你把个人上升到全球国家局势来看，你觉得非发达国家焦虑不，它会不会抱怨为啥你们这些发达国家还要继续内卷，继续搞资源，它可能会抱怨，但是强国会牺牲自己的道路来救你吗？不，它只会在一个发达国家圈子里，政治性的救济你一下，所以，拳头，强大才是硬道理。没有过程，没有诉苦，只有结果。你胜出了就是胜出了，你胜出了以后，卷赢了以后，你说啥都是对的，不要像个诗人，也不要像个圣者，你赢了之后，你就是诗人和圣者

去尚硅谷学习吧，把谷粒商城看完，基本任何中厂开发都接得住了，别说测开了

云原生受众确实在测试比较少，感觉 SRE 运维会比较多或者中间件开发者

我也觉得，不知道这个分享出来干嘛的。。。开发培训机构必学的三件套，redison 或者 springcache 都能解决

为什么会有数据工厂的概念？大家可以类比一下数据仓库，本身不做产出，只做收集，你可以认为接口测试平台里面的场景链路就是数据工厂里面的一个卡片事务，但这是职责方向不同，数据工厂面向的是数据产出，只需要单个或者少量入参就封装好了大量的写事务，接口平台你需要手动录入，串联上下文 context，或者流量录制，总之你要自己去编写链路，数据工厂本身是一个调用方（理解什么是工厂），本质上它是做一个调度，管理，执行的地方。好比如果你要赋能其他业务线或者开发线，你去要开发新增一个优惠券去自测一下，开发说太麻烦了，链路很长，你这个时候封装一个事务卡片在工厂里，给开发自己去点击这个卡片，他肯定也会乐意，如果是接口自动化平台，难不成你丢给他这么大个平台，说你去找一下我这个场景链路（他压根不想看），所以，工厂的后续优化方向，肯定是怎么更好的去让其他业务线使用，不要看到底层链路细节，只管造数用来测试即可

全局窗口一般不用，会话窗口又贼麻烦，还得合并

爬楼，时隔半年，目前已经全部能看懂了

胖虎兄看到你了，建议慢慢走管理方向，然后赛道，建议走大数据方向，不是因为我自己搞才推荐你搞，而是因为这个赛道确实还有不少余温和红利，测试里面基本很少有会 flink 测试，或者大数据性能测试这块的，并且这块生态也是 java 或者 scala，做个数据测试 leader 也不错

flink 的 datagen 用来造数据也麻溜的一批

还好啦，其实 flink 和 spark 这些知道一下过程，后续中台都走 flinksql 和 sparksql 后，某些地方测试都要变成 sqlboy 了

飞总的产品，应该是类似于大数据任务调度平台或者机器学习平台相关的吧，看到这个 dag，以及各种配置就特别亲切。。。我们有个任务调度平台，所有 flink,spark,python,pysparksql,spakrsql 等各种 ETL 任务都在这个平台运行，然后 dag 内容呢，也是类似这种拖拽幕布，里面内容基本都是 sparksql 具体内容，目标表信息，源表信息，sparksql 或者其他算子的高级配置等。。感觉用 UI 自动化这个工程量特别大，我是用接口自动化做的，但是工作量也很大，算子之间 dag 可以随意拖拽组合，算子甚至还能依赖其他算子，算子本身还带自己的任务周期属性，任务周期本身也是个大坑。。就定时任务那些，大周期依赖，小周期依赖等。。运行结果的 assert 也是天坑。。目前跟 dqc 质量平台也不好做交互验证，感觉这种异步方案验证，中间件验证是个比较困难的地方

个人认为 httprunner，特别是 2.5.7 版本，是一个非常好的源码阅读版本，尝试去解析它，只要你啃完了，对接口测试，各种参数化，python 高级语法都会有新的认知，特别里面还有涉及到一些 unix 的设计模式，很推荐

不是 [0],是 content.data.loanInfoVoList.0.loanId 界面版是基于 1.5.8 版本，当时是自己写的提取方式，不是常规的 jmspath 表达式

大佬，我来挖坟贴了，，我这边的项目就是大数据基础设施，任务调度平台，看你的代码，感觉也是任务调度的东西，关于这块，只要是任务，他在 yarn 上面跑，我不知道他是什么时候才返回正确的结果的，比如各种 status，像这种异步的接口，有什么好的断言方式吗，只能采用轮训？还有，那些 task 之间的周期依赖，顺序依赖你也是做的自动化测试吗