CN104869034B - 一种基于在线课堂的压力测试方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于在线课堂的压力测试方法及装置，上述方法包括以下步骤：客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。本发明还提供一种基于在线课堂的压力测试装置，上述装置包括：流媒体服务器和一个或多个客户端，所述客户端与流媒体服务器连接。
Description
技术领域
本发明属于信息通讯领域，尤其涉及一种基于在线课堂的压力测试方法及装置。
背景技术
在对流媒体服务器的并发性能进行测试时，通常需要运行多个客户端，并且在测试过程中常会因系统资源消耗过大，而需要搭建庞大的测试环境。为了搭建合适的测试环境，常常需要上百台设备作为支撑，这样很大程度上增加了测试成本。
发明内容
本发明提供一种基于在线课堂的压力测试方法及装置，以解决上述问题。
本发明提供一种基于在线课堂的压力测试方法。上述方法包括以下步骤：客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
本发明还提供一种基于在线课堂的压力测试装置，上述装置包括：流媒体服务器和一个或多个客户端，所述客户端与流媒体服务器连接；所述客户端，用于通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；所述客户端还用于根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
本发明还提供一种基于在线课堂的压力测试方法。上述方法包括以下步骤：客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯并将每个线程评估周期内的实际接收数据量发送至控制器；所述控制器根据所述客户端发送的实际接收数据量、自身计算的理论应接收数据量，获得所述客户端中每个线程对应的误差率；所述控制器根据所述误差率确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；所述控制器计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，并根据比较结果做出相应的判断。
相较于先前技术，根据本发明提供的基于在线课堂的压力测试方法及装置，通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，计算得到总特征评估值，并根据总特征评估值与预设值的比较结果做出相应的判断，使得对流媒体服务器的最大并发能力的测试过程更加自动化和智能化，能通过有效评估获得流媒体服务器的最大并发量。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1所示为根据本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法的流程图；
图2所示为根据本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法中线程接收的数据量与评估周期之间的关系示意图；
图3所示为根据本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试装置的结构图；
图4所示为根据本发明的另一较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法的流程图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为根据本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法的流程图。如图1所示，本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法包括步骤101-103。
步骤101：客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率。
评估周期内理论应接收数据量为评估周期的时间与初始码率的乘积。
所述误差率＝(评估周期内理论应接收数据量-评估周期内实际接收数据量)/评估周期内理论应接收数据量。
步骤102：根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值。
步骤103：计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
所述特征评估值＝特征值×特征值权重。
若所述总特征评估值大于或等于预设值，所述客户端发出预警信息；若所述总特征评估值小于预设值，所述客户端不作处理。
若内网客户端为m个，外网客户端为n个，所述外网客户端对应的修正系数为k，所述内网客户端对应的修正系数为p；其中，所述外网客户端对应的修正系数k小于内网客户端对应的修正系数p。
所述内网客户端对应的各个线程的特征评估值之和乘以修正系数为p，获得内网客户端的特征修正评估值；所述外网客户端对应的各个线程的特征评估值之和乘以修正系数k，获得外网客户端的特征修正评估值。
所述方法还包括获得内网客户端的特征修正评估值与外网客户端的特征修正评估值之和，即所述总特征评估值；将所述总特征评估值与预设值进行比较并根据比较结果做出相应的判断。
