CN111538636B - 计算机设备确定方法、装置和存储介质 - Google Patents

计算机设备确定方法、装置和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种计算机设备确定方法、装置和存储介质。方法包括：启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核；实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态；当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率；在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。采用本方法能够提升应用程序运行效率。

Description

计算机设备确定方法、装置和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种计算机设备确定方法、装置和存储介质。
背景技术
中央处理器(CPU，Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路，CPU是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理和程序运行的最终执行单元。CPU稳定性是指在系统和应用运行状态下，CPU计算和运作的性能波动情况。应用程序的运行需要依赖于CPU的计算和处理，而CPU性能和CPU稳定性，对应用程序的运行效率起着至关重要的作用。不同厂商不同型号的计算机设备的CPU性能和CPU稳定性通常也存在差异。传统的计算机设备确定方法，是将计算机设备的CPU性能和CPU稳定性作为CPU的一项硬件指标进行评估。即，在计算机设备通电状态下，测量和计算CPU的时序和频率的变化情况，以此来推算该计算机设备的CPU性能和CPU稳定性，再根据推算结果选择对应的计算机设备。
然而，硬件测试环境下的CPU性能和CPU稳定性，无法真实表达应用程序运行状态下的CPU性能和CPU稳定性，难以选择到使应用程序的运行效率最高的计算机设备，从而导致了应用程序的运行效率低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升应用程序运行效率的计算机设备确定方法、装置和存储介质。
一种计算机设备确定方法，所述方法包括：
启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；
当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；
在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；
根据所述性能参数和稳定性参数，从多于一个的所述候选计算机设备中选择目标计算机设备。
一种计算机设备确定装置，所述装置包括：
启动模块，用于启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
监控模块，用于实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；
确定模块，用于当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；
选择模块，用于根据所述性能参数和稳定性参数，从多于一个的所述候选计算机设备中选择目标计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；
当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；
在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；
根据所述性能参数和稳定性参数，从多于一个的所述候选计算机设备中选择目标计算机设备。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；
当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；
在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；
根据所述性能参数和稳定性参数，从多于一个的所述候选计算机设备中选择目标计算机设备。
上述计算机设备确定方法、装置和存储介质，通过确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核，未被应用程序调用的其他CPU核不参与计算。实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态，以避免在应用程序的启动期间获取CPU的实时运行频率，影响对计算机设备的CPU性能和CPU稳定性的判断。当应用程序运行稳定时，获取被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，以计算各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。进而，再根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。这样，在面向应用程序的软件的测试环境下，可真实表达应用程序运行状态下的CPU性能和CPU稳定性，便于准确选择到使应用程序的运行效率最高的计算机设备，从而提升了应用程序的运行效率。
附图说明
图1为一个实施例中计算机设备确定方法的应用场景图；
图2为一个实施例中计算机设备确定方法的流程示意图；
图3为一个实施例中在应用程序运行过程中，2个CPU核的计算机设备运行频率变化图；
图4为一个实施例中计算机设备确定装置的结构框图；
图5另为一个实施例中计算机设备确定装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
