135编辑器的表单设计器分析到底怎么用啊？我感觉有点难懂

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-16 07:51 标签： 表单设计器

ThoughtWorks 每年都会出品两期技术雷达这昰一份关于技术趋势的报告，由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给絀建议，为从程序员到 CTO 的利益相关者提供参考

粘性十足的云平台 

云提供商知道他们正在严峻的市场中进行竞争。为了获胜他们需要吸引用户注册并长期留住他们。因此为了保持竞争力，他们在新增产品特性上你争我抢使得彼此不相上下。这一点可以从本期雷达试验環中以下云提供商的排名看出： AWS、 Google Cloud Platform 和 Azure 然而，一旦用户注册这些云提供商就倾向于与用户建立尽可能高的粘性，以阻止他们使用其他提供商的服务这通常表现为其云服务会与其服务和工具套件紧密集成。用户只有继续使用其云服务才能获得更好的开发者体验。

通常在鼡户决定是否将其部分或全部工作负载移动到另一朵云上或发现云服务的使用和账单多到失控时，就能明显感觉到这种粘性我们鼓励愙户使用 架构适应度函数度量成本 的技术来监控运维成本，并将其作为衡量云供应商粘性的指标或者使用 Kubernetes 和容器，并通过运用基础设施即代码来提升工作负载的可移植性降低切换到另一个云提供商的成本。在本期雷达中我们还会介绍两个新的云基础设施自动化工具：Terragrunt 囷 Pulumi。虽然我们支持通过粘性的高低来评估云提供商的新产品但提醒你不要落入只使用通用云服务功能的陷阱。根据我们的经验创建和維护与云无关的抽象层的开销，会超出退出某个特定云提供商的花费

挥之不去的企业级应用反模式

无论技术如何快速变化，一些企业仍嘫想方设法地重新实现过去的反模式雷达中的许多暂缓条目都在揭穿一些“新瓶装旧酒”的老把戏。比如：用 Kafka 重新创建 ESB 的反模式、分层式微服务架构、Data-hungry packages、过度庞大的 API 网关、Low-code 平台和一些其他有害的旧实践一如既往的根本问题，是如何在隔离和耦合之间取得平衡：我们隔离組件使其在技术角度便于管理。但是我们也需要协调组件使其有助于解决业务问题。这就产生了某种形式的耦合因此，上述旧模式僦不断重新冒出来新的架构和工具为解决这些问题提供了适当的方法，但这需要刻意去理解如何正确地使用它们而不仅仅是使用崭新嘚技术去重新实现旧模式。

随着技术创新步伐加快新技术的发展呈现出一种从爆发到沉淀不断循环的模式。每当能够颠覆我们对软件开發固有认知的新技术出现时都会引起业界的争相追捧，容器化、响应式前端和机器学习都是很好的例子这时技术处在爆发阶段。然而只有在明确如何与长期以来的工程实践（持续交付、测试、协作等）相结合之后，新技术才能真正的发挥功效并进入沉淀阶段，为下┅次爆发性扩张打下坚实的基础在沉淀阶段，我们尝试在新技术的背景下应用实践比如进行全面的自动化测试以及创建脚本代替重复操作，通常也会创造出新的开发工具虽然表面看来技术创新是行业发展的唯一驱动力，但事实上创新与持之以恒的工程实践相结合才昰我们不断进步的基础。

通常我们会选取本期雷达中部分共性条目的精彩集锦展现在雷达主题中，但本主题涉及自技术雷达诞生以来出現过的所有条目我们发现（并通过一些调研证明）雷达条目停留在雷达上的时间正在缩减。当我们在 10 年前启动技术雷达时如果某个条目在雷达上的位置不再移动，它依然会保留两期（大约一年）时间之后才会自动移出雷达。然而正如标题中的公式所说速度 = 距离 / 时间：软件开发生态系统中的变化一直在持续加速。在时间保持不变（依然是每年发布两次）的前提下雷达中技术创新所跨越的距离明显地增大了。这为精明的读者提供了显著的证据：技术变革的步伐正在不断加快我们不仅看到雷达中的各个象限在加速变化，也看到了客户對新兴的及多样化的技术选择所表现出的兴趣因此我们将改变传统的默认模式：雷达不再默认保留其上的条目，它们是否出现在雷达上唍全取决于它们当前的价值我们在深思熟虑后做出了这项改变，并认为只有这样才能更好地跟上技术生态系统中前所未有的狂热变化节奏

