CN110601890A - 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110601890A CN110601890A CN201910877074.6A CN201910877074A CN110601890A CN 110601890 A CN110601890 A CN 110601890A CN 201910877074 A CN201910877074 A CN 201910877074A CN 110601890 A CN110601890 A CN 110601890A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- network
- information
- target information
- decentralized network
- nodes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Abstract
本申请公开了一种网络性能分析方法。本申请还公开了一种网络性能分析装置、设备及可读存储介质。本申请在需要分析去中心化网络的性能时,利用预设的爬虫规则主动爬取去中心化网络中的节点的目标信息,进而分析爬取到的信息,以确定去中心化网络的性能。其中,在需要分析去中心化网络的性能时,主动爬取信息,避免了节点频繁上报数据,因此降低了节点的压力;同时,若一个节点能够被爬虫,则此节点必然为正常运行的节点,因此不会爬取到局部离线节点或故障节点的信息,从而保障了数据的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,特别涉及一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
在现有技术中,为了分析去中心化网络的性能,一般会搭建数据分析平台,然后去中心化网络中的每个节点主动将自身数据上报至数据分析平台,在数据分析平台获得全网数据后,对数据进行分析,从而确定去中心化网络的性能。
需要说明的是,一般无需对网络做持续性的性能分析。而在现有技术中,由于去中心化网络中的节点会持续向数据分析平台上报数据,从而导致在不对网络做性能分析时,节点依旧在做数据上报工作,如此将增加节点的压力,浪费计算机资源。
去中心化网络中的节点ID随机变换(节点重启,节点ID就可能变化),若节点启动后主动上报数据,本次上报数据使用的ID和上次上报数据使用的ID可能不同,因此数据分析平台将获得同一节点的两次上报数据,但由于这两次上报数据所使用的ID不同,将导致数据分析平台认为获得了不同节点上报的数据,如此便导致了数据误差。并且,去中心化网络中的节点还存在频繁重启、局部离线等问题,这些问题也会导致数据误差。局部离线指的是某节点未接入去中心化网络,但能够于数据分析平台进行通信。
因此,在分析去中心化网络性能的过程中,如何降低节点压力,提高数据准确性,是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质,旨在解决节点压力大,数据不准确的技术问题。
为实现上述目的,本申请提供了一种网络性能分析方法,包括:
确定待分析的去中心化网络;
利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息;
分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
优选地,分析目标信息,以确定去中心化网络的性能之前,还包括:
将目标信息持久化至本地数据库。
优选地,若目标信息包括:路由信息、search信息和kv信息,则将目标信息持久化至本地数据库,包括:
将去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;
将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至本地数据库。
优选地,确定待分析的去中心化网络,包括:
将正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络确定为待分析的去中心化网络。
优选地,利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,包括:
利用爬虫规则爬取去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;
根据爬取到的bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至去中心化网络中的节点均被爬取。
优选地,利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,包括:
利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息。
优选地,利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息之前,还包括:
确定爬虫任务的队列;
利用爬虫规则和HTTP接口执行队列中的爬虫任务,以获得目标信息。
为实现上述目的,本申请进一步提供了一种网络性能分析装置,包括:
确定模块,用于确定待分析的去中心化网络;
爬取模块,用于利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息;
分析模块,用于分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
优选地,还包括:
存储模块,用于将目标信息持久化至本地数据库。
优选地,存储模块包括:
转换单元,用于将去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;
存储单元,用于将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至本地数据库。
优选地,确定模块具体用于:
将正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络确定为待分析的去中心化网络。
优选地,爬取模块包括:
第一爬取单元,用于利用爬虫规则爬取去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;
第二爬取单元,用于根据爬取到的bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至去中心化网络中的节点均被爬取。
优选地,爬取模块具体用于:
利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息。
优选地,爬取模块包括:
确定单元,用于确定爬虫任务的队列;
第三爬取单元,用于利用爬虫规则和HTTP接口执行队列中的爬虫任务,以获得目标信息。
为实现上述目的,本申请进一步提供了一种网络性能分析设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序,以实现前述公开的网络性能分析方法。
