进入上世纪90年代，软件行业开始迅猛发展，软件的规模变的非常大，在一些大型软件开发过程中，测试活动需要花费大量的时间和成本，而当时测试的手段几乎完全都是手工测试，测试的效率非常低;并且随着软件复杂度的提高，出现了很多通过手工方式无法完成测试的情况，尽管在一些大型软件的开发过程中，人们尝试编写了一些小程序来辅助测试，但是这还是不能满足大多数软件项目的统一需要。于是，很多测试实践者开始
扬州ISTQB考试
进入上世纪90年代，软件行业开始迅猛发展，软件的规模变的非常大，在一些大型软件开发过程中，测试活动需要花费大量的时间和成本，而当时测试的手段几乎完全都是手工测试，测试的效率非常低;并且随着软件复杂度的提高，出现了很多通过手工方式无法完成测试的情况，尽管在一些大型软件的开发过程中，人们尝试编写了一些小程序来辅助测试，但是这还是不能满足大多数软件项目的统一需要。于是，很多测试实践者开始尝试开发商业的测试工具来支持测试，辅助测试人员完成某一类型或某一领域内的测试工作，而测试工具逐渐盛行起来。按照MIT和BSD等方式进行的授权，这样你的公司使用起来就不会遇到任何问题。
肆如何选择靠谱的培训机构？
01找学员了解：
不管培训机构怎么广告宣传，首先确定一点是不是做这个培训的，实际培训的效果和终的就业怎么样不是靠他们自己说的，这个就要去找一些在读或者已经毕业的学员亲自了解一下。
02薪资宣传：
就业薪资宣传，薪资动不动就达到一两万，不务实，即使技术再牛学的再好，这个行业的薪资也是和资历经验分不开的，也就是说工作时间越久薪资越高，反之刚毕业甚至实习生，几乎不存在1w+的薪资。
03师资团队建设：
一些机构就直接招一些年纪轻轻的讲师，自己连项目都没有做几个来教学生，真是误人子弟，就知道赚钱。值得注意的是，如果是开发下来的讲师，大约也得有30-40多的年纪，项目实战经验丰富，这样的机构可行。
条件二
参考计数器算法条件二实现。
算法升级
可以看到实现漏桶算法的话需要每隔interval时间都要另外一条线程去遍历所key的value去做递减操作，那么有没有什么办法可以省略这一步呢。是肯定有。
12345678910111213 if(存在key){ value--； if（（nowTime-lastUpdateTime）>interval）{ value=value-（nowTime-lastUpdateTime）/interval*step; lastUpdateTime=nowTime; } if(value<=0){ 不能访问 } }else{ 添加key，设置value为limit； lastUpdateTime=nowTime；也存在五分之一非培训出身的软测工程师，排除本身就有基础的大学学习和从开发转行的，有不到十分之一的自学成才的软测工程师。 }
令牌桶算法核心思想
令牌桶算法呢，恰恰是和漏桶算法相反的一个算法，不过还是推荐你使用这个。这个算法的原理我不讲，我觉得聪明的你看了伪代码就明白了。
涉及变量
接口（key）
时间单位（expire）
允许访问多少次（limit）
递增间隔时间（interval）
递增步长（step）
当前可访问次数（value）
key的访问时间（lastUpdateTime）
当前时间（nowTime）（参照漏桶算法需要注意的点）
条件程一：
12345678 if(存在key){ value++； if(value>=limit){ 不能访问 } }else{ 添加key，设置value为limit }
线程二：
123 while(过去interval时间){ 所有key的value+step }
您的数据事务是基于什么？你的代码例子不需要太复杂，但是一定要整洁，能够显示出好的编码实践。或者，您需要什么级别的事务支持？如果您的系统需要ACID属性，那么您很好还是坚持使用RDBMS解决方案。否则，您将花费大量的时间试图在您的应用程序/业务逻辑层重制ACID保证，并且您可能仍然没有RDBMS解决方案那么。#3: 您需要Web/高可伸缩性吗？总是在先计算出您需要什么样的可伸缩性。在这个特殊的例子中，我们正在为微软内部游戏工作室构建系统。有10到15个游戏工作室正在考虑中——这取决于有多少注册用户使用这个系统每个工作室多有3-5个活跃的游戏标题。每个游戏标题为三个环境存储遥测模式——开发、预生产（PPE）和生产对于每个标题，将会有2-5个数据科学家同时修改游戏标题数据每一个标题事件都有大约50 KB的max事件数据我们被要求存储所有的版本——我们估计这个数字是1000除以一个标题的生命周期有了以上粗略的估计，我们就可以计算并发性和存储需求：
总并发数 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 用户数量每标题
= 15 * 5 * 5 = 375 并发用户
大存储 = 工作室数量 * 标题数量每工作室 * 环境数量 * 事件存储大小每版本* 需要存储的版本数
= 15 * 5 * 3 * 50 KB * 1000 = 11250000 KB = 11.25 GB大存储
SQL Azure支持1024个并发打开连接，并且能够很容易地支持并发需求。另外，在考虑云计算时，11.25 GB实际上是一个非常小的数字。
这个系统并不是下一个FaceBook或必应——那么NoSQL的路线真的值得吗？
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