CN110489339A - 客户端压测报表生成方法、系统、介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种客户端压测报表生成方法、系统、介质及电子设备。所述方法包括:所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志;将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;对每个所述消息队列创建一个工作进程,分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。所述方法通过采用消息队列进行分布式计算的方式,能够提高报表计算效率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,具体而言,涉及一种客户端压测报表生成方法、系统、介质和电子设备。
背景技术
压力测试是一种通过对服务器进行加压,测试服务器的最大负载能力的方法,通常需要通过服务器的中央处理器、内存、磁盘、服务器的每秒查询率(Query Per Second,QPS)等数据得到服务器的压力测试结果。
目前,在对软件系统进行压力测试时,需要实时清晰的了解发压客户端发送出去的流量压力是多少,压测目标服务器收到的流量压力是多少。对于压测目标服务器收到的压力情况,通过查看压测目标服务器的监控系统就可以得到。对于发压客户端获取发送出去的流量压力情况有一般两种方式:
第一种,客户端在发压时,都将发压日志写入文件,等压测任务完成后,收集各个机器上的文件,然后读取文件、汇总及绘制报表;
第二种,客户端在发压时,都将发压日志写入流式数据库(influxdb),然后通过前端页面展示报表。
然而,第一种方案通过写文件的方式,无法展示实时汇总报表,并且当压测数据量较大,压测时间较长时,导致实时汇总时间非常长,甚至汇总失败。虽然采用第二种方式可以展示实时汇总报表,但因为写入流式数据库,导致无法计算全局汇总报表,而且进一步导致数据库存储量也比较大。
因此,在长期的研发当中,发明人对客户端压测报表问题进行了大量的研究,提出了一种客户端压测报表生成方法,以解决上述技术问题之一。
发明内容
本发明的目的在于提供一种客户端压测报表生成方法、系统、介质和电子设备,能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下:
根据本发明的具体实施方式,第一方面,本发明提供一种客户端压测报表生成方法,包括:所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网址;将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;对每个所述消息队列创建一个工作进程,分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
根据本发明的具体实施方式,第二方面,本发明提供一种客户端压测报表生成系统,包括:日志记录模块,用于所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网站地址;日志发送模块,用于将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;进程创建模块,用于对每个所述消息队列创建一个工作进程;数据计算模块,用于分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;数据汇总模块,用于将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
根据本发明的具体实施方式,第三方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如上任一项所述的客户端压测报表生成方法。
根据本发明的具体实施方式,第四方面,本发明提供一种电子设备,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时,使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的客户端压测报表生成方法。
与现有技术相比,本发明实施例的上述方案具有如下有益效果:
第一,能够在压测的同时,实时展示汇总报表;
第二,进一步能够在压测结束后,计算出整个压测过程中全局汇总报表;
第三,通过采用消息队列进行分布式计算的方式,能够提高报表计算效率;
第四,通过对每个消息队列中打点日志的中间数据计算,以及对中间数据的压缩存储,能够降低存储量,节约存储空间。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地,下面描述中的附图仅仅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。在附图中:
图1示出了根据本发明实施例的一种客户端压测报表生成方法的流程图;
图2示出了根据本发明实施例的所述根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据的方法流程图;
图3示出了根据本发明实施例的所述根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据的方法流程图;
图4示出了根据本发明实施例的所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成全局汇总报表的方法流程图;
图5示出了根据本发明实施例的所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表的方法流程图;
图6示出了根据本发明的实施例的一种客户端压测报表生成系统的结构示意图;
图7示出了根据本发明的实施例的电子设备连接结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,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,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义,“多种”一般包含至少两种。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解,尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……,但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如,在不脱离本发明实施例范围的情况下,第一……也可以被称为第二……,类似地,第二……也可以被称为第一……。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。
下面结合附图详细说明本发明的可选实施例。
实施例1
参阅图1所示,为本发明实施例提供的一种客户端压测报表生成方法的实施流程图。所述客户端压测报表生成方法可以包括如下步骤:
S1,所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网站地址;
在该步骤中,所述客户端为能够向压测目标服务器发送流量压力的终端设备,所述终端设备可以为计算机、电脑、平板电脑及手机等智能设备。所述客户端的数量不限,根据压测的实际需求进行选择。本发明实施例中,所述客户端为多台发压机。
其中,所述压测任务标识为每一个压测任务执行时产生的唯一ID,不同的压测任务产生的ID不同。通过所述压测任务标识可筛选同一压测任务的所有数据。
所述发起压测请求时间为所述客户端发送HTTP请求至压测目标服务器的时间。所述请求响应数据为所述压测目标服务器向所述客户端返回的相应数据。所述收到响应数据时间为所述客户端接收压测目标服务器回应的时间。
所述压测请求返回的错误信息是指压测目标当服务器返回给客户端未查询到客户端请求数据的原因,用于后续统计错误率。所述错误信息可以包括系统崩溃、未找到网页、网络连接断开等不良原因。
所述压测网站地址为所述客户端发送流量压力的网站地址(URL)。所述压测网站地址可以为一个,也可以为多个。
S2,将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;
在本发明实施例中,所述客户端将多个所述打点日志发送至系统消息队列,所述系统消息队列对所述多个打点日志随机进行数据分片,并将多个所述数据分片发送至不同的下级消息队列中。也就是说,下级的每个消息队列中都会存储部分所述打点日志数据。
其中,所述消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器,通常包括ActiveMQ、Kafka MQ、Rabbit MQ等。
S3,对每个所述消息队列创建一个工作进程,分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;
在该步骤中,创建多个工作进程,每个工作进程负责消费一个所述消息队列中的打点日志数据。每个消息队列输出多组中间数据,所述中间数据包括多种类型,主要取决于生成报表的类型。在本发明一实施例中,请参阅图2,所述根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,包括:
S31,计算同一压测任务标识对应的所有打点日志的个数;或/及,
S32,计算同一压测任务标识对应的包括压测请求返回错误信息的打点日志的个数;或/及,
S33,计算同一压测任务标识对应的每个打点日志对应的请求响应时间,并根据所述请求响应时间对所述打点日志进行排序及压缩,输出压缩后的打点日志。其中,所述根据所述请求响应时间对所述打点日志进行排序及压缩,包括:
根据所述请求响应时间从小到大依次对所述打点日志进行排序;其中,可根据T-Digest算法对每个所述消息队列中多个所述请求响应时间排序及压缩。
将相似的请求响应时间对应的所述打点日志压缩为一个打点日志。具体地,在保证一定数据精度下,将相似的请求响应时间数据合并为一条,若所述打点日志的总个数小于某一阈值,则降低压缩比,提高数据精度;或,若所述打点日志的总个数大于某一阈值,则降低所述数据精度,提高所述压缩比,进而降低数量规模,提高计算效率并减少存储空间的占用;其中,所述压缩比=压缩的打点日志个数/打点日志总个数,所述压缩比与所述数据精度成反比。所述阈值可人为根据实际需要任意规定。
其中,所述压缩的方法不限,比如可以将00:12:00至00:12:60时间段内的所有响应时间合并为00:12:00这个响应时间。在数据压缩的过程中,虽然所述打点日志数据量减少,但是整体精度保持不变。
在本发明另一实施例中,所述根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,进一步包括:
根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或者,
根据所述同一压测任务标识且同一网址且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。其中,所述同一网址指的是http请求对应的url;所述同一时间段包括但不限于同一秒、同一毫秒及同一分钟。
具体地,所述根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算,包括:
根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述发起压测请求时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或,
根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述收到响应数据时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。
进一步地,请参阅图3,所述根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,包括:
S34,计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志个数;或/及,