为实现上述目的,本申请进一步提供了一种可读存储介质,用于保存计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的网络性能分析方法。
通过以上方案可知,本申请提供了一种网络性能分析方法,包括:确定待分析的去中心化网络;利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息;分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
可见,在需要分析去中心化网络的性能时,该方法利用预设的爬虫规则主动爬取去中心化网络中的节点的目标信息,进而分析爬取到的信息,以确定去中心化网络的性能。其中,在需要分析去中心化网络的性能时,主动爬取信息,避免了节点频繁上报数据,因此降低了节点的压力;同时,若一个节点能够被爬虫,则此节点必然为正常运行的节点,因此不会爬取到局部离线节点或故障节点的信息,从而保障了数据的准确性。
相应地,本申请提供的一种网络性能分析装置、设备及可读存储介质,也同样具有上述技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例,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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请公开的第一种网络性能分析方法流程图;
图2为本申请公开的第二种网络性能分析方法流程图;
图3为图2中S203的细化流程图;
图4为本申请公开的一种网络性能分析装置示意图;
图5为本申请公开的一种网络性能分析设备示意图;
图6为本申请公开的另一种网络性能分析设备示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在本申请中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本申请要求的保护范围之内。
参见图1,图1为本申请实施例公开的第一种网络性能分析方法流程图。
在一实施例中,该方法包括:
S101、确定待分析的去中心化网络;
S102、利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,目标信息至少包括:路由信息、search信息和kv信息;
其中,某一节点记录的路由信息即为该节点记录的网络中其他节点ID、IP和端口信息:kv(key-value,键-值)信息为该节点记录的具体数据;search信息为该节点记录的查询具体数据的索引。
例如:需要存储的具体数据为A,当前需利用维护节点1存储A,那么维护节点1中记录的路由信息即为通过维护节点1可查询到的全网中的其他节点的ID、IP和端口。假设通过维护节点1可查询到节点2、3、4,那么节点2、3、4的ID、IP和端口即为维护节点1记录的路由信息。利用维护节点1将A存储至其他节点后,这些其他节点将存储与A对应的kv信息。若某一节点想要查询A,那么被查询节点会根据查询请求创建search信息,并在查询结束后,将基于所述查询请求创建的search信息删除或销毁。
S103、分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
在本实施例中,正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络即为待分析的去中心化网络。也就是说,去中心化网络正常运行一段时间后,就需要进行网络性能分析。预设阈值为时间阈值,可为任意时长。去中心化网络可以为DHT网络、分布式网络等。
在本实施例中,利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,包括:利用爬虫规则爬取去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;根据爬取到的bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至去中心化网络中的节点均被爬取。其中,bootstrap节点是去中心化网络中相对稳定的几个节点,因此可从bootstrap节点开始,进而再爬取去中心化网络中的其他节点。
可以理解的是,在分析目标信息时,可利用预先设置的数据分析程序分析目标信息,从而确定当前去中心化网络的性能。若获得的分析结果表明当前去中心化网络存在问题,那么技术人员可进一步分析出现问题的原因,并制定对应的优化方案。具体的数据分析规则和方法可以参考现有技术,故本实施例在此不再赘述。
需要说明的是,去中心化网络的优势之一便是其去中心的特点,现有技术中通过数据分析平台分析去中心化网络的性能,相当于为去中心化网络设置了中心化的数据分析服务,这无疑削弱了去中心化网络的优势,不利于维护工作和扩展工作的开展。为了解决此问题,可以将本实施例提供的方法编写为检测分析程序,并借助任意计算机设备运行该程序,从而完成网络性能分析。也就是说,本实施例不再利用数据分析服务分析去中心化网络的性能,这样就不会削弱去中心化网络的优势,也有利于维护工作和扩展工作的开展。
由上可见,本实施例在需要分析去中心化网络的性能时,该方法利用预设的爬虫规则主动爬取去中心化网络中的节点的目标信息,进而分析爬取到的信息,以确定去中心化网络的性能。其中,在需要分析去中心化网络的性能时,主动爬取信息,避免了节点频繁上报数据,因此降低了节点的压力;同时,若一个节点能够被爬虫,则此节点必然为正常运行的节点,因此不会爬取到局部离线节点或故障节点的信息,从而保障了数据的准确性。
参见图2,图2为本申请实施例公开的第二种网络性能分析方法流程图。
在二实施例中,该方法包括:
S201、确定待分析的去中心化网络;
S202、利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,目标信息至少包括:路由信息、search信息和kv信息;
S203、将目标信息持久化至本地数据库;
S204、分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
在本实施例中,在分析目标信息,以确定去中心化网络的性能之前,还包括将目标信息持久化至本地数据库。也就是说,在爬取到相应数据后,本实施例并不急于分析数据,而是先将数据存储至本地数据库,进而再分析本地数据库中存储的目标信息。
请参见图3,图3为图2中S203的细化流程图,S203具体包括:
S301、将去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;
S302、将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至本地数据库。
具体的,以预设的格式结构化每个节点的路由信息、search信息和kv信息,可使不同节点的路由信息、search信息和kv信息的存储格式保持一致,从而为目标信息的存储、分析和管理提供便利。
若预设的格式为“路由-search-kv”,且某个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息分别为A、B、C,那么该节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息即为“A-B-C”。若所有节点对应的数据均以此格式存储,显而易见,可为目标信息的存储、分析和管理提供便利。
