CN107092556B - 测试方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种测试方法、装置及设备。获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；根据待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据；获取目标数据处理请求；向每一个客户端的标识对应的客户端分别分配目标数据处理请求和测试起始时刻，以使每一个客户端分别在测试起始时刻时向待测试数据引擎发送目标数据处理请求；获取每一个客户端接收到的、待测试数据引擎返回的数据处理结果以及每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；根据该数据处理结果、测试起始时刻和该接收时刻确定待测试数据引擎的最大并行数据处理能力，进而得到待测试引擎的最大并行处理能力。

Description

测试方法、装置及设备

技术领域

本发明实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种测试方法、装置及设备。

背景技术

当前，随着交易模式的多样化以及大众消费观念的逐渐改变，数据库的应用领域不断扩大，现代的数据引擎中的数据量的海量扩展也对数据引擎的最大并行处理能力提出了更高的要求。

为了确定数据引擎的并行处理能力是否能够满足大量请求同时并发的业务需求，需要对测试数据引擎的最大并行处理能力，以得到数据引擎的最大并行处理能力，进而在数据引擎的最大并行处理能力无法满足大量请求同时并发的需求的情况下对数据引擎进行完善，从而使得数据引擎能够满足大量请求同时并发的业务需求。

然而，目前并未存在测试数据引擎的最大并行处理能力的方法，进而无法得到测试数据引擎的最大并行处理能力，因此，如何得到数据引擎的最大并行处理能力是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种测试方法、装置及设备，用以解决现有技术中无法得到数据引擎的最大并行处理能力的问题。

第一方面，本发明实施例中提供了一种测试方法。

具体的，该测试方法，包括：

获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

结合第一方面，本发明在第一方面的第一种实现方式中，所述获取目标数据处理请求，包括：

在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

结合第一方面的第一种实现方式，本发明在第一方面的第二种实现方式中，所述生成所述目标数据处理请求之后，还包括：

将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

结合第一方面、第一方面的第一种实现方式或第一方面的第二种实现方式，本发明在第一方面的第三种实现方式中，所述在所述待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据，包括：

在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

结合第一方面的第三种实现方式，本发明在第一方面的第四种实现方式中，所述生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中之后，还包括：

将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

第二方面，本发明实施例中提供了一种测试装置。

具体的，该测试装置，包括：

第一获取模块，用于获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

存储模块，用于根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

第二获取模块，用于获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

分配模块，用于向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

第三获取模块，用于获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

确定模块，用于根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

结合第二方面，本发明在第二方面的第一种实现方式中，所述第二获取模块包括：

第一查找单元，用于在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

确定单元，用于响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

生成单元，用于响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

结合第二方面的第一种实现方式，本发明在第一方面的第二种实现方式中，所述第二获取模块还包括：

第一存储单元，用于将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

结合第二方面、第二方面的第一种实现方式或第二方面的第二种实现方式，本发明在第二方面的第三种实现方式中，所述存储模块包括：

第二查找单元，用于在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

第一存储单元，用于响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

第二存储单元，用于响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

结合第二方面的第三种实现方式，在第二方面的第四种实现方式，所述存储模块还包括：

第三存储单元，用于将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在一个可能的设计中，所述测试装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持所述测试装置执行上述第一方面中任意一种测试方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述测试装置还可以包括通信接口，用于所述测试装置与其他设备或通信网络通信。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存所述测试装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述第一方面中的任意一种测试方法为所述测试装置所涉及的程序。

在本发明实施例中，获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；根据待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据；获取目标数据处理请求，目标数据处理请求用于请求处理待测试数据引擎中存储的待存储数据；向每一个客户端的标识对应的客户端分别分配目标数据处理请求和测试起始时刻，以使每一个客户端分别在测试起始时刻时向待测试数据引擎发送目标数据处理请求；获取每一个客户端接收到的、待测试数据引擎根据目标数据处理请求返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；根据该数据处理结果、测试起始时刻和该接收时刻确定待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。通过上述实施例的方法可以得到待测试引擎的最大并行处理能力，且整个测试过程中，仅有步骤101需要人工参与，其他步骤均是自动化完成的，进而使得测试的自动化程度较高，节省了人工成本。

