CN114168456A - 一种基于3d-gis的前端性能自动化测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于3D‑GIS的前端性能自动化测试方法，获取前端浏览器源代码中所有基本组件元素定位对象，使用唯一标识定义元素定位对象，生成测试定位元素清单表；根据被测对象确定需要测试的功能点和业务逻辑，编写自动化测试用例，在实现所测功能点和业务逻辑的同时，完成前端性能指标参数的获取和用例界面截图的保存；编写代码逐步从自动化测试用例集中读取自动化测试用例并执行；编写代码计算所需要的性能指标值并保存；运行脚本，存储输出的测试结果和对相应的界面截图，生成当前所执行的测试日志信息，据此进行线下分析，确认系统是否存在性能问题。本发明兼容性好、维护方便、测试指标精确，并且能够实现线下分析。

Description

一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法

技术领域

本发明涉及物联网信息技术，具体涉及一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法。

背景技术

随着科学技术的快速发展，物联网技术也不断进步，随之对物联网领域下的产品质量要求也越来越高，其中以GIS为基础开发的物联网产品最为显著。GIS本身作为计算机和空间数据分析方法作用于许多相关学科，被各国政府部门、商业公司、科研机构和高等院校广泛应用，并在全球范围内已形成了一定的产业规模。近年来，三维技术概念及应用的普及，3D-GIS的概念被提出，由于3D相较于2D更能清楚的展现真正的空间相位关系，因此，3D-GIS技术已成为当前空间领域发展的重要趋势。3D-GIS的应用领域包括但不限于市政规划及管理、灾害防救、智慧城市建设、物联网大数据、人工智能等热门领域。在3D-GIS应用中，海量数据的渲染、动态画面的存在是无法避免的问题，由于空间渲染引擎的差异，导致许多产品的数据渲染效能不同，尤其是体量大、结构复杂的数据。因此，通常在3D-GIS产品正式输出前，需要对其进行性能测试，特别是前端的性能测试，以根据前端的性能测试结果分析待输出的3D-GIS产品是否满足需求。

前端是指应用产品的前台页面部分，是通过浏览器窗口进行展示的。前端性能的好坏与否是直接影响到用户的使用。前端性能的影响因素主要有：用户使用机器的本身配置高低、网络速度的快慢、网页设计是否合理、前后端的接口联接响应时长等。传统性能测试方法及测试工具，主要有：Loadrunner、Jmeter等，通过工具进行录制或优化录制脚本等方法，仅能获取常规的性能测试指标，如：事务平均响应时间、每秒事务点击数、吞吐量等，无法精确获取到前端页面渲染过程中的每个阶段对应的时间戳信息，更不能计算出前端页面渲染过程中的每个阶段所消耗的时长，从而无法更精确的定位到前端性能根源所在。特别是对于3D-GIS产品，其前端性能尤为重要，前端页面渲染的快慢、系统的资源占满与否完全影响到整个产品的体验。再有，目前市场上常见的前端性能测试工具主要是以非开源、在线使用等特点存在的，对于使用者来说，非开源工具虽然方便，但是其费用较为昂贵，并不适合营利性质的单位使用，对于在线工具，虽能获取到前端页面的相关指标信息，但是其使用并不方便，测试结果通常也是无法进行线下分析的，因此，在常规使用场景下，对于测试人员来说，非开源工具、在线工具在均是不可取的。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，以解决现有性能测试工具及方法进行前端应用性能测试时，测试指标不精确、测试费用较高、测试结果无法保存并进行线下直观分析等问题。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，步骤如下：

步骤1，生成操作定位元素清单：获取前端浏览器源代码中所有基本组件元素定位对象，使用唯一标识定义元素定位对象，生成测试定位元素清单表；

步骤2，编写自动化测试用例集：根据被测对象确定需要测试的功能点和业务逻辑，从测试定位元素清单表调用相应元素信息，编写自动化测试用例，在实现所测功能点和业务逻辑的同时，完成前端性能指标参数的获取和用例界面截图的保存，综合被测对象下的多个测试用例形成自动化测试用例集；

步骤3，读取自动化测试用例：按照业务逻辑或场景需求顺序，通过代码编写逐步从自动化测试用例集中读取自动化测试用例并执行，以得到关于前端性能测试指标的参数信息，并将参数信息和相应用例的界面截图保存至指定文件中；

