兩隻早鳥不用排隊, 熱騰騰剛出爐的蛋塔真是超好吃, 酥皮酥得不可思議!
另外也點了同是酥皮褂的可頌夾火腿起司, 也是好吃~
廚房裡有好多蛋塔等著被吃掉(舞動)
這幾隻也蠻俏皮的
兩隻早鳥不用排隊, 熱騰騰剛出爐的蛋塔真是超好吃, 酥皮酥得不可思議!
另外也點了同是酥皮褂的可頌夾火腿起司, 也是好吃~
廚房裡有好多蛋塔等著被吃掉(舞動)
這幾隻也蠻俏皮的
細節有點繁瑣, 有幾點要特別注意.
第一是雖然你的測試app只是要進到alpha或beta測試, 一般人沒有機會接觸到, 但還是要注意著作權的問題啊!
發佈app的時需要提供正確格式的截圖跟圖示, 我偷懶直接搜尋對的解析度的圖片就拿來用.
結果設定完成快樂回家, 隔天來公司就發現app被停權了, 只好砍掉重練Q.Q
另外就是一定要發佈app之後才能測試自己上架的商品,
若還只是draft僅能測Google提供的商品, 能分別針對不同的購買情境.
Note: Previously you could test an app by uploading an unpublished "draft" version. This functionality is no longer supported. However, you can test your app with static responses even before you upload it to the Google Play store. For more information, see Draft Apps are No Longer Supported.
[從app購買商品]
1. 下載TrivialDrive範例程式, 如果是用Andriod Studio,只要有抓Google Play Service SDK就可以直接匯入
2. 更新package的名稱 (用IDE提供的refactor->rename很快)
3. 更新public key (String base64EncodedPublicKey = ...)
4. 把商品換成在play developer裡面新增的product id
5. 建置並用把app用release key簽章
6. 把apk放上google play(對應到前一段的5&6)
7. 把apk裝到手機上(不能用emulator測哦)
進到app會看到這個畫面, 大概就是模擬開車, 開車會消耗油, 油不夠就要買等等
這個畫面是點選Upgrade My Card(對應到我的一次性購買商品)之後, 會出現商品說明及價格等資訊
之後可能會需要輸入密碼才能繼續購買, 然後就成功囉~
另外一個是點Get Infinite Gas(對應到我的訂閱型態的商品)會出現的畫面,
因為我設定了七天的試用期, 所以一開始不會馬上收費
從Google Wallet的記錄可以看出來, 一直到七天以後才正式付款哦
[查詢購買狀態]
在我們提供的產品或是服務需要由server提供的情況下,
server需要有辦法能夠確認使用者的購買紀錄,
這時Google Play API就派上用場啦!
1. 申請Google developer帳號
2. 開啟新的api專案
3. APIs&auth選單: 先到API設定開啓Google Play Android Developer API
4. APIs&auth選單: 新增Client ID, 並選擇web application為應用類型, 填妥必要資訊
(也可選擇用Service Account但我卡關XD)
5. 回到Google Play的API access設定頁面, 將剛剛的api專案連結到你的帳號
6. api帳號利用OAuth取得google play帳號的權限
(拿到authorization code之後, 就可以讓server用它換到refresh token然後就無敵惹XD)
7. 查查查
OAuth的url大概是長這樣, 重點是scope還有要能offline access
https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?scope=https://www.googleapis.com/auth/androidpublisher&response_type=code&access_type=offline&redirect_uri=https%3A%2F%2Fwww.rita.inapp.com%2Foauth2callback&client_id=00000000000-xxxx.apps.googleusercontent.comapi的用法可以直接參考官方文件, 其他需要注意的是: 針對同一個app, Google Play API一天可以打得次數是有上限的, 所以最好只在必要的時候用. (而且我們也不希望因為request量太大影響整體系統效能吧) 官方文件的建議是希望我們能把查過的訂購資料記下來, 如果是單次性購買的產品, 就只要在使用者剛買完的時候查過一次就夠了, 訂閱型的產品則是在訂閱到期的時候重新查詢狀態. ref: - Google Play API - Google Play In-app Billing
import play.api.libs.concurrent.Execution.Implicits._
def someAsyncAction = Action.async {
import play.api.Play.current
WS.url("http://www.playframework.com").get().map { response =>
// This code block is executed in the imported default execution context
// which happens to be the same thread pool in which the outer block of
// code in this action will be executed.
