一种实现模拟交易执行的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种实现模拟交易执行的方法和装置。
背景技术
新零售行业飞速发展的大趋势下,大批量消费者的消费习惯开始转变,从线下购物转移到线上购物。而且随着一些线上购物节的产生,例如618、双11等购物节,对电商系统银行系统提出了新的性能需求,即需要在短时间内处理大量的业务请求。在每次大促之前,新系统发布之前,或者老版本系统版本升级之后,都需要做大量的混合场景的性能测试,来评估现有系统的性能是否能满足预期的非功能指标。在验证混合场景非功能业务指标时,为了保证性能测试场景更接近真实的用户行为,需要对业务做业务建模,即在性能测试过程中确定如何执行交易,进而生成符合真实业务场景的性能测试场景。
现有技术中对模拟业务场景中实现模拟交易执行的方法有两种,一种是手动建模以实现模拟交易的执行,另一种是自动建模实现模拟交易的执行。手动建模实现模拟交易执行不仅效率低,而且和预期的业务模型有出入,会导致测试结果存在较大误差。自动建模实现模拟交易执行会因为交易基准响应时间受到服务器硬件资源波动、网络波动等外界因素影响,而且使用某一时刻的基准响应时间作为一个因子去自动建模时,自动建模得到的模型并不能真实匹配预期的业务模型,导致测试结果存在较小的误差。而且,上述两种方法都不能实现动态加压。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种实现模拟交易执行的方法和装置,能够实现自动建模实现模拟交易执行以及可动态加压,并且可使得基于本发明实施例提供的实现模拟交易执行的方法进行性能测试的测试结果更能真实反映预期业务场景下的性能。
为实现上述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种实现模拟交易执行的方法。
本发明实施例的实现模拟交易执行实现模拟交易执行的方法包括:在数列中保存预定数目的随机数,并且确定所述数列中每个随机数出现的次数;所述随机数均属于预设的数值区间;将所述数值区间中的随机数划分为多个随机数集合,使得所述多个随机数集合中的各个随机数集合与预先选择的多个模拟交易中的各个模拟交易一一对应,并且对于每个所述随机数集合,该随机数集合中的所有随机数在所述数列中出现的次数总和与所述预定数目之间的比值为该随机数集合对应的模拟交易的交易占比,所述交易占比是该模拟交易执行的次数与所述多个模拟交易的执行总次数之间的比值;从所述数列中获取随机数,确定该随机数所属的随机数集合,以供该随机数集合对应的模拟交易被执行。
可选地,所述随机数为均匀随机数。
可选地,在数列中保存预定数目的随机数的步骤包括:为数值区间中的每个随机数都对应设置一个计数器;通过所述计数器判断该计数器对应的随机数出现的次数是否超过确定的该随机数出现的次数;如果超过,则丢弃该数;否则,将该计数器对应的随机数保存到数列中。
可选地,在数列中保存预定数目的随机数之后,以及从所述数列中获取随机数之前,还包括:将所述数列按照key-value形式存储在Map对象中;从所述数列中获取随机数的步骤包括:根据Map对象中的key取出对应的数列;取出该数列中的随机数,并且在所述数列中删除取出的随机数。
为实现上述目的,根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种实现模拟交易执行的装置。
本发明实施例的实现模拟交易执行的装置包括:随机数保存模块,用于在数列中保存预定数目的随机数,并且确定所述数列中每个随机数出现的次数;所述随机数均属于预设的数值区间;随机数集合划分模块,用于将所述数值区间中的随机数划分为多个随机数集合,使得所述多个随机数集合中的各个随机数集合与预先选择的多个模拟交易中的各个模拟交易一一对应,并且对于每个所述随机数集合,该随机数集合中的所有随机数在所述数列中出现的次数总和与所述预定数目之间的比值为该随机数集合对应的模拟交易的交易占比,所述交易占比是该模拟交易执行的次数与所述多个模拟交易的执行总次数之间的比值;执行交易确定模块,用于从所述数列中获取随机数,确定该随机数所属的随机数集合,以供该随机数集合对应的模拟交易被执行。
可选地,所述随机数为均匀随机数。
可选地,所述随机数保存模块还用于为数值区间中的每个随机数都对应设置一个计数器;以及,通过所述计数器判断该计数器对应的随机数出现的次数是否超过确定的该随机数出现的次数;如果超过,则丢弃该数;否则,将该计数器对应的随机数保存到数列中。
可选地,所述随机数保存模块还用于:将所述数列按照key-value形式存储在Map对象中;所述执行交易确定模块还用于:根据Map对象中的key取出对应的数列;取出数列中的随机数,并且在所述数列中删除取出的随机数。