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，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的计算机设备确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境包括用户终端102和多于一个的计算机设备104。用户终端102和计算机设备104通过网络进行通信。其中，计算机设备104具体可以是终端或服务器，终端具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案相关的部分场景，并不构成对本申请方案应用环境的限定。
用户终端102启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备104中被应用程序调用的CPU核；用户终端102实时监控应用程序在各候选计算机设备104上的运行状态；当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，用户终端102确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率；用户终端102在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；用户终端102根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备104中选择目标计算机设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种计算机设备确定方法，以该方法应用于图1中的用户终端102为例进行说明，包括以下步骤：
S202，启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核。
具体地，不同硬件厂家和/或不同型号的CPU，经过了各自的算法调校后，在真实的应用程序运行的场景下，CPU的运行频率通常可表现出不一样的效果，从而导致CPU性能和CPU稳定性不同。每一台计算机设备可通过不同CPU型号的CPU配置得到，可以理解，每一台计算机设备的配置均不相同。不同的配置的计算机设备在运行相同的应用程序时，应用程序的性能和稳定性可以受计算机设备硬件配置的影响。每一台计算机设备可配置不同数量的CPU核，比如，2核、4核、8核、16核和32核等。应用程序在计算机设备上运行时，可调用计算机设备上的全部或部分CPU核来运行程序。每一个独立的CPU核的运行频率直接决定了应用程序的运行和计算最高性能上限。用户终端可控制应用程序启动，并在多于一个的候选计算机设备上运行。用户终端可直接确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核。
在一个实施例中，被应用程序调用的CPU核，可以是在应用程序启动之前，预先绑定的。在应用程序启动后，应用程序可直接在预先绑定的CPU核上运行。被应用程序调用的CPU核，还可以是计算机设备的操作系统动态分配的。应用程序启动后，可直接在操作系统动态分配的CPU核上运行。
S204，实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态。
具体地，应用程序在各候选计算机设备上的运行状态，具体可以是启动状态、关闭状态或稳定运行状态。应用程序在各候选计算机设备上的运行状态不同，各候选计算机的CPU性能和CPU稳定性表现也不同。用户终端可实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态，以更好的监测各候选计算机的CPU性能和CPU稳定性。
S206，当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率。
其中，实时运行频率是应用程序运行时，计算机设备的CPU核在单位时间内的算术和逻辑运算的次数。实时运行频率可用于表示某一时间点上，CPU的性能。CPU核的实时运行频率，可作为CPU稳定性评估的前提。
具体地，应用程序在各候选计算机设备上的运行状态为启动状态和关闭状态时，应用程序还未正常运行且应用程序还未被CPU核调用，在此时分析被应用程序调用的CPU核的实时运行频率是没有意义的。当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，用户终端可确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率。
在一个实施例中，如图3所示，图3为在应用程序运行过程中，2个CPU核的计算机设备运行频率变化图。图中横坐标表示应用程序在计算机设备上的运行时间，纵坐标表示计算机设备中各CPU核的实时运行频率。图中实线表示被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，虚线表示未被应用程序调用的CPU核的实时运行频率。从图中可知，在应用程序启动后的70s-230s，应用程序处于稳定运行状态。当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，用户终端可确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率。本实施例对计算机设备的CPU核的数量不做限定，可以理解，CPU核的数量为4核、8核、16核和32核等的计算机设备的CPU核的计算机设备运行频率变化图可与图3类似，比如，32核则用32条曲线分别表示32个CPU核的实时运行频率。
S208，在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。
其中，性能参数是表示CPU核运算能力的参数。性能参数可包括最大运行频率、最小运行频率和平均运行频率中的至少一种。稳定性参数是表示CPU核性能稳定性程度的参数。稳定性参数可包括运行频率的标准差。
