CN110618936A - 应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质。其中，该方法包括：在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及根据性能评估值，确定应用程序的性能。

Description

应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质

技术领域

本申请涉及性能评估技术领域，特别是涉及一种应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，人们对应用程序的需求越来越多，市场中应用程序也越来越多，但是性能水平参差不齐。因此提高应用程序的性能的任务迫在眉睫。而提高应用程序的性能的首要任务，就是对应用程序的性能进行评估。

然而，现有技术中对应用程序的性能评估时，对应用程序的响应时间采样只选取了响应时间在预设的误差范围内的样本子集、响应时间在预设的误差范围之外的样本子集以及响应时间正常的样本子集。但是，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况。现有技术中对应用程序的性能评估并不完整。

针对上述的现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开的实施例提供了一种应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种应用程序的性能评估方法，包括：在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及根据性能评估值，确定应用程序的性能。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种应用程序的性能评估装置，包括：获取模块，用于在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；第一确定模块，用于在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；第二确定模块，用于在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；第三确定模块，用于利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及第四确定模块，用于根据性能评估值，确定应用程序的性能。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种应用程序的性能评估装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：

在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及根据性能评估值，确定应用程序的性能。

在本公开实施例中，采用在多个时间点对应用程序的响应进行采样的方式，通过增加应用程序返回错误的第四样本子集，达到了在确定反映应用程序的性能的性能评估值的的操作中引入程序返回错误的样本的目的。实现了提高评估结果的准确性的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1是用于实现根据本公开实施例1所述的方法的计算机终端的硬件结构框图；

图2是根据本公开实施例1的第一个方面所述的应用程序的性能评估方法的流程示意图；

图3是根据本公开实施例1所述的性能评估值与应用程序的性能的对照图；

图4是根据本公开实施例2所述的应用程序的性能评估装置的示意图；以及

图5是根据本公开实施例3所述的应用程序的性能评估装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，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，都应当属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。

实施例1

根据本实施例，提供了一种应用程序的性能评估方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现应用程序的性能评估方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本公开实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的应用程序的性能评估方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的应用程序的性能评估方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

根据本实施例的第一个方面，提供了一种应用程序的性能评估方法。图2示出了该方法的流程示意图，参考图2所示，该方法包括：

S202：在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；

S204：在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；

S206：在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；

S208：利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及

S210：根据性能评估值，确定应用程序的性能。

正如前面背景技术中所述的，现有的技术中对应用程序的性能评估时，对应用程序的响应时间采样只选取了响应时间在预设的误差范围内的样本子集、响应时间在预设的误差范围之外的样本子集以及响应时间正常的样本子集。但是，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况。现有技术中对应用程序的性能评估并不完整。

针对上述背景技术中存在的问题，本实施例提供的一种应用程序的性能评估方法。具体地，首先在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合。例如，在上午十点和十二点对应用程序的响应进行采集，将该时间内采集到的样本构成样本集合。

进一步地，在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集。例如，应用程序的预期响应时间为3秒。那么第一样本子集为响应时间低于3秒的样本子集，第二样本子集为响应时间高于3秒的样本子集。

进一步地，从第一样本子集中(响应时间低于3秒的样本子集)，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集。即，将低于预期响应时间且正常响应的样本确定为第三样本子集(响应时间在0～3秒的样本子集且正常响应的样本子集)，将低于预期响应时间且应用程序返回错误(例如：404)的样本确定为第四样本子集。

最终，利用预先设置的规则，例如，可以是一种算法，一个公式等或者是其他合理的规则。根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定应用程序性能的性能评估值，并且根据应用程序的性能评估值，确定应用程序的性能。

从而通过这种方式，采用在多个时间点对应用程序的响应进行采样的方式，通过增加应用程序返回错误的第四样本子集，达到了在确定反映应用程序的性能的性能评估值的的操作中引入程序返回错误的样本的目的。实现了提高评估结果的准确性的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

可选地，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值的操作，包括：在第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在误差范围之外的第六样本子集；以及利用预先设置的规则，根据第三样本子集、第四样本子集、第五样本子集以及第六样本子集的样本数量，确定性能评估值。

具体地，在第二样本子集中(响应时间高于预期响应时间的子集)确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在误差范围之外的第六样本子集。例如：误差范围为2秒，预期响应时间为3秒，则第五样本子集为误差范围在2秒内的样本子集，第六样本子集为误差范围超过2秒的样本子集，那么实际响应时间为3～5秒的样本子集为第五样本子集，实际响应时间大于5秒的样本子集为第六样本子集。

从而通过在第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在误差范围之外的第六样本子集，增加应用程序的样本子集，计算出应用程序的性能估算值。从而使得采集的样本更加丰富、多样以及真实，从而应用程序的性能估算值更加准确。

