CN112148600A - 一种软件性能的测试方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种软件性能的测试方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收用户录入的线上硬件配置信息；调用硬件收集器根据硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回压测脚本模板至用户；接收用户输入的待压测地址及参数信息；根据压测脚本模板、待压测地址和参数信息进行测试，得到测试结果。通过此方法利用硬件收集器根据硬件配置信息自动生成压测脚本模板，极大地提高了软件性能测试时对硬件测试环境的适应性。
Description
技术领域
本发明涉及软件性能测试技术领域，具体涉及一种软件性能的测试方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着智能软件技术的发展，智能软件的应用越加广泛。其中，软件性能好坏直接影响用户的体验。因此需要对软件性能进行测试。目前大多数公司大多通过构建测试环境对软件性能进行测试，但由于测试环境构建的差异得到的测试结果也会产生不同，最明显的是测试环境与生产环境的硬件差异，数据纬度差异等，导致在测试环境中测试出来的性能指标与生产环境实际指标相差甚远。若是在生产环境下做软件性能压测，又将大大增加线上风险，导致不可挽回的损失。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种软件性能的测试方法、装置、设备及存储介质。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：
一种软件性能的测试方法，包括：
接收用户录入的线上硬件配置信息；
调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
接收用户输入的待压测地址及参数信息；
根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
可选的，还包括：
调用日志数据采集器对所述测试结果进行收集；
将所述测试结果上传至Logstash进行日志分析。
可选的，还包括：
调用所述Logstash对所述测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
可选的，还包括：
利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对所述过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。
可选的，还包括：
将所述Logstash的分析结果上传至预设日志系统进行存储。
一种软件性能的测试装置，包括：
信息接收模块，用于接收用户录入的线上硬件配置信息；
脚本生成模块，用于调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
压测地址参数接收模块，用于接收用户输入的待压测地址及参数信息；
测试模块，用于根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
可选的，还包括：
测试结果收集模块，用于调用日志数据采集器对所述测试结果进行收集；
日志分析模块，用于将所述测试结果上传至Logstash进行日志分析；
过滤模块，用于调用所述Logstash对所述测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
可选的，还包括：
最优配比方案确定模块，用于利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对所述过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。
一种软件性能的测试设备，其特征在于，包括
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行上述所述的软件性能的测试方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述所述的软件性能的测试方法中各个步骤。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请中公开了一种软件性能的测试方法，包括：首先接收用户录入的线上硬件配置信息；然后调用硬件收集器根据硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回压测脚本模板至用户；接收用户输入的待压测地址及参数信息；根据压测脚本模板、待压测地址和参数信息进行测试，得到测试结果。上述方法中通过根据用户录入的硬件配置信息自动生成压测脚本模板，以使生成的压测脚本模板是根据不同的硬件配置而实时调整，以此极大地提高了软件性能测试时的环境适应性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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。
图1是本发明一实施例提供的软件性能的测试方法的流程图；
图2是本发明另一实施例提供的软件性能的测试方法的流程图；
图3是本发明一实施例提供的软件性能的测试装置的模块图；
图4是本发明另一实施例提供的软件性能的测试装置的模块图；
图5是本发明一实施例提供的软件性能的测试设备的结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
图1是本发明一实施例提供的软件性能的测试方法的流程图。参见图1，一种软件性能的测试方法，包括：
步骤101：接收用户录入的线上硬件配置信息；其中，用户通过线上网关登录本申请系统，然后录入线上硬件配置信息，可以录入单节点硬件配置，也可录入整个链路上多节点硬件配置信息。
步骤102：调用硬件收集器根据硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回压测脚本模板至用户。当线上硬件配置录入完成时，硬件收集器会自动生成压测脚本模板，且会带有硬件配置标记。
步骤103：接收用户输入的待压测地址及参数信息。用户根据自动生成的压测脚本，输入被压测服务的地址、参数等相关信息并提交。
步骤104：根据压测脚本模板、待压测地址和参数信息进行测试，得到测试结果。当压测控制机接收到压测脚本模板后，自动调度可用资源，执行压测。多用户进行线上缩量对比执行时候，为了保证用户之间互不影响，由负载控制器系统将压测脚本模板执行到docker集群，基准压测过程中突然的中断与异常对其他在docker容器中的执行计划不影响。
上述软件性能的测试方法中通过用户输入的硬件配置信息，硬件接收器自动生成压测脚本模板，然后再根据用户输入的待压测地址即参数信息进行测试，得到最终的测试结果。上述实施例上的压测脚本模板由硬件接收器自动生成，可根据硬件环境实时调整压测脚本，不会因为测试脚本和硬件环境的不同导致不同的测试结果。
更进一步地，在上述实施例的基础上本申请中还公开了另外一种测试方法的实施例，具体如下：
图2是本发明另一实施例提供的软件性能的测试方法的流程图。参见图2，一种软件性能的测试方法，包括：
步骤201：接收用户录入的线上硬件配置信息。
步骤202：调用硬件收集器根据硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回压测脚本模板至用户。
步骤203：接收用户输入的待压测地址及参数信息。
步骤204：根据压测脚本模板、待压测地址和参数信息进行测试，得到测试结果。
步骤205：调用日志数据采集器对测试结果进行收集。其中本实施例中日志数据采集器采用Filebeat。Filebeat对压测结果数据进行收集，并上传给Logstash分析。
步骤206：将测试结果上传至Logstash进行日志分析。
