敏捷测试实战指南 王朝阳 等 编 专业科技 文轩网

第1章 敏捷测试理念 1
1.1 敏捷的价值 2
1.1.1 VUCA的行业背景 2
1.1.2 敏捷的核心价值观 2
1.2 DevOps解决问题更快 3
1.2.1 团队组织的变化 3
1.2.2 流水线对测试的依赖 4
1.2.3 为系统制造问题 5
1.3 测试与行业发展 5
1.3.1 有效自动化 6
1.3.2 测试运维的兴起 6
1.3.3 测试的三大阶段 7
1.4 测试敏捷化之路 8
1.4.1 敏捷测试 8
1.4.2 测试敏捷化 10
第2章 敏捷测试的相关体系 11
2.1 从UserStory开始 12
2.1.1 UserStory定性 12
2.1.2 UserStory编写格式 13
2.1.3 基本的格式模板 13
2.1.4 进阶的基本格式模板 13
2.1.5 高级格式模板 14
2.1.6 UserStory中的优先级与故事点数 15
2.1.7 UserStory实例化、验收标准与完成定义 15
2.1.8 验收标准 16
2.1.9 完成定义 16
2.1.10 UserStory骨干、地图和迭代规划 17
2.2 看板看出名堂 19
2.3 Scrum的流程 22
2.4 DevOps带来的价值流 24
2.5 从敏捷测试到测试敏捷化 25
第3章 敏捷用户故事实战 26
3.1 引言 27
3.2 用户故事背景 27
3.2.1 规划角色 27
3.2.2 罗列用户故事 28
3.2.3 评估用户故事优先级 29
3.2.4 评估用户故事大小 31
3.2.5 用户故事地图 33
3.2.6 用户故事迭代计划 33
3.3 用户故事范例 34
第4章 版本控制利器——Git 35
4.1 为何要版本控制 36
4.2 版本控制的演进历史 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 分布式版本控制 38
4.3 Git的基本概念 39
4.3.1 Git的3个工作区域 39
4.3.2 本地、远程以及Origin 41
4.4 Git的安装 41
4.5 开启Git协议 41
4.6 Git命令简介 43
第5章 GitHub入门 46
5.1 初识GitHub 47
5.2 账号安全 48
5.3 Repository（仓库） 49
5.4 事务管理 52
5.4.1 Assignees（指派人） 53
5.4.2 Labels（标签） 54
5.4.3 Projects（项目） 54
5.4.4 Milestone（里程碑） 56
5.5 丰富的项目文档——Wiki 56
5.6 Pull Request 57
5.7 Fork功能 59
5.8 代码分享功能——Gist 60
5.9 GitHub CI/CD 61
5.9.1 准备代码 61
5.9.2 编写GitHub CI/CD脚本 64
5.9.3 运行工作流 66
第6章 微服务 67
6.1 为什么要微服务 68
6.2 微服务架构 68
6.3 微服务实例 69
6.3.1 Spring Cloud简介 69
6.3.2 快速构建Spring Cloud项目 70
6.3.3 Spring Cloud演示项目的实现 77
6.3.4 验证微服务 99
6.4 API管理 103
第7章 GitLab 106
7.1 GitLab的安装 107
7.1.1 硬件要求 107
7.1.2 操作系统 108
7.1.3 综合安装包安装 109
7.2 GitLab的配置与启动 111
7.2.1 修改GitLab服务端口 111
7.2.2 启动与停止服务 112
7.3 GitLab的使用 112
7.3.1 系统管理 112
7.3.2 GitLab基本使用 116
7.3.3 运行器（Runner） 116
7.4 CI/CD 118
7.4.1 GitLab-CI基本用法 118
7.4.2 CI/CD实战 124
第8章 Jenkins 135
8.1 Jenkins的持续集成 136
8.2 什么是Jenkins Pipeline 136
8.3 Jenkins Pipeline实战 136
8.3.1 安装Jenkins 136
8.3.2 定义CI/CD流程 137
8.3.3 多分支Pipeline任务 137
8.3.4 Pipeline任务进阶 142
8.4 API自动化测试 154
8.5 基于敏捷模式的开发实践 162
8.5.1 一切从Story开始 162
8.5.2 和谐的结对编程与TDD 163
8.5.3 特性分支合入 174
8.5.4 提交测试分支 175
第9章 容器概述 176
9.1 容器技术栈介绍 177
9.1.1 容器核心技术 177
