CN107193744A - 一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，包括四个步骤：日志数据预处理步骤、用户行为模型构建步骤、用户类型分布信息提取步骤和时间分布特征提取步骤。本发明通过从后台日志中提取包括用户行为特征、用户类型分布特征和强度时间分布特征来共同描述Web应用流量，实现了对Web应用性能测试流量的真实的描述，满足了性能测试对测试流量真实性的需求。

Description

一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法

技术领域

本发明涉及Web应用性能测试领域，尤其涉及Web应用性能 测试流量的描述方法。

背景技术

随着互联网的发展，各种Web应用层出不穷，对人们的工作 和生活产生了深远的影响。Web应用系统基于互联网和面向用户大众 化的特性，导致其用户数量巨大，再加之其典型的B/S架构，使得其 面临着极大的性能挑战。Web应用性能测试是保障Web应用系统质量 的重要手段，就是在时间和空间资源有限的条件下，测试Web应用的 性能表现是否与预期目标一致，判断系统是否存在性能缺陷，通过测 试结果数据查找性能瓶颈，改善优化系统性能的过程。

Web应用流量描述是Web应用性能测试的基础，对测试流量 真实的描述直接决定了Web应用性能测试的成败。对于Web应用流量 描述方法的研究重点集中在如何真实的刻画Web应用系统的流量特 征，来形成有效的性能测试流量。

Web应用流量描述就是描述真实用户与Web应用交互时所具 有的行为特征。用户行为特征包括：浏览路径、请求依赖关系、思考 时间等，对于不同的测试需求需要有针对性的选择具体的用户行为特 征作为描述内容。目前常见的流量描述方法主要有：

URL序列，利用一系列的请求列表来描述流量，最为常见的 应用是录制回放技术，通过记录用户在浏览器端的行为来描述其特征， 方法存在简单直观的优点，但存在脚本可重用性差，路径覆盖不全面， 导致测试的真实性差，有效性低等缺点。

UML模型，在Web应用流量描述中可以利用该模型来对用户 和应用的交互行为进行详细描述，该模型使用前提是具有完善的UML 软件设计文档和规范，具有较大的局限性，基于UML模型的存在通用 性差、抽象性差的缺点，不能描述业务类型复杂的Web应用流量。

Markov模型，马尔科夫链被应用于物理学、统计学、生物 学等领域，在计算机领域应用更加广泛，存在多种变种用于对Web应 用性能测试，是一种统计模型，但构建时有些复杂。

Graph模型，利用图模型来对Web应用流量进行描述，图的 结构多样灵活，对于复杂的应用，多变的功能可以灵活应对，但同样 存在构建、数据获取的困难。

上述方法和模型都存在不同程度的缺陷和不足，其中最主要 的是模型自身描述的流量特征和模型数据获取的不足导致的流量真 实性差的问题，对于Web应用流量描述的关键在于模型的选取和模型 数据的获取。

发明内容

本发明的目的在于克服现有方法的缺陷，提供一种基于日志 的Web应用性能测试流量描述方法，实现对Web应用性能测试流量进 行真实的描述，以满足性能测试对测试流量真实性的需求。

本发明提供了一种基于日志的Web应用性能测试流量描述 方法，包括以下步骤：日志数据预处理步骤、用户行为模型构建步骤、 用户类型分布信息提取步骤、时间分布特征提取步骤。

日志数据预处理步骤具体为：

第一步，过滤掉对session提取无用的脏数据，包括缺失、 error和包含页面内嵌对象；

第二步，对剩下的记录进行结构化并匹配动作，生成结构化 记录，包括标志、类型、时间。

用户行为模型构建步骤具体为：

第一步，对Web应用的业务逻辑进行分析，对页面进行分类， 按照功能特征将相似功能页面划分为一个动作，定义应用动作；

第二步，对预处理后的格式化的记录进行顺序处理，识别属 于同一session的记录；

第三步，对session进行聚类，从session中提取k个用户 行为模型，所述k个用户行为模型即k类用户，不同类用户有不同的 行为特征，k根据用户需要进行自定义。