本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本发明一个实施例的测试系统的结构示意图；

图2示出了根据本发明另一个实施例的测试方法流程示意图；

图3示出了根据本发明一个实施例的测试装置的框图；

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是根据一示例性实施例示出的一种测试系统的结构示意图，参见图1，该测试系统包括测试设备1、数据引擎2和多个客户端3，测试设备1与每一个客户端3分别通信连接，测试设备1与数据引擎2通信连接，每一个客户端3分别与数据引擎2通信连接。

图2是根据一示例性实施例示出的一种测试方法的流程图，如图2所示，该方法用于图1所示的测试设备1中，该方法包括以下步骤。

在步骤S101中，获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

在本发明实施例中，数据引擎有很多，例如Mysql、Postgresql、Hive、Impala、GreenPlum以及SparkSQL等等。技术人员事先可以从多个数据引擎中选择一个测试引擎，并作为待测试数据引擎。

其中，技术人员事先会将所有数据引擎的标识均存储在测试设备中存储的存储引擎标识列表中，因此，在本发明实施例中，技术人员可以在数据引擎标识列表中选择待测试数据引擎的标识，并提交给测试设备，测试设备获取技术人员从数据引擎标识列表中选择的待测试数据引擎的标识。

在本发明实施例中，在数据引擎中存储的数据不同的情况下，数据引擎对存储的数据最大并行处理能力是不同的，为了精准地测试出待测试数据引擎在存储的数据的数据量为特定的数据量时的最大并行处理能力，在本发明实施例中，技术人员还需要在测试设备中设置待测试数据量，待测试数据量可以为1G、10G、100G或1000G等，本发明对此不加以限定。测试设备获取技术人员设置的待测试数据量。

在本发明实施例中，在对待测试数据引擎的并行数据能力进行测试时，需要多个客户端同时向待测试数据引擎发送数据处理请求，客户端的数量需要足够多，这样才能使得待测试数据引擎能够满负荷工作，也即，才能给待测试数据引擎足够大的压力，进而才能准确地测试出待测试数据引擎的最大并行处理能力。

其中，技术人员事先会将与测试设备通信连接的每一个客户端的标识均存储在测试设备中存储的客户端标识列表中，因此，在本发明实施例中，技术人员可以从测试设备存储的客户端标识列表中选择多个客户端的标识，并提交给测试设备，测试设备获取技术人员从客户端标识列表中选择的客户端的标识。

另外，在本发明实施例中，数据引擎具备很多环境参数，例如，数据引擎的系统缓存大小、数据引擎的工作线程数量以及数据引擎的网络接口的带宽等等。

根据不同的业务需求，同一数据引擎的环境参数往往在不同的时间段需要改变，例如，在每天11点～13点以及17点～19点时，数据引擎接收业务处理请求的数量较多，因此，在这个时间段需要增加数据引擎的系统缓存大小、数据引擎的工作线程数量以及数据引擎的网络接口的最大输入带宽，以提高数据引擎的最大并行处理能力，进而提高处理接收到的多个数据处理请求的处理效率。然而，在每天除11点～13点以及17点～19点以外的其他时段，数据引擎接收业务处理请求的数量较少，为了节省系统资源，可以适当减少数据引擎的系统缓存大小、数据引擎的工作线程数量以及数据引擎的网络接口的最大输入带宽等。

在本发明实施例中，往往需要测试同一待测试数据引擎分别在各个环境参数下的最大并行处理能力，因此，对于一个数据引擎，往往需要多次测试该数据引擎的最大并行处理能力，所以，技术人员需要事先在测试设备中设置测试起始时刻，之后，客户端就会在测试起始时刻时向测试引擎发送数据处理请求。

在本发明实施例中，设置的测试起始时刻一个时刻也可以为多个时刻。

在步骤S102中，根据待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据；

在测试待测试数据引擎的最大并行处理能力之前，需要在待测试数据引擎中存储待存储数据，由于在步骤S101中已经获取到了待测试数据量，因此，在本步骤中，可以在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据。然后执行步骤S103。