具体地，CPU性能和CPU稳定性可通过长时间的测试来完成，长时间的测试可以让应用程序累积较多的数据量，更贴近生产环境。用户终端可设定每一个测试的时长为12小时。用户终端可在预设时间段内，比如12小时内，实时监测CPU核的实时运行频率。进而，用户终端可根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。
S210，根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。
具体地，性能参数和稳定性参数可表征CPU的综合性能，即可表征各候选计算机的综合性能。应用程序在综合性能较高的计算机设备上运行，可表现出更好的效果，比如，使应用程序使用更流畅，不出现卡顿或延迟现象等。用户终端可根据各候选设备对应的CPU的性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。在今后的业务执行过程中，均通过选择出来的目标计算机设备运行应用程序，以保证应用程序的高效性。
上述计算机设备确定方法中，通过确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核，未被应用程序调用的其他CPU核不参与计算。实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态，以避免在应用程序的启动期间获取CPU的实时运行频率，影响对计算机设备的CPU性能和CPU稳定性的判断。当应用程序运行稳定时，获取被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，以计算各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。进而，再根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。这样，在面向应用程序的软件的测试环境下，可真实表达应用程序运行状态下的CPU性能和CPU稳定性，便于准确选择到使应用程序的运行效率最高的计算机设备，从而提升了应用程序的运行效率。
在一个实施例中，步骤S210，也就是根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备之后，计算机设备确定方法具体还包括：依次控制多于一个版本的应用程序在目标计算机设备中运行；分别确定被各版本的应用程序调用的CPU核的稳定性参数；当稳定性参数超过预设参数范围时，调整对应版本的应用程序的代码。
具体地，在确定了用于运行应用程序的目标计算机设备之后，计算机设备的硬件配置是不变的。可以理解，计算机设备，即CPU性能和CPU稳定性不在是影响应用程序运行效率的因素。影响应用程序运行效率的原因可能是不同版本的应用程序本身。用户终端可依次控制多于一个版本的应用程序在目标计算机设备中运行，在应用程序运行过程中，用户终端可分别确定被各版本的应用程序调用的CPU核的稳定性参数，并逐一判断各版本的应用程序调用的CPU核的稳定性参数是否落在预设参数范围之内。当判断结果表明稳定性参数超过预设参数范围时，用户终端可调整对应版本的应用程序的代码。
上述实施例中，通过调整使影响CPU性能和CPU稳定性的对应版本的应用程序的代码，使得对应版本的应用程序能在目标计算机设备上高效运行，保证了应用程序的运行效率。
在一个实施例中，确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的步骤，具体包括：获取预先设置的绑定信息；绑定信息包括与应用程序绑定的CPU核的列表；根据绑定信息中与应用程序绑定的CPU核的列表，确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核；被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序。
具体地，用户终端可预先将应用程序与各候选计算机设备中的用于运行该应用程序的各CPU核进行绑定，并生成对应的绑定信息，其中，绑定信息包括与应用程序绑定的CPU核的列表。用户终端可获取预先设置的绑定信息，并根据绑定信息中与应用程序绑定的CPU核的列表，直接确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核。被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序。
上述实施例中，通过预先设置的绑定信息，直接确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核，提升了被应用程序调用的CPU核确定的速度，节省了CPU性能和CPU稳定性评估时间，提升了评估效率。
在一个实施例中，确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的步骤，具体包括：实时监控各候选计算机设备中的操作系统对CPU核的选择状态；获取与选择状态对应的选择结果，并根据选择结果确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核；被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序，以实现对应的业务功能。
具体地，在应用程序启动之前，各候选计算机设备中的各CPU核，均可作为候选的运行该应用程序的CPU核。应用程序启动后，可通过各候选计算机设备中的操作系统动态选择用于运行应用程序的CPU核。用户终端可实时监控各候选计算机设备中的操作系统对CPU核的选择状态。选择状态可表征对应的选择结果。进而，用户终端可获取与选择状态对应的选择结果，并根据选择结果直接确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核。被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序，以实现对应的业务功能。