用户类型分布信息提取步骤具体为：从日志中提取各类用户 的数目，计算各类比例，得到类型分布特征。

时间分布特征提取步骤具体为：

第一步，从日志信息中提取Web应用流量随时间变化的特征；

第二步，将时间分成N个段，统计各段的并发用户数，N根 据用户需要进行自定义；

第三步，获取整个时间过程的流量强度分布特征。

本发明的有益效果是本发明通过从日志中提取流量特征，包 括用户行为特征、用户类型分布特征和强度时间分布特征来共同描述 Web应用流量，克服了对模型自身描述的流量特征和模型数据获取的 不足导致的流量真实性差的问题，使得流量具有典型性和高度真实性， 满足了Web应用性能测试对真实性的需求。

附图说明

图1基于日志的Web应用性能测试流量描述方法的实现步骤。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1“基于日志的Web应用性能测试流量描述方 法的实现步骤”来说明，本实施方式所述的一种基于日志的Web应用性能测试流 量描述方法，包括以下步骤：日志数据预处理步骤、用户行为模型构建步骤、用 户类型分布信息提取步骤、时间分布特征提取步骤。

具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一的进一步 限定，所述的日志数据预处理步骤具体为：

第一步，过滤掉对session提取无用的脏数据，包括缺失、 error和包含页面内嵌对象；

第二步，对剩下的记录进行结构化并匹配动作，生成结构化 记录，包括标志、类型、时间。

具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式二的进一步 限定，所述的用户行为模型构建步骤具体为：

第一步，对Web应用的业务逻辑进行分析，对页面进行分类， 按照功能特征将相似功能页面划分为一个动作，定义应用动作；

第二步，对预处理后的格式化的记录进行顺序处理，识别属 于同一session的记录；

第三步，对session进行聚类，从session中提取k个用户 行为模型，所述k个用户行为模型即k类用户，不同类用户有不同的 行为特征，k根据用户需要进行自定义。

具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式三的进一步 限定，所述的用户类型分布信息提取步骤具体为：从日志中提取各类 用户的数目，计算各类比例，得到类型分布特征。

具体实施方式五：本实施方式是对具体实施方式四的进一步 限定，所述的时间分布特征提取步骤具体为：

第一步，从日志信息中提取Web应用流量随时间变化的特征；

第二步，将时间分成N个段，统计各段的并发用户数，N根 据用户需要进行自定义；

第三步，获取整个时间过程的流量强度分布特征。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本发明的保护范围 并不局限于此，对于本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明不 加创造性地进行改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明 所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：日志数据预处理步骤、用户行为模型构建步骤、用户类型分布信息提取步骤、时间分布特征提取步骤。

2.如权利要求1所述的一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，其特征在于，所述的日志数据预处理步骤为：

第一步，过滤掉对session提取无用的脏数据，包括缺失、error和包含页面内嵌对象；

第二步，对剩下的记录进行结构化并匹配动作，生成结构化记录，包括标志、类型、时间。

3.如权利要求2所述的一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，其特征在于，所述的用户行为模型构建步骤为：

第一步，对Web应用的业务逻辑进行分析，对页面进行分类，按照功能特征将相似功能页面划分为一个动作，定义应用动作；

第二步，对预处理后的格式化的记录进行顺序处理，识别属于同一session的记录；

第三步，对session进行聚类，从session中提取k个用户行为模型，所述k个用户行为模型即k类用户，不同类用户有不同的行为特征，k根据用户需要进行自定义。

4.如权利要求3所述的一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，其特征在于，所述的用户类型分布信息提取步骤为：从日志中提取各类用户的数目，计算各类比例，得到类型分布特征。

5.如权利要求4所述的一种基于日志的Web应用性能测试流量描述方法，其特征在于，所述的时间分布特征提取步骤为：

第一步，从日志信息中提取Web应用流量随时间变化的特征；

第二步，将时间分成N个段，统计各段的并发用户数，N根据用户需要进行自定义；

第三步，获取整个时间过程的流量强度分布特征。