S35,计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志的总请求响应时间;或/及,
S36,计算所述同一压测任务标识且同一时间段包括压测请求返回错误信息的打点日志个数。
其中,所述请求响应时间为所述客户端发起压测请求时间至接收响应数据时间。具体可将每个打点日志数据中发起压测请求时间与收到响应数据时间作减法运算获得。
所述所有打点日志的总请求响应时间指的是将某一个消息队列中一压测任务标识且同一时间段内的所有打点日志的请求响应时间求和。
其中,所述包括压测请求返回错误信息的打点日志个数指的是若某一个打点日志数据中包括压测请求返回错误信息,则对所述打点日志计数。
在该步骤中,根据所述同一压测任务标识且同一网址且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算的过程与上述过程类似,在此不再详细陈述。
S4,将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
在本发明实施例中,在将所有中间数据都写入数据库后,读取所述数据库中属于同一压测任务标识的中间数据,并对所述中间数据进行汇总,生成全局汇总报表。具体地,请参阅图4,所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成全局汇总报表,包括:
S41,对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的打点日志个数求和,生成压测请求总数;或/及,
S42,对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数进行求和,生成总错误数;或/及,
S43,对所述总错误数及所述压测请求总数作平均运算,生成总错误率;或/及,
S44,将所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的压缩后的打点日志聚合,并根据请求响应时间对所述聚合后的打点日志进行排序,分别计算出不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时。
其中,所述总错误率包括所述总错误数除以所述压测请求总数。
其中,所述不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时包括pct99_RT、pct95_RT、pct75_RT及pct50_RT。所述不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时的计算方法可采用现有技术,例如,所有消息队列聚合后的多个请求响应时间按大小排序如下表所示:
从上数表格可以计算出:百分之99用户的响应时间对应的界限耗时为4.8ms,也就是说百分之99用户的响应时间低于4.8ms;百分之95用户的响应时间低于4ms,百分之75用户的响应时间低于3ms,百分之50用户的响应时间低于2ms。
综上,在本发明实施例中,对于一个压测任务,所述全局汇总报表包括压测请求总数,总错误率,总错误数,pct99_RT,pct95_RT,pct75_RT,pct50_RT。
在本发明另一实施例中,在将所述中间数据写入数据库的过程中,同时对所述中间数据进行实时汇总,也就是将同一压测任务标识同一时间段多个消息队列对应的中间数据进行汇总。这里,可选取同一压测任务且同一网站地址且同一时间段的所述中间数据生成实时汇总报表;或,选取同一压测任务且同一时间段所有网址的中间数据生成实时汇总报表。
具体地,请参阅图5,所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表,包括:
S45,对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的所有打点日志个数求和,获得每秒请求数(QPS);或/及,
S46,对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的所有打点日志的总请求响应时间求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒平均响应时间;或/及,
S47,对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒错误率。
其中,所述每秒查询率包括同一压测任务下同一时间段内所有消息队列中打点日志个数之和。所述每秒平均响应时间包括同一压测任务且同一时间段所有打点日志的请求响应时间之和除以所述每秒请求数。所述每秒错误率包括同一压测任务且同一时间段内所有包括压测请求返回错误信息的所述打点日志的个数之和除以所述第一数据。
综上,在本发明实施例中,对于一个压测任务,所述实时汇总报表包括每秒查询率、每秒平均响应时间及每秒错误率。
最后,本发明实施例提供的客户端压测报表生成方法能够在压测的同时,实时展示汇总报表;第二,进一步能够在压测结束后,计算出整个压测过程中全局汇总报表;第三,通过采用消息队列进行分布式计算的方式,能够提高报表计算效率;第四,通过对每个消息队列中打点日志的中间数据计算,以及对中间数据的压缩存储,能够降低存储量,节约存储空间。
实施例2
请参阅图6,本发明实施例提供一种客户端压测报表生成系统600,该系统600包括:日志记录模块610,日志发送模块620,线程创建模块630,数据计算模块640及数据汇总模块650。
所述日志记录模块610,用于所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网站地址;
其中,所述客户端为能够向压测目标服务器发送流量压力的终端设备,所述终端设备可以为计算机、电脑、平板电脑及手机等智能设备。所述客户端的数量不限,根据压测的实际需求进行选择。本发明实施例中,所述客户端为多台发压机。
其中,所述压测任务标识为每一个压测任务执行时产生的唯一ID,不同的压测任务产生的ID不同。通过所述压测任务标识可筛选同一压测任务的所有数据。
所述发起压测请求时间为所述客户端发送HTTP请求至压测目标服务器的时间。所述请求响应数据为所述压测目标服务器向所述客户端返回的相应数据。所述收到响应数据时间为所述客户端接收压测目标服务器回应的时间。