步骤207：调用Logstash对测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
步骤208：利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。容量算法模型，基准算法模型，缩量算法模型对Logstash过滤后的日志进行分析计算，最终存入到Elasticsearch(ES)中，同时记录本次压测数据，为算法模型提供数据样本。
当压测脚本模板执行完毕后，通过Kibana读取ES，分析出每个链路节点的最低环境配比和性能指标，最后得出最低测试环境链路下的资源配置情况。Kibana是一个为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析的Web接口。可使用它对日志进行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
更详细地，在上述实施例的基础上，本实施例测试方法还包括：将所述Logstash的分析结果上传至预设日志系统进行存储。Logstash分析的数据上传到Kafka后，因为kafka的读写性能非常高，添加了Kafka作为缓冲存储作用，运行在数据源的Logstash采集器收集到数据后作为生产者直接传输到Kafka,另一方面，我们需要独立部署一个专门消费的Logstash，这个Logstash负责上述所述的过滤。
其中，对上述提到的专业术语进行相应的解释，其中，Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash是一个数据分析软件，主要目的是分析log日志，logstash是controller层。
kibana提供前端的页面再进行搜索和图表可视化，它是调用Elasticsearch的接口返回的数据进行可视化。
Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows机器上，也可以实现虚拟化。
kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统。
上述实施例中不仅可以通过硬件收集器自动生成压测脚本模板，还通过多种算法模型，合理计算出线下最优配比方案。同时本实施例中支持算法模型扩展。
对应于本发明实施例提供的一种软件性能的测试方法，本发明实施例还提供一种软件性能的测试装置。请参见下文实施例。
图3是本发明一实施例提供的软件性能的测试装置的模块图。参见图3，一种软件性能的测试装置，包括：
信息接收模块301，用于接收用户录入的线上硬件配置信息；
脚本生成模块302，用于调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
压测地址参数接收模块303，用于接收用户输入的待压测地址及参数信息；
测试模块304，用于根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
上述测试装置中通过硬件收集器自动生成压测脚本模板，使软件测试时的压测脚本可根据硬件环境的变化而实时调整，提高了软件性能测试时对硬件测试环境的适应性。
同时，在上述实施例的基础上，为了详细介绍本申请中测试装置，还提供了另外一个实施例，具体如下：
图4是本发明另一实施例提供的软件性能的测试装置的模块图。一种软件性能的测试装置，包括：
信息接收模块401，用于接收用户录入的线上硬件配置信息；
脚本生成模块402，用于调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
压测地址参数接收模块403，用于接收用户输入的待压测地址及参数信息；
测试模块404，用于根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
测试结果收集模块405，用于调用日志数据采集器对所述测试结果进行收集；
日志分析模块406，用于将所述测试结果上传至Logstash进行日志分析；
过滤模块407，用于调用所述Logstash对所述测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
最优配比方案确定模块408，用于利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对所述过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。
上述实施例中通过多种算法模型，合理计算出线下最优配比方案，为提供软件性能测试提供硬件配置参考。同时本实施例中支持算法模型扩展。
更详细地，在上述实施例的基础上，本申请中还公开了一种测试设备，具体如下：
图5是本发明一实施例提供的软件性能的测试设备的结构图。一种软件性能的测试设备，包括
处理器501，以及与处理器501相连接的存储器502；
存储器502用于存储计算机程序，计算机程序至少用于执行上述所述的软件性能的测试方法；
处理器501用于调用并执行存储器502中的计算机程序。
同时，本申请中还公开了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述所述的软件性能的测试方法中各个步骤。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种软件性能的测试方法，其特征在于，包括：
接收用户录入的线上硬件配置信息；
调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
接收用户输入的待压测地址及参数信息；
根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
调用日志数据采集器对所述测试结果进行收集；
将所述测试结果上传至Logstash进行日志分析。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
调用所述Logstash对所述测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对所述过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述Logstash的分析结果上传至预设日志系统进行存储。
6.一种软件性能的测试装置，其特征在于，包括：
信息接收模块，用于接收用户录入的线上硬件配置信息；
脚本生成模块，用于调用硬件收集器根据所述硬件配置信息自动生成压测脚本模板并返回所述压测脚本模板至用户；
压测地址参数接收模块，用于接收用户输入的待压测地址及参数信息；
测试模块，用于根据所述压测脚本模板、所述待压测地址和所述参数信息进行测试，得到测试结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
测试结果收集模块，用于调用日志数据采集器对所述测试结果进行收集；
日志分析模块，用于将所述测试结果上传至Logstash进行日志分析；
过滤模块，用于调用所述Logstash对所述测试结果进行过滤，得到过滤后测试结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
最优配比方案确定模块，用于利用预设的容量算法模型、基准算法模型和缩量算法模型对所述过滤后测试结果进行分析，得到线下最优硬件配比方案。
9.一种软件性能的测试设备，其特征在于，包括
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1-5任一项所述的软件性能的测试方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的软件性能的测试方法中各个步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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