步骤4，指标参数计算：根据前端性能测试指标的参数信息，通过代码编写计算所需要的性能指标值并保存；

步骤5：执行测试：运行脚本，存储步骤3、4输出的测试结果以及对相应的界面截图，生成当前所执行的测试日志信息，据此进行线下分析，确认系统是否存在性能问题。

进一步的，所述测试定位元素是指被测应用系统界面中所有前端使用到的用于组织结构和表达内容的对象。

进一步的，所述自动化测试用例使用基本注释方式描述对测试对象的操作。

进一步的，设测试所需要的性能指为前端页面渲染，如：白屏时间，则需要确定的参数信息包括请求返回浏览器后从服务器收到第一个字节时的Unix毫秒时间戳responseStart，上一个文档卸载结束时的UNIX时间戳navigationStart，前端页面白屏时间t的计算公式为：

t＝responseStart-navigationStart。

进一步的，还包括构建应用进程资源监控事务集的过程，具体方法为：监控前端浏览器下指定应用进程的系统资源占用指标，包括GPU的占用率、CPU的占用率、内存占比和网速，据此构建应用进程资源监控事务集，以确定所需配置的硬件、网络等级。

更进一步的，所述GPU的占用率gpuPercent通过下式确定：

gpuPercent＝gpu.memoryUsed/gpu.memoryTotal

其中gpu.memoryUsed为应用进程运行过程中所监控获取的GPU使用量值，gpu.memoryTotal为测试环境所使用的硬件配置对应的GPU总量。

一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试系统，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

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，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

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，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)通过自定义生成的测试元素清单表，将测试过程中所要使用的元素信息初始化，有利于在编写测试程序时进行快速的调用，同时，也减少了在被测试对象出现元素变更时，测试程序的改动工作量，提高了测试工作效率；2)通过设计的自动化测试用例集，将所有可能测试的场景编写成相应的测试用例，形成测试用例集，方便在测试程序中进行调用，在测试过程中，即使出现前端页面元素变更情况，基本上也不会影响到测试用例集的变化，减少了测试程序的修改，该方法体现出了测试程序的复用性、高可用性等优点。3)通过设计应用进程资源监控事务集，根据监控结果进行统计分析，将应用系统所需的资源需求进行提前评估，避免应用系统在上线后出现资源不够的情况发生，提前降低了资源风险。4)通过使用自定义测试元素清单表、自动化测试用例集等方法，形成了一套可反复执行的测试程序，其测试结果不仅有相应的前端性能测试指标信息，还有相应界面的截图，有图有结果数据，更有利于测试人员进行前端性能分析，有效的解决了现有技术中对前端页面性能进行测试时存在的测试工具费用昂贵、测试结果不可进行线下分析、测试结果不精确等缺点，还保证了测试结果的准确性、可靠性。

附图说明

图1是本发明基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法的流程图。

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。

本发明基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，涉及测试对象界面元素定位清单表、自动化测试用例集、应用进程资源监控事务集、获取性能指标参数并计算、自动化模式执行等几个部分，其中，测试对象界面定位元素清单表部分是将获取被测试对象下所有涉及的界面元素，以代码形式编写组装集成一套待调用的元素定位清单表，表单中的每个元素都有唯一对应的标识，在自动化用例集的脚本中，通过唯一标识来进行调用并使用；自动化测试用例集部分是将被测对象下所有需待测试的场景进行梳理并通过代码编写集成封装成相应的场景用例，用例集中包含了相应的业务逻辑等关联性的操作；应用进程资源监控事务集是指获取当前浏览器应用下的资源占用指标，对当前应用所在浏览器下的资源占用进行实时监控记录并输出保存，其中，资源主要包括：GPU、CPU、内存、网速等，依据浏览器下的对应进程所占用的资源，可推断得出该应用需搭配何种等级的电脑主机配置及网络带宽等硬件环境，解决了防止因外界配置较低导致应用根本无法使用的问题，将风险提前管控；性能指标参数获取部分是通过调用对应自动化测试用例集，编写代码程序进行获取相应场景下的参数信息；最后，通过代码编写计算方法将获取的指标值进行转换得出相关指标具体值、存储相应界面的截图信息等，便于线下进行测试结果分析。具体操作步骤如下：

步骤1：生成操作定位元素清单。获取源代码中所有基本组件元素定位对象，通过代码来记录具有唯一标识和测试人员可查找调用的唯一语义字符，将使用唯一标识定义的元素定位对象记录生成测试定位元素清单表；