为实现上述目的,根据本发明实施例的再一个方面,提供了一种实现模拟交易执行的终端。
本发明实施例的实现模拟交易执行的终端包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现上述实现模拟交易执行的方法。
为实现上述目的,根据本发明实施例的再一个方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现上述实现模拟交易执行的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:在确定待执行的模拟交易的过程中,即创建业务场景模型的过程中,仅通过产生的随机数就可确定出需要执行的交易,而且通过设置随机数集合来满足已知的交易占比,不仅可避免外部因素的影响,而且在完成一组业务场景的测试时,不需要多次手动建模或者重新设置其他因素来实现模拟交易的执行,进而,解决了现有技术中效率低的问题,也可使得测试结果更能真实反映预期业务场景下的性能。而且,在执行的过程中,每个线程可通过本发明实施例的实现模拟交易执行的方法来进行建模,而且在面对需要动态加压的情况时,通过改变线程数即可实现,即通过更多线程执行本发明实施例的实现模拟交易执行的方法就可解决动态加压的问题。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明,不构成对本发明的不当限定。其中:
图1是根据本发明实施例的实现模拟交易执行的方法的主要流程的示意图;
图2是根据本发明实施例的实现模拟交易执行的装置的主要模块的示意图;
图3是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图4是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明,其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本发明的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的实现模拟交易执行的方法的主要流程的示意图,如图1所示,本发明实施例的实现模拟交易执行的方法主要包括:
步骤S101:在数列中保存预定数目的随机数,并且确定数列中每个随机数出现的次数。
对于随机数的产生,其步骤包括:为数值区间中的每个随机数都对应设置一个计数器;通过计数器判断该计数器对应的随机数出现的次数是否超过确定的该随机数出现的次数;如果超过,则丢弃该数;否则,将该计数器对应的随机数保存到数列中。为使得在判断执行哪个模拟交易的过程中,更加具有精确性和稳定性,可产生均匀随机数。对于产生均匀随机数的过程包括:确定随机数所述的数值区间,以及根据需求确定出数列中保存的随机数的预定数目;为数值区间内的每个随机数(该随机数为数值区间内的整数)都设置一个计数器,每个计数器记录相应的随机数出现的次数,以保证数值区间内的每个随机数出现的次数不大于预定数目与数值区间内的随机数个数的商。
步骤S102:将数值区间中的随机数划分为多个随机数集合,使得多个随机数集合中的各个随机数集合与预先选择的多个模拟交易中的各个模拟交易一一对应。并且,对于每个随机数集合,该随机数集合中的所有随机数在数列中出现的次数总和与预定数目之间的比值为该随机数集合对应的模拟交易的交易占比,交易占比是该模拟交易执行的次数与多个模拟交易的执行总次数之间的比值。例如,随机数所属的数值区间为[1,10],在数列中保存的随机数为1,2,3,……,10,每个随机数在数列中出现的次数为100,随机数的预定数目为1000。预先选择的多个模拟交易为交易A、交易B、交易C,交易A、交易B、交易C执行总次数为1000,交易A、交易B、交易C的执行次数分别为200、300、500,200、300、500分别与1000的比值为20%、30%和50%,所以交易A、交易B、交易C的交易占比分别为20%、30%和50%。将数值区间[1,10]中的随机数划分为多个随机数集合为{1,2}、{3,4,5}、{6,7,8,9,10},则随机数集合{1,2}中的随机数1、2在在数列中出现的次数总和为200,其中,该200与预定数目1000之间的比值为20%,随机数集合{1,2}与交易A唯一对应,同理,随机数集合{3,4,5}、{6,7,8,9,10}分别与交易B、交易C对应。
步骤S103:从数列中获取随机数,确定该随机数所属的随机数集合,以供该随机数集合对应的模拟交易被执行。在将数列中保存预定数目的随机数之后,以及从数列中获取随机数之前,将数列按照key-value形式存储在Map对象中,进而,获取随机数时,可根据Map对象中的key取出对应的数列。取出该数列中的随机数后,在该数列中删除取出的随机数。