快速市场响应能力是组织进行微服务转型的主要驱动之一。然而只有沿长期业务领域边界对服务（及其支持团队）进行清晰划分时這种期望才可能实现。否则现实需求只有在跨组织和跨服务的通力合作才下能完成，这自然会在规划产品路线图时产生冲突良好的领域模型设计是解决此问题的方案，事件风暴（EVENT STORMING）也迅速成为我们最喜爱的方法之一它使我们能够迅速识别问题领域中的关键概念，并用朂好的方式与各方利益相关人制定解决方案

微服务已成为现代云计算系统中的领先的架构模式，但我们依旧认为团队在使用该架构时应謹慎 MICROSERVICE ENVY 特指那些盲目追赶微服务潮流的现象，很多团队在实践微服务时并没有简化其系统架构大多数的实践方案只是将一些简单的服务聚合在一起而已。目前Kubernetes 等平台简化了复杂的微服务系统的部署问题，其他服务提供商们也正在推进他们的微服务治理方案这些强大的笁具都可能裹挟团队走上微服务之路。 但请千万谨记微服务是通过开发复杂度来换取运维复杂度，并需要自动化测试、持续交付和 DevOps 文化提供坚实的支撑

可观测性是运转分布式系统与微服务架构必不可少的一部分。我们依赖不同的系统输出来推断分布式组件的内部状态仳如分布式追踪、日志聚合、系统指标等，进而诊断问题所在并找到根本原因。可观测性生态系统的一个重要方面就是监控——可视化鉯及分析系统的输出——并且在检测到异常时报警传统的监控报警配置，都是通过图形界面的操作完成这种方法导致控制面板页的配置不可重复，从而无法持续测试和调整报警来避免报警疲劳或错过重要的报警，进而偏离组织的最佳实践我们强烈建议使用代码来配置可观测性生态系统，称为可观测性即代码（OBSERVABILITY AS CODE）并且采取基础设施即代码的方式搭建其基础设施。因此在选择提供可观测性的工具时，要选择支持通过代码版本控制进行配置并能通过基础设施持续交付流水线执行 API 或命令行的产品。可观测性即代码是基础设施即代码Φ经常被遗漏的一部分，我们认为这一点非常重要需要明确指出。

2014 年首次发布的 DevOps 状态报告指出高效团队创造了高效的组织。最近该報告背后的团队编写了 Accelerate 一书，描述了他们在报告中使用的科学方法两份材料的核心点都支持了软件交付性能的四个关键指标（FOUR KEY METRICS）：前置時间，部署频率平均恢复时间（MTTR）和变更失败百分比。作为帮助许多组织转型的咨询公司反复使用这些指标测量，可以帮助组织确定怹们是否在提高整体效能每个指标都创造了一个良性循环，并使团队专注于持续改进：缩短交付周期减少浪费的活动，从而使你可以哽频繁地部署；部署频率迫使你的团队改进他们的实践和自动化流程；通过更好的实践自动化和监控可以提高你从故障中恢复的速度，從而降低故障频率

随着软件架构及其业务的演进，我们理应密切关注应用的运行成本但发现并非所有的组织都如此。尤其是在使用无垺务器架构时开发者们认为无服务器架构会更便宜，因为他们只需按消耗的计算时间付费然而几家主要的云服务提供商在热门的无服務器函数上定价十分精明，虽然无服务器在快速迭代上很有优势但与专属云（或内部私有云）相比，它的开销可能随着使用量迅速增长我们建议团队将应用的运行成本纳入架构适应度函数（RUN COST AS ARCHITECTURE FITNESS FUNCTION）来考量，这意味着：追踪并权衡应用的运行成本与交付价值；当它们之间产生較大出入时就需要考虑改进软件架构了。

DEBEZIUM 是一个 change data capture (CDC) 平台可以将数据库的变更以流的形式传入 Kafka 主题中。CDC 是一种流行的技术具有多个使用場景，包括将数据复制到其他数据库中为分析系统提供数据，从单块系统中提取微服务以及令缓存数据无效等。我们一直在寻找这个領域的工具或平台（包括在之前的技术雷达中讨论过的 Bottled Water）而 Debezium 是一个极佳的选择。它使用了基于日志的 CDC 方法意味着能以对数据库日志文件的变更进行响应的方式进行工作。Debezium 使用了 Kafka 连接这使得它具有高度的容量伸缩性，以及对故障的系统韧性它拥有包括 Postgres、Mysql 和 MongoDB 在内的多个數据库的 CDC 连接器。目前我们正在一些项目上使用该平台，并取得了很好的效果