上述实施例中，通过各候选计算机设备中的操作系统对CPU核的选择状态，直接确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核，进一步提升了被应用程序调用的CPU核确定的速度，节省了CPU性能和CPU稳定性评估时间，提升了评估效率。
在一个实施例中，性能参数包括最大运行频率、最小运行频率和平均运行频率。步骤S208，也就是在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数的步骤，具体包括：在预设时间段内，将各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率进行两两比对，得到比对结果，并根据比对结果确定各被应用程序调用的CPU核的最大运行频率和最小运行频率；在预设时间段内，根据各实时运行频率的累加和与各实时运行频率对应的数量的比值，确定各被应用程序调用的CPU核的平均运行频率。
具体地，在预设时间段内，用户终端可先获取各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率，进而再将各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率进行两两比对，得到比对结果，并根据比对结果确定各被应用程序调用的CPU核的最大运行频率和最小运行频率。在预设时间段内，用户终端还可将获取到的各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率进行累加，得到对应的累加和。用户终端可统计各实时运行频率对应的数量，并根据各实时运行频率的累加和与各实时运行频率对应的数量的比值，确定各被应用程序调用的CPU核的平均运行频率。
在一个实施例中，Fi表示各时刻被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，n表示实时运行频率的数量，则各被应用程序调用的CPU核的最大运行频率Fmax、最小运行频率Fmin和平均运行频率Favg可以通过如下计算公式表示：
Fmax＝Max(F1,F2...Fn)
Fmin＝Min(F1,F2...Fn)
Favg＝Avg(F1,F2...Fn)
其中，Fmax、Fmin和Favg这三个指标可用于衡量应用程序运行过程中的CPU性能的高低。可以理解，，这三个指标的值越大，CPU性能越高，则代表了应用程序获得越高性能的CPU计算和处理能力，应用程序的运行效率也就越高。
上述实施例中，通过将各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率进行两两比对，快速确定最大运行频率和最小运行频率。并通过各实时运行频率的累加和与各实时运行频率对应的数量的比值，快速确定平均运行频率。这样，可节省计算机设备的确定的时间。
在一个实施例中，稳定性参数包括运行频率的标准差。步骤S208，也就是在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数的步骤，具体包括：根据平均运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的运行频率的标准差。
具体地，用户终端在获取到平均运行频率之后，可根据平均运行频率、被应用程序调用的CPU核的数量，以及预设时间段内各时间点上的实时运行频率，直接确定各被应用程序调用的CPU核的运行频率的标准差。
在一个实施例中，在一个实施例中，Fi表示各时刻被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，n表示实时运行频率的数量，则各被应用程序调用的CPU核的运行频率的标准差Fsd可以通过如下计算公式表示：
Fsd＝SD(F1,F2...Fn)
其中，Fsd的值为0，表示CPU性能稳定。可以理解，应用程序能够持续得到计算机设备的CPU稳定的调度，即应用程序在每个时刻所获得的CPU硬件性能一致，有助于应用程序的稳定运作和业务处理。Fsd的值不为0或者较大的时候，表示CPU性能不稳定。可以理解，应用程序不能够持续得到计算机设备的CPU稳定的调度。
在一个实施例中，CPU性能不稳定，原因可能是应用程序本身的软件问题，也可能是计算机设备的硬件问题，比如计算机设备的硬件温度较高，计算机设备自动降频等，从而导致的CPU性能不稳定。
上述实施例中，通过平均运行频率，直接计算运行频率的标准差，进一步节省了计算机设备的确定的时间，从而进一步保证应用程序的运行效率。
在一个实施例中，步骤S210，也就是根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备的步骤，具体包括：确定各候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的数量；根据被应用程序调用的CPU核的数量、性能参数和稳定性参数，确定各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数；根据各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数，从各候选计算机设备中选择目标计算机设备；目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能，高于各候选计算机设备中的非目标计算机设备。