需要说明的是,爬取到的节点的路由信息、search信息和kv信息可称之为该节点的信息快照。若爬取到全网中的节点的信息,则认为获得了全网节点的信息快照。
在本实施例中,利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,包括:利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息。也就是说,本实施例的执行主体和去中心化网络中的节点通过HTTP接口进行通信。
优选地,利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息之前,还包括:确定爬虫任务的队列;利用爬虫规则和HTTP接口执行队列中的爬虫任务,以获得目标信息。
可以理解的是,去中心化网络中的一个或多个待爬取的节点可对应一个爬虫任务,所有爬虫任务均按照预设的爬虫规则执行。其中,爬虫规则中设置有爬虫参数,该爬虫参数可灵活调整,例如:可设置仅爬取节点中的路由信息,以提高爬虫效率。当爬取的数据变化时,进行结构化的格式也应该相应变化。当然,不同爬虫任务也可对应不同的爬虫规则。
需要说明的是,本实施例中的其他实现步骤与上述实施例相同或类似,故本实施例在此不再赘述。
由上可见,本实施例在需要分析去中心化网络的性能时,该方法利用预设的爬虫规则主动爬取去中心化网络中的节点的目标信息,进而分析爬取到的信息,以确定去中心化网络的性能。其中,在需要分析去中心化网络的性能时,主动爬取信息,避免了节点频繁上报数据,因此降低了节点的压力;同时,若一个节点能够被爬虫,则此节点必然为正常运行的节点,因此不会爬取到局部离线节点或故障节点的信息,从而保障了数据的准确性。
下面对本申请实施例提供的一种网络性能分析装置进行介绍,下文描述的一种网络性能分析装置与上文描述的一种网络性能分析方法可以相互参照。
参见图4,图4为本申请实施例公开的一种网络性能分析装置示意图。在四实施例中,该装置包括:
确定模块401,用于确定待分析的去中心化网络;
爬取模块402,用于利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,目标信息至少包括:路由信息、search信息和kv信息;
分析模块403,用于分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
在一种具体实施方式中,网络性能分析装置还包括:
存储模块,用于将目标信息持久化至本地数据库。
在一种具体实施方式中,存储模块包括:
转换单元,用于将去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;
存储单元,用于将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至本地数据库。
在一种具体实施方式中,确定模块具体用于:
将正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络确定为待分析的去中心化网络。
在一种具体实施方式中,爬取模块包括:
第一爬取单元,用于利用爬虫规则爬取去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;
第二爬取单元,用于根据爬取到的bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至去中心化网络中的节点均被爬取。
在一种具体实施方式中,爬取模块具体用于:
利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息。
在一种具体实施方式中,爬取模块包括:
确定单元,用于确定爬虫任务的队列;
第三爬取单元,用于利用爬虫规则和HTTP接口执行队列中的爬虫任务,以获得目标信息。
其中,关于本实施例中各个模块、单元更加具体的工作过程可以参考前述实施例中公开的相应内容,在此不再进行赘述。
可见,本实施例提供了一种网络性能分析装置,包括:确定模块、爬取模块以及分析模块。首先由确定模块确定待分析的去中心化网络;然后爬取模块利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息;最后分析模块分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。如此各个模块之间分工合作,各司其职,从而降低了节点的压力,保障了数据的准确性。
下面对本申请实施例提供的一种网络性能分析设备进行介绍,下文描述的一种网络性能分析设备与上文描述的一种网络性能分析方法及装置可以相互参照。
参见图5,图5为本申请实施例公开的一种网络性能分析设备示意图。在五实施例中,该设备包括:
存储器501,用于保存计算机程序;
处理器502,用于执行所述计算机程序,以实现以下步骤:
确定待分析的去中心化网络;利用预设的爬虫规则爬取去中心化网络中的节点的目标信息,目标信息至少包括:路由信息、search信息和kv信息;分析目标信息,以确定去中心化网络的性能。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:将目标信息持久化至本地数据库。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:将去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至本地数据库。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:将正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络确定为待分析的去中心化网络。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:利用爬虫规则爬取去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;根据爬取到的bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至去中心化网络中的节点均被爬取。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:利用爬虫规则和HTTP接口爬取去中心化网络中的节点的目标信息。
在本实施例中,所述处理器执行所述存储器中保存的计算机子程序时,可以具体实现以下步骤:确定爬虫任务的队列;利用爬虫规则和HTTP接口执行队列中的爬虫任务,以获得目标信息。
在本实施例中,网络性能分析设备可以是PC(Personal Computer,个人电脑),也可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、便携计算机、智能路由器、矿机、网络存储设备终端设备。
参见图6,图6为本申请实施例公开的另一种网络性能分析设备示意图。该网络性能分析设备可以包括存储器11、处理器12和总线13。
