CN115242685B - 基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN115242685B CN202210868921.4A CN202210868921A CN115242685B CN 115242685 B CN115242685 B CN 115242685B CN 202210868921 A CN202210868921 A CN 202210868921A CN 115242685 B CN115242685 B CN 115242685B
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Abstract

本申请公开了一种基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质，包括：接收回放测试请求，根据回放测试请求获取生产流量文件；对生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；根据目标业务场景，确定若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组；根据关联矩阵、目标测试数据量及若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；将流量录制文件中的录制流量数据发送至待测业务系统进行回放测试。采用本申请的方法可以缩短回放测试周期，提高回放测试效率。

Description

基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
业务系统上线后通常会需要迭代升级甚至重构，为了确保业务系统原有业务的正确性，在业务系统更新后，需要通过流量录制与回放来对业务系统进行测试。现有业务系统的测试方法是：获取线上的流量数据，并对线上的流量数据进行流量录制，生成流量录制文件，再将流量录制文件发送至待测业务系统进行回放测试。由于线上的流量数据的数据量庞大，基于该流量数据生成的流量录制文件对待测业务系统进行回放测试，回放测试周期长，测试效率低。
发明内容
本申请实施例提供一种基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质，可以根据若干流量文件组对应的关键字段及关键字段的关联矩阵对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制，从而缩短回放测试周期，提高回放测试效率。
一方面，本申请提供一种基于关联矩阵的回放测试方法，所述基于关联矩阵的回放测试方法包括：
接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵，包括：
将所述目标业务场景及所述若干关键字段输入第一预测模型，通过所述第一预测模型输出所述若干关键字段中各个关键字段的关联分数；
根据所述各个关键字段的关联分数，确定所述各个关键字段的关联矩阵。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，包括：
根据所述若干关键字段对所述生产流量文件进行切割，得到若干流量文件块，所述若干流量文件块中每个流量文件块包含的流量数据具有相同的关键字段；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组，包括：
根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果；
根据所述若干关键字段的分类结果对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果，包括：
将所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵输入第二预测模型，通过所述第二预测模型输出所述若干关键字段的分类结果。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，包括：
根据所述关联矩阵及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段，确定所述每个流量文件组的录制比例；
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
在本申请一些实施方案中，所述根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，包括：
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，确定所述每个流量文件组的录制数据量；
根据所述录制数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
另一方面，本申请提供一种基于关联矩阵的回放测试装置，所述基于关联矩阵的回放测试装置包括：
数据获取单元，用于接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
数据解析单元，用于对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
第一确定单元，用于根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
第二确定单元，用于根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
流量录制单元，用于根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
回放测试单元，用于将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
另一方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现第一方面中任一项所述的基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。
第四方面，本申请还提供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进行加载，以执行第一方面任一项所述的基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。
本申请根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵将生产流量文件中的流量数据分为若干流量文件组，并基于关联矩阵、目标测试数据量及每个流量文件组对应的关键字段对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制，可以缩短回放测试周期，提高回放测试效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请实施例提供的基于关联矩阵的回放测试系统的场景示意图；
图2是本申请实施例中提供的基于关联矩阵的回放测试方法的一个实施例流程示意图；
图3是本申请实施例中提供的基于关联矩阵的回放测试装置的一个实施例结构示意图；
