敏捷測試實戰指南

陳霽，DevOps、敏捷測試資深專家，騰訊課堂認證講師、EXIN認證DevOps講師、華為雲MVP、阿里雲MVP、阿里巴巴研發效能事業部認證解決方案架構師，《測試敏捷化白皮書》項目經理，PMI -ACP、EXIN DOM/ASM、SAFe5 Agilist證書獲得者，TMMI會員。

陸怡頤，美國質量學會認證的質量工程師、項目管理與質量管理專家，CSTQB認證講師。曾供職於中國航天研究所軟件檢測站、華為、中國平安等多家知名企業。

王朝陽，Oracle ACE、阿里雲MVP、Oracle年輕專家。就職於海通證券股份有限公司，主要負責雲計算、容器化、數據庫、存儲和SDN等方面的工作。具有10多年的工作經驗，熱衷於分享技術心得和最佳實踐，先後在許多技術峰會上做過主題分享。

傅江如，大數據架構師及數據分析專家、項目管理與質量管理專家，PMP、CMMI評估師、FRM證書獲得者，ISO27001&9001內審員，CSTQB金融組組員等。目前就職於申万宏源證券有限公司，負責大數據平台架構和數據服務提供工作。

目錄

第　1章 敏捷測試理念　1
1．1　敏捷的價值　2
1．1．1　VUCA的行業背景　2
1．1．2　敏捷的核心價值觀　2
1．2　DevOps解決問題更快　3
1．2．1　團隊組織的變化　3
1．2．2　流水線對測試的依賴　4
1．2．3　為系統製造問題　5
1．3　測試與行業發展　5
1．3．1　有效自動化　6
1．3．2　測試運維的興起　6
1．3．3　測試的三大階段　7
1．4　測試敏捷化之路　8
1．4．1　敏捷測試　8
1．4．2　測試敏捷化　10

第　2章 敏捷測試的相關體系　11
2．1　從UserStory開始　12
2．1．1　UserStory定性　12
2．1．2　UserStory編寫格式　13
2．1．3　基本的格式模板　13
2．1．4　進階的基本格式模板　13
2．1．5　高級格式模板　14
2．1．6　UserStory中的優先級與故事點數　15
2．1．7　UserStory實例化、驗收標準與完成定義　15
2．1．8　驗收標準　16
2．1．9　完成定義　16
2．1．10　UserStory骨幹、地圖和迭代規劃　17
2．2　看板看出名堂　19
2．3　Scrum的流程　22
2．4　DevOps帶來的價值流　24
2．5　從敏捷測試到測試敏捷化　25

第3章　敏捷用戶故事實戰　26
3．1　引言　27
3．2　用戶故事背景　27
3．2．1　規劃角色　27
3．2．2　羅列用戶故事　28
3．2．3　評估用戶故事優先級　29
3．2．4　評估用戶故事大小　31
3．2．5　用戶故事地圖　33
3．2．6　用戶故事迭代計劃　33
3．3　用戶故事範例　34

第4章　版本控制利器——Git　35
4．1　為何要版本控制　36
4．2　版本控制的演進歷史　36
4．2．1　本地版本控制　36
4．2．2　集中化版本控制　37
4．2．3　分佈式版本控制　38
4．3　Git的基本概念　39
4．3．1　Git的3個工作區域　39
4．3．2　本地、遠程以及Origin　41
4．4　Git的安裝　41
4．5　開啟Git協議　41
4．6　Git命令簡介　43

第5章　GitHub入門　46
5．1　初識GitHub　47
5．2　賬號安全　48
5．3　Repository（倉庫）　49
5．4　事務管理　52
5．4．1　Assignees（指派人）　53
5．4．2　Labels（標籤）　54
5．4．3　Projects（項目）　54
5．4．4　Milestone（里程碑）　56
5．5　豐富的項目文檔——Wiki　56
5．6　Pull Request　57
5．7　Fork功能　59
5．8　代碼分享功能——Gist　60
5．9　GitHub CI/CD　61
5．9．1　準備代碼　61
5．9．2　編寫GitHub CI/CD腳本　64
5．9．3　運行工作流　66

第6章　微服務　67
6．1　為什麼要微服務　68
6．2　微服務架構　68
6．3　微服務實例　69
6．3．1　Spring Cloud簡介　69
6．3．2　快速構建Spring Cloud項目　70
6．3．3　Spring Cloud演示項目的實現　77
6．3．4　驗證微服務　99
6．4　API管理　103

第7章　GitLab　106
7．1　GitLab的安裝　107
7．1．1　硬件要求　107
7．1．2　操作系統　108
7．1．3　綜合安裝包安裝　109
7．2　GitLab的配置與啟動　111
7．2．1　修改GitLab服務端口　111
7．2．2　啟動與停止服務　112
7．3　GitLab的使用　112
7．3．1　系統管理　112
7．3．2　GitLab基本使用　116
7．3．3　運行器（Runner）　116
7．4　CI/CD　118
7．4．1　GitLab-CI基本用法　118
7．4．2　CI/CD實戰　124