在本发明实施例中，在数据引擎中存储的数据的数据量不同时，数据引擎的最大并行处理能力是不同的，因此，对于任意一个数据引擎，都要测试该数据引擎在存储的数据的数据量分别为各个数据量时的最大并行处理能力，对于其他没一个数据引擎，同样如此。

然而，在测试待测试数据引擎的最大并行处理能力之前，可能已经测试过其他数据引擎的最大并行处理能力。

由于每当测试一个数据引擎在存储的数据的数据量为某一数据量时的最大并行处理能力时，都要生成该数据量的待存储数据。生成一次待存储数据会耗费较长的时间，导致测试效率较低，以及会耗费测试设备中较多的系统资源。

因此，在生成了某一数据量的待存储数据时，为了下次在测试某一数据引擎在存储的数据的数据量为该数据量时的最大并行处理能力时，能够提高测试效率以及节省测试设备中的系统资源，测试设备可以将该数据量与生成的该待存储数据组成一条记录，并存储在本地存储的数据量与数据之间的第二对应关系中。

如此使得之后如果需要再次在测试某一数据引擎在存储的数据的数据量为该数据量时的最大并行处理能力时，无需生成该数据量的待存储数据，而是可以直接从本地存储的第二对应关系中查找与该数据量相对应的待存储数据。

由于直接从本地存储的第二对应关系中查找与该数据量相对应的待存储数据只需耗费少量的时间以及只需耗费测试设备中较少的系统资源。

因此，相比于实时生成该数据量的待存储数据，从本地存储的第二对应关系中直接查找与该数据量相对应的待存储数据不仅可以提高测试效率，且可以节省测试设备中的系统资源。

因此，在本步骤中，测试设备可以在本地存储的第二对应关系中查找是否存在与待测试数据量相对应的数据；

响应于存在与待测试数据量相对应的数据，将查找到的数据作为待存储数据，并存储在待测试数据引擎中。

响应于不存在与待测试数据量相对应的数据，生成待测试数据量的待存储数据，并存储在待测试数据引擎中。

进一步地，为了之后继续在测试其他数据引擎在存储的数据的数据量为待测试数据量时的最大并行处理能力时，能够提高测试效率以及节省测试设备中的系统资源，在生成待测试数据量的待存储数据之后，测试设备还需要将待测试数据量与生成的待存储数据组成一条记录，并存储在本地存储的第二对应关系中。

在步骤S103中，获取目标数据处理请求，目标数据处理请求用于请求处理待测试数据引擎中存储的待存储数据；

在本发明实施例中，不同的数据引擎支持的计算机语言之间或多或少会存在一些差异，而于任意一个数据引擎，该数据引擎只能够识别利用该数据引擎支持的计算机语言编写的数据处理请求，而无法识别利用其他数据引擎支持的计算机语言编写的数据处理请求。对于其他每一个数据引擎，同样如此。

例如，Mysql只能够识别利用Mysql支持的计算机语言编写的数据处理请求，而无法识别利用Hive支持的计算机语言编写的数据处理请求。

在本发明实施例中，当第一次需要测试某一数据引擎的最大并行处理能力时，需要利用该测试引擎支持的计算机语言实时生成数据处理请求。

然而，利用该测试引擎支持的计算机语言实时生成数据处理请求需要耗费较多时间，导致测试效率较低，以及会耗费测试设备中较多的系统资源。

为了在下一次测试该数据引擎的最大并行处理能力时能够提高测试效率以及节省测试设备中的系统资源。

在本发明另一实施例中，当利用某一数据引擎支持的计算机语言生成数据处理请求之后，测试设备就会将该数据引擎的标识与生成的该数据处理请求组成一条记录，并存储在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中。

如此使得之后如果需要再次测试该数据引擎的最大并行处理能力时，无需利用该测试引擎支持的计算机语言实时生成数据处理请求，而是可以直接从本地存储的第一对应关系中查找与该数据引擎相对应的数据处理请求，查找到的数据处理请求即为利用该数据引擎支持的计算机语言生成的数据处理请求。