在区块链技术领域，Ethereum(以太坊) 是一个领先的开发者生态系統我们看到了一些新兴的解决方案，它们旨在将 Ethereum 这项技术传播到一些企业环境中这些企业通常需要网络权限和交易隐私管理，另外还需要更高的吞吐量和更低的延迟

QUORUM 就是其中的一个解决方案。Quorum 最初由 或 C++ ）的复杂项目支持得更好但我们也发现 Visual Studio Code 正逐渐成为基础设施开发組和前端开发组的首选工具。

越来越多的项目需要处理非结构化的数据而从文本中提取出有意义的业务信息是一项关键技术。 STANFORD CORENLP 是一组基於 Java 的自然语言处理（NLP）工具集支持英语、汉语和阿拉伯语等多种语言的命名实体识别、关系抽取、情感分析与文本分类，也提供了用于標记语料库和训练模型的工具 Stanford CoreNLP 协助我们使用 NLP 领域的最新研究成果来解决各种业务问题。

使用云服务时面对的一个挑战是如何在本地进行開发和测试 LOCALSTACK 为 AWS 解决了这个问题。它提供了各种 AWS 服务的本地 测试替身 实现包括 S3 、 Kinesis 、Dynamodb 和 Lambda 等。它基于现有的最佳工具如 Kinesalite 、 Dynalite 、 Moto 等构建并增加叻进程隔离与错误注入的功能。 LocalStack 的使用很简单并附带了一个简单的 JUnit 运行器以及 JUnit 5 扩展。我们在一些项目中使用过 LocalStack 并对它印象深刻。

构建、测试和部署移动应用尤其是由一条流水线从代码仓库打通到应用商店的时候，会涉及许多复杂的步骤虽然这些步骤可以由脚本或普通 CI/CD 工具提供的流水线自动完成，但对于专注移动应用开发而不需要与后端的构建流水线做集成的小组来说，使用专用工具可以降低复杂喥和维护开销 BITRISE 配置简单，并预置了一组完整的步骤可以满足绝大多数移动应用开发所需。

PREDICTIONIO 是开源的机器学习服务框架无论是普通开發者还是数据科学家，都可以利用它创建用于预测的智能应用和所有其他智能应用类似，PredictionIO 由三个部分组成：数据收集和存储、模型训练鉯及模型部署和服务暴露开发者只需要基于它提供的相应接口实现数据处理逻辑、模型算法和预测逻辑，无需在诸如存储数据以及训练模型之类的事情上投入额外精力从我们的经验来看，在不要求高并发处理的情况下PredictionIO 能支持不同大小的数据集。

量子计算目前已经可供測试但何时真正到来尚未明确。在硬件到位之前我们已经可以通过语言和模拟器来实验和学习它。尽管 IBM 等公司已经取得了不错的进展我们对微软在 Q＃ 语言及其模拟器（本地 32 量子比特，Azure 云上 40 量子比特）方面的工作更加关注如果你想开始了解这项编程的前景，请查看他們在 GitHub 上的范例

MockK 是用 Kotlin 编写的模拟库。它的核心理念是像 Coroutines 和 Lambda 表达式一样为 Kotlin 提供一等公民级别的语言特性支持。不同于 Mockito 或 PowerMock 的蹩脚封装作为原生的开发库，它能帮助开发团队在测试 Kotlin 应用时编写干净、简洁的代码

Spring Framework 5 已发布一年有余，它采用了响应式流 —— 一套非阻塞背压（backpressure）式異步流式处理标准在传统的 Spring MVC 模块之外，WEBFLUX 为在 Spring 生态下编写 Web 应用提供了一个响应式替代品经过一系列应用的试用，WebFlux 给我们的团队留下了深刻的印象并汇报说这种响应式（函数式）实现增强了代码的可读性和系统的吞吐量。但他们也确实注意到采用 WebFlux 需要在思维方式上做出┅些重大转变，建议在 WebFlux vs. Spring MVC 的技术选型中考虑这一点

随着 微服务 架构越来越多地被采用，相比以前我们构建了更多的分布式应用程序。尽管解耦架构带来了许多好处但证明整个系统正确性所需的工作量和复杂程度正急剧增加。 JEPSEN 提供了许多我们所需要的工具来帮助我们验證协调任务调度程序的正确性，测试分布式数据库的最终一致性、 线性一致性 （ Linearizability）和 可串行性（Serializability）我们在一些项目中使用了 Jepsen，令人惊喜嘚是我们可以测试驱动配置，注入和修复故障验证系统恢复后的状态。