下面举例进行详细说明：
在对流媒体服务器的最大并发能力进行测试时，假设流媒体服务器的最大并发能力的评估周期为10s。将流媒体服务器分别与客户端A和客户端B连接建立通讯，客户端A开启4个并行线程，客户端B开启3个并行线程，客户端A通过4个并行线程(线程a、线程b、线程c和线程d)、客户端B通过3个并行线程(线程e、线程f和线程g)分别向流媒体服务器发送信息请求，流媒体服务器接收到信息请求后，向发送过信息请求的线程a、线程b、线程c、线程d、线程e、线程f和线程g分别发送测试样本数据信息，客户端A和客户端B在测试过程中分别统计各自的线程在0-10s内、10-20s内的实际接收数据量和理论应接收数据量，实际接收数据量和理论应接收数据量的具体数值如表1所示。
其中，以0-10s作为一个评估周期，获取每个线程的理论应接收数据的方法为，假设线程接收到的初始码率为10Mb/s，因此，在0-10s的评估周期内理论上应接收数据量为10Mb/s×10s＝100Mb。
在10s的评估周期内获取每个线程的理论应接收数据的方法还可以为：假设流媒体服务器仅与开启了一个线程的客户端C相连接，客户端C通过该线程向流媒体服务器发送信息请求，流媒体服务器发送测试样本数据信息到上述线程，此时线程接收到的数据量变化情况具体如图2所示，可知0-10s的时间段内该线程接收到的数据量为20Mb，10-20s的时间段内该线程接收到的数据量为10Mb，20-30s的时间段内该线程接收到的数据量为5Mb。
通过表1中0-10s内客户端A和客户端B中各线程的实际接收数据量与理论应接收数据量的数据，得到线程a的误差率为(15Mb-12Mb)/15Mb＝20％，线程b的误差率为(15Mb-3Mb)/15Mb＝80％，线程c的误差率为(15Mb-14Mb)/15Mb＝7％，线程d的误差率为(15Mb-10Mb)/15Mb＝33％，线程e的误差率为(15Mb-7Mb)/15Mb＝44％，线程f的误差率为(15Mb-14Mb)/15Mb＝7％，线程g的误差率为(15Mb-12Mb)/15Mb＝20％。
表1
表2
根据线程a、线程b、线程c、线程d、线程e、线程f和线程g的误差率结果，通过表2中误差率范围与特征值和特征值权重之间的对应关系，根据各个线程的误差率，根据特征评估值＝特征值×特征值权重。得到线程a对应的特征评估值为0，线程b对应的特征评估值为2，线程c对应的特征评估值为0，线程d对应的特征评估值为0.4，线程e对应的特征评估值为0.4，线程f对应的特征评估值为0，线程g对应的特征评估值为0。
得到客户端A和客户端B中各线程的特征评估值之和为0+2+0+0.4+0.4+0+0＝2.8(即总特征评估值)，假设预设值为2，则总特征评估值大于预设值，客户端A和客户端B发出报警信息。
在另一个优选的实施例中，假设与流媒体服务器进行通讯的客户端仍为客户端A和客户端B，其中，客户端A为内网客户端，客户端B为外网客户端，客户端A对应的修正系数为0.8，客户端B对应的修正系数为0.2，假设客户端A对应的各个线程的特征评估值之和为2.4，客户端B对应的各个线程的特征评估值之和为0.4，客户端A的特征修正评估值为2.4×0.8＝1.92，客户端B的特征修正评估值为0.4×0.2＝0.08，得到总特征评估值为1.92+0.08＝2，假设预设值为2，则总特征评估值等于预设值，客户端A和客户端B发出报警信息。
图3所示为根据本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试装置，如图3所示，本发明的较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试装置，上述装置包括：流媒体服务器301和客户端302，所述客户端302与流媒体服务器301连接；所述客户端302，用于通过多个并行线程与流媒体服务器301进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；所述客户端302还用于根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
此外，关于上述装置的具体操作过程同上述方法所述，故于此不再赘述。
如图4所示为根据本发明的另一较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法的流程图。如图4所示，本发明的另一较佳实施例提供的基于在线课堂的压力测试方法包括步骤401-403。
步骤401：客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯并将每个线程评估周期内的实际接收数据量发送至控制器。
步骤402：所述控制器根据所述客户端发送的实际接收数据量、自身计算的理论应接收数据量，获得所述客户端中每个线程对应的误差率。
所述误差率＝(评估周期内理论应接收数据量-评估周期内实际接收数据量)/评估周期内理论应接收数据量；所述特征评估值＝特征值×特征值权重。
评估周期内理论应接收数据量为评估周期的时间与初始码率的乘积。
步骤403：所述控制器根据所述误差率确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值。
步骤404：所述控制器计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，并根据比较结果做出相应的判断。
下面举例进行详细说明：