Results.Ok("The response code was " + response.status)
}
}
play {
akka {
akka.loggers = ["akka.event.Logging$DefaultLogger", "akka.event.slf4j.Slf4jLogger"]
loglevel = WARNING
actor {
default-dispatcher = {
fork-join-executor {
parallelism-factor = 1.0
parallelism-max = 24
}
}
}
}
}
import play.api.libs.concurrent.Execution.Implicits._
先來找找我們用的execution context在哪裡,
defaultContext是ActorSystem的dispatcher
而create ActorSystem用的設定是"play"這個關鍵字下面的所有屬性.
接下來就是看ActorSystem如何設定dispatcher囉~
defaultGlobalDispatcher是用DefaultDispatcherId(即akka.actor.default-dispatcher)抓到設定值
大概是這樣囉!
針對不同類型的工作, 有時候我們會不希望所有事情都塞在預設的thread pool做,
要使用其他的thread pool, 只需要先在application.conf加上一組新的設定.
再用lookup讓Akka能找到它就好.
可以直接在產生Future的時候指定execution context或是直接import讓implicit發生作用
my-context {
fork-join-executor {
parallelism-factor = 20.0
parallelism-max = 200
}
}
object Contexts {
implicit val myExecutionContext: ExecutionContext = Akka.system.dispatchers.lookup("my-context")
}
Future {
// Some blocking or expensive code here
}(Contexts.myExecutionContext)
or
import Contexts.myExecutionContext
Future {
// Some blocking or expensive code here
}
當然實際上要如何設定thread pool還是要參考測試結果啦!
ref:
- playframework source code (2.3.x)
- akka source code (2.3)
- understanding play thread pools (2.3.5)
完全照著做就挺成功的.
為了要快速消耗花生醬我完全沒用芝麻醬(其實家裡也沒有啦XD)
雞絲有特別撕大塊一點吃起來比較過癮
感覺雞絲有點乾乾的就把它泡在蒸出來的雞汁裡放涼覺得效果還不錯
而且老乾媽辣椒的確是有必要, 畫龍點睛啊!
剩下的醬汁用醬油跟醋稀釋(也加強鹹度酸度)後就拿來拌麵也很好吃哦!
走啊走到了終於到了電扶梯的起點,
沒圖沒真相XD
很類似香港中環到半山的電扶梯的感覺, 不過不是階梯的
經過了不算短的距離之後終於到達雪場囉!
我們先到裝備出租店面搞定雪板鞋子等等東西.
再來熱身完畢就開滑囉!
早上我們都待在日影(HIKAGE)滑道,
馬克教練帶著大家滑瞭解我們的程度同時糾正跑掉的動作,
時隔一年連下纜車都好緊張! 深怕會跌倒害纜車停住那超丟臉搭.
雪越下越大,
中午我們就在雪場入口附近的餐廳吃吃,
毫不猶豫就選擇了摩斯XD
下午我們搭日影Gondola滑天堂(PARADISE)滑道
超大雪所以也沒拍照了
總之就是持續練習S-turn為明天的SKYLINE作準備啦!
用晚餐照結尾
這是一開始上桌的畫面之後又來的炸物等等東西吃好飽啊!
[野澤系列]
- Snowboard再體驗, 迷人的小村莊 - 野澤溫泉
身為布丁控, 焦糖布丁是一直我很想嘗試自己做的甜點,
但都處在萬事俱備只欠東風(明明就只是懶)的狀態.
在2014年的最後一天晚上,
發現好不容易搶到的初鹿鮮乳再幾個小時就要過期.
就憑著一股衝勁開工囉!
主要是參考松露玫瑰部落格上貼的LADURÉE食譜.
照著做大致上算是挺順利, 只有幾個步驟小小卡關,
一開始取香草籽放到牛奶鮮奶油混合液稍微加熱後,
香草籽始終無法均勻的分散開來, 造成最後的成品香草籽顆粒太大不好看.
不知道這步驟有沒有什麼訣竅.
另外是不太明白做焦糖最後鍋子離火放到冷水中,
焦糖加熱水攪拌是為了什麼.