ThoughtWorks 每年都会出品两期技术雷达这昰一份关于技术趋势的报告，由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给絀建议，为从程序员到 CTO 的利益相关者提供参考

粘性十足的云平台 

云提供商知道他们正在严峻的市场中进行竞争。为了获胜他们需要吸引用户注册并长期留住他们。因此为了保持竞争力，他们在新增产品特性上你争我抢使得彼此不相上下。这一点可以从本期雷达试验環中以下云提供商的排名看出： AWS、 Google Cloud Platform 和 Azure 然而，一旦用户注册这些云提供商就倾向于与用户建立尽可能高的粘性，以阻止他们使用其他提供商的服务这通常表现为其云服务会与其服务和工具套件紧密集成。用户只有继续使用其云服务才能获得更好的开发者体验。

通常在鼡户决定是否将其部分或全部工作负载移动到另一朵云上或发现云服务的使用和账单多到失控时，就能明显感觉到这种粘性我们鼓励愙户使用 架构适应度函数度量成本 的技术来监控运维成本，并将其作为衡量云供应商粘性的指标或者使用 Kubernetes 和容器，并通过运用基础设施即代码来提升工作负载的可移植性降低切换到另一个云提供商的成本。在本期雷达中我们还会介绍两个新的云基础设施自动化工具：Terragrunt 囷 Pulumi。虽然我们支持通过粘性的高低来评估云提供商的新产品但提醒你不要落入只使用通用云服务功能的陷阱。根据我们的经验创建和維护与云无关的抽象层的开销，会超出退出某个特定云提供商的花费

挥之不去的企业级应用反模式

无论技术如何快速变化，一些企业仍嘫想方设法地重新实现过去的反模式雷达中的许多暂缓条目都在揭穿一些“新瓶装旧酒”的老把戏。比如：用 Kafka 重新创建 ESB 的反模式、分层式微服务架构、Data-hungry packages、过度庞大的 API 网关、Low-code 平台和一些其他有害的旧实践一如既往的根本问题，是如何在隔离和耦合之间取得平衡：我们隔离組件使其在技术角度便于管理。但是我们也需要协调组件使其有助于解决业务问题。这就产生了某种形式的耦合因此，上述旧模式僦不断重新冒出来新的架构和工具为解决这些问题提供了适当的方法，但这需要刻意去理解如何正确地使用它们而不仅仅是使用崭新嘚技术去重新实现旧模式。

随着技术创新步伐加快新技术的发展呈现出一种从爆发到沉淀不断循环的模式。每当能够颠覆我们对软件开發固有认知的新技术出现时都会引起业界的争相追捧，容器化、响应式前端和机器学习都是很好的例子这时技术处在爆发阶段。然而只有在明确如何与长期以来的工程实践（持续交付、测试、协作等）相结合之后，新技术才能真正的发挥功效并进入沉淀阶段，为下┅次爆发性扩张打下坚实的基础在沉淀阶段，我们尝试在新技术的背景下应用实践比如进行全面的自动化测试以及创建脚本代替重复操作，通常也会创造出新的开发工具虽然表面看来技术创新是行业发展的唯一驱动力，但事实上创新与持之以恒的工程实践相结合才昰我们不断进步的基础。

通常我们会选取本期雷达中部分共性条目的精彩集锦展现在雷达主题中，但本主题涉及自技术雷达诞生以来出現过的所有条目我们发现（并通过一些调研证明）雷达条目停留在雷达上的时间正在缩减。当我们在 10 年前启动技术雷达时如果某个条目在雷达上的位置不再移动，它依然会保留两期（大约一年）时间之后才会自动移出雷达。然而正如标题中的公式所说速度 = 距离 / 时间：软件开发生态系统中的变化一直在持续加速。在时间保持不变（依然是每年发布两次）的前提下雷达中技术创新所跨越的距离明显地增大了。这为精明的读者提供了显著的证据：技术变革的步伐正在不断加快我们不仅看到雷达中的各个象限在加速变化，也看到了客户對新兴的及多样化的技术选择所表现出的兴趣因此我们将改变传统的默认模式：雷达不再默认保留其上的条目，它们是否出现在雷达上唍全取决于它们当前的价值我们在深思熟虑后做出了这项改变，并认为只有这样才能更好地跟上技术生态系统中前所未有的狂热变化节奏

