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>> 第二章 成果由时间安排决定
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电脑和手写笔记该如何区别使用
　　我所提倡的“杠杆时间安排”，因为会同时用到电脑、PDA、记事簿、手写的笔记，所以常常要思考到底该如何灵活运用这些工具或为什么不能统?用电脑处理。
其实这里也没有什么深奥的道理，就是要实际尝试究竟哪一种工具最有效。觉得电脑方便就用电脑，有时候手写的笔记也挺管用的。
的确，如果能用电脑把资料进行统一处理，所有的资料都会相当整齐而且美观，然而，如果遇到突发状况需要记下重点的时候，用手抄写笔记绝对比电脑方便。
以前，我曾经试过将任务清单输入电脑，不过我发现用电脑来管理这些清单没有什么特别的好处，因此就放弃了这种方法。在经过许多尝试之后，我才发现正如我前面所说的，要掌握全局从目标完成日回推三个月、半年的战略工作，还是月记事簿最好用?
相对的，如果是可以模式化的例行性工作或管理周期性的预约事项，用电脑处理就会相当方便。以我个人来说，我通常会用Outlook以及PDA双管齐下，安排自己的行程，比如说，即使是“每个星期日都要安排固定的商谈”“月底一定要安排出差”“这一整个礼拜，每天都有非开不可的会议”等等的安排，只要利用“周期性的预约事项”做设定，就能很轻松地输入电脑加以管理。
换句话说，如果固定每周一次用手抄写非做不可的事，一年就得花50次的时间来完成。如果能改用电脑处理，就可以大幅提升时间的使用效能。
再者，如果是跟人有约，包括对象?谁、在哪里见面等信息，都可以存到电脑里，日后如果哪天想到“我是哪个时候跟那个人见面的”，利用查找的功能，马上就可以清楚地知道相关的信息。
另一方面，有关私人生活的行程管理，也是相同的。
我家里养猫，5天就得换一次纸垫和猫砂。如果全靠记忆，很容易会搞糊涂“上次换是3天前？还是4天前？”但是，如果利用“周期性的预约事项”做为期一年的设定，只要一开电脑，马上就知道哪一天该做清理的工作。
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为什么要进行日志测试和如何进行日志测试
为什么要进行日志测试和如何进行日志测试
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现在，除了时间关键型的应用程序，如金融交易和其他复杂算法的情况下，在软件系统中我们已经很少单纯地优化软件的运行速度了。特别是在分布式系统、云和物联网（IoT）的背景下，我们需要考虑的是在发生错误后，恢复服务的时间（通常被称为“平均恢复时间”，Mean Time to Recovery，MTTR）。同时，我们也要考虑在上游（测试）环境里，确定问题原因所需要的时间。
现代日志聚合和搜索工具——比如ElasticSearch、Logstash、Kibana、LogEntries、Loggly、Sematext等等——给我们提供了丰富的方法与我们的软件的进行交互，它提供了丰富的用户接口去判断应用程序的行为，也提供了可编程的REST API来在多台服务器之间搜索和关联事件。
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虽然额外的日志记录可能会导致软件程序的执行速度下降5%-10%。但如果在要搜索的位置具有详细的可用信息就可以帮助我们更迅速地诊断问题，加快我们对故障的响应，并且往往可以显著地减少发现一些隐藏得非常深的错误的时间！
快速的I / O和存储以及现代日志工具的组合——特别是当有工具提供给所有测试人员和开发人员时，就使我们能够把日志作为我们的软件系统的一个重要组成部分；这会让我们产生疑问：如果日志是我们的软件系统的一个重要组成部分，我们该如何测试它呢？
以包裹追踪做类比
我们大多数人都非常熟悉在线包裹追踪工具。这些工具使我们只要有一个追踪ID就能够看到我们的包裹在哪里。这些工具有两个有趣的功能：通过派送网络能够跟踪一个特定的包裹，并且也可以显示出涉及到的这个包裹在不同的时间的各种不同的状态（或事件）。
在跟踪一个包裹时，我们可以看到这些状态，比如“到达仓库”、“运输中”和“已送达”等等；这些都代表了特定的状态或事件，并且每一个都有一个系统内的内部标识符（ID）——事件ID。
在现代的异步分布式软件系统中，我们可以使用一种类似的技术来跟踪跨不同模块的运作执行情况。为了帮助我们做到这一点，我们定义了一些我们自己的事件ID，并把这些事件ID与我们正在使用的系统相关联起来。
