前言
为什么写本书
其实一直以来我都没有写书的想法，我习惯将工作中的点点滴滴都记录在TesterHome社区，我那“随心所欲且跳脱”的行文风格非常适合社区，与社区伙伴的互动也让我收获良多。我复盘了这些年在社区中记录的点点滴滴，发现已经积累了差不多150篇技术文章，这些文章奠定了本书的基础，也是我编写本书的原因。在2021年末，我像往常一样在微信群中与朋友们聊天，当聊到行业中的某些图书的时候，恒温突然说：“高飞，你都在社区写了这么多篇文章了，要不我帮你联系出版社，你也写本书出来吧。”就是这句话让我鬼使神差地开始了写书之旅。当天晚上，恒温给我介绍了人民邮电出版社的编辑，定下了写作的大致范围。直到几天后，我才反应过来自己到底接下了一件多大的事情。在我的印象中，写书是一件传道育人的大事情，书中的内容需要经得起考验，稍不严谨就会误人子弟，所以我反应过来后倍感压力，在这一年多我始终保持诚惶诚恐的态度在写作。
当思考书中内容应该围绕什么主题展开的时候，我回顾了一下自己的职业生涯，希望能表达出自己最为擅长且对测试同行有所帮助的东西。之所以最后选择了“云原生”这个主题，一是因为最近七八年我花费了非常多的精力在云原生领域，二是因为我认为云原生会在软件行业成为中流砥柱，甚至其中的某些技术（如Docker和Kubernetes）在未来会成为从业人员的基本技能。从目前的行业发展来看，这是很有可能的。在国内，各种以云为主要业务的公司和以云为卖点的产品如雨后春笋般涌出，由此市场中产生了对相关测试人才的旺盛需求，尤其在早些年，容器技术并没有被测试行业重视，导致很多公司想招聘到合格的测试人员非常困难，所以作为测试人员，不论是否决定在云原生领域发展，都应该积极积累这方面的知识。当然，我希望能有更多的测试同行进入云原生领域，因为相比一些其他的一般领域，这个领域拥有较高的复杂度和深度，它的挑战性更大却可以为我们带来更多的机会。
如何阅读本书
因为本书介绍的技术复杂度较高，所以建议对云原生及其基础技术了解较浅的读者先仔细阅读前3章的内容，已经对云原生及其基础技术有较深理解的读者可以跳过此部分内容。下面对每章具体的内容进行介绍。
第1章主要介绍云原生的概念，通过容器、声明式API等关键技术来讲解云原生架构与传统架构的区别，同时介绍在云原生架构中都有哪些重点的测试挑战。
第2章主要讲解容器技术的基础，着重介绍Linux名字空间对容器隔离起到的重要作用，并探讨Docker的底层原理。本书后续章节的内容以第2章的知识为基础。
第3章主要讲解Kubernetes的基础，从对集群搭建的讲解到对各个常用对象的详细介绍，再到对定制化开发内容的讲述，都为后续的测试场景打下坚实的基础。
第4章主要讲解在Kubernetes中实施混沌工程的内容，详细介绍高可用测试的理论知识和实践方法，讲解ChaosMesh、jvm-sandbox等开源工具的原理和使用方法，并且演示如何通过Kubernetes客户端定制化开发故障工具。
第5章主要讲解在Kubernetes中实施性能测试与使用Prometheus搭建监控系统的相关内容，分别介绍根据PromQL（Prometheus提供的查询语言）定制化开发监控系统，通过虚拟节点测试Kubernetes集群自身性能，以及分布式压力测试工具JMeter，尤其详细地介绍容量测试在云原生领域的特殊之处。
第6章主要讲解在Kubernetes中实施稳定性测试的方法以及对应监控系统的开发，并且会介绍如何利用Kubernetes客户端开发一种与Prometheus完全不同的监控组件，该组件可以感知Kubernetes集群内的瞬时异常并抓取对应的错误信息。
第7章主要讲解Kubernetes与边缘计算相结合的测试场景，以开源项目SuperEdge为例详细讲解边缘计算的各种场景及其对应的测试方案。
第8章主要讲解Kubernetes与持续集成和持续部署相结合的各种测试场景，以Jenkins为例讲解各种场景的流水线设计。
第9章主要讲解Kubernetes与大数据技术相结合的测试场景，以Spark和Flink为例分别介绍批处理场景与流计算场景下的测试方案，并详细介绍如何开发一个支持多种数据源、数据规模、数据格式的大规模的造数工具。
本书的内容偏向场景实战而非理论研究，所以强烈建议大家阅读本书时，可以在一个真实的Kubernetes集群中反复练习，使用minikube（入门学习场景下的简易单节点集群）这类非标准Kubernetes集群可能会遇到不可预知的问题。
致谢
本书虽然是个人创造的结晶，但在整个创作过程中离不开TesterHome社区以及人民邮电出版社的帮助，在这里特别感谢TesterHome的创始人张立华（恒温）和人民邮电出版社的编辑孙喆思。另外，本书参考了开源项目的相关文献资料，在此我对这些开源项目的资料提供者表示衷心感谢。
