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面试题：
有无复杂逻辑业务测试
支付如何掉第三方接口
业务流程长如何高效完成测试
聚合报告的关注指标(中位数)[jmeter]
将所有请求的响应时间先从大到小进行排序，计算指定比例的请求都是小于某个时间。该指标统计 的是大多数请求的耗时。 Tp90（90%响应时间）：90%的请求耗时都低于某个时间 Tp95（95%响应时间）：95%的请求耗时都低于某个时间 Tp99（99%响应时间）：99%的请求耗时都低于某个时间
软件质量的六大特性
性能测试关注的指标[loadrunner]
吞吐量、响应时间、每秒点击次数、并发用户数、报错信息、http响应数、cpu内存占用、网络延迟时间
深拷贝和浅拷贝区别[copy]：
对象拷贝、拷贝包括引用对象
微服务架构:springcloud/springboot+grpc+消息队列
微服务架构原理：主要面向SOA理念，更细小粒度服务的拆分，将功能分解到各个服务中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持
注册中心原理：
什么是微服务？
将项目的子模块拆分成单独的子系统
微服务的优缺点？
springcloud核心组件
微服务：解耦
redis数据类型：string、list、set、hash
redis的两种持久化机制：
rdb【定时存储】:在指定的时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘
优点：性能最大化、如果数据集很大，RDB的启动效率会更高
缺点：数据安全性较差
aof【】:以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录
优点：数据安全性较高
缺点：对于相同数量的数据集而言，aof文件通常要大于rdb文件。恢复数据慢
装饰器原理
装饰器就是给已有函数增加额外功能的函数，它本质上是一个闭包函数
特点：
1、不修改已有函数代码
2、不修改已有函数的调用方式
3、给已有函数增加额外的功能
list如何去重？
1、set集合去重
2、字典去重
==和is区别
is:比较两个对象是不是指向同一个内存地址
==:比较两个对象指向的内存地址的值是不是相等
is 用于判断 两个变量 引用对象是否为同一个
== 用于判断 引用变量的值 是否相等
自我介绍
1、sql如何查询重复的数据
select count(字段名) count as from表名where count>=2
2、http与https区别(应用层)tcp(传输层)
http无状态[cookie(客户端)/session(服务端)]、无连接[keep-Alive]
3、get与post区别
4、linux
查看java进程：ps-ef|grep java
磁盘空间：df-ah
查看目录大小:du -lh/du-sh
查看ip：ifconfig
查看服务器是否可用：ping ip地址
查看服务器端口是否可用：telnet ip地址
查看pid所占用的端口号：netstat-nap|grep进程ID
查看系统磁盘使用情况:df-h
查看实时占用资源：top
sed：替换文件内容
grep:搜索、过滤文件
awk：数据分割
压缩和解压缩：
1、tar文件 tar -zcvf打包/tar -xvf解压
2、zip文件zip -r打包/unzip解压
查看被占用端口号：netstat -anp | grep 800
查看cpu:lscpu
查看文件个数：ll |grep wc -l
消息队列？
1、为什么要用消息队列？(消息队列的应用场景？)
消息队列是一种先进先出的数据结构
常见的应用场景：解耦、异步、削峰(流量削峰)
2、各种消息队列产品的比较？
ActiveMQ:早起使用的较多，没经过大规模吞吐两场景的验证，不推荐
RabbitMQ：追求性能和稳定性，推荐使用(不考虑二次开发)
RocketMQ：稳定性和性能均不错，可二次开发
kafka：大数据领域日志采集等业务推荐使用
3、消息队列的优点和缺点？
缺点：
系统可用性降低——》如何保证MQ高可用？
?