所述压测请求返回的错误信息是指压测目标当服务器返回给客户端未查询到客户端请求数据的原因,用于后续统计错误率。所述错误信息可以包括系统崩溃、未找到网页、网络连接断开等不良原因。
所述压测网站地址为所述客户端发送流量压力的网站地址(URL)。所述压测网站地址可以为一个,也可以为多个。
所述日志发送模块620,用于将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;
在本发明实施例中,所述日志发送模块620将多个所述打点日志发送至系统消息队列,所述系统消息队列对所述多个打点日志随机进行数据分片,并将多个所述数据分片发送至不同的下级的消息队列中。也就是说,下级的每个消息队列中都会存储部分所述打点日志数据。
其中,所述消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器,通常包括ActiveMQ、Kafka MQ、Rabbit MQ等。
所述进程创建模块630,用于对每个所述消息队列创建一个工作进程;
其中,所述进程创建模块630创建多个工作进程,每个工作进程负责消费一个所述消息队列中的打点日志数据。每个消息队列输出多组中间数据,所述中间数据包括多种类型,主要取决于生成报表的类型。
所述数据计算模块640,用于分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;
在本发明一实施例中,所述数据计算模块640可以计算同一压测任务标识对应的所有打点日志的个数;所述数据计算模块640还可以计算同一压测任务标识对应的包括压测请求返回错误信息的打点日志的个数;所述数据计算模块640还可以计算同一压测任务标识对应的每个打点日志对应的请求响应时间,并根据所述请求响应时间对所述打点日志进行排序及压缩,输出压缩后的打点日志。
其中,所述数据计算模块640可以根据T-Digest算法对每个所述消息队列中多个所述请求响应时间排序及压缩。具体地,所述数据计算模块640可以根据所述请求响应时间从小到大依次对所述打点日志进行排序;
其中,所述数据计算模块640可以将相似的请求响应时间对应的所述打点日志压缩为一个打点日志。具体地,在保证一定数据精度下,将相似的请求响应时间数据合并为一条,若所述打点日志的总个数小于某一阈值,则降低压缩比,提高数据精度;或,若所述打点日志的总个数大于某一阈值,则降低所述数据精度,提高所述压缩比,进而降低数量规模,提高计算效率并减少存储空间的占用;其中,所述压缩比=压缩的打点日志个数/打点日志总个数,所述压缩比与所述数据精度成反比。所述阈值可人为根据实际需要任意规定。
其中,所述压缩的方法不限,比如可以将00:12:00至00:12:60时间段内的所有响应时间合并为00:12:00这个响应时间。在数据压缩的过程中,虽然所述打点日志数据量减少,但是整体精度保持不变。
在本发明另一实施例中,其中,所述数据计算模块640进一步可以根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或者,所述数据计算模块640进一步可以根据所述同一压测任务标识且同一网址且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。其中,所述同一网址指的是http请求对应的url;所述同一时间段包括但不限于同一秒、同一毫秒及同一分钟。
具体地,所述数据计算模块640可以根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述发起压测请求时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或,所述数据计算模块640进一步可以根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述收到响应数据时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。
进一步地,所述数据计算模块640可以计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志个数;或/及,所述数据计算模块640可以计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志的总请求响应时间;或/及,所述数据计算模块640可以计算所述同一压测任务标识且同一时间段包括压测请求返回错误信息的打点日志个数。
其中,所述请求响应时间为所述客户端发起压测请求时间至接收响应数据时间。具体可将每个打点日志数据中发起压测请求时间与收到响应数据时间作减法运算获得。
所述所有打点日志的总请求响应时间指的是将某一个消息队列中一压测任务标识且同一时间段内的所有打点日志的请求响应时间求和。
其中,所述包括压测请求返回错误信息的打点日志个数指的是若某一个打点日志数据中包括压测请求返回错误信息,则对所述打点日志计数。
另,所述数据计算模块640根据所述同一压测任务标识且同一网址且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算的过程与上述过程类似,在此不再详细陈述。
所述数据汇总模块650,用于将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
在本发明实施例中,所述数据汇总模块650在将所有中间数据都写入数据库后,读取所述数据库中属于同一压测任务标识的中间数据,并对所述中间数据进行汇总,生成全局汇总报表。具体地,所述数据汇总模块650可以对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的打点日志个数求和,生成压测请求总数;或/及,
所述数据汇总模块650可以对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数进行求和,生成总错误数;或/及,
所述数据汇总模块650可以对所述总错误数及所述压测请求总数作平均运算,生成总错误率;或/及,
