![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/80f/db2/8a3/80fdb28a34a99a9544a281e381e03455.png)
Данная статья будет состоять из двух частей. В первой части поищем интересные проекты для облегчения процесса обратной разработки, а во второй опробуем их для изучения алгоритмов.
Пользователь
Данная статья будет состоять из двух частей. В первой части поищем интересные проекты для облегчения процесса обратной разработки, а во второй опробуем их для изучения алгоритмов.
Покрытие кода - процедура, которая помогает исследователям понять, насколько много фрагментов алгоритма приложения задействовано в обработке данных. Обычно эта процедура используется для того, чтобы найти уязвимые места программного обеспечения. В этой статье мы на практике посмотрим, как можно использовать этот инструмент для упрощения процедуры исследования кода приложения.
Книга "A Practitioner's Guide to Software Test Design" Lee Copeland была опубликована в 2003 году.
С тех пор она надежно закрепилась в списке книг, которые обязательно должен прочитать любой тестировщик. Её стоит прочитать в оригинале. Читается очень приятно: язык не сложный, стиль легкий. По ходу книги автор слегка иронизирует над собой, своими учениками, читателями и в целом над сферой нашей деятельности.
Далее приводится не перевод, а скорее подробный конспект раздела “Техники тестирования методом черного ящика”, в котором содержится описание применения техник тест-дизайна.
Возникла необходимость выгрузки большого количества данных на клиент из базы MongoDB. Данные представляют собой json, с информацией о машине, полученный от GPS трекера. Эти данные поступают с интервалом в 0.5 секунды. За сутки для одной машины получается примерно 172 000 записей.
Серверный код написан на ASP.NET CORE 2.0 с использованием стандартного драйвера MongoDB.Driver 2.4.4. В процессе тестирования сервиса выяснилось значительное потребление памяти процессом Web Api приложения — порядка 700 Мб, при выполнении одного запроса. При выполнении нескольких запросов параллельно объем памяти процесса может быть больше 1 Гб. Поскольку предполагается использование сервиса в контейнере на самом дешевом дроплете с оперативной памятью в 0.7 Гб, то большое потребление оперативной памяти привело к необходимости оптимизировать процесс выгрузки данных.