其中,存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是网络性能分析设备的内部存储单元,例如该网络性能分析设备的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是网络性能分析设备的外部存储设备,例如网络性能分析设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器11还可以既包括网络性能分析设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于网络性能分析设备的应用软件及各类数据,例如网络性能分析程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片,用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据,例如执行网络性能分析程序等。
该总线13可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture,简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
进一步地,网络性能分析设备还可以包括网络接口,网络接口可选的可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该设备与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地,该设备还可以包括用户接口,用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在该设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图6仅示出了具有组件11-13的网络性能分析设备,本领域技术人员可以理解的是,图6示出的结构并不构成对设备的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面对本申请实施例提供的一种可读存储介质进行介绍,下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种网络性能分析方法、装置及设备可以相互参照。
一种可读存储介质,用于保存计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现前述实施例公开的网络性能分析方法。关于该方法的具体步骤可以参考前述实施例中公开的相应内容,在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的可读存储介质中。
本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (10)
1.一种网络性能分析方法,其特征在于,包括:
确定待分析的去中心化网络;
利用预设的爬虫规则爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息;
分析所述目标信息,以确定所述去中心化网络的性能。
2.根据权利要求1所述的网络性能分析方法,其特征在于,所述分析所述目标信息,以确定所述去中心化网络的性能之前,还包括:
将所述目标信息持久化至本地数据库。
3.根据权利要求2所述的网络性能分析方法,其特征在于,若所述目标信息包括:路由信息、search信息和kv信息,则所述将所述目标信息持久化至本地数据库,包括:
将所述去中心化网络中的每个节点的路由信息、search信息和kv信息按照预设的格式进行结构化,获得与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息;
将与每个节点对应的结构化的路由信息、search信息和kv信息持久化至所述本地数据库。
4.根据权利要求1所述的网络性能分析方法,其特征在于,所述确定待分析的去中心化网络,包括:
将正常运行时间超过预设阈值的去中心化网络确定为所述待分析的去中心化网络。
5.根据权利要求1所述的网络性能分析方法,其特征在于,所述利用预设的爬虫规则爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息,包括:
利用所述爬虫规则爬取所述去中心化网络中的bootstrap节点的目标信息;
根据爬取到的所述bootstrap节点的目标信息中的路由信息,爬取所述去中心化网络中的其他节点的目标信息,直至所述去中心化网络中的节点均被爬取。
6.根据权利要求1所述的网络性能分析方法,其特征在于,所述利用预设的爬虫规则爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息,包括:
利用所述爬虫规则和HTTP接口爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息。
7.根据权利要求6所述的网络性能分析方法,其特征在于,所述利用所述爬虫规则和HTTP接口爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息之前,还包括:
确定爬虫任务的队列;
利用所述爬虫规则和所述HTTP接口执行所述队列中的爬虫任务,以获得所述目标信息。
8.一种网络性能分析装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定待分析的去中心化网络;
爬取模块,用于利用预设的爬虫规则爬取所述去中心化网络中的节点的目标信息;
分析模块,用于分析所述目标信息,以确定所述去中心化网络的性能。
9.一种网络性能分析设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序,以实现如权利要求1至7任一项所述的网络性能分析方法。
10.一种可读存储介质,其特征在于,用于保存计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的网络性能分析方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910877074.6A CN110601890B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910877074.6A CN110601890B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110601890A true CN110601890A (zh) | 2019-12-20 |
CN110601890B CN110601890B (zh) | 2023-03-31 |
Family
ID=68860290
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910877074.6A Active CN110601890B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110601890B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104168147A (zh) * | 2014-08-26 | 2014-11-26 | 浙江理工大学 | 一种针对p2p网络监控基于一维链表的节点维护方法 |