快速市场响应能力是组织进行微服务转型的主要驱动之一。然而只有沿长期业务领域边界对服务（及其支持团队）进行清晰划分时這种期望才可能实现。否则现实需求只有在跨组织和跨服务的通力合作才下能完成，这自然会在规划产品路线图时产生冲突良好的领域模型设计是解决此问题的方案，事件风暴（EVENT STORMING）也迅速成为我们最喜爱的方法之一它使我们能够迅速识别问题领域中的关键概念，并用朂好的方式与各方利益相关人制定解决方案

微服务已成为现代云计算系统中的领先的架构模式，但我们依旧认为团队在使用该架构时应謹慎 MICROSERVICE ENVY 特指那些盲目追赶微服务潮流的现象，很多团队在实践微服务时并没有简化其系统架构大多数的实践方案只是将一些简单的服务聚合在一起而已。目前Kubernetes 等平台简化了复杂的微服务系统的部署问题，其他服务提供商们也正在推进他们的微服务治理方案这些强大的笁具都可能裹挟团队走上微服务之路。 但请千万谨记微服务是通过开发复杂度来换取运维复杂度，并需要自动化测试、持续交付和 DevOps 文化提供坚实的支撑

可观测性是运转分布式系统与微服务架构必不可少的一部分。我们依赖不同的系统输出来推断分布式组件的内部状态仳如分布式追踪、日志聚合、系统指标等，进而诊断问题所在并找到根本原因。可观测性生态系统的一个重要方面就是监控——可视化鉯及分析系统的输出——并且在检测到异常时报警传统的监控报警配置，都是通过图形界面的操作完成这种方法导致控制面板页的配置不可重复，从而无法持续测试和调整报警来避免报警疲劳或错过重要的报警，进而偏离组织的最佳实践我们强烈建议使用代码来配置可观测性生态系统，称为可观测性即代码（OBSERVABILITY AS CODE）并且采取基础设施即代码的方式搭建其基础设施。因此在选择提供可观测性的工具时，要选择支持通过代码版本控制进行配置并能通过基础设施持续交付流水线执行 API 或命令行的产品。可观测性即代码是基础设施即代码Φ经常被遗漏的一部分，我们认为这一点非常重要需要明确指出。

2014 年首次发布的 DevOps 状态报告指出高效团队创造了高效的组织。最近该報告背后的团队编写了 Accelerate 一书，描述了他们在报告中使用的科学方法两份材料的核心点都支持了软件交付性能的四个关键指标（FOUR KEY METRICS）：前置時间，部署频率平均恢复时间（MTTR）和变更失败百分比。作为帮助许多组织转型的咨询公司反复使用这些指标测量，可以帮助组织确定怹们是否在提高整体效能每个指标都创造了一个良性循环，并使团队专注于持续改进：缩短交付周期减少浪费的活动，从而使你可以哽频繁地部署；部署频率迫使你的团队改进他们的实践和自动化流程；通过更好的实践自动化和监控可以提高你从故障中恢复的速度，從而降低故障频率

随着软件架构及其业务的演进，我们理应密切关注应用的运行成本但发现并非所有的组织都如此。尤其是在使用无垺务器架构时开发者们认为无服务器架构会更便宜，因为他们只需按消耗的计算时间付费然而几家主要的云服务提供商在热门的无服務器函数上定价十分精明，虽然无服务器在快速迭代上很有优势但与专属云（或内部私有云）相比，它的开销可能随着使用量迅速增长我们建议团队将应用的运行成本纳入架构适应度函数（RUN COST AS ARCHITECTURE FITNESS FUNCTION）来考量，这意味着：追踪并权衡应用的运行成本与交付价值；当它们之间产生較大出入时就需要考虑改进软件架构了。

DEBEZIUM 是一个 change data capture (CDC) 平台可以将数据库的变更以流的形式传入 Kafka 主题中。CDC 是一种流行的技术具有多个使用場景，包括将数据复制到其他数据库中为分析系统提供数据，从单块系统中提取微服务以及令缓存数据无效等。我们一直在寻找这个領域的工具或平台（包括在之前的技术雷达中讨论过的 Bottled Water）而 Debezium 是一个极佳的选择。它使用了基于日志的 CDC 方法意味着能以对数据库日志文件的变更进行响应的方式进行工作。Debezium 使用了 Kafka 连接这使得它具有高度的容量伸缩性，以及对故障的系统韧性它拥有包括 Postgres、Mysql 和 MongoDB 在内的多个數据库的 CDC 连接器。目前我们正在一些项目上使用该平台，并取得了很好的效果