9.1.2 容器平台技术 178
9.1.3 容器支持技术 179
9.2 为什么使用容器 179
9.2.1 容器与虚拟机技术 179
9.2.2 容器的优点 180
9.2.3 容器的业务价值 180
9.3 Docker简介 181
9.3.1 Docker平台 181
9.3.2 Docker引擎 181
9.3.3 Docker架构 182
9.3.4 Docker使用的底层技术 185
第10章 安装Docker CE 186
10.1 实验环境介绍 187
10.1.1 服务器信息 187
10.1.2 基本配置 187
10.2 Docker版本概览 188
10.3 单主机安装Docker CE 188
10.3.1 卸载旧版本（推荐全新环境安装） 189
10.3.2 使用YUM安装Docker 189
10.3.3 使用RPM包安装Docker 190
10.3.4 卸载Docker CE 192
10.4 多主机安装Docker CE 192
10.4.1 使用Docker Machine批量安装Docker主机 193
10.4.2 卸载Docker Machine 197
10.4.3 使用Ansible批量安装Docker主机 197
10.5 查阅Docker帮助文档 201
10.5.1 在线查阅文档 201
10.5.2 离线查阅文档 202
第11章 搭建私有Docker Registry 204
11.1 Docker Hub简介 205
11.2 搭建私有镜像仓库 205
11.3 镜像打标签的很好实践 209
第12章 Kubernetes概述 210
12.1 Kubernetes架构简介 211
12.1.1 Master节点 211
12.1.2 Worker节点 213
12.1.3 插件 213
12.2 Kubernetes的高可用集群方案介绍 214
12.2.1 堆叠etcd拓扑 214
12.2.2 外部etcd拓扑 215
第13章 使用kubeadm搭建Kubernetes V1.13.2单主节点集群 216
13.1 实验环境介绍 217
13.1.1 服务器信息 217
13.1.2 基本的配置 217
13.2 安装Docker CE 219
13.2.1 解压缩安装包 219
13.2.2 RPM包方式安装Docker CE 220
13.2.3 启动服务，并检查服务状态 221
13.3 安装Kubernetes组件 221
13.3.1 解压缩安装包 221
13.3.2 安装kubeadm、kubectl、kubelet软件包 222
13.3.3 准备Docker镜像 222
13.4 初始化主节点 224
13.4.1 设置主节点相关配置 224
13.4.2 初始化的过程 226
13.5 安装Pod网络插件 227
13.5.1 检查Pod的状态 227
13.5.2 安装插件 227
13.6 注册新节点到集群 228
13.6.1 导入所需镜像 229
13.6.2 配置新节点 229
13.6.3 注册新节点 230
13.6.4 检查Pod和节点的状态 230
13.7 安装可视化图形界面（可选） 231
第14章 初探大数据 233
14.1 无处不在的大数据 234
14.2 大数据特征 235
14.2.1 数据量 236
14.2.2 速度 237
14.2.3 多样性 237
14.2.4 价值 238
14.3 Hadoop生态系统 239
14.3.1 Hadoop技术概览 239
14.3.2 HDFS 241
14.3.3 YARN 242
14.3.4 Spark 244
14.3.5 SQL解决方案 244
14.3.6 对流数据的处理 246
14.3.7 NoSQL型数据库 251
14.3.8 任务调度 252
14.3.9 协调和管理 253
14.3.10 ETL工具 255
14.3.11 写给测试人员的话 257
第15章 大数据测试探索 258
15.1 从用户故事开始 259
15.2 大数据系统设计 260
15.3 搭建Hadoop系统 261
15.3.1 安装CentOS虚拟机 261
15.3.2 安装JDK 262
15.3.3 配置SSH免密登录 263
15.3.4 安装Hadoop系统 263
15.3.5 开通虚拟机防火墙端口 266
15.4 安装Hive组件 268
15.4.1 安装MySQL 268
15.4.2 安装Hive组件 270
15.5 平台架构测试 274
15.5.1 可靠性测试 274
15.5.2 性能测试 276
15.6 业务应用测试 278
15.6.1 数据ETL测试 279
15.6.2 业务逻辑测试 283
15.6.3 应用性能测试 287