书已经出版了

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封面

发这个帖子之前还是满纠结的， 毕竟在社区写文章写了 7,8 年了，还是头一次打广告。 尤其是已经好几个月没更新帖子的情况下，一上来就打广告 。 不知道会不会有人说我无耻 。 但不管怎么样这个广告我还是得打下去， 毕竟花了快 2 年的时间写的书， 我也希望能多卖出去几本。 不过说是快 2 年了，但其实我在 22 年 12 月的时候就已经交稿了。 接下来这大半年都是在跟编辑老师一起校验，修改，审批等工作（写书真的是一件很麻烦的事情， 这本书字数也不多， 也就 16W 字左右，但每次校验的时候都要自己把自己写的 16W 字再重新看一遍。。。那感觉也是满酸爽的）。 到目前位置这个流程还是没走完，不过已经接近尾声了，编辑老师跟我说的是这本书应该会在9 月中旬出版。

其中有一些小插曲比如应该给书起什么名字，或者应该定什么封面， 这方面我完全没有任何的才能， 书名每次起的都是土中又土， 我记得恒温跟我说看你起的书名就没有欲望要看下去 ，最后实在没办法了还是编辑老师给起了这么个名字。

内容介绍

这里我想简单介绍一下这本书每一个章节都在讲什么，也方便大家分辩一下这本书适不适合你们。 这本书主要还是围绕在容器领域中主要的测试活动展开的，除了介绍 docker 与 k8s 比较关键的知识点外，也花了很多的篇幅讲述在这样的环境下如何开展对应的专项测试与测试工具的开发工作。 其中每一个案例都有相关的代码讲解。 这里面每一个案例都是在我工作中遇到的真实的场景，并非是凭空杜撰出来的。

• 第 1 章：主要介绍云原生的概念，通过容器、声明式 API 等关键技术来讲解云原生与传统架构模式的区别，讲述为什么容器技术是云原生与微服务架构最核心的组成部分。同时介绍在云原生架构下都有哪些重点的测试挑战。
• 第 2 章：主要讲解容器技术的基础，着重介绍 Linux 名字空间对容器隔离起到的重要作用，并以此延伸出对诸如故障注入等重点测试方案的介绍。本书后续章节的内容以第 2 章的知识为基础。
• 第 3 章：主要讲解 Kubernetes 的基础，从对集群搭建的讲解到对各个常用对象的详细介绍再到对定制化开发的内容的讲述都为后续的测试场景打下坚实的基础。在这一章会通过在 K8S 下搭建拥有负载均衡与高可用的服务为主题，介绍 K8S 中的各种机制的使用与原理，并结合相关场景介绍如何使用 k8s 为不同语言提供的库开发测试工具。
• 第 4 章：主要讲解在 Kubernetes 中实施混沌工程的内容，详细介绍高可用测试的理论知识和实践方法，讲解 Chaos-Mesh、jvm-sandbox 等开源工具的原理和使用场景，并且演示如何通过 Kubernetes 客户端定制化开发故障注入工具。 同时会介绍 K8S 自身的高可用设计（比如驱逐策略）。
• 第 5 章主要讲解在 Kubernetes 中实施性能测试的方法以及如何使用 Prometheus 搭建监控系统的相关内容，分别介绍根据 PromQL（Prometheus 提供的查询语言）定制化开发监控系统，以及通过虚拟节点测试 Kubernetes 集群自身性能，以及如何在 K8S 下搭建分布式压力测试工具 JMeter，这里尤其详细地介绍容量测试在云原生领域内的特殊之处。
• 第 6 章：主要讲解在 Kubernetes 中实施稳定性测试的方法以及对应监控系统的开发，并且会介绍利用 Kubernetes 客户端开发一种与 Prometheus 完全不同的监控组件，该组件可以感知 Kubernetes 集群内的瞬时异常并抓取对应的错误信息。
• 第 7 章：主要讲解边缘计算与 Kubernetes 相结合的测试场景，以开源项目 SuperEdge 为例详细讲解边缘计算的各种场景及其对应的测试方案。
• 第 8 章主要讲解 Kubernetes 与持续集成相结合的各种测试场景，以 Jenkins 为例讲解各种场景的流水线设计模式，K8S 与 jenkins 如何集成在一起等等。
• 第 9 章主要讲解 Kubernetes 与大数据技术相结合的测试场景，以 Spark 和 Flink 为例分别介绍批处理场景与流计算场景下的测试方案，并详细介绍如何开发一个支持多种数据源、数据规模、数据格式的大规模的造数工具

尾声

广告打到这里就可以了， 要是打个广告再长篇大论那就真要挨打了 。 不论如何在这里都要感觉社区的伙伴在这些年对我的包容和支持