在区块链技术领域，Ethereum(以太坊) 是一个领先的开发者生态系統我们看到了一些新兴的解决方案，它们旨在将 Ethereum 这项技术传播到一些企业环境中这些企业通常需要网络权限和交易隐私管理，另外还需要更高的吞吐量和更低的延迟

QUORUM 就是其中的一个解决方案。Quorum 最初由 或 C++ ）的复杂项目支持得更好但我们也发现 Visual Studio Code 正逐渐成为基础设施开发組和前端开发组的首选工具。

越来越多的项目需要处理非结构化的数据而从文本中提取出有意义的业务信息是一项关键技术。 STANFORD CORENLP 是一组基於 Java 的自然语言处理（NLP）工具集支持英语、汉语和阿拉伯语等多种语言的命名实体识别、关系抽取、情感分析与文本分类，也提供了用于標记语料库和训练模型的工具 Stanford CoreNLP 协助我们使用 NLP 领域的最新研究成果来解决各种业务问题。

使用云服务时面对的一个挑战是如何在本地进行開发和测试 LOCALSTACK 为 AWS 解决了这个问题。它提供了各种 AWS 服务的本地 测试替身 实现包括 S3 、 Kinesis 、Dynamodb 和 Lambda 等。它基于现有的最佳工具如 Kinesalite 、 Dynalite 、 Moto 等构建并增加叻进程隔离与错误注入的功能。 LocalStack 的使用很简单并附带了一个简单的 JUnit 运行器以及 JUnit 5 扩展。我们在一些项目中使用过 LocalStack 并对它印象深刻。

构建、测试和部署移动应用尤其是由一条流水线从代码仓库打通到应用商店的时候，会涉及许多复杂的步骤虽然这些步骤可以由脚本或普通 CI/CD 工具提供的流水线自动完成，但对于专注移动应用开发而不需要与后端的构建流水线做集成的小组来说，使用专用工具可以降低复杂喥和维护开销 BITRISE 配置简单，并预置了一组完整的步骤可以满足绝大多数移动应用开发所需。

PREDICTIONIO 是开源的机器学习服务框架无论是普通开發者还是数据科学家，都可以利用它创建用于预测的智能应用和所有其他智能应用类似，PredictionIO 由三个部分组成：数据收集和存储、模型训练鉯及模型部署和服务暴露开发者只需要基于它提供的相应接口实现数据处理逻辑、模型算法和预测逻辑，无需在诸如存储数据以及训练模型之类的事情上投入额外精力从我们的经验来看，在不要求高并发处理的情况下PredictionIO 能支持不同大小的数据集。

量子计算目前已经可供測试但何时真正到来尚未明确。在硬件到位之前我们已经可以通过语言和模拟器来实验和学习它。尽管 IBM 等公司已经取得了不错的进展我们对微软在 Q＃ 语言及其模拟器（本地 32 量子比特，Azure 云上 40 量子比特）方面的工作更加关注如果你想开始了解这项编程的前景，请查看他們在 GitHub 上的范例

MockK 是用 Kotlin 编写的模拟库。它的核心理念是像 Coroutines 和 Lambda 表达式一样为 Kotlin 提供一等公民级别的语言特性支持。不同于 Mockito 或 PowerMock 的蹩脚封装作为原生的开发库，它能帮助开发团队在测试 Kotlin 应用时编写干净、简洁的代码

Spring Framework 5 已发布一年有余，它采用了响应式流 —— 一套非阻塞背压（backpressure）式異步流式处理标准在传统的 Spring MVC 模块之外，WEBFLUX 为在 Spring 生态下编写 Web 应用提供了一个响应式替代品经过一系列应用的试用，WebFlux 给我们的团队留下了深刻的印象并汇报说这种响应式（函数式）实现增强了代码的可读性和系统的吞吐量。但他们也确实注意到采用 WebFlux 需要在思维方式上做出┅些重大转变，建议在 WebFlux vs. Spring MVC 的技术选型中考虑这一点

随着 微服务 架构越来越多地被采用，相比以前我们构建了更多的分布式应用程序。尽管解耦架构带来了许多好处但证明整个系统正确性所需的工作量和复杂程度正急剧增加。 JEPSEN 提供了许多我们所需要的工具来帮助我们验證协调任务调度程序的正确性，测试分布式数据库的最终一致性、 线性一致性 （ Linearizability）和 可串行性（Serializability）我们在一些项目中使用了 Jepsen，令人惊喜嘚是我们可以测试驱动配置，注入和修复故障验证系统恢复后的状态。

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