可选地，根据第三样本子集、第四样本子集、第五样本子集以及第六样本子集的样本数量，确定性能评估值的操作，包括根据以下公式，确定应用程序的性能评估值：

其中，I_R表示应用程序的性能评估值；θ₁表示第三样本子集的样本数量；θ₂表示第五样本子集的样本数量；θ₃表示第六样本子集的样本数量；以及θ₄表示第四样本子集的样本数量。

具体地，θ₁表示第三样本子集的样本数量，第三样本子集为响应时间为0～3秒且正常响应的的样本子集，例如第三样本子集的样本数量为50；θ₂表示第五样本子集的样本数量，第五样本子集为在误差范围为2秒的样本子集，也就是具体响应时间在3～5秒的样本子集，例如第五样本子集的样本数量为30；θ₃表示第六样本子集的样本数量，第六样本子集为响应时间大于5秒的样本子集，例如第六样本子集的样本数量是15；以及θ₄表示第四样本子集的样本数量，第四样本子集为应用程序返回错误(例如：404)的样本子集，例如第四样本子集的样本数量是5。那么从而通过增加应用程序返回错误的样本子集，计算出应用程序的性能估算值。从而使得采集的样本更加丰富、多样以及真实，从而应用程序的性能估算值更加准确。

可选地，根据性能评估值，确定应用程序的性能的操作，包括：在性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定应用程序的性能为健康状态；在性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定应用程序的性能为一般状态；以及在性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定应用程序的性能为不容忍状态。

具体地，图3示出了性能评估值与应用程序的性能的对照图，参考图3所示，应用程序的性能值在0～1之间。在性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定应用程序的性能为健康状态；在性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定应用程序的性能为一般状态；以及在性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定应用程序的性能为不容忍状态。

从而通过这种方式，可以使应用程序的性能评价更为直观，方便根据应用程序的状态，对应用程序做对应的调整。例如应用程序处于不容忍状态时，对应用程序作出调整。

此外，参考图1所示，根据本实施例的第二个方面，提供了一种存储介质104。所述存储介质104包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

从而根据本实施例，采用在多个时间点对应用程序的响应进行采样的方式，通过增加应用程序返回错误的第四样本子集，达到了在确定反映应用程序的性能的性能评估值的的操作中引入程序返回错误的样本的目的。实现了提高评估结果的准确性的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

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根据上述实施例的方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

图4示出了根据本实施例所述的应用程序的性能评估装置400，该装置400与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图4所示，该装置400包括：获取模块410，用于在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；第一确定模块420，用于在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；第二确定模块430，用于在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；第三确定模块440，用于利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及第四确定模块450，用于根据性能评估值，确定应用程序的性能。

可选地，第三确定模块440，包括：第一确定子模块，用于在第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在误差范围之外的第六样本子集；以及第二确定子模块，用于利用预先设置的规则，根据第三样本子集、第四样本子集、第五样本子集以及第六样本子集的样本数量，确定性能评估值。

可选地，第二确定子模块，包括根据以下公式，确定应用程序的性能评估值：

其中，I_R表示应用程序的性能评估值；θ₁表示第三样本子集的样本数量；θ₂表示第五样本子集的样本数量；θ₃表示第六样本子集的样本数量；以及θ₄表示第四样本子集的样本数量。

可选地，第四确定模块450，包括：第三确定子模块，用于在性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定应用程序的性能为健康状态；第四确定子模块，用于在性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定应用程序的性能为一般状态；以及第五确定子模块，用于在性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定应用程序的性能为不容忍状态。

需要说明的是，在本实施例中，健康状态、一般状态以及不容忍状态的区间值在根据不同的应用程序或者不同的状态下稍有差异。

从而根据本实施例，通过应用程序的性能评估装置400，达到了在确定反映应用程序的性能的性能评估值的的操作中引入程序返回错误的样本的目的。实现了提高评估结果的准确性的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

实施例3

图5示出了根据本实施例所述的应用程序的性能评估装置500，该装置500与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图5所示，该装置500包括：处理器510；以及存储器520，与处理器510连接，用于为处理器510提供处理以下处理步骤的指令：在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；在样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于预期响应时间的第二样本子集；在第一样本子集中，确定应用程序正常响应的第三样本子集以及应用程序返回错误的第四样本子集；利用预先设置的规则，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值；以及根据性能评估值，确定应用程序的性能。

可选地，根据第二样本子集、第三样本子集以及第四样本子集的样本数量，确定反映应用程序的性能的性能评估值的操作，包括：在第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在误差范围之外的第六样本子集；以及利用预先设置的规则，根据第三样本子集、第四样本子集、第五样本子集以及第六样本子集的样本数量，确定性能评估值。