由于直接从本地存储的第一对应关系中查找与该数据引擎相对应的数据处理请求只需耗费少量的时间以及只需耗费测试设备中较少的系统资源。

因此，相比于利用该数据引擎支持的计算机语言生成数据处理请求，从本地存储的第一对应关系中直接查找与该测试引擎相对应的数据处理请求不仅可以提高测试效率，且可以节省测试设备中的系统资源。

所以，在本步骤中，可以在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

响应于存在与待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将该数据处理请求确定为目标数据处理请求；

响应于不存在与待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成目标数据处理请求。

进一步地，为了之后继续再次测试待测试数据引擎的最大并行处理能力时能够提高测试效率以及节省测试设备中的系统资源，在生成目标数据处理请求之后，测试设备可以将待测试数据引擎的标识与目标数据处理请求组成一条记录并存储在本地存储的第一对应关系中。

在本发明实施例中，不同的数据引擎支持的计算机语言之间会存在差异，例如，各个数据引擎支持的计算机语言在日期函数的表达方式以及if语句的表达方式不同等等。

技术人员事先可以利用标准的计算机语言在测试设备中编写用于生成数据处理请求的生成模板，生成模板中设置有预留位置，预留位置用于填入各个不同的数据引擎支持的计算机语言存在的差异的部分，其中，每一个数据引擎能够识别利用标准的计算机语言在测试设备中编写用于生成数据处理请求的生成模板、

另外，技术人员事先还可以在测试设备中设置不同的数据引擎支持的计算机语言的日期函数的表达方式以及if语句的表达方式等等。

如此，在生成某一数据引擎的计算机语言支持的数据处理请求时，测试设备可以获取用于生成数据处理请求的生成模板，并将该数据引擎支持的计算机语言的日期函数的表达方式以及if语句的表达方式等填入生成模板中的预留位置处，如此得到该数据引擎能够识别的数据处理请求。

在步骤S104中，向每一个客户端的标识对应的客户端分别分配目标数据处理请求和测试起始时刻，以使每一个客户端分别在测试起始时刻时向待

HP170108测试数据引擎发送目标数据处理请求；

对于任意一个客户端，在该客户端接收到目标数据处理请求和测试起始时刻时，该客户端就会实时监测本地的当前时刻，并在本地的当前时刻到达该起始时刻时，向待测试数据引擎发送目标数据处理请求。

待测试数据引擎接收该客户端发送的目标数据处理请求，并根据目标数据处理请求对存储的数据进行处理，得到数据处理结果，并向该客户端返回该数据处理结果。该客户端接收待测试数据引擎返回的该数据处理结果，并记录返回该数据处理结果的接收时刻。然后该客户端还需要将该接收时刻和该数据处理结果发送给测试设备。

对于其他每一个客户端，同样如此。

在步骤S105中，获取待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

在步骤S106中，根据该数据处理结果、测试起始时刻和该接收时刻确定待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

在所有数据处理结果中，可能存在处理异常的数据处理结果，如果存在处理异常的数据处理结果，则舍弃处理异常的数据处理结果，对于处理正常的任意一个数据处理结果，将接收到该数据处理结果的接收时刻与起始时刻相减得到待测试数据引擎处理该数据处理结果对应的目标处理请求的处理时长。对于处理正常的任意一个数据处理结果，同样执行上述操作，如此得到待测试数据引擎处理正常的每一个数据处理结果对应的目标数据处理请求的处理时长。

然后计算处理正常的每一个数据处理结果对应的目标数据处理请求的处理时长的方差，并作为待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

在本发明实施例中，获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；根据待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据；获取目标数据处理请求，目标数据处理请求用于请求处理待测试数据引擎中存储的待存储数据；向每一个客户端的标识对应的客户端分别分配目标数据处理请求和测试起始时刻，以使每一个客户端分别在测试起始时刻时向待测试数据引擎发送目标数据处理请求；获取每一个客户端接收到的、待测试数据引擎根据目标数据处理请求返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；根据该数据处理结果、测试起始时刻和该接收时刻确定待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。通过上述实施例的方法可以得到待测试引擎的最大并行处理能力，且整个测试过程中，仅有步骤101需要人工参与，其他步骤均是自动化完成的，进而使得测试的自动化程度较高，节省了人工成本。