我加熱水完全攪不動 囧
只好再放回爐火上重新回到焦糖狀態,
但這次就直接把焦糖倒入小容器中冷卻了, 參不透其中的奧祕啊~
這個食譜做出來的焦糖布丁超厲害啊!
布丁非常的綿密柔滑, 吃第一口的時候我整個人有點嚇到.
最後的叮嚀就是, 把布丁倒出來的時候不要偷懶啊! 用的刀要夠利夠薄.
要不然邊邊就會跟下面這張圖一樣像是狗啃搭~
Amazon DynamoDB會將一個table切成好幾個partition, 而整個table的throughput會平均分配給各個partition. Total provisioned throughput/partitions = throughput per partition 不過partition然而在今年的AWS re:Invent, Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices的講者終於揭開了partition的奧秘! 剛剛查了一下官方文件不知何時也更新囉! Partition的個數跟table的資料量(大小)以及讀寫的provision throughput有關. 若是你的RCU和WCU都是1000, ( 1000 / 3000 ) + ( 1000 / 1000 ) = 1.333 那你的table就會需要兩個partition, 分別有500的RCU和WCU. 依照公式可以看出, 若是我們的資料量不大而且需要的讀寫量(單筆資料&頻率)不高, 其實table是不會被切成多個partition哦!. 所以不用擔心存取資料(key)不夠分散, 某些狀況下可以好好利用這點. 另外講者也提到一些實際應用上的小技巧, 針對熱門的read item像是拍賣主打的商品資料要cache來降低花費(減少需要的throughput) 針對熱門的write item像是投票系統的候選人則是要自行把候選人切成多個key讓寫入能夠分散 (投票的人數多過於候選人, 且票數常常是集中在固定幾個人身上) 不錯的影片, 有在用DynamoDB的人值得看看啦!跟思念一樣都是很玄的東西, Amazon DynamoDB的官方文件只輕描淡寫的說是依照hash key來決定item是屬於哪個partition, 我們無從得知我們的table實際上被切成幾個partition.
隨後我們到了後方的花園閒晃,
之前跟孔雀一起買了豪野鴨, 因為是難得的合購所以一口氣就買了四片鴨胸XD
本來想說可以多試試幾種煮法,
但是參考了蘿瑞娜的三步驟搞定懶人版蜜汁燒鴨食譜之後,就懶得再找別的來試了XD
因為這個版本真的是簡單又好吃啊
[主材料]
- 豪野鴨特選鴨胸 *1塊約300g
- 青蔥 *1支
[醬汁]
- 李錦記蜜汁烤肉醬
- 李錦記蠔油
- 米酒
- 水
- 蜂蜜
[步驟]
1. 鴨胸用米酒加鹽巴醃半小時
2. 鴨胸先擦乾, 皮朝下先用大火煎3分鐘轉中火煎7分鐘
3. 翻面煎8分鐘
* 煎鴨胸很會噴油, 最好用深一點的鍋子事後才不會難清理
* 這個時間我覺得蠻剛好的, 我只有第一次做的時候比較緊張從頭監控到尾
* 之後就都放著煎然後用手機定時就去做別的事情了
4. 翻面煎的時候另一個平底鍋煮醬汁, 比例可以參考蘿瑞娜的部落格
* 我自己是不太喜歡蜂蜜煮熟的味道, 後幾次做就都沒放了
* 比例的話我是蠻隨性的, 因為跟鴨肉一起煮的時間沒有很長, 基本上味道不會太重
* 如果真的太淡吃的時候就多沾點醬, 太鹹就多配點蔥囉XD
5. 翻面煎完將鴨胸放到醬汁鍋小火煮5-8分鐘
6. 之後關火放在鍋中休息5分鐘後切片, 跟牛排煎完要休息之後才能切片避免肉汁跑掉的道理應該是一樣的吧!
7. 蔥切絲, 將剩餘醬汁呈到小碟子後就可以擺盤啦!
scn.users(10).ramp(10) // 10 users/10s = 1 user/s scn.users(10).ramp(20) // 10 users/20s = 0.5 user/s = 1 user every 2s scn.users(1000).ramp(100) // 1000 users/100s = 10 users/s[HTTP] 1. GET: 以下是基本的HTTP GET範例
val httpConf = httpConfig.baseURL("http://my.website.tld")
val scn = scenario("My Scenario")
.exec(
http("My Request")
.get("/my_path") // Will actually make a request on "http://my.website.tld/my_path"
)
.exec(
http("My Other Request")
.get("http://other.website.tld") // Will make a request on "http://other.website.tld"
...
setUp(scn.protocolConfig(httpConf)...)
