大规模视频网站的计费与流量管理
本次分享将会就大规模视频网站的计费与流量管理这个话题,从操作层面细细进行讲解和分析,为系统工程师们揭示平日里我们没有关心的另一些内容。同时也希望本次分享能揭示行业中的一些“潜规则”,让互联网行业的流量与带宽管理更为开放与简洁。
本次演讲视频录制于QCon杭州2011。
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作者 Mike Bria 译者 张龙 发布于 2008年7月17日
Google最近开源了其基于xUnit的C++单元测试框架。项目开发者Zhanyong Wan说在Google内部已经有数以千计的C++开发者在使用该框架,并且已经持续好几年了。
根据Google所述,此次发布的主要亮点体现在:
C++社区一直都觉得他们的单元测试工具不如Java和C#等其他现代语言的好,很多人还会问:“为什么还要用另一个工具?它有什么特别的?”。在其wiki的Faqs中,Googlers尝试去解答这些问题。他们说他们并没有宣称其工具要比现存的好,而仅仅是将对其工作有帮助的一些功能整合起来。从该站点上我们看到:
我们希望这个列表能帮助你判定Google Test是否对你也有帮助:
- Google Test被设计为便携式的。在很多STL类型(如std::string及std::vector)无法编译的地方它都能正常执行。它无需异常或者RTTI。所以,它能运行在Linux、Mac OS X、Windows及一些嵌入式操作系统上。
- 事实证明Nonfatal断言(EXPECT_*)可以节省大量时间,因为他们使得在一次单独的编辑——编译——测试周期中能报告多个失败。
- 编写可以生成信息的断言非常简单:就用流(stream)语法来附加任何额外的信息就行,如ASSERT_EQ(5, Foo(i)) << " where i = " << i;。它不需要新的宏或者特殊的函数。
- Google Test自动检测你的测试,你如果想运行测试的话就无需列举他们。
- 没有一个框架能预料到你所有的需求,因此Google Test提供了EXPECT_PRED*以方便地扩展你的断言词汇表。通过良好的语法,你可以使用EXPECT_PRED*来方便地定义你自己的断言宏。
- Death tests非常方便,它能确保恰当的情况可以触发你在产品中的断言。
- 当断言失败是来自于内部的过程或者循环时,SCOPED_TRACE有助于你了解断言失败的上下文。
- 你可以使用命名模式来决定运行哪些测试。当你想快速重现某个失败时这会节省你大量时间。
Saptarshi Purkayastha花了一些时间来调研该框架并在其博客上写了一些想法。他的反应是积极的。
该框架另一个让人称道的地方就是学习其基础与高级特性都是那么容易。它与xUnit非常像并且具备了可以与CppUnit抗衡的优势。你可以从这里学习基础,从这里学习高级特性。Predicate Assertions可能是我最喜欢的特性之一了,当我们调试遇到麻烦时就可以在程序中使用该特性。还有很多其他的断言,我们还没有深入地研究他们。但是自从第一次看到该框架,我们很多人就将它作为最好的测试框架之一了...
根据wiki所述,你可以查看初级手册以尽快上手Google Test,然后请参考高级指南以了解更多内容。
可从这里下载该框架,尝试一下,然后告诉社区你的想法!
查看英文原文:Announcing: New Google C++ Testing Framework
译者 张龙 热衷于编程,乐于分享,对新技术有强烈的探索欲,对Java轻量级框架有一定研究。
本次分享将会就大规模视频网站的计费与流量管理这个话题,从操作层面细细进行讲解和分析,为系统工程师们揭示平日里我们没有关心的另一些内容。同时也希望本次分享能揭示行业中的一些“潜规则”,让互联网行业的流量与带宽管理更为开放与简洁。
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云计算平台的可用性,相比传统互联网服务而言,更加复杂和困难,也更具有挑战性。本文借助新浪SAE云平台为读者讲述了云平台可用性的定义、如何打造高可用的平台,以及对云计算的用户提出了建议。
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本文将对特性注入以及相关方法做一个扫盲性的介绍。我们会解释这个框架的关键要素,并附上实例来证实它们。为了让文章保持相对较短,我们不会深入到某个工具或方法中,而是会给出一些参考资料,以便大家做进一步的研究。
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