对于现有技术中的自动建模的方法,是因为交易基准响应时间受到服务器硬件资源波动、网络波动等外界因素影响,用某一时刻的基准响应时间作为一个因子去自动建模,自动建模得到模型并不能真实与预期的业务模型相匹配。进而,会导致测试结果存在误差,并且在同一组业务场景模型下,当测试目标改变时,都需要自动建模一遍,不能实现动态加压。例如,总业务吞吐量为15笔/s的情况下,利用现有技术实现下表所述的业务配比:
交易名称 |
交易占比 |
交易A |
20% |
交易B |
30% |
交易C |
50% |
并且,已知交易A、交易B和交易C的基准响应时间分别为0.2s、0.5s和0.1s。根据以下数据关系算出每只交易的实际并发数和思考时间,最后获得的模型结论如下表所示:
交易名称:根据所选择的被测试的交易名称手动输入;
交易占比:根据所选择的被测试的交易业务占比手动输入;
单交易基准响应时间:对所选择的被测试的交易进行单交易负载测试,得到测试结果并手动输入;
需求最大TPS值:各只交易的交易占比*15;
虚拟用户:各只交易的需求最大TPS值*各只交易的单交易基准响应时间;
实际虚拟用户:根据虚拟用户数获取。若虚拟用户为整数,则实际虚拟用户数和虚拟用户数相等,若虚拟用户为小数,虚拟用户数入1为实际虚拟用户;
思考时间:各只交易的实际虚拟用户/各只交易的需求最大TPS值。
采用现有技术中的自动建模的方法模拟出测试的业务场景后,按照上述业务场景进行测试运行,则可对该系统基于设置的目标进行测试。但是采用该现有技术实现模拟交易执行存在一定的弊端,因为每次计算单交易基准响应时间都会不一样,如果取某一时刻的基准响应时间作为计算因子,则计算虚拟用户数时会存在误差,虚拟用户数换算成实际虚拟用户数时,小数部分需要入1,例如上表中交易A的虚拟用户为0.6,则该虚拟用户换算成的实际用户为1。通过该计算方式,会造成计算出的实际虚拟用户数存在误差,最终导致思考时间也存在误差。。所以通过这种建模获取实际虚拟用户和思考时间时存在误差的。并且该方法还不能进行动态加压,因为当目标总业务吞吐量变化时,每只交易的实际虚拟用户和思考时间也跟着变化,则需要重新计算每只交易的思考时间和并发数,测试场景中的思考时间和并发数也需要按照新的计算结果,重新设置一遍。所以对于动态加压的情况,如果采用该方法进行业务场景模拟的话,需要不断重新设置才能再运行不同压力下的性能测试场景。
本发明实施例的实现模拟交易执行的方法在实现下表所述的业务配比时,根据测试需求确定出运行的线程数,然后每个线程都会进行本发明实施例的实现模拟交易执行的方法,利用保存在数列中的随机数确定测试运行时执行哪个交易。
交易名称 |
交易占比 |
交易A |
20% |
交易B |
30% |
交易C |
50% |
若要在测试运行的过程中实现上述交易占比,可通过产生一定的随机数来实现。该过程中,可产生均匀随机数,即每个随机数出现的次数都是相同的。同样,也可通过产生不均匀的随机数来实现该业务占比。例如,可产生随机数1、2、3,随机数1、2、3分别对应交易A、交易B和交易C,并且随机数1、2、3出现的次数分别为200、300、500,设置的交易执行的条件为:如果获取的随机数为1,则执行交易A;如果获取的随机数为2,则执行交易B;如果获取的随机数为3,则执行交易C。所以,通过该不均匀的随机数同样可以保证给出的交易占比。再例如:针对上表的交易占比,可产生随机数为1、2、3、4、5、6,随机数1、2、3、4、5、6出现的次数分别为100、100、100、200、200、300,设置的交易执行的条件为:如果获取的随机数为1或2,则执行交易A;如果获取的随机数为3或4,则执行交易B;如果获取的随机数为5或6,则执行交易C。该情况下,也可以保证给出的交易占比。在测试的过程中,均匀随机数更加具有精确性和稳定性。
利用本发明实施例的实现模拟交易执行的方法实现上表的交易占比时,如果每个线程产生的随机数为均匀随机数,首先自由设置随机数所在的数值区间,该数值区间可根据自身的业务模型自由设置,例如设为[1,10],并且根据测试需求设置脚本循环次数即保存的随机数的预定数目,例如设为1000。每个线程产生的均匀随机数如下表:
上表中的随机数为均匀随机数,每个随机数(参数)出现的次数都是100次,均匀随机数1和2对应交易A,均匀随机数3、4、5对应交易B,均匀随机数6、7、8、9、10对应交易C,因此产生的随机数可满足已知的交易占比。本发明实施例的实现模拟交易执行的方法在实现的过程中,可借助JDK中提供Random(随机数发生器)、ArrayList(动态数组)、ConcurrentHashMap类,模拟出性能测试的业务场景,即执行确定的模拟交易。在产生上表所述的均匀随机数的过程中,可利用Map<String,List>产生均匀随机数,并且产生均匀分布随机数的方法返回值为Map<String,List>数据结构类型。Map对象是一种依照键值对的形式进行存储的数据结构。键值相当于数列List和数组中的下标。键值可以是任何类型的对象同时在图中不能存在重复的键值,并且每个键值必须与一个相应的值对应存储。产生随机数的具体过程包括:每个线程都利用Random产生属于数值区间[1,10]的随机数,随机数返回值添加到数列List对象中,同时为数值区间[1,10]中每个数(区间内的每个整数)都设置一个计数器,当区间[1,10]中某个数出现次数大于脚本循环次数/10(脚本循环次数除以数值区间内整数个数的商)时,则丢弃该数,不添加到List中。最终每个线程的List对象中存放的数据为[1,10]这个区间的数据,并且每个数据的条数都是脚本循环次数/10条。产生的List对象按照key-value形式存在Map对象中,并返回该Map对象。Map对象的key为线程名,value为List对象。在模拟交易执行以进行测试的过程中,可根据测试需求确定线程的数量,其中,每个线程执行本发明实施例的实现模拟交易执行的方法,并且每个线程的线程名都不一样。由于每个线程的线程名具有唯一性,所以将线程名定义为Map对象的key,可保证每个线程产生的随机数与其他线程产生的随机数区分开,进而每个线程在执行获取随机数时,可根据线程名获取到属于本线程的随机数,进而实现已知的交易占比(每个线程产生的随机数都满足已知的交易占比)。同时,上述所有Map对象、List对象操作都需实现线程安全。
通过上述过程产生均匀分布的随机数之后,可通过Integer获取随机数,而且,获取均匀分布的随机数方法返回值为Integer数据类型。获取随机数的具体过程包括:根据Map对象中的key(线程名)值取对应的List对象,取到List对象后,用List对象自带的方法取出List对象中具体的随机数,并在List对象中删除该随机数,直到List对象中的值被取完。所有Map、List对象操作都需实现线程安全。
获取到随机数之后,可根据划分出的随机数集合,判断出需要执行的交易。该划分出的随机数集合可以通过区间的形式表示,例如,通过上述过程产生均匀随机数1,2,……,10之后,根据交易占比将随机数所属的数值区间划分为[1,2]、[3,5]和[6,10]三个区间,该三个区间分别等同于{1,2}、{3,4,5}、{6,7,8,9,10}三个随机数集合。获取到随机数之后,如果获取到的随机数属于[1,2],则执行交易A;如果获取到的随机数属于[3,5],则执行交易B;如果获取到的随机数属于[6,10],则执行交易C。在线程执行上述过程时,所有交易都可放在一个for循环中,for循环执行的最大循环次数为所有模拟交易要执行的循环次数,每个交易都有自己的执行的区间范围或随机数集合,每个线程都会根据自己获取到的随机数所在的区间范围去执行不同的交易。为了实现交易A、交易B和交易C的交易占比分别为20%、30%、50%的业务场景,每个线程都会按照获取到的均匀分布的随机数所在的执行区间,执行不同交易。如下表:
在上表中,每个线程取出自己List对象中的数据返回值即为每个线程在执行的过程中获取到的随机数。并且由于产生的随机数为整数,所以上表中(0,3)的执行的区间范围与上述表述的[1,2]区间范围等同,其他区间范围也是一样。
本发明实施例的实现模拟交易执行的方法使用随机数所在的随机数集合来实现模拟交易执行的建模,并且完成一组业务场景的测试时,不需要多次手动建模或者多次自动建模来实现模拟交易执行,在同一个业务场景下改变测试目标时,只需要改变线程数即可完成动态加压。测试目标是指每只交易都按照一定的业务占比实施性能测试,若执行某只交易的线程数增多,则该只交易的业务吞吐量就会增大。同时,使用均匀随机数所在的区间来实现模拟交易执行的建模,避免外部因素(例如基准响应时间、思考时间等)的影响,而且实现模拟交易执行建模的模型会和预期的业务场景的模型一直匹配,最终的测试结果更能真实反映预期业务场景下的被测试系统性能。
图2是根据本发明实施例的实现模拟交易执行的装置的主要模块的示意图。如图2所示,本发明实施例的实现模拟交易执行的装置200的主要包括:随机数保存模块201、随机数集合划分模块202、执行交易确定模块203。
随机数保存模块201,用于在数列中保存预定数目的随机数,并且确定数列中每个随机数出现的次数;随机数均属于预设的数值区间。该数列保存的随机数可以为均匀随机数,即每个随机数出现的次数相同。随机数保存模块201还用于为数值区间中的每个随机数都对应设置一个计数器;以及,通过计数器判断该计数器对应的随机数出现的次数是否超过确定的该随机数出现的次数;如果超过,则丢弃该数;否则,将该计数器对应的随机数保存到数列中。