所述数据汇总模块650可以将所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的压缩后的打点日志聚合,并根据请求响应时间对所述聚合后的打点日志进行排序,分别计算出不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时。
其中,所述总错误率包括所述总错误数除以所述压测请求总数。
其中,所述不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时包括pct99_RT、pct95_RT、pct75_RT及pct50_RT。所述数据汇总模块650计算不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时的方法可采用现有技术,例如,所有消息队列聚合后的多个请求响应时间按大小排序如下表所示:
从上数表格可以计算出:百分之99用户的响应时间对应的界限耗时为4.8ms,也就是说百分之99用户的响应时间低于4.8ms;百分之95用户的响应时间低于4ms,百分之75用户的响应时间低于3ms,百分之50用户的响应时间低于2ms。
综上,在本发明实施例中,对于一个压测任务,所述全局汇总报表包括压测请求总数,总错误率,总错误数,pct99_RT,pct95_RT,pct75_RT,pct50_RT。
在本发明另一实施例中,在将所述中间数据写入数据库的过程中,所述数据汇总模块650同时对所述中间数据进行实时汇总,也就是将同一压测任务标识同一时间段多个消息队列对应的中间数据进行汇总。这里,所述数据汇总模块650可选取同一压测任务且同一网站地址且同一时间段的所述中间数据生成实时汇总报表;也可选取同一压测任务且同一时间段所有网址的中间数据生成实时汇总报表。
具体地,所述数据汇总模块650可以对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的所有打点日志个数求和,获得每秒请求数(QPS);或/及,
所述数据汇总模块650可以对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的所有打点日志的总请求响应时间求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒平均响应时间;或/及,
所述数据汇总模块650可以对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒错误率。
其中,所述每秒查询率包括同一压测任务下同一时间段内所有消息队列中打点日志个数之和。所述每秒平均响应时间包括同一压测任务且同一时间段所有打点日志的请求响应时间之和除以所述每秒请求数。所述每秒错误率包括同一压测任务且同一时间段内所有包括压测请求返回错误信息的所述打点日志的个数之和除以所述第一数据。
综上,在本发明实施例中,对于一个压测任务,所述实时汇总报表包括每秒查询率、每秒平均响应时间及每秒错误率。
最后,本发明实施例提供的客户端压测报表生成系统600能够在压测的同时,实时展示汇总报表;第二,进一步能够在压测结束后,计算出整个压测过程中全局汇总报表;第三,通过采用消息队列进行分布式计算的方式,能够提高报表计算效率;第四,通过对每个消息队列中打点日志的中间数据计算,以及对中间数据的压缩存储,能够降低存储量,节约存储空间。
实施例3
本公开实施例提供了一种非易失性计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的客户端压测报表生成方法。
实施例4
本实施例提供一种电子设备,该设备用于生成客户端压测报表,所述电子设备,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够:
所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网址;
将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;
对每个所述消息队列创建一个工作进程,分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;
将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
实施例5
下面参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
通常,以下装置可以连接至I/O接口705:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707;包括例如磁带、硬盘等的存储装置708;以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,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装置709从网络上被下载和安装,或者从存储装置708被安装,或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述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。在本公开中,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。而在本公开中,计算机可读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,该计算机可读信号介质可以发送、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:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、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,该模块、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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
Claims (12)
1.一种客户端压测报表生成方法,其特征在于,包括:
所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网址;
将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;
对每个所述消息队列创建一个工作进程,分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;
将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,包括:
计算同一压测任务标识对应的所有打点日志的个数;或/及,
计算同一压测任务标识对应的包括压测请求返回错误信息的打点日志的个数;或/及,
计算同一压测任务标识对应的每个打点日志对应的请求响应时间,并根据所述请求响应时间对所述打点日志进行排序及压缩,输出压缩后的打点日志。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述请求响应时间对所述打点日志进行排序及压缩,包括:
根据所述请求响应时间从小到大依次对所述打点日志进行排序;
将相似的请求响应时间对应的所述打点日志压缩为一个打点日志。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将相似的请求响应时间对应的所述打点日志压缩为一个打点日志,包括:
若所述打点日志的总个数小于某一阈值,则降低压缩比,提高数据精度;或,
若所述打点日志的总个数大于某一阈值,则降低所述数据精度,提高所述压缩比;其中,所述压缩比=压缩的打点日志个数/打点日志总个数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,进一步包括:
根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或者,
根据所述同一压测任务标识且同一网址且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算,包括:
根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述发起压测请求时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算;或,
根据所述同一压测任务标识且所述打点日志数据中所述收到响应数据时间处于同一秒为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述同一压测任务标识且同一时间段为条件,对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据,包括:
计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志个数;或/及,
计算所述同一压测任务标识且同一时间段所有打点日志的总请求响应时间;或/及,
计算所述同一压测任务标识且同一时间段包括压测请求返回错误信息的打点日志个数。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表,包括:
对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列输出的打点日志个数求和,获得每秒请求数;或/及,
对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列输出的打点日志的总请求响应时间求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒平均响应时间;或/及,
对所述同一压测任务标识且同一时间段所有消息队列输出的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数求和,并与所述每秒请求数作平均运算,生成每秒错误率。
9.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成全局汇总报表,包括:
对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的所有打点日志个数求和,生成压测请求总数;或/及,
对所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的包括压测请求返回错误信息的打点日志个数进行求和,生成总错误数;或/及,
对所述总错误数及所述压测请求总数作平均运算,生成总错误率;或/及,
将所述同一压测任务标识对应的所有消息队列输出的压缩后的打点日志聚合,并根据请求响应时间对所述聚合后的打点日志进行排序,分别计算出不同百分比用户的响应时间对应的界限耗时。
10.一种客户端压测报表生成系统,其特征在于,包括:
日志记录模块,用于所述客户端在发送压测流量的同时,记录每一个压测请求的打点日志,其中,所述打点日志数据包括压测任务标识、发起压测请求时间、请求响应数据及收到响应数据时间、压测请求返回的错误信息及压测网站地址;
日志发送模块,用于将多个所述打点日志分别发送至多个消息队列;
进程创建模块,用于对每个所述消息队列创建一个工作进程;
数据计算模块,用于分别通过所述工作进程读取对应所述消息队列中所有打点日志数据,并根据所述压测任务标识对所述所有打点日志数据进行分组计算,输出多组中间数据;
数据汇总模块,用于将每个所述消息队列输出的所述中间数据存储至数据库,并对同一压测任务标识的所有中间数据进行汇总计算,生成实时汇总报表及全局汇总报表。
11.一种计算机可读存储介质,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如权利要求1至9中任一项所述的方法。
12.一种电子设备,其特征在于,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时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至9中任一项所述的方法。
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