Grid
- 2.1.3 小结
- 2.2 容器隔离的原理
- 2.2.1 隔离
- 2.2.2 Linux名字空间
- 2.2.3 小结
- 2.3 网络模式
- 2.3.1 bridge网络模式
- 2.3.2 host网络模式
- 2.3.3 container网络模式
- 2.3.4 小结
- 2.4 容器镜像
- 2.4.1 镜像构建
- 2.4.2 联合文件系统
- 2.4.3 镜像分层的优势
- 2.4.4 镜像扫描工具的开发
- 2.4.5 小结
- 2.5 本章总结
- 第3章 Kubernetes基础
- 3.1 深入解析Pod
- 3.1.1 Pod的架构
- 3.1.2 Pod的调度
- 3.1.3 Pod的资源管理
- 3.1.4 小结
- 3.2 服务高可用设计
- 3.2.1 高可用的常见设计
- 3.2.2 服务副本与水平扩展
- 3.2.3 基于Service的负载均衡网络
- 3.2.4 基于探针的健康检查
- 3.2.5 小结
- 3.3 再谈镜像扫描工具
- 3.3.1 DaemonSet定义
- 3.3.2 DaemonSet与Headless Service
- 3.3.3 在容器中调用Docker
- 3.3.4 小结
- 3.4 离线业务
- 3.4.1 Job
- 3.4.2 CronJob
- 3.4.3 小结
- 3.5 K8s开发基础
- 3.5.1 客户端的初始化
- 3.5.2 基本API的使用
- 3.5.3 资源回收工具的开发
- 3.5.4 让工具在集群中运行——InCluster模式和RBAC
- 3.5.5 解决容器时区问题
- 3.5.6 小结
- 3.6 本章总结
- 第4章 混沌工程
- 4.1 什么是混沌工程
- 4.2 高可用测试的理论
- 4.2.1 幂等与重试
- 4.2.2 状态管理
- 4.2.3 CAP
- 4.2.4 BASE
- 4.2.5 监控告警
- 4.2.6 小结
- 4.3 高可用扫描工具
- 4.3.1 扫描规则
- 4.3.2 代码实现
- 4.3.3 小结
- 4.4 故障注入工具
- 4.4.1 故障注入工具的底层原理
- 4.4.2 开源工具的选择
- 4.4.3 Chaos Mesh的架构
- 4.4.4 K8s的Operator
- 4.4.5 Chaos Dashboard
- 4.4.6 chaosd-schmerver
- 4.4.7 sidecar模式的故障注入
- 4.4.8 jvm-sandbox
- 4.4.9 故障注入的注意点
- 4.4.10 小结
- 4.5 K8s中的特殊故障
- 4.5.1 Pod 无法被删除
- 4.5.2 驱逐策略与抢占优先级
- 4.5.3 K8s核心组件故障
- 4.5.4 小结
- 4.6 高可用的评估手段
- 4.6.1 以模拟SLA为角度评估
- 4.6.2 以故障场景为角度评估
- 4.6.3 RPO与RTO
- 4.6.4 小结
- 4.7 本章总结
- 第5章 性能测试与监控
- 5.1 Prometheus快速入门
- 5.1.1 快速部署
- 5.1.2 架构介绍
- 5.1.3 可视化
- 5.1.4 小结
- 5.2 PromQL详解
- 5.2.1 理解时间序列
- 5.2.2 理解指标类型
- 5.2.3 语法详解
- 5.2.4 HTTP API
- 5.2.5 小结
- 5.3 容量测试
- 5.3.1 超卖的风险
- 5.3.2 资源的初步评估
- 5.3.3 统计具体的资源
- 5.3.4 小结
- 5.4 分布式压力测试工具JMeter
- 5.4.1 部署JMeter集群
- 5.4.2 小结
- 5.5 测试K8s的性能
- 5.5.1 测试方法
- 5.5.2 Kubemark简介
- 5.5.3 Kubemark部署
- 5.5.4 小结
- 5.6 本章总结
- 第6章 稳定性测试与监控
- 6.1 什么是稳定性测试
- 6.2 List-Watch
- 6.2.1 K8s的控制器模型
- 6.2.2 List-Watch简介
- 6.2.3 小结
- 6.3 构建事件监控组件
- 6.3.1 Pod与容器的状态
- 6.3.2 Pod的Condition和Phase
- 6.3.3 获取异常容器
- 6.3.4 获取异常信息
- 6.3.5 NPD
- 6.3.6 小结
- 6.4 持续性观测
- 6.4.1 自定义Exporter
- 6.4.2 服务可用时间
- 6.4.3 业务巡检与Pushgateway
- 6.4.4 小结
- 6.5 Operator
- 6.5.1 什么是Operator
- 6.5.2 Prometheus Operator
- 6.5.3 小结
- 6.6 本章总结
- 第7章 边缘计算
- 7.1 什么是边缘计算
- 7.1.1 云计算的不足
- 7.1.2 就近计算的设计
- 7.1.3 小结
- 7.2 K8s与边缘计算
- 7.2.1 边缘自治
- 7.2.2 分布式健康检查
- 7.2.3 边缘调度
- 7.2.4 就近计算
- 7.2.5 边缘灰度
- 7.2.6 边缘存储
- 7.2.7 小结
- 7.3 核心测试场景
- 7.3.1 边缘计算的容量测试
- 7.3.2 边缘计算的高可用测试
- 7.3.3 数据通信测试
- 7.3.4 调度测试
- 7.3.5 小结
- 7.4 本章总结
- 第8章 持续集成和持续部署
- 8.1 构建CI/CD系统的关键
- 8.1.1 CI/CD与流水线
- 8.1.2 规模扩大带来的挑战
- 8.1.3 高度自动化的工程能力
- 8.1.4 小结
- 8.2 Jenkins流水线
- 8.2.1 流水线基础
- 8.2.2 多分支流水线
- 8.2.3 Jenkins共享库
- 8.2.4 小结
- 8.3 K8s中的CI/CD
- 8.3.1 Jenkins与Docker
- 8.3.2 Jenkins与K8s
- 8.3.3 小结
- 8.4 环境治理
- 8.4.1 环境的隔离级别
- 8.4.2 K8s中的资源隔离
- 8.4.3 在K8s中实现逻辑隔离
- 8.4.4 Helm
- 8.4.5 小结
- 8.5 本章总结
- 第9章 云原生与大数据
- 9.1 什么是大数据
- 9.1.1 大数据的4个特征
- 9.1.2 分布式存储
- 9.1.3 分布式计算
- 9.1.4 批处理和流计算
- 9.1.5 大数据生态
- 9.1.6 小结
- 9.2 K8s中的分布式计算
- 9.2.1 K8s中的存储
- 9.2.2 Spark Operator
- 9.2.3 小结
- 9.3 Spark基础
- 9.3.1 搭建本地环境
- 9.3.2 Spark的运行机制
- 9.3.3 RDD基础
- 9.3.4 小结
- 9.4 典型测试场景介绍
- 9.4.1 shuffle与数据倾斜
- 9.4.2 分区对性能的影响
- 9.4.3 多种数据源的对接
- 9.4.4 功能测试与数据质量监控
- 9.4.5 流计算与数据一致性
- 9.4.6 小结
- 9.5 造数工具
- 9.5.1 造数的难点与解决方案
- 9.5.2 代码实现
- 9.5.3 非结构化数据的构建
- 9.5.4 小结
- 9.6 本章总结
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