2. 帶query string:
- 直接串在uri上
- queryParam(key: String, value: String)
3. 加header:
- 加一個: header(key: String, value: String)
- 加多個: header(Map[String, String]())
4.帶request body:
- 直接給字串: body(body: String)
- 從檔案讀: fileBody(fileName: String)
** 要注意檔案要放在galting目錄的這個路徑底下user-files/request-bodies/
- 從檔案讀且檔案內有變數可以替換: fileBody(templateFileName: String, valuesToReplace: Map[String, String])
** 同樣檔案要放在galting目錄的user-files/request-bodies/路徑底下, 且副檔名須為ssp
- 給byte array: byteArrayBody (byteArray : (Session) => Array[Byte])
- 另外還有POST特有的form以及multi-part格式
[Session]
session是一個Map, key為String, value可以是任意類型,
每個user在執行scenario時都有一個專屬的session可以暫存各種之後會用到的東西
1. 儲存:
- saveAs("myKey"), 通常是與Check合在一起用
- setAttribute("myKey", "myValue")
2. 取出:
- "${myKey}"
3. 如果對語法不熟悉或是發生什麼怪狀況需要debug時, 可以在用exec特別處理session
** 因為session是不能修改的, 所以當你動到session的內容時, 它其實是產生一個新的session物件給你
- getAttribute(key: String): Any = getTypedAttribute[Any](key)
- getTypedAttribute[X](key: String)
- getAttributeAsOption[T](key: String): Option[T]
- setAttributes(attributes: Map[String, Any])
- setAttribute(attributeKey: String, attributeValue: Any)
- removeAttribute(attributeKey: String)
- isAttributeDefined(attributeKey: String)
- getCounterValue(counterName: String)
- getTimerValue(timerName: String)
.exec(session =>
session.setAttribute("foo", "bar")
println(session)
session
)
[Feeder]
用來餵參數用的好東西, 通常會是讀檔但也把JDBC或Redis當作來源,
1. 讀檔怎麼讀
- csv( filename: String ), 每個值是用,分隔
- ssv( filename: String ), 每個值是用;分隔
- tsv( filename: String ), 每個值是用TAB分隔
- 自訂分隔符號csv("user_credentials.csv", '#')
2. 每次呼叫feeder時, 會從來源取得一筆資料, 有幾種模式
- queue(預設): 照順序讀進來, 讀到底之後simulation會終止, 使用這個模式的時候要注意給的資料要夠多
- random: 隨機
- circular: 照順序讀進來, 讀到底之後會從頭讀
3. 如何存取
資料被feeder讀進來之後會被放在session裡, 如果是從檔案讀的話, key就是對應到檔案第一行的名稱
username,password john,smith21 john,doe434. 使用自己的feeder Feeder其實是一個簡單的class, 當你呼叫它的提供一個next函式時會回傳一個Map.
package object myfeeders {
import com.excilys.ebi.gatling.core.feeder._
val myAccountFeeder = new Feeder[String] {
import org.joda.time.DateTime
import scala.util.Random
private val RNG = new Random
// random number in between [a...b]
private def randInt(a:Int, b:Int) = RNG.nextInt(b-a) + a
private def daysOfMonth(year:Int, month:Int) = new DateTime(year, month, 1, 0, 0, 0, 000).dayOfMonth.getMaximumValue
// always return true as this feeder can be polled infinitively
override def hasNext = true
override def next: Map[String, String] = {
val email = scala.math.abs(java.util.UUID.randomUUID.getMostSignificantBits) + "_gatling@dontsend.com"
val year = randInt(1945, 1994)
val month = randInt(1, 12)
val day = randInt(1, daysOfMonth(year, month))
Map("contactEmail" -> email,
"birthdayYear" -> year.toString,
"birthdayMonth" -> month.toString,
"birthdayDay" -> day.toString)
}
}
}
[Check]
就是可以讓你檢查response是否與你預期相同,
檢查的範圍除了http status,還可以檢查payload格式是否正確, 甚至可以抓特定的值出來確認
1. status
- check(status.is(200))
- check(status.not(404), status.not(500)))
2. body
- check(regex("""..."""))