具体地，用户终端可对各候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的数量进行统计。进而，用户终端可将各候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的各性能参数分别进行累加，得到对应的性能参数累加和。将各候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的各稳定性参数分别进行累加，得到对应的稳定性参数累加和。进而，用户终端可将性能参数累加和与对应的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的数量的比值，作为各候选计算机设备的性能参数。将稳定性参数累加和与对应的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的数量的比值，作为各候选计算机设备的稳定性参数。进而，用户终端可根据各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数，从各候选计算机设备中选择目标计算机设备。其中，目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能，高于各候选计算机设备中的非目标计算机设备。可以理解，应用程序在目标计算机设备中运行，可提升应用程序的运行效率。
在一个实施例中，性能参数可包括最大运行频率、最小运行频率和平均运行频率。稳定性参数可包括运行频率的标准差。用户终端可选择最大运行频率、最小运行频率和平均运行频率均最大的、且运行频率的标准差最小的候选计算机设备作为目标计算机设备。
上述实施例中，通过被应用程序调用的CPU核的数量、性能参数和稳定性参数，确定各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数。并选择稳定性参数和性能参数所表征的综合性能较强的候选计算机设备作为目标计算机设备。这样，在目标计算机设备上运行应用程序，提升了应用程序的运行效率。
应该理解的是，虽然图2的各个步骤按照顺序依次显示，但是这些步骤并不是必然按照顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种计算机设备确定装置400，包括：启动模块401、监控模块402、确定模块403和选择模块404，其中：
启动模块401，用于启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核。
监控模块402，用于实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态。
确定模块403，用于当应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各被应用程序调用的CPU核的实时运行频率；在预设时间段内，根据实时运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。
选择模块404，用于根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。
在一个实施例中，确定模块403还用于分别确定被各版本的应用程序调用的CPU核的稳定性参数。
在一个实施例中，启动模块401还用于获取预先设置的绑定信息；绑定信息包括与应用程序绑定的CPU核的列表；根据绑定信息中与应用程序绑定的CPU核的列表，确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核；被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序。
在一个实施例中，启动模块401还用于实时监控各候选计算机设备中的操作系统对CPU核的选择状态；获取与选择状态对应的选择结果，并根据选择结果确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核；被应用程序调用的CPU核用于运行应用程序。
在一个实施例中，确定模块403还用于在预设时间段内，将各被应用程序调用的CPU核分别对应的实时运行频率进行两两比对，得到比对结果，并根据比对结果确定各被应用程序调用的CPU核的最大运行频率和最小运行频率；在预设时间段内，根据各实时运行频率的累加和与各实时运行频率对应的数量的比值，确定各被应用程序调用的CPU核的平均运行频率。
在一个实施例中，确定模块403还用于根据平均运行频率，确定各被应用程序调用的CPU核的运行频率的标准差。
在一个实施例中，选择模块404还用于确定各候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核的数量；根据被应用程序调用的CPU核的数量、性能参数和稳定性参数，确定各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数；根据各候选计算机设备的性能参数和稳定性参数，从各候选计算机设备中选择目标计算机设备；目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能，高于各候选计算机设备中的非目标计算机设备。
参考图5，在一个实施例中，计算机设备确定装置400还包括：控制模块405和调整模块406，其中：
控制模块405，用于依次控制多于一个版本的应用程序在目标计算机设备中运行。
调整模块406，用于当稳定性参数超过预设参数范围时，调整对应版本的应用程序的代码。
上述计算机设备确定装置，通过确定多于一个的候选计算机设备中被应用程序调用的CPU核，未被应用程序调用的其他CPU核不参与计算。实时监控应用程序在各候选计算机设备上的运行状态，以避免在应用程序的启动期间获取CPU的实时运行频率，影响对计算机设备的CPU性能和CPU稳定性的判断。当应用程序运行稳定时，获取被应用程序调用的CPU核的实时运行频率，以计算各被应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数。进而，再根据性能参数和稳定性参数，从多于一个的候选计算机设备中选择目标计算机设备。这样，在面向应用程序的软件的测试环境下，可真实表达应用程序运行状态下的CPU性能和CPU稳定性，便于准确选择到使应用程序的运行效率最高的计算机设备，从而提升了应用程序的运行效率。