预期事件和相关性ID的测试
我们不应该把时间花在测试日志子系统本身之上，比如log4net、log4j，等等；我们应该假设日志的功能（写入磁盘、切转日志文件、刷新缓冲，等等）都已经就绪了。相反，我们应该集中精力确保三个独立但相关的东西：
我们希望发生的事件要在日志流中正确地出现
事务标识符（也就是关联ID）如预期一样通过日志流
事件按适当的级别被记录（Info、Error、Debug等）——如果我们正在使用可配置的日志级别
当然，通过检查这些东西，我们已经试用了日志子系统和并且隐含地对它也进行了测试。通过把日志作为一个可测试的系统组件，我们也往往会减少问题的“检测时间”，增加团队参与，加强合作，提高软件可操作性。
我们需要定义一组事件类型ID，这些事件类型ID对应于我们的软件中有用的和关键的操作或执行点。到底要定义多少这样的ID取决于你的软件，但至少我们有ApplicationStarted和DatabaseConnectionFailed或DocumentStoreUnavailable类似的东西（当要用到这些东西时再去定义相应的额外的ID，不要试图事先定义所有可能的事件）。
例如，如果我们正在用C#构建电子商务应用程序，我们可能会：public enum EventID
// Badly-initialised logging data
NotSet = 0,
// An unrecognised event has occurred
UnexpectedError = 10000,
ApplicationStarted = 20000,
ApplicationShutdownNoticeReceived = 20001,
PageGenerationStarted = 30000,
PageGenerationCompleted = 30001,
MessageQueued = 40000,
MessagePeeked = 40001,
BasketItemAdded = 60001,
BasketItemRemoved = 60002,
CreditCardDetailsSubmitted = 70001,
我们使用人类可读的名称再加上一个唯一整数值一起作为事件ID，这样就可以将相关或相类似事件组合在一起：在这里，所有有关“篮子”的事件类型会使用6之间的整数ID。当我们的软件在代码中处理到相应的状态时，它会将相关的事件类型的ID与其他日志数据一起写入日志文件中。这反过来又被日志聚合系统收集起来，可以提供给搜索（通过浏览器和一个API）使用。
如果我们想把一个关于发生在日志流中预期或意外事件的测试用例自动化，我们可以通过curl做一个简单的API调用来进行查询。
例如，我们可能想检查发生了一次数据库查询（预期发生事件DatabasePreQuery 和DatabasePostQuery）并且没有出现连接问题（突发事件DatabaseConnectionFailed）。
这里是为DatabasePreQuery事件（你也可以它）查询Elasticsearch API （在本地运行）的curl命令：$ curl -XGET 'http://localhost:9200/_search?q=message:DatabasePreQuery&pretty'
这个查询的结果可能是，例如（为了清晰度重新格式化过，并添加了行数以供参考）：1
"took" : 19,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 20,
"successful" : 20,
"failed" : 0
"hits" : {
"total" : 1,
"max_score" : 11.516103,
"hits" : [ {
"_index" : "logstash-",
"_type" : "logs",
"_id" : "gHEKyHasRb6GaUhM1gywpg",
"_score" : 11.516103,
"_source":{"message":
"[ 17:07:42] : DatabasePreQuery [] []",
"@version":"1",
"@timestamp":"T16:07:42.749Z",
"host":"vagrant-ubuntu-trusty-64",
"path":"/var/www/wibble/logs/app.log"}
以上的第10行表明，查询精确地匹配上了一条日志（总命中量为1），并在第13行开始是查询响应，实际的日志消息在第18行开始的。
那么，我们可以使用我们的选择工具，将这些搜索结果输入到我们的数据库中查询测试，以解析JSON的响应并且确定事件是否发生了。
例如，测试用例的基本Ruby实现（你也可以它）：1 require 'json'
3 file = open("Database_prequery_search.json")
4 prequery = JSON.parse(file.read)
6 file = open("Database_postquery_search.json")
7 postquery = JSON.parse(file.read)
9 file = open("Database_connectionfailed_search.json")
10 connectionfailed = JSON.parse(file.read)
12 expected_prequery_event
= (prequery["hits"]["total"] == 1)
13 expected_postquery_event = (postquery["hits"]["total"] == 1)
14 unexpected_connectionfailed_event = (connectionfailed["hits"]["total"] == 0)
16 expected_prequery_event && expected_postquery_event && unexpected_connectionfailed_event
我们使用'json' Ruby gem包去解析查询前后的curl搜索结果，这些结果是我们先前保存在重命名后的文件中的（前10行）。第12行到第14行说明了我们对测试结果的预期（即日志流中应该包含一个单一的DatabasePreQuery事件，一个单一的DatabasePostQuery事件，并且没有DatabaseConnectionFailed或其他事件）。最后一行是实际的测试（如果我们的期望都是正确的Ruby将返回“ture”，否则就会返回false）。
更复杂的测试（或对事件的分析）可能，比如说，需要在给定时间内搜索所有数据库事件、计算查询次数、故障等。然而，使用的方法和上面描述的是一样的，只是在一个较大的JSON响应包中要执行稍微复杂的迭代代码。
这是一个对这类测试进行curl查询的例子（你也可以在找到它）：$ curl -XGET 'http://localhost:9200/_search?q=message:Database*&pretty' -d '
"query" : {
"range" : {
"@timestamp" : {
"gte" : "now-10m/m"
我们也可以在系统中跟踪一条单一的执行路径，使用当活动最初被启动时我们注入系统的相关的ID：比如，用户点击一个按钮或一个批量作业开始。只要关联ID对于我们在日志聚合工具中的搜索是能够保证唯一的，我们将看到只与该查询有关的结果。
通过搜索关联ID，我们就可以精确地确定到底是哪些服务器或容器参与了请求的处理和重建请求的过程。有一些商业工具能提供这样的功能，但通过我们自己建立这些功能中的一部分功能，我们也可以获得对系统运行情况的有益见解。
测试日志的用户故事
比如说，我们有一个关于法律市场的基于浏览器的系统，这个系统允许专业的法律从业者来编辑和保存文档。将文档数据保存到文档存储数据库，并将消息放在消息队列上。然而，作为一个国家的监管制度的一部分，我们需要确保该文件符合一定的要求，所以需要提供“审计”服务监听消息队列上的消息，然后检查最近更新过的文档：
在这里，我们已经有了一个异步的、分布式的系统。当在浏览器中应用程序明确地显示了成功——该文档已经成功更新时，可能实际上还需要启动进一步的工作流程（例如，如果文档审计发现了文件的问题）。
通过使用事件ID和事务跟踪的日志聚合功能，我们就有能力断言，基于在主要事务系统中的某些操作，某些特定的日志消息应该出现在日志聚合系统之中：
具体来说，如果我们知道，审计服务应以事件ID“AuditRecordCreated”写一条日志信息，我们在Web应用程序的用户搜索完成后，就可以运行一个测试来寻找那个ID：
有了这个能力去断言我们对系统的行为的期望之后，我们可以写出类似这样的行为水平测试：
Given I run a scenario as a Lawyer
And I create a document
[And I wait 5 seconds]
When I search the logs API
Then I should find a recent entry for “AuditRecordCreated”
这意味着，日志记录已经成为了一种可以扩展我们对分布式系统的测试的方式，只要能够明确在某些具体时刻我们期望哪些行为或事件会被记录下来，然后再去搜索就好了。
对分布式的、可扩展的系统（通常包含不稳定的基础设施）进行故障排除，取决于是否有足够的日志记录和搜索设备。我们需要记录发生在我们的系统中的重要的事件，并通过一个唯一的关联ID将它们关联到一个特定的业务交易（如包裹快递）上。日志聚合和搜索工具使我们能够用一个简单的ID查询来跟踪终端到终端的业务交易。我们也可以查询一个类别的事件以调查组件或系统故障（例如，为了找到导致某次故障的所有的数据库事件）。最后，我们看到，我们可以而且我们也应该以与功能需求类似的方式来测试这些操作需求，即通过用户故事和BDD的场景。
自1998年以来，Matthew Skelton一直在建立、部署和运营商业软件系统。作为咨询公司的共同创始人和首席咨询顾问，他专门帮助企业采用和保持好的做法来建设和运营软件系统：持续交付、DevOps、aspects of ITIL和软件的可操作性等等。Matthew策划了著名的。他也是《数据库生命周期管理》(Redgate)和《Windows和.NET的持续交付》 (O’Reilly)等书的作者之一。
Manuel Pais是一个Dev+Build+QA = DevOps的倡导者（也是）。他也是公司的一位非常好相处的技术工程师。作为一位万事通和持续改进的大师，Manuel喜欢从技术和人文的角度，帮助企业采用DevOps、持续交付和云。他用过许多技术（Java、 .Net、web、mobile），也在许多行业（银行、电信、国防和航空）工作过。
快速了解他：最喜欢的比赛：fim da Europa（“欧洲的尽头”长跑比赛），最喜欢的酒：红酒，最有成就感的事情：做一位父亲。
阅读英文原文：
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中国网4月30日讯 据法国《费加罗报》网站4月29日报道，基于大学教室中越来越高频率出现学生携带个人电脑上课的事实，日前，美国一项有关心理科学方面的研究证明，与利用电子设备记录笔记相比，课堂手写笔记更有利于知识的吸收。
这项研究由来自普林斯顿大学（Princeton）的帕姆·缪埃勒（Pam Mueller）及其过去的授课教授——来自洛杉矶加利福尼亚大学安德森管理学院（UCLA Anderson）的丹尼尔·奥庞埃默（Daniel Oppenheimer）二人共同负责，其结果被刊登在美国《心理科学》（Psychological Science）杂志中。
事实上，学生将个人电子笔记本电脑带入教室上课会造成心不在焉的弊端，即以记笔记为掩饰，时不时地将页面跳转到网上购物频道或者社交网络平台上面，使得精神不能集中在老师所讲的课程当中，而时时处于分散状态。但用纸质本子来手写记录笔记则更好地要求学生百分之百地专注于课堂，无可分散其注意力的电子诱惑。
电子笔记：更加快捷却缺少吸收效果
研究还发现，即使学生没有利用笔记本电脑所携带的网络功能在课堂上“开小差”，手写笔记还是比电子笔记在知识吸收能力方面更具有优势。学生在自己动手书写课堂笔记的时候，由于没有电子输入法那样迅速的记录能力而会利用大脑将老师的话语简单过滤一遍，进而再将归纳出的重点誊写到笔记中，因此，手写笔记学生的知识吸收效果比习惯电子笔记的学生群体更加理想。
对此，作为研究者之一的丹尼尔表示：“打字速度肯定会比写字速度要快，因此电子笔记会比手写笔记更快捷。然而，实际上，学生在打字记录时常常只关注了将听到的话语输入进电脑中，而忽略了思考其中的内容。”
除此之外，从事该项研究的工作人员还分别对三组有着不同笔记记录方法的学生的知识吸收效果做了测试，得出的结果也很明显地呈现为：习惯手写笔记的同学能够比较清楚、精确地回答出课堂上所讲过的知识点，而习惯电子笔记的同学则需要加入更多细节的长篇大论来回答某个知识问题。
此前，已有研究趋势证明了“纸质书面学习更适用于少年儿童”的结论，而如今在《心理科学》（Psychological Science）杂志中刊登的这项研究则有趋势向大众证明“纸质书面学习也同样更适用于大学生”的结论。（实习编译：沙莉）
文章来源： 中国网
责任编辑： 王晓萌