进一步地，在得到待测试数据引擎的最大并行数据处理能力之后，测试设备需要将待测试数据引擎的最大并行数据处理能力、待测试数据量、待测试数据引擎的环境参数、在测试过程中的待测试数据引擎的系统资源使用情况、客户端的数量以及待测试引擎的网络接口的最大输入带宽汇总在一起，并显示在测试设备的屏幕上，以方便技术人员对本次测试的情况进行查看并分析。

进一步地，在得到待测试数据引擎的最大并行数据处理能力之后，如果之后还需要测试待测试数据引擎在存储的数据的数据量为其他数据量时的最大并行处理能力，为了防止此次在待测试数据引擎中存储的待测试数据量的待存储数据以及在此次测试过程中产生的临时文件对下一次测试待测试数据引擎在存储的数据的数据量为其他数据量时的最大并行处理能力时造成干扰，测试设备可以删除在待测试数据引擎中存储的待测试数据量的待存储数据，以及从数据引擎中删除在测试过程中产生的临时文件等。

进一步地，在本发明实施例中，待测试数据引擎的网络接口具备最大输入带宽，例如，当待测试数据引擎的网络接口的最大输入带宽为10M时，在任意时刻，待测试数据引擎利用网络接口最多可接收10M的数据，

在本发明实施例中，在对待测试数据引擎的并行数据能力进行测试时，即使多个客户端同时向待测试数据引擎发送数据处理请求，也即，即使客户端的数量足够多，但是如果待测试数据引擎的网络接口的最大输入带宽较低，则会使得待测试数据引擎短时间内也无法接收到多个数据处理请求，进而无法使得待测试数据引擎满负荷工作，也即，无法给待测试数据引擎足够大的压力，进而无法准确地测试出待测试数据引擎的最大并行处理能力。

因此，为了使得能够待测试数据引擎足够大的压力，以准确地测试出待测试数据引擎的最大并行处理能力，测试设备需要实时监测待测试数据引擎的网络接口的已经被使用的输入带宽。

如果待测试数据引擎的网络接口的已经被使用的输入带宽非常接近于网络接口的最大输入带宽时，例如，待测试数据引擎的网络接口的已经被使用的输入带宽是否大于或等于网络接口的最大输入带宽的百分之九十或者百分之九十五等等，则说明很可能只有少量的数据处理请求被待测试数据引擎接收到，而还有更多的数据处理请求并没有被待测试数据引擎接收到，则会导致待测试数据引擎短时间内也无法接收到多个数据处理请求，进而无法使得待测试数据引擎满负荷工作。

因此需要增加网络接口的最大输入带宽，直至待测试数据引擎的网络接口的已经被使用的输入带宽与网络接口的最大输入带宽之间差距较大时为止，例如，待测试数据引擎的网络接口的已经被使用的输入带宽小于或等于网络接口的最大输入带宽的百分之六十或者百分之七十等为止。

图3是根据一示例性实施例示出的一种测试装置的结构示意图。参照图3，该装置包括：

第一获取模块11，用于获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

存储模块12，用于根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

第二获取模块13，用于获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

分配模块14，用于向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

第三获取模块15，用于获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

确定模块16，用于根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

其中，所述第二获取模块13包括：

第一查找单元，用于在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

确定单元，用于响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

生成单元，用于响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

其中，所述第二获取模块13还包括：

第一存储单元，用于将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

其中，所述存储模块12包括：

第二查找单元，用于在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

第一存储单元，用于响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

第二存储单元，用于响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

其中，所述存储模块12还包括：

第三存储单元，用于将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

在本发明实施例中，获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；根据待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储待测试数据量的待存储数据；获取目标数据处理请求，目标数据处理请求用于请求处理待测试数据引擎中存储的待存储数据；向每一个客户端的标识对应的客户端分别分配目标数据处理请求和测试起始时刻，以使每一个客户端分别在测试起始时刻时向待测试数据引擎发送目标数据处理请求；获取每一个客户端接收到的、待测试数据引擎根据目标数据处理请求返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；根据该数据处理结果、测试起始时刻和该接收时刻确定待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。通过上述实施例的方法可以得到待测试引擎的最大并行处理能力，且整个测试过程中，仅有步骤101需要人工参与，其他步骤均是自动化完成的，进而使得测试的自动化程度较高，节省了人工成本。