关于计算机设备确定装置的具体限定可以参见上文中对于计算机设备确定方法的限定，在此不再赘述。上述计算机设备确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是上述图1中的用户终端102，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种计算机设备确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述计算机设备确定方法的步骤。此处计算机设备确定方法的步骤可以是上述各个实施例的计算机设备确定方法中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述计算机设备确定方法的步骤。此处计算机设备确定方法的步骤可以是上述各个实施例的计算机设备确定方法中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种计算机设备确定方法，其特征在于，所述方法包括：
启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；所述运行状态包括启动状态、关闭状态和稳定运行状态；
当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；所述实时运行频率是所述应用程序运行时，计算机设备的CPU核在单位时间内的算术和逻辑运算的次数；所述实时运行频率，用于表征CPU核的性能和稳定性；
在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；所述性能参数是表示CPU核运算能力的参数；所述稳定性参数是表示CPU核性能稳定性程度的参数；所述性能参数和所述稳定性参数，用于表征各候选计算机设备的综合性能；
确定各所述候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核的数量；
根据所述被所述应用程序调用的CPU核的数量、性能参数和稳定性参数，确定各所述候选计算机设备的性能参数和稳定性参数；
根据各所述候选计算机设备的性能参数和稳定性参数，从各所述候选计算机设备中选择目标计算机设备；所述目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能，高于各候选计算机设备中的非目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能参数和稳定性参数，从多于一个的所述候选计算机设备中选择目标计算机设备之后，所述方法还包括：
依次控制多于一个版本的应用程序在所述目标计算机设备中运行；
分别确定被各版本的应用程序调用的CPU核的稳定性参数；
当所述稳定性参数超过预设参数范围时，调整对应版本的应用程序的代码。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核，包括：
获取预先设置的绑定信息；所述绑定信息包括与所述应用程序绑定的CPU核的列表；
根据所述绑定信息中与所述应用程序绑定的CPU核的列表，确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；所述被所述应用程序调用的CPU核用于运行所述应用程序。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核，包括：
实时监控各候选计算机设备中的操作系统对CPU核的选择状态；
获取与所述选择状态对应的选择结果，并根据所述选择结果确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；所述被所述应用程序调用的CPU核用于运行所述应用程序。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述性能参数包括最大运行频率、最小运行频率和平均运行频率；所述在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数，包括：
在预设时间段内，将各所述被所述应用程序调用的CPU核分别对应的所述实时运行频率进行两两比对，得到比对结果，并根据所述比对结果确定各被所述应用程序调用的CPU核的最大运行频率和最小运行频率；
在预设时间段内，根据各所述实时运行频率的累加和与各所述实时运行频率对应的数量的比值，确定各被所述应用程序调用的CPU核的平均运行频率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述稳定性参数包括运行频率的标准差；所述在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数，还包括：
根据所述平均运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的运行频率的标准差。
7.一种计算机设备确定装置，其特征在于，所述装置包括：
启动模块，用于启动应用程序，并确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；
监控模块，用于实时监控所述应用程序在各所述候选计算机设备上的运行状态；所述运行状态包括启动状态、关闭状态和稳定运行状态；
确定模块，用于当所述应用程序的运行状态处于稳定运行状态时，确定各所述被所述应用程序调用的CPU核的实时运行频率；在预设时间段内，根据所述实时运行频率，确定各被所述应用程序调用的CPU核的性能参数和稳定性参数；所述实时运行频率是所述应用程序运行时，计算机设备的CPU核在单位时间内的算术和逻辑运算的次数；所述实时运行频率，用于表征CPU核的性能和稳定性；所述性能参数是表示CPU核运算能力的参数；所述稳定性参数是表示CPU核性能稳定性程度的参数；所述性能参数和所述稳定性参数，用于表征各候选计算机设备的综合性能；