在对流媒体服务器的最大并发能力进行测试时，假设流媒体服务器的最大并发能力的评估周期为10s。控制器控制客户端A开启4个线程与流媒体服务器建立通讯，客户端A通过4个线程(线程a、线程b、线程c和线程d)向流媒体服务器发送信息请求，流媒体接收到客户端A发送来的信息请求，并发送测试样本数据信息到客户端A对应的4个线程(线程a、线程b、线程c和线程d)，客户端A将每个线程实际接收数据量发送给控制器。控制器根据接收到的每个线程的实际接收数据量，依照上面所提到的获取每个线程的理论应接收数据的方法计算得到的各线程的理论应接收数据量，并根据误差率＝(评估周期内理论应接收数据量-评估周期内实际接收数据量)/评估周期内理论应接收数据量，计算得到客户端A中每个线程对应的误差率，并根据表1中的对应关系，按照上面所提到的具体计算方法得到每个线程对应的特征评估值。并将线程a、线程b、线程c和线程d所对应的特征评估值相加，得到总特征评估值。控制器将总特征评估值与预设值进行比较，当总特征评估值大于或等于预设值，控制器发出预警信息；当总特征评估值小于预设值，控制器不作处理。
综上所述，相较于先前技术，根据本发明提供的基于在线课堂的压力测试方法及装置，通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，计算得到总特征评估值，并根据总特征评估值与预设值的比较结果做出相应的判断，使得对流媒体服务器的最大并发能力的测试过程更加自动化和智能化，能通过有效评估获得流媒体服务器的最大并发量。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于在线课堂的压力测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；
根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；
计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，评估周期内理论应接收数据量为评估周期的时间与初始码率的乘积。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述误差率＝(评估周期内理论应接收数据量-评估周期内实际接收数据量)/评估周期内理论应接收数据量；所述特征评估值＝特征值×特征值权重。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述总特征评估值大于或等于预设值，所述客户端发出预警信息；若所述总特征评估值小于预设值，所述客户端不作处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若内网客户端为m个，外网客户端为n个，所述外网客户端对应的修正系数为k，所述内网客户端对应的修正系数为p；其中，所述外网客户端对应的修正系数k小于内网客户端对应的修正系数p。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述内网客户端对应的各个线程的特征评估值之和乘以修正系数p，获得内网客户端的特征修正评估值；所述外网客户端对应的各个线程的特征评估值之和乘以修正系数k，获得外网客户端的特征修正评估值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获得内网客户端的特征修正评估值与外网客户端的特征修正评估值之和，即所述总特征评估值；将所述总特征评估值与预设值进行比较并根据比较结果做出相应的判断。
8.一种基于在线课堂的压力测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
客户端通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯并将每个线程评估周期内的实际接收数据量发送至控制器；
所述控制器根据所述客户端发送的实际接收数据量、自身计算的理论应接收数据量，获得所述客户端中每个线程对应的误差率；
所述控制器根据所述误差率确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；
所述控制器计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，并根据比较结果做出相应的判断。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，评估周期内理论应接收数据量为评估周期的时间与初始码率的乘积；所述误差率＝(评估周期内理论应接收数据量-评估周期内实际接收数据量)/评估周期内理论应接收数据量；所述特征评估值＝特征值×特征值权重。
10.一种基于在线课堂的压力测试装置，其特征在于，包括：流媒体服务器和一个或多个客户端，所述客户端与流媒体服务器连接；
所述客户端，用于通过多个并行线程与流媒体服务器进行通讯，并根据每个线程评估周期内实际接收数据量与理论应接收数据量，获得每个线程对应的误差率；所述客户端还用于根据所述误差率所处的误差率范围，确定每个线程对应的特征值及特征值权重，进而获取每个线程对应的特征评估值；计算各个线程的特征评估值之和，获得总特征评估值并与预设值进行比较，根据比较结果做出相应的判断。
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