可选地，根据第三样本子集、第四样本子集、第五样本子集以及第六样本子集的样本数量，确定性能评估值的操作，包括根据以下公式，确定应用程序的性能评估值：

其中，I_R表示应用程序的性能评估值；θ₁表示第三样本子集的样本数量；θ₂表示第五样本子集的样本数量；θ₃表示第六样本子集的样本数量；以及θ₄表示第四样本子集的样本数量。

可选地，根据性能评估值，确定应用程序的性能的操作，包括：在性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定应用程序的性能为健康状态；在性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定应用程序的性能为一般状态；以及在性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定应用程序的性能为不容忍状态。

从而根据本实施例，通过应用程序的性能评估装置500，达到了在确定反映应用程序的性能的性能评估值的的操作中引入程序返回错误的样本的目的。实现了提高评估结果的准确性的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对应用程序的性能评估并不完整，实际应用时还有可能会遇到应用程序返回错误的情况，因此影响评估结果准确性的技术问题。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种应用程序的性能评估方法，其特征在于，包括：

在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映所述应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；

在所述样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于所述预期响应时间的第二样本子集；

在所述第一样本子集中，确定所述应用程序正常响应的第三样本子集以及所述应用程序返回错误的第四样本子集；

利用预先设置的规则，根据所述第二样本子集、所述第三样本子集以及所述第四样本子集的样本数量，确定反映所述应用程序的性能的性能评估值；以及

根据所述性能评估值，确定所述应用程序的性能。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第二样本子集、所述第三样本子集以及所述第四样本子集的样本数量，确定反映所述应用程序的性能的性能评估值的操作，包括：

在所述第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在所述误差范围之外的第六样本子集；以及

利用预先设置的所述规则，根据所述第三样本子集、所述第四样本子集、所述第五样本子集以及所述第六样本子集的样本数量，确定所述性能评估值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第三样本子集、所述第四样本子集、所述第五样本子集以及所述第六样本子集的样本数量，确定所述性能评估值的操作，包括根据以下公式，确定所述应用程序的性能评估值：

其中，I_R表示所述应用程序的性能评估值；

θ₁表示所述第三样本子集的样本数量；

θ₂表示所述第五样本子集的样本数量；

θ₃表示所述第六样本子集的样本数量；以及

θ₄表示所述第四样本子集的样本数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述性能评估值，确定所述应用程序的性能的操作，包括：

在所述性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定所述应用程序的性能为健康状态；

在所述性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定所述应用程序的性能为一般状态；以及

在所述性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定所述应用程序的性能为不容忍状态。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

6.一种应用程序的性能评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映所述应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；

第一确定模块，用于在所述样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于所述预期响应时间的第二样本子集；

第二确定模块，用于在所述第一样本子集中，确定所述应用程序正常响应的第三样本子集以及所述应用程序返回错误的第四样本子集；

第三确定模块，用于利用预先设置的规则，根据所述第二样本子集、所述第三样本子集以及所述第四样本子集的样本数量，确定反映所述应用程序的性能的性能评估值；以及

第四确定模块，用于根据所述性能评估值，确定所述应用程序的性能。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三确定模块，包括：

第一确定子模块，用于在所述第二样本子集中，确定响应时间在预设的误差范围内的第五样本子集以及响应时间在所述误差范围之外的第六样本子集；以及

第二确定子模块，用于利用预先设置的所述规则，根据所述第三样本子集、所述第四样本子集、所述第五样本子集以及所述第六样本子集的样本数量，确定所述性能评估值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块，包括根据以下公式，确定所述应用程序的性能评估值：

其中，I_R表示所述应用程序的性能评估值；

θ₁表示所述第三样本子集的样本数量；

θ₂表示所述第五样本子集的样本数量；

θ₃表示所述第六样本子集的样本数量；以及

θ₄表示所述第四样本子集的样本数量。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第四确定模块，包括：

第三确定子模块，用于在所述性能评估值的数值范围为0.85～1的情况下，确定所述应用程序的性能为健康状态；

第四确定子模块，用于在所述性能评估值的数值范围为0.5～0.85的情况下，确定所述应用程序的性能为一般状态；以及

第五确定子模块，用于在所述性能评估值的数值范围为0～0.5的情况下，确定所述应用程序的性能为不容忍状态。

10.一种应用程序的性能评估装置，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：

在多个时间点对应用程序的响应进行采样，获取反映所述应用程序的响应性能的多个样本构成的样本集合；

在所述样本集合中，确定响应时间低于预期响应时间的第一样本子集以及响应时间高于所述预期响应时间的第二样本子集；

在所述第一样本子集中，确定所述应用程序正常响应的第三样本子集以及所述应用程序返回错误的第四样本子集；

利用预先设置的规则，根据所述第二样本子集、所述第三样本子集以及所述第四样本子集的样本数量，确定反映所述应用程序的性能的性能评估值；以及

根据所述性能评估值，确定所述应用程序的性能。