选择模块，用于确定各所述候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核的数量；根据所述被所述应用程序调用的CPU核的数量、性能参数和稳定性参数，确定各所述候选计算机设备的性能参数和稳定性参数；根据各所述候选计算机设备的性能参数和稳定性参数，从各所述候选计算机设备中选择目标计算机设备；所述目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能，高于各候选计算机设备中的非目标计算机设备的稳定性参数和性能参数所表征的综合性能。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述启动模块还用于获取预先设置的绑定信息；所述绑定信息包括与所述应用程序绑定的CPU核的列表；根据所述绑定信息中与所述应用程序绑定的CPU核的列表，确定多于一个的候选计算机设备中被所述应用程序调用的CPU核；所述被所述应用程序调用的CPU核用于运行所述应用程序。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5935255A (en) * 1996-02-23 1999-08-10 Cypress Semiconductor Corp. CPU core to bus speed ratio detection
CN1338067A (zh) * 1998-12-21 2002-02-27 西门子信息及通讯网络公司 用于自动cpu速度控制的装置和方法
CN1577289A (zh) * 2003-07-14 2005-02-09 Lg电子株式会社 用于控制cpu速度转换的装置和方法
CN1619445A (zh) * 2003-09-26 2005-05-25 欧姆龙株式会社 可编程控制器及系统、中央处理器和双重化运转开始方法
CN101689158A (zh) * 2007-07-09 2010-03-31 惠普发展公司，有限责任合伙企业 用于多核处理器的数据分组处理方法
CN104461849A (zh) * 2014-12-08 2015-03-25 东南大学 一种移动处理器上cpu与gpu软件功耗测量方法
CN106326067A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种在压力测试下对cpu性能进行监控的方法及装置
CN109710330A (zh) * 2018-12-20 2019-05-03 Oppo广东移动通信有限公司 应用程序的运行参数确定方法、装置、终端及存储介质
CN110321703A (zh) * 2019-07-02 2019-10-11 北京智游网安科技有限公司 一种检测应用程序非法入侵的方法、存储介质及终端设备
CN110413503A (zh) * 2019-06-14 2019-11-05 平安科技（深圳）有限公司 一种应用程序性能监控方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5915406B2 (ja) * 2012-06-22 2016-05-11 富士通株式会社 携帯端末装置の制御方法、制御プログラム及び携帯端末装置
CN107807852B (zh) * 2017-10-11 2020-07-07 Oppo广东移动通信有限公司 应用程序性能控制方法、设备及计算机可读存储介质
CN107831887B (zh) * 2017-12-21 2021-03-23 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种应用启动方法及装置
CN110008008A (zh) * 2017-12-29 2019-07-12 广东欧珀移动通信有限公司 应用程序处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
CN110825460A (zh) * 2019-11-13 2020-02-21 苏州达家迎信息技术有限公司 应用程序的控制方法、装置、计算机设备及存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5935255A (en) * 1996-02-23 1999-08-10 Cypress Semiconductor Corp. CPU core to bus speed ratio detection
CN1338067A (zh) * 1998-12-21 2002-02-27 西门子信息及通讯网络公司 用于自动cpu速度控制的装置和方法
CN1577289A (zh) * 2003-07-14 2005-02-09 Lg电子株式会社 用于控制cpu速度转换的装置和方法
CN1619445A (zh) * 2003-09-26 2005-05-25 欧姆龙株式会社 可编程控制器及系统、中央处理器和双重化运转开始方法
CN101689158A (zh) * 2007-07-09 2010-03-31 惠普发展公司，有限责任合伙企业 用于多核处理器的数据分组处理方法
CN104461849A (zh) * 2014-12-08 2015-03-25 东南大学 一种移动处理器上cpu与gpu软件功耗测量方法
CN106326067A (zh) * 2016-08-05 2017-01-11 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种在压力测试下对cpu性能进行监控的方法及装置
CN109710330A (zh) * 2018-12-20 2019-05-03 Oppo广东移动通信有限公司 应用程序的运行参数确定方法、装置、终端及存储介质
CN110413503A (zh) * 2019-06-14 2019-11-05 平安科技（深圳）有限公司 一种应用程序性能监控方法、装置、设备及存储介质
CN110321703A (zh) * 2019-07-02 2019-10-11 北京智游网安科技有限公司 一种检测应用程序非法入侵的方法、存储介质及终端设备

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