特色文章
- 使用 Debezium 检测数据变异模式
- Debezium 异步引擎
- Debezium 和 TimescaleDB
- 精简性能:Debezium JDBC 连接器批处理支持
- Debezium Operator 飞向云端
- Debezium 信令与通知 - 第三部分:JMX 通道
- 使用数据库数据流进行在线机器学习
- Debezium 信令与通知 - 第二部分:自定义
- Debezium 信令与通知 - 第一部分
- 使用 Debezium 和 TensorFlow 进行图像分类
- Bolt 中的流式 Vitess
- 微服务的分布式数据 — 事件溯源 vs. 变更数据捕获
- 使用变更数据捕获和流处理构建审计日志
- WePay 中的流式 Cassandra - 第一部分
- 使用 Outbox 模式进行可靠的微服务数据交换
- 使用变更数据捕获自动使缓存失效
- 使用 Hibernate 和 Debezium 实现聚合视图物化
- 基于日志的变更数据捕获的五大优势
- 使用 Debezium 和 Kafka Streams 创建 DDD 聚合
- 将数据库中的数据更改流式传输到 Elasticsearch
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Debezium 博客
在为您的项目开发测试时,迟早您会遇到某些测试随机失败的情况。这些测试也称为不稳定测试,非常令人头疼,因为您永远不知道失败是随机的还是代码中存在回归。最糟糕的情况是您会忽略这些测试,因为您知道它们不稳定。大多数测试框架甚至有专门的注解或其他方式来表示测试不稳定,如果失败,应该忽略失败。这种测试的价值非常值得怀疑。对这种测试最好的处理方式当然是修复它,使其不再随机失败。这说起来容易,做起来难。最困难的部分通常是让测试在您的开发环境中失败,以便您可以对其进行调试,了解它为什么失败以及失败的根本原因。在这篇博文中,我将尝试展示一些可以帮助您在本地计算机上模拟随机测试失败的技术。