第8章　Jenkins　135
8．1　Jenkins的持續集成　136
8．2　什麼是Jenkins Pipeline　136
8．3　Jenkins Pipeline實戰　136
8．3．1　安裝Jenkins　136
8．3．2　定義CI/CD流程　137
8．3．3　多分支Pipeline任務　137
8．3．4　Pipeline任務進階　142
8．4　API自動化測試　154
8．5　基於敏捷模式的開發實踐　162
8．5．1　一切從Story開始　162
8．5．2　和諧的結對編程與TDD　163
8．5．3　特性分支合入　174
8．5．4　提交測試分支　175

第9章　容器概述　176
9．1　容器技術棧介紹　177
9．1．1　容器核心技術　177
9．1．2　容器平台技術　178
9．1．3　容器支持技術　179
9．2　為什麼使用容器　179
9．2．1　容器與虛擬機技術　179
9．2．2　容器的優點　180
9．2．3　容器的業務價值　180
9．3　Docker簡介　181
9．3．1　Docker平台　181
9．3．2　Docker引擎　181
9．3．3　Docker架構　182
9．3．4　Docker使用的底層技術　185

第　10章 安裝Docker CE　186
10．1　實驗環境介紹　187
10．1．1　服務器信息　187
10．1．2　基本配置　187
10．2　Docker版本概覽　188
10．3　單主機安裝Docker CE　188
10．3．1　卸載舊版本（推薦全新環境安裝）　189
10．3．2　使用YUM安裝Docker　189
10．3．3　使用RPM包安裝Docker　190
10．3．4　卸載Docker CE　192
10．4　多主機安裝Docker CE　192
10．4．1　使用Docker Machine批量安裝Docker主機　193
10．4．2　卸載Docker Machine　197
10．4．3　使用Ansible批量安裝Docker主機　197
10．5　查閱Docker幫助文檔　201
10．5．1　在線查閱文檔　201
10．5．2　離線查閱文檔　202

第　11章 搭建私有Docker Registry　204
11．1　Docker Hub簡介　205
11．2　搭建私有鏡像倉庫　205
11．3　鏡像打標籤的最佳實踐　209

第　12章 Kubernetes概述　210
12．1　Kubernetes架構簡介　211
12．1．1　Master節點　211
12．1．2　Worker節點　213
12．1．3　插件　213
12．2　Kubernetes的高可用集群方案介紹　214
12．2．1　堆疊etcd拓撲　214
12．2．2　外部etcd拓撲　215

第　13章 使用kubeadm搭建Kubernetesv
1．13．2單主節點集群　216
13．1　實驗環境介紹　217
13．1．1　服務器信息　217
13．1．2　基本的配置　217
13．2　安裝Docker CE　219
13．2．1　解壓縮安裝包　219
13．2．2　RPM包方式安裝Docker　CE　220
13．2．3　啟動服務，並檢查服務狀態　221
13．3　安裝Kubernetes組件　221
13．3．1　解壓縮安裝包　221
13．3．2　安裝kubeadm、kubectl、kubelet軟件包　222
13．3．3　準備Docker鏡像　222
13．4　初始化主節點　224
13．4．1　設置主節點相關配置　224
13．4．2　初始化的過程　226
13．5　安裝Pod網絡插件　227
13．5．1　檢查Pod的狀態　227
13．5．2　安裝插件　227
13．6　註冊新節點到集群　228
13．6．1　導入所需鏡像　229
13．6．2　配置新節點　229
13．6．3　註冊新節點　230
13．6．4　檢查Pod和節點的狀態　230
13．7　安裝可視化圖形界面（可選）　231

第　14章 初探大數據　233
14．1　無處不在的大數據　234
14．2　大數據特徵　235
14．2．1　數據量　236
14．2．2　速度　237
14．2．3　多樣性　237
14．2．4　價值　238
14．3　Hadoop生態系統　239
14．3．1　Hadoop技術概覽　239
14．3．2　HDFS　241
14．3．3　YARN　242
14．3．4　Spark　244
14．3．5　SQL解決方案　244
14．3．6　對流數據的處理　246
14．3．7　NoSQL型數據庫　251
14．3．8　任務調度　252
14．3．9　協調和管理　253
14．3．10　ETL工具　255
14．3．11　寫給測試人員的話　257

第　15章 大數據測試探索　258
15．1　從用戶故事開始　259
15．2　大數據系統設計　260
15．3　搭建Hadoop系統　261
15．3．1　安裝CentOS虛擬機　261
15．3．2　安裝JDK　262
15．3．3　配置SSH免密登錄　263
15．3．4　安裝Hadoop系統　263
15．3．5　開通虛擬機防火牆端口　266
15．4　安裝Hive組件　268
15．4．1　安裝MySQL　268
15．4．2　安裝Hive組件　270
15．5　平台架構測試　274
15．5．1　可靠性測試　274
15．5．2　性能測試　276
15．6　業務應用測試　278
15．6．1　數據ETL測試　279
15．6．2　業務邏輯測試　283
15．6．3　應用性能測試　287