- check(xpath(".."))
- check(jsonPath(""))
3. 另外可以用find把你想要的值抓出來, 是需求決定是否要套上transform將值做些轉換或是用saveAs把它存在session裡
[範例]
最後的最後有一些流程控制的東西懶得寫了, 就直接看範例吧!
package collection
import com.excilys.ebi.gatling.core.Predef._
import com.excilys.ebi.gatling.http.Predef._
import com.excilys.ebi.gatling.http.Headers.Names._
import akka.util.duration._
import bootstrap._
import CLTHeaders._
import myfeeders._
class MyCollectionSimulation extends Simulation {
val httpConf = httpConfig.baseURL("http://localhost:9000/")
val get_chain = exec(http("get collection")
.get("api/collection/${cid}")
.headers(auth_headers)
.check(status.is(200)))
val update_chain = exec(http("update collection")
.post("api/")
.fileBody("Update", Map("cid" -> "${cid}", "title" -> "${title}")).asJSON
.headers(auth_headers)
.check(status.is(200)))
val my_scenario = scenario("CRUD collection")
.during(3 minutes) {
feed(myAccountFeeder)
.exec(http("create collection")
.post("api/")
.fileBody("CreateCollection.json").asJSON
.headers(auth_headers)
.check(status.is(200))
.check(jsonPath("$.collection").saveAs("collection")))
.exec(session=> {
val tmp = session.getTypedAttribute[String]("collection").split("\"")
val cid = tmp(1)
session.removeAttribute("collection").setAttribute("cid", cid)
})
.repeat(2){
get_chain
}
.doIf(session=>session.getTypedAttribute[String]("cid").head.toInt>80) {
update_chain
}
.exec(http("delete collection")
.post("api/")
.fileBody("DeleteCollection", Map("cid" -> "${cid}")).asJSON
.headers(auth_headers)
.check(status.is(200)))
.exec(http("get collection")
.get("api/collection/${cid}")
.headers(auth_headers)
.check(status.is(400)))
}
setUp(create_scenario.users(100).ramp(10).protocolConfig(httpConf))
}
上一集: Gatling, 威力強大卻也簡單上手的Http Server壓力測試工具
ref:
- HTTP reference
- Session
- Feeders
- Checks
Choose a simulation number:
[0] advanced.AdvancedExampleSimulation
[1] basic.BasicExampleSimulation
2. 開始跑之後會定期有狀態回報, 要不然就是有Waring才會顯示.
3. 如果是初學其實可以把log等級調成INFO這樣會比較有參與感XD
4. 跑完之後, 結果會以網頁的方式呈現, 可以看到以下圖表. 另外也可以看個別request的狀況, 相當方便!
ref:
- gatling github wiki page
晴朗的天空加上寬闊的海面真是百看不厭,
但是沙灘就輸台灣很多耶XD
[Ravenna Park]
接著來到萱小姐最喜歡的公園
入口附近有個大草坪, 很多人就一派悠閒的躺著曬太陽, 遛狗或是野餐
走進去之後發現這根本就是森林啊!
充滿芬多精的感覺好健康~
走一圈大概花了快一個小時, 加上調時差一直調不好我整個人累翻了, 所以就回萱小姐家睡午覺先~
[Washington Park Arboretum]
睡飽了再出發, 但是剩下的時間已經不夠划船就直接到華盛頓大學附近的棧道走走.
但是萬萬沒想到這季節水位高, 淹過了步道沒辦法通行,
地頭蛇萱小姐就當機立斷開車到對岸植物園北邊的濕地,
對岸也是沒法走不過這裡腹地比較大可以在這兒散散步
恰巧碰上一群年輕人(我已經不是了啊TAT)歡樂出遊請我幫忙照相,
想到大學時假日幾乎都也都關在寢室看電影跟日劇,
相較之下真是差太多啦 囧
[Kerry Park]
上飛機前的最後一站來到凱莉公園看夜景
剛好有情侶在這裡結婚感覺很很溫馨,
後來又有一群小屁孩從party bus(車子上就真的是醬寫)衝下來鬼吼鬼叫
小小的公園氣氛頓時變得很混搭.
- 西雅圖逛逛 (1) Pioneer Square, Occidental Park, Hiram M. Chittenden Locks and Fish Ladder