在一个可能的设计中，图3所示的测试装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持测试装置执行上述图2所示的测试方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。

所述程序包括一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行。

所述处理器用于：获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存图3所示的测试装置所用的计算机软件指令，其包含用于执行上述图2所示的任意一个实施例的测试方法为图3所示的测试装置所涉及的程序。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

本发明公开A1、一种测试方法，包括：

获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

A2、如A1所述的方法中，所述获取目标数据处理请求，包括：

在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

A3、如A2所述的方法中，所述生成所述目标数据处理请求之后，还包括：

将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

A4、如A1～A3任一项所述的方法中，所述在所述待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据，包括：

在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

A5、如A4所述的方法中，所述生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中之后，还包括：

将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

本发明还公开了B6、一种测试装置，包括：

第一获取模块，用于获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

存储模块，用于根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

第二获取模块，用于获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

分配模块，用于向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

第三获取模块，用于获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

确定模块，用于根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

B7、如B6所述的装置中，所述第二获取模块包括：

第一查找单元，用于在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

确定单元，用于响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

生成单元，用于响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

B8、如B7所述的装置中，所述第二获取模块还包括：

第一存储单元，用于将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

B9、如B6～B8中任一项所述的装置中，所述存储模块包括：

第二查找单元，用于在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

第一存储单元，用于响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

第二存储单元，用于响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中。

B10、如B9所述的装置中，所述存储模块还包括：

第三存储单元，用于将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

本发明还公开了C11，一种设备，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行；

所述处理器用于：

获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取每一个客户端接收到的、所述待测试数据引擎根据所述目标数据处理请求返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

Claims (9)

1.一种测试方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据，具体包括：在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识所对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据处理请求，包括：

在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述目标数据处理请求之后，还包括：

将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中之后，还包括：

将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

5.一种测试装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

存储模块，用于根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据；所述存储模块包括：

第二查找单元，用于在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

第一存储单元，用于响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

第二存储单元，用于响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

第二获取模块，用于获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

分配模块，用于向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

第三获取模块，用于获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

确定模块，用于根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：

第一查找单元，用于在本地存储的数据引擎的标识与数据处理请求之间的第一对应关系中查找是否存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求；

确定单元，用于响应于存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，将所述数据处理请求确定为所述目标数据处理请求；

生成单元，用于响应于不存在与所述待测试数据引擎的标识相对应的数据处理请求，生成所述目标数据处理请求。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块还包括：

第一存储单元，用于将所述待测试数据引擎的标识与生成的所述目标数据处理请求组成一条记录并存储在所述第一对应关系中。

8.根据权利要求5所述的装置，所述存储模块还包括：

第三存储单元，用于将所述待测试数据量与生成的所述待存储数据组成一条记录，并存储在所述第二对应关系中。

9.一种测试设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，

所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令供所述处理器调用执行；

所述处理器用于：

获取待测试数据引擎的标识、待测试数据量、多个客户端的标识以及测试起始时刻；

根据所述待测试数据引擎的标识在待测试数据引擎中存储所述待测试数据量的待存储数据，具体包括：在本地的数据量与数据的第二对应关系中查找是否存在与所述待测试数据量相对应的数据；

响应于存在与所述待测试数据量相对应的数据，将所述查找到的数据作为所述待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

响应于不存在与所述待测试数据量相对应的数据，生成所述待测试数据量的待存储数据，并存储在所述待测试数据引擎中；

获取目标数据处理请求，所述目标数据处理请求用于请求处理所述待测试数据引擎中存储的待存储数据；

向每一个客户端标识对应的客户端分别分配所述目标数据处理请求和所述测试起始时刻，以使每一个客户端分别在所述测试起始时刻时向所述待测试数据引擎发送所述目标数据处理请求；

获取所述待测试数据引擎返回的数据处理结果以及获取每一个客户端在接收到数据处理结果时的接收时刻；

根据所述数据处理结果、所述测试起始时刻和所述接收时刻确定所述待测试数据引擎的最大并行数据处理能力。

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