CN106126407A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 西安交通大学 | 一种针对分布式存储系统的性能监控调优系统及方法 |
CN107870986A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-04-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于爬虫数据的用户行为分析方法、应用服务器及计算机可读存储介质 |
US20190116236A1 (en) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | Yokogawa Electric Corporation | System and method for selecting proxy computer |
CN110166264A (zh) * | 2018-02-11 | 2019-08-23 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种故障定位方法、装置及电子设备 |
CN110213132A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-06 | 深圳市网心科技有限公司 | 网络连通方法、电子设备、系统及介质 |
-
2019
- 2019-09-17 CN CN201910877074.6A patent/CN110601890B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104168147A (zh) * | 2014-08-26 | 2014-11-26 | 浙江理工大学 | 一种针对p2p网络监控基于一维链表的节点维护方法 |
CN106126407A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 西安交通大学 | 一种针对分布式存储系统的性能监控调优系统及方法 |
CN107870986A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-04-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于爬虫数据的用户行为分析方法、应用服务器及计算机可读存储介质 |
US20190116236A1 (en) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | Yokogawa Electric Corporation | System and method for selecting proxy computer |
CN110166264A (zh) * | 2018-02-11 | 2019-08-23 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种故障定位方法、装置及电子设备 |
CN110213132A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-09-06 | 深圳市网心科技有限公司 | 网络连通方法、电子设备、系统及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110601890B (zh) | 2023-03-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108427705B (zh) | 电子装置、分布式系统日志查询方法及存储介质 | |
CN108874924B (zh) | 搜索服务的创建方法、装置及计算机可读存储介质 | |
CN112491602B (zh) | 行为数据的监控方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN108874559A (zh) | 电子装置、分布式系统业务链路分析方法及存储介质 | |
CN115277566B (zh) | 数据访问的负载均衡方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN108415925B (zh) | 电子装置、数据调用日志生成及查询方法及存储介质 | |
JP2013522798A (ja) | 仮想ドキュメントを用いたインデックス付与と検索 | |
CN109634802B (zh) | 进程监控方法及终端设备 | |
CN111586090A (zh) | 工业数据采集的方法、系统、计算机设备和可读存储介质 | |
CN113890879B (zh) | 数据访问的负载均衡方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN110928739A (zh) | 一种进程监控方法、装置以及计算设备 | |
CN114095567A (zh) | 数据访问请求的处理方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN111885184A (zh) | 高并发场景下热点访问关键字处理方法和装置 | |
CN111813517B (zh) | 任务队列的分配方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN102902770B (zh) | 一种镜像文件拼装方法及系统 | |
CN112416762B (zh) | Api测试方法及装置、设备、计算机可读存储介质 | |
CN108763524B (zh) | 电子装置、聊天数据处理方法和计算机可读存储介质 | |
JP5687813B2 (ja) | マルチメディアデータ出版システム | |
CN110601890B (zh) | 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN117271423A (zh) | 一种核间通信方法、系统、设备及介质、一种车辆 | |
CN113656044B (zh) | 安卓安装包压缩方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN115705294B (zh) | 用于获取函数调用信息的方法、装置、电子设备和介质 | |
CN110377665B (zh) | 数据同步方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN109902067B (zh) | 文件处理方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
CN103095786A (zh) | 在线业务请求识别方法、系统、服务器及在线服务器集群 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |