22、Jakarta EE 测试与部署全解析

Jakarta EE 测试与部署全解析

一、Jakarta EE 集成测试

在软件开发中,集成测试是验证不同组件能否协同工作的关键环节。与单元测试不同,集成测试需要不同组件之间进行交互,这就要求在测试环境中运行应用程序实例。

在 Jakarta EE 中进行集成测试时,通常需要调用应用程序的入口点,进而触发对所有相关组件的调用,这个入口点大多是 REST 端点。不过,在测试环境中部署运行中的应用程序一直是个棘手的问题。以往像 Arquillian 这样的框架能提供一定帮助,但设置起来困难,且需要为不同的兼容运行时进行大量配置。

随着越来越多的应用程序采用云原生架构,容器的使用使得在不同环境中复制相同的运行环境成为可能。TestContainers 就是一个用于在测试环境中将应用程序部署为 Docker 容器的库。以 jwallet 为例,它被打包成 Docker 容器,进行集成测试时只需一个 docker-compose 文件,TestContainers 库会利用这个文件在测试中创建一个运行中的应用程序实例。

以下是使用 DockerComposeContainer 创建容器的代码示例:

try (DockerComposeContainer composeContainer = new 
DockerComposeContainer(new File("docker-compose.yaml")).
withExposedService("wallet", 3001)) {
    composeContainer.start();
    walletServiceUrl = 
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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