表1测试定位元素清单表

其中，所谓的测试定位元素是指被测应用系统界面中所有前端使用到的一切用于组织结构和表达内容的对象，如：组织结构有导航栏、链接、按钮、输入框等等。

步骤1中所新增的测试定位元素清单表是优于常规测试的，将测试脚本中即将用到的元素统一按一定的规则或顺序预先整理编写集成，并用唯一的语义字符作为标识，以便在编写自动化测试用例集时，可快速搜索并调用。通过采用该设计测试定位元素清单表的方法，不仅能够在测试过程中，快速的读取所需要的定位元素参数，而且，还可在应用界面元素出现变更且业务主流程未出现变动时，只需针对测试定位元素清单表进行修改优化，不会涉及到测试脚本的大幅度变更，将测试元素程序与测试用例集、测试主程序进行有效的分离，减少测试脚本的修改工作量，也间接的保证了测试脚本的稳定性、可复用性。

步骤2：编写自动化测试用例集。依据被测对象的实际情况选择相应的测试场景，依据元素唯一性标识匹配的特点从测试元素清单表中调用相应元素信息，通过代码编写相应的自动化测试用例，同时，所编写的测试用例集中还涵盖了前端性能指标参数的获取、截图保存事务，此外，在编写各个测试步骤时，使用基本注释方式描述对测试对象的操作。

其中，所谓的测试用例集是指在测试过程中，明确需要测试的哪些功能点，哪些业务逻辑，根据所测功能点下对应页面中的相关元素，通过唯一标识关联从测试元素表中调用，每个测试用例中也包含了判断、循环等业务逻辑操作，将这一系列的操作通过代码的形式，编程成对应的测试程序，定义该测试程序为一个测试用例，测试过程中，被测对象下的很多个测试用例就形成了测试用例集。

常规的自动化测试中，大多数是将每个场景下的业务逻辑等设计为独立对应的测试用例，并未将其进行独立集成，且程序间的交集很多，程序繁琐，很容易出现一个字段值的改变，导致整个程序无法正常运行，同时，脚本的优化修改工作量非常大，并不有利于测试脚本的高复用性，但是，在该发明中设计的自动化测试用例集，是将所有的测试场景进行集成组装成相应的测试方法，最后，通过在测试主程序中，进行相应的方法调用，减少了主程序中的编码工作量。

步骤3：设计应用进程资源监控事务集。根据被测系统是基于3D-GIS的web产品，该类产品的特点是加载三维地图模型、白膜等多种类型的模型底图，对前端的页面渲染及资源占用要求很高，故在测试过程中，需进行前端页面渲染及资源占用指标的测试，但常规的测试方法中，要么出现浏览器与测试工具不兼容，要么出现测试指标中并无前端页面渲染时间信息等，给测试带来了很大的麻烦，故在本发明中，在提出的前端页面性能自动化测试方法中，新增了关于前端浏览器下的指定进程的系统资源占用监控测试，并将监控测试结果保存输出，其中，监控资源指标主要有：GPU的占用率、CPU的占用率、内存占比、网速的大小，将测试输出的结果数据进行梳理，通过长期的进程资源占用监控，得出平均资源需求，进一步可推出该应用产品应配置何种等级的硬件、网络等设施，保证运维人员提供的硬件环境可支撑系统在正式运营环境中正常运行，不会出现资源占满甚至不够用的情况，降低了因外界配置设施导致系统在上线后无法正常运行的风险，同时，也节省了资源开销。

GPU的占用率gpuPercent是3D-GIS产品重点关注指标项，通过下式确定：

gpuPercent＝gpu.memoryUsed/gpu.memoryTotal

其中gpu.memoryUsed为应用进程运行过程中所监控获取的GPU使用量值，gpu.memoryTotal为测试环境所使用的硬件配置对应的GPU总量。

步骤4：读取自动化测试用例。按照业务逻辑或场景需求顺序，通过代码编写测试程序来逐步从自动化测试用例集中读取并执行，形成每个测试用例下的测试程序，最终，输出一份关于前端性能测试指标的参数信息，如：界面渲染时间戳，同时，输出相应用例对应界面的截图信息并保存至指定文件中。步骤4中存储的测试指标参数值、截图等信息，是作为步骤5的计算依据；

其中，步骤4读取自动化测试用例是通过编写代码从测试用例集中调用相应的测试用例形成对应的测试程序，其在测试程序中加入前端性能测试的指标参数获取代码在该步骤中就将相应测试用例对应的场景下的前端性能指标参数获取成功，便于在后续步骤进行计算并输出。