系统复杂度提高——》消息丢失怎么办？重复消息怎么处理？如何保证消息传递的顺序性？
一致性问题——》如何保证消息数据处理的一致性
4、如何保证消息队列的高可用？
RabbitMQ高可用-普通集群
特点：
1、没有真正做到高可用
2、有数据拉取的开销和单实例的瓶颈问题
RabbitMQ高可用-镜像集群
在多台机器上分别启动rabbitMQ实例；
多个实例之间可以相互通信；
每次生产者写消息到queue的时候，都会自动把消息同步到多个实例的queue上。每个RaabitMQ节点上都有Queue的消息数据和元数据；
某一个节点宕机，其他节点依然保存完整数据，不影响客户端消费；
RocketMQ高可用-双主双从
生产者通过NameSever发现Broker;
生产者发送队列消息到2个broker主节点；
Broker主节点分别和各自从节点同步数据；
消费者从主或者从节点订阅信息
5、如何保证消息不丢失？
消息丢失原因：
消息生产者没有成发送到MQ Broker；
消息发送给MQ Broker后，Broker宕机导致内存中的消息数据丢失；
消费者获取到消息，但消费者还没有来得及处理宕机了，但此时MQ中消息已经删除，消费者重启后不能再消费之前的消息；
解决处理：
消息发送者发送给MQBroker后，MQBroker给生产者(confirm确认)确认收到；【发送方可靠发送】
MQ收到消息后进行消息持久化；【MQ进行消息持久化】
消费者收到消息处理完毕后手动进行ack确认；【消费方消费完毕进行ACK确认,MQ收到消费方的ACK确认再删除本地消息】
MQ收到消费者ack确认后删除持久化的消息；
6、如何保证消息不被重复消费？(幂等性)
消息重复的根本原因是网络不可达；
发送时消息重复；
消费时消息重复；
解决方案：
消费发送者发送消息时携带一个全局唯一的消息id;
消费者获取消费后先根据id在redis/db中查询是否存在消费记录；
如果没有消费过就正常消费，消费完毕后写入redis/db;
如果消息消费过就直接舍弃
备注：幂等性是重复消息处理一次和多次结果一样，不影响业务
【消息携带全局ID,消费方接到消息时先查再处理，根据全局ID做判重操作】
7、如何保证消息消费的顺序性？
消息有序指的是可以按消息的发送顺序来消费【消息消费顺序和发送顺序一样】分为全局顺序消费和局部顺序消费
如何解决：
全局顺序消息：生产者：MQSever:消费者=1：1：1
局部顺序消息：
生产者将同一组信息发送到单个队列；
多个消费者并行对消息进行消费；
Queue通过分段锁保证消息消费的顺序性
8、基于MQ的分布式事务实现？
分布式事务是为了保证不同数据库的数据一致性
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UTgTyO3m-1629200368592)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210809161104069.png)]
消息发送发：
1、处理业务逻辑
2、保存消息到本地数据库
3、发送消息给MQ
4、监听MQ消息方通知消息，更改消息状态为已处理
5、定时任务长期未处理消息重新发送到MQ
消息消费方：
1、监听MQ中间件消息
2、判断消息是否重复，重复就丢弃
3、消息未重复，执行本地业务
4、业务处理完毕，写消息记录到本地数据库
5、发送通知消息到MQ
接口自动化测试：
接口：是为系统提供服务的一种形式
前端发送的请求内容——网络协议——服务端接收请求（接口）——进行处理产生响应结果——网络协议——返回响应
请求(ququest):用户下发
网络协议：传输渠道，目前业内最为核心的http协议
接口：接收从传输渠道传递过来的请求数据，不同接口对应不同的数据
响应：接口运算的结果，会在执行之后返回至前端
实际请求下发时不需要经过前端界面
登录操作：
? 输入账号密码——提交表单——校验是否正确——返回成功或失败
? 开展接口测试的原因：
? 1、为了确保系统的安全
? 2、能够更早介入测试工作，从而降低缺陷的修复成本
? 3、尽可能多地发现系统中存在的问题
? 4、接口测试是比较重要的测试手段
如何实现接口测试：
? 模拟请求，直接下发至接口，获取返回响应，校验响应内容是否正确
网络协议：http是核心的协议
? 1、规范
? url=网络协议：//ip：port/path?args1=&args2=
? http默认端口号：80
? https默认端口号：443
2、请求的方法：
? get和post是核心，选择何种请求方法，是依据接口来规定的
? 响应状态码
? 2**：成功
? 3**：重定向
? 4**:路径错误
? 5**：服务端错误
3、接口的数据规则都是基于接口本身的要求来的，不是一个通用性内容
Request库的二次封装：
? 测试框架值关键字驱动设计模式
? 常用的接口自动化测试是post和get，将频繁调用的这两个方法进行封装
网络协议：
http/https—无状态连接和长连接(2版本以上) ——鉴权
http:请求下发——数据传递——响应生成——返回响应结果
请求定式：
? url，统一资源定位符，用于定位到指定接口
http通信原理：
1、浏览器基于URL的域名解析出ip地址
2、基于ip地址与服务器进行链接
3、客户端构造HTTP请求。头部信息和通信数据
4、服务器生成响应结果
5、将响应结果原路返回
6、基于前端渲染，进行展示
请求方法：
get:潜规则中get请求的参数是在url中明文显示的
获取数据
url长度有限制，get强求有长度限制
post:
请求参数放在body中
提交数据
参数在body中，url不会超长
http请求是默认无状态【cookie/session/token】连接，在请求头中可看到keep-alive【tcp】(保持连接)的设置
考虑到资源的使用以及请求的效率，所以http被设计成无状态无连接模式。
tcp主要应用在C/S架构，端游，微信、qq、在线客服等及时通信。
第一次访问将部分资源保存的本地cookie浏览器缓存中
交互会话产生session临时会话(sessionid)
授权身份令牌(token)的模式，用于鉴别客户端是否有会话权限
无连接——keep-alive
rpc+微服务
自动化测试
web自动化
页面元素定位8种方法
id,name,tagname,classname,linktext,paryaillinktext,xpath,cssselector
关键字：contains,start-wih,text
如何管理页面元素？
解决元素问题一般会选择套用设计模式进行管理
1、基于关键字的形态，所有的元素信息保存在文件中
关键字驱动：
? 1、关键字驱动+数据驱动的实现模式
? 2、关键字驱动核心的理念[代码的封装，面向对象]
? 3、关键字的设计如何实现？
数据驱动：
在测试框架中，一定会讲究代码与数据的分离
数据格式excel,Yaml,json,py
2、基于POM的形态，所有的元素信息与页面对象关联
app自动化：
? appnium自动化测试adb
接口自动化：
? 网络协议：
? 接口关联：
? 1、鉴权机制的处理，关联数据的传递方式
? 2、mock数据(mockserver)
框架的设计：
? 测试工具
? 测试框架
? 测试平台
框架的配置
? 环境配置
? 日志配置
? 持续集成：邮件信息、内容模板、报告模板
自动化测试：
1、用例维护
2、自动化测试用例执行
3、自动化的结果分析
测试开发：
1、研发测试框架
2、维护测试框架
3、研发测试工具
【工行复试】
UI自动化核心技术：
POM设计模式：最主流uI自动化设计模式，基于页面对象来实现自动化测试模式
? 1、结构本身：
? 基类：关键字驱动封装的底层类
? 页面对象类：提供不同页面的对象。在实际测试中通过调用页面对象实现自动化测试流程
? 测试用例类：unitest/pytest
? 测试数据类：Yaml/excel
2、源码
? 接口自动化驱动模式：所有接口在进行关联的时候是通过鉴权机制来实现互通
? 实现核心技术：
? 1、单接口多条件的覆盖
? 2、链路测试
? excel数据驱动(单接口)
? Yaml数据驱动(关联接口)
测试环境的配置
unitest用例按固定顺序执行
? 1、ddt
? 2、测试套件
? 3、HTMLTestRunner
pytest自由性更强(pytestini配置文件)
? 1、pytest.ini
? 2、conftest.py
? 3、pytest+alure
框架关联的持续集成技术
单元测试框架：
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