随机数集合划分模块202,用于将数值区间中的随机数划分为多个随机数集合,使得多个随机数集合中的各个随机数集合与预先选择的多个模拟交易中的各个模拟交易一一对应,并且对于每个随机数集合,该随机数集合中的所有随机数在数列中出现的次数总和与预定数目之间的比值为该随机数集合对应的模拟交易的交易占比,交易占比是该模拟交易执行的次数与多个模拟交易的执行总次数之间的比值。
执行交易确定模块203,用于从数列中获取随机数,确定该随机数所属的随机数集合,以供该随机数集合对应的模拟交易被执行。并且,在数列中保存预定数目的随机数之后,随机数保存模块201还将数列按照key-value形式存储在Map对象中。则执行交易确定模块203在获取随即数时,根据Map对象中的key取出对应的数列;取出数列中的随机数,并且在数列中删除取出的随机数。
本发明实施例的实现模拟交易执行的装置通过产生的一个以上的随机数,以及将数值区间中的随机数划分为多个随机数集合,并且每个随机数集合对应于一个模拟交易。在获取到某个随机数之后,判断该随机数所属的随机数集合,进而执行该随机数集合对应的模拟交易。本发明实施例的实现模拟交易执行的装置仅通过随机数即可确定出需要执行的交易,该建模的方式不依赖其他因素。而且在测试目标变化时,改变执行的线程的数量即可,实现模拟交易执行的方法并不发生变化,因此不用重新设置。
图3示出了可以应用本发明实施例的实现模拟交易执行的方法或实现模拟交易执行的装置的示例性系统架构300。
如图3所示,系统架构300可以包括终端设备301、302、303,网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互,以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用,例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器305可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备301、302、303所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理,并将处理结果反馈给终端设备。
需要说明的是,本发明实施例所提供的实现模拟交易执行的方法一般由服务器305执行,相应地,实现模拟交易执行的装置一般设置于服务器305中。
应该理解,图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图4,其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机系统400包括中央处理单元(CPU)401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405:包括键盘、鼠标等的输入部分406;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407;包括硬盘等的存储部分408;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器410上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。
特别地,根据本发明公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时,执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:一种处理器包括随机数产生模块、设置模块、获取模块和判断模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,获取模块还可以被描述为“获取所述随机数产生模块产生的随机数的模块”。
作为另一方面,本发明还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备包括:产生随机数;根据所述随机数以及交易占比设置交易执行的条件;获取所述随机数;根据获取的随机数以及所述交易执行的条件,判断出需要执行的交易。
根据本发明实施例的技术方案,通过产生的随机数来确定需要执行的交易,并且满足已知的交易占比。在完成一组业务场景的测试时,不需要多次手动建模或者多次自动建模来实现模拟交易执行。对于动态加压的状况,只需要改变线程数即可实现。并且,可避免外部因素的影响,实现模拟交易执行建模的模型会和预期的业务场景的模型一直匹配,最终的测试结果更能真实反映预期业务场景下的被测试系统性能。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,取决于设计要求和其他因素,可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。