测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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在左侧导航栏选择“测试”。 操作指导 测试功能的详细介绍如表1所示。 表1 测试功能说明 功能导航 说明 参考文档的链接 测试计划 测试计划明确测试时间、测试范围、测试目标，并管理测试各个阶段的活动。测试计划可以针对某个版本、迭代或专项等。 请参见测试计划。 测试设计 测试设计在整个测

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API管理痛点 传统的API全生命周期管理方案，研发团队通常会使用多种工具管理API： Swagger：设计与管理API文档 Postman：API调试工具 Mockjs：Mock API数据 JMeter：API自动化测试工具 因此，在传统的研发流程中，开发者常常面对以下繁琐的协作场景：

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内存 32GiB 操作系统 CentOS 8.2 64bit 测试工具 本次测试采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark，具体使用方法请参见memtier_benchmark。 测试指标 本次模拟的广告业务场景（RTA）业务规模大致抽象为：1TB数据量、160w

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API管理痛点 传统的API全生命周期管理方案，研发团队通常会使用多种工具管理API： Swagger：设计与管理API文档 Postman：API调试工具 Mockjs：Mock API数据 JMeter：API自动化测试工具 因此，在传统的研发流程中，开发者常常面对以下繁琐的协作场景：

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自动化任务启用成功后，会出现“测试”按钮，单击该按钮可进行自动化测试。 自动化任务启用成功后，单击页面右上方的“测试”。 图3 测试自动化任务 触发条件为“流程事件触发”时（如图4），不支持测试功能，即无测试按钮。 图4 流程事件触发 在弹出的测试页面，选择一条记录，单击“开始测试”。 图5 选择一条记录

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删除自动化任务 使用说明 删除自动化任务前，需要先停止自动化任务。 删除自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的，选择“删除”。

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配置自动化脚本 登录 MRS 管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称。进入集群详情页面。 选择“弹性伸缩”页签。 单击“配置自动化脚本”按钮。 单击“添加”。 配置“名称”、“脚本路径”、“执行节点”、“参数”、“执行时机”、“失败操作”。参数详情请参考表4。

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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在自动化列表中，单击已启动自动化任务后的。 图1 编辑自动化任务 在自动化任务设计页面，单击右上角的“运行中”，即可停止自动化任务。 “运行中”状态变为“已关闭”，表明自动化任务已停止。 图2 启动自动化任务 父主题： 创建自动化任务实现智能化操作

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自动化部署 部署环境准备 使用CodeArts托管函数代码 deploy.py代码示例 cam.yaml解析

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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LA。 2.创建测试方案 创建测试方案是指设计适合性能测试系统负载的特定场景或条件的过程，性能测试方案设计要求全面、无遗漏，使用测试设计模板把所有的组网场景要求全覆盖，根据性能测试需求、测试模型、测试组网图，罗列出业务测试要点，逐一去分解测试场景和步骤。创建测试方案以模拟真实的用户行为和系统负载，

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图6 填写测试需求 点击【保存并下一步】，制定本次测试需求的测试计划，包括计划名称、起止时间和工作分解。 图7 制定测试计划 点击【提交】，完成测试需求提交。 测试用例设计 在解决方案工作台测试用例设计要求用户角色为“测试工程师”。 测试用例设计责任人，即上一环节测试需求新建时指

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0 32U128GB 测试工具 本次测试采用开源社区的Y CS B 0.12.0版本的测试工具。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 测试步骤 配置workload文件。

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3

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64位版本。 被测试集群实例的配置：每个实例包含3个节点。 被测试集群实例的规格：4U16G、8U32G、16U64G、32U128G。 测试工具 本次测试采用了开源社区的Time Series Benchmark Suite (TSBS)。 测试指标 写入性能测试关注每秒写入点数（points/sec）。

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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