Cassandra分布式测试(DTests)技术文档
1. 安装指南
环境依赖
在开始运行DTests之前,需要安装一些必要的依赖项。以下是所需的依赖项:
- Python 3
- PIP for Python 3
- libev
- git
- JDK 8 (Java)
Linux 系统
在Linux系统上,可以通过以下命令安装所需的依赖项:
apt-get install git-core python3 python3-pip python3-dev libev4 libev-dev
可选步骤(解决警告:“jemalloc共享库无法预加载以加速内存分配”):
apt-get install -y --no-install-recommends libjemalloc1
Mac 系统
在Mac系统上,推荐安装最新的Xcode和命令行工具,并使用Homebrew来安装依赖项:
brew install python3 libev
Python 依赖
DTests还需要一些外部的Python依赖项。这些依赖项的列表保存在cassandra-dtest仓库根目录下的requirements.txt文件中。
推荐使用pip和virtualenv来安装这些依赖项。虽然virtualenv不是严格必需的,但它可以提供一个通用的基础环境,避免不同配置之间的冲突。
-
安装
virtualenv:pip install virtualenv -
创建一个新的
virtualenv:virtualenv --python=python3 --no-site-packages ~/dtest -
激活新的
virtualenv:source ~/dtest/bin/activate -
安装DTest的Python依赖项:
pip install -r /path/to/cassandra-dtest/requirements.txt
2. 项目使用说明
测试执行
DTests使用pytest框架来执行测试。pytest框架提供了一个非常有用的使用和调用文档,可以帮助你了解基本的调用选项。
在执行测试时,框架需要知道Cassandra源代码的位置。有两种方式可以指定Cassandra源代码的位置:
-
使用现有的源代码:
pytest --cassandra-dir=~/path/to/cassandra -
使用
ccm能力从archives.apache.org下载/编译发布的源代码:pytest --cassandra-version=1.0.0
运行特定测试
你可以通过传递测试文件、类或单个测试的路径来运行特定的测试:
pytest --cassandra-dir=~/path/to/cassandra pending_range_test.py
pytest --cassandra-dir=~/path/to/cassandra pending_range_test.py::TestPendingRangeMovements
pytest --cassandra-dir=~/path/to/cassandra pending_range_test.py::TestPendingRangeMovements::test_pending_range
重复运行测试
在添加新测试或修改现有测试时,建议多次运行以确保其稳定性。可以使用--count选项来重复运行测试。例如,运行一个测试类10次:
pytest --count=10 --cassandra-dir=~/path/to/cassandra pending_range_test.py
测试日志
每个测试都会启动一个新的集群,并在测试结束后将其关闭。如果测试失败,节点的日志将保存在logs/<timestamp>目录中,以便分析。
3. 项目API使用文档
测试编写
如果你需要编写新的测试或修改现有测试,建议参考现有的测试代码。每个测试都会启动一个新的集群,并在测试结束后将其关闭。
调试测试
在调试DTests时,可以使用以下方法:
使用pytest.set_trace()
如果某个断言值不符合预期,可以在断言前添加pytest.set_trace(),以便在执行到该行代码时进入交互式Python调试器(pdb),从而检查测试变量的状态。
处理挂起的测试
调试挂起的测试可能会比较困难,但通过Python 3的改进,现在可以轻松获取pytest进程中所有线程的Python线程转储。可以在代码中添加以下内容:
import faulthandler
faulthandler.enable()
这将安装一个信号处理程序,当进程接收到SIGABRT信号时,Python将转储所有运行线程的线程转储。
4. 项目安装方式
安装步骤
通过以上步骤,你可以成功安装并运行Cassandra分布式测试(DTests)。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-Thinking暂无简介Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00