步骤5：指标参数计算，通过步骤4获取的相关前端性能测试指标参数信息，进行代码编写计算方法，计算输出所需要的性能指标值并保存，其中，计算方法有很多，主要取决于测试所需要的性能指标，比如：前端页面白屏时间，其计算公式为：

t＝responseStart-navigationStart

其中，t为前端页面渲染时的白屏时间，单位为ms，responseStart为请求返回浏览器从服务器收到(或从本地缓存读取)第一个字节时的Unix毫秒时间戳，navigationStart为上一个文档卸载(unload)结束时的UNIX时间戳。

步骤5是步骤1、2、3的结合获取并输出相应的参数值信息后，方可进入步骤5，调用相关计算方法进行前端性能指标参数值的输出，通过步骤4输出的结果，才可以进行系统前端性能好坏的分析，并根据输出的结果去定位前端性能问题所在，如：前端页面白屏时间指标参数值异常，说明在应用请求开始时，就出现了问题，此时，前端开发可根据该指标的异常值去定位到是否在调用后台接口时存在问题等。

步骤6：执行测试，在完成上述步骤1-5后，确保测试脚本无语言错误，测试人员在测试工具中输入在自动化执行指令，使得脚本自动化运行，并在运行过程中，将步骤3、4、5中输出的测试结果进行保存，同时，对相应的界面进行截图存储，并生成当前所执行的测试日志信息，最后，根据测试结果及截图等信息进行线下分析，确认系统是否存在性能问题。

其中，步骤6是解决了现有传统测试方法中不可线下分析的问题，方便测试人员进行测试结果详细对比并分析，帮助找到更深一层的问题根源，有利于开发人员进行性能优化。

本发明还提出一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试系统，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

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，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

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，基于所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

综上所述，本发明结合了软件自动化测试的测试理念，通过代码编写进行前端页面性能测试，并进行方法的组装、集成等优化途径，最终实现基于前端页面性能自动化测试方法。该方法不仅适用于较为复杂的3D-GIS产品，同样也适用于其他互联网领域下的产品。

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。

以上所述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 (9)

1.一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1，生成操作定位元素清单：获取前端浏览器源代码中所有基本组件元素定位对象，使用唯一标识定义元素定位对象，生成测试定位元素清单表；

步骤2，编写自动化测试用例集：根据被测对象确定需要测试的功能点和业务逻辑，从测试定位元素清单表调用相应元素信息，编写自动化测试用例，在实现所测功能点和业务逻辑的同时，完成前端性能指标参数的获取和用例界面截图的保存，综合被测对象下的多个测试用例形成自动化测试用例集；

步骤3，读取自动化测试用例：按照业务逻辑或场景需求顺序，通过代码编写逐步从自动化测试用例集中读取自动化测试用例并执行，以得到关于前端性能测试指标的参数信息，并将参数信息和相应用例的界面截图保存至指定文件中；

步骤4，指标参数计算：根据前端性能测试指标的参数信息，通过代码编写计算所需要的性能指标值并保存；

步骤5：执行测试：运行脚本，存储步骤3、4输出的测试结果以及对相应的界面截图，生成当前所执行的测试日志信息，据此进行线下分析，确认系统是否存在性能问题。

2.根据权利要求1所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，所述测试定位元素是指被测应用系统界面中所有前端使用到的用于组织结构和表达内容的对象。

3.根据权利要求1所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，所述自动化测试用例使用基本注释方式描述对测试对象的操作。

4.根据权利要求1所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，设测试所需要的性能指为前端白屏时间t，则需要确定的参数信息包括请求返回浏览器后从服务器收到第一个字节时的Unix毫秒时间戳responseStart，上一个文档卸载结束时的UNIX时间戳navigationStart，计算公式为：

t＝responseStart-navigationStart。

5.根据权利要求1所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，还包括构建应用进程资源监控事务集的过程，具体方法为：监控前端浏览器下指定应用进程的系统资源占用指标，包括GPU的占用率、CPU的占用率、内存占比和网速，据此构建应用进程资源监控事务集，以确定所需配置的硬件、网络等级。

6.根据权利要求5所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，其特征在于，所述GPU的占用率gpuPercent通过下式确定：

gpuPercent＝gpu.memoryUsed/gpu.memoryTotal

其中gpu.memoryUsed为应用进程运行过程中所监控获取的GPU使用量值，gpu.memoryTotal为测试环境所使用的硬件配置对应的GPU总量。

7.一种基于3D-GIS的前端性能自动化测试系统，其特征在于，基于权利要求1-6任一项所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

8.一种计算机设备，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，基于权利要求1-6任一项所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

9.一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，基于权利要求1-6任一项所述的基于3D-GIS的前端性能自动化测试方法，实现基于3D-GIS的前端性能自动化测试。

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