图4是本申请实施例中提供的计算机设备的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作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。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
需要说明的是，本申请实施例方法由于是在计算机设备中执行，各计算机设备的处理对象均以数据或信息的形式存在，例如时间，实质为时间信息，可以理解的是，后续实施例中若提及尺寸、数量、位置等，均为对应的数据存在，以便计算机设备进行处理，具体此处不作赘述。
本申请实施例提供一种基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质，以下分别进行详细说明。
请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的基于关联矩阵的回放测试系统的场景示意图，该基于关联矩阵的回放测试系统可以包括计算机设备100，计算机设备100中集成有基于关联矩阵的回放测试装置，如图1中的计算机设备。
本申请实施例中计算机设备100主要用于接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果，可以根据若干流量文件组对应的关键字段及关键字段的关联矩阵对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制，从而缩短回放测试周期，提高回放测试效率。
本申请实施例中，该计算机设备100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本申请实施例中所描述的计算机设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
可以理解的是，本申请实施例中所使用的计算机设备100可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的计算机设备100具体可以是台式终端或移动终端，计算机设备100具体还可以是手机、平板电脑、笔记本电脑等中的一种。
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一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的计算机设备，例如图1中仅示出1个计算机设备，可以理解的，该基于关联矩阵的回放测试系统还可以包括一个或多个其他服务，具体此处不作限定。
另外，如图1所示，该基于关联矩阵的回放测试系统还可以包括存储器200，用于存储数据，如流量数据，例如生产流量文件中的流量数据，若干流量文件块中每个流量文件块的流量数据等，如若干关键字段中每个关键字段的关联矩阵。
需要说明的是，图1所示的基于关联矩阵的回放测试系统的场景示意图仅仅是一个示例，本申请实施例描述的基于关联矩阵的回放测试系统以及场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着基于关联矩阵的回放测试系统的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
首先，本申请实施例中提供一种基于关联矩阵的回放测试方法，该基于关联矩阵的回放测试方法的执行主体为基于关联矩阵的回放测试装置，该基于关联矩阵的回放测试装置应用于计算机设备，该基于关联矩阵的回放测试方法包括：接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
如图2所示，为本申请实施例中基于关联矩阵的回放测试方法的一个实施例流程示意图，该基于关联矩阵的回放测试方法包括：
S100、接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据。
回放测试请求为用户向计算机设备发出的待测业务系统的回放测试指令，回放测试请求包括但不限于触摸指令、鼠标指令、遥控指令、语音指令等，例如，用户直接在触摸屏上点击回放测试图标，或者用户通过鼠标在触摸屏上点击回放测试图标，又或者用户发出“进行回放测试”的语音指令。该回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、待测业务系统的目标业务场景及待测业务系统的目标测试数据量，通过设备标识计算机设备可以确定需要进行回放测试的业务系统，目标业务场景为待测业务系统的业务类型，在不同的应用场景下，待测业务系统的目标业务场景不同，例如，在即时通信应用中，目标业务场景可以是信息转发服务、表情发送服务等；在支付应用中，目标业务场景可以是支付服务、转账服务等；在视频应用中，目标业务场景可以是弹幕发送服务、视频分享服务、视频评论转发服务器等，目标测试数据量为对待测业务系统进行测试时所需的流量数据的数据量。
生产流量文件中包括待测业务系统的流量数据，待测业务系统的流量数据为待测业务系统在线上环境运行过程中产生的流量数据，线上环境又可称为线上运行环境，是指面向线上用户的运行环境。可以理解的是，待测业务系统在线上环境运行过程中产生的流量数据包括向待测业务系统所发送的请求数据包和由待测业务系统进行处理后所返回的响应数据包。用户向计算机设备发出回放测试请求后，计算机设备接收该回放测试请求，并根据该回放测试请求中的待测业务系统的设备标识获取生产流量文件。
S200、对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段。
关键字段为从生产流量文件中的流量数据中解析出的字段，关键字段包括但不限于接口号、渠道号、枚举值、场景码等，本实施例根据回放测试请求获取生产流量文件后，对生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段，以便后续步骤中基于流量数据中的若干关键字段进行流量录制。
S300、根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵。
各个关键字段的关联矩阵为各个关键字段与其他关键字段的关联分数组成的矩阵，本实施例得到若干关键字段后，根据待测业务系统的目标业务场景，确定若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵，以便后续步骤中基于各个关键字段的关联矩阵进行流量录制。例如，若干关键字段包括关键字段A、关键字段B及关键字段C，确定若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵，即确定关键字段A的关联矩阵A，关键字段B的关联矩阵B，关键字段C的关联矩阵C，其中，关联矩阵A由关键字段A与关键字段B的关联分数及关键字段A与关键字段C的关联分数组成，关联矩阵B由关键字段B与关键字段A的关联分数及关键字段B与关键字段C的关联分数组成，关联矩阵C由关键字段C与关键字段A的关联分数及关键字段C与关键字段B的关联分数组成。
在一具体实施方式中，步骤S300包括：
S310、将所述目标业务场景及所述若干关键字段输入第一预测模型，通过所述第一预测模型输出所述若干关键字段中各个关键字段的关联分数；
S320、根据所述各个关键字段的关联分数，确定所述各个关键字段的关联矩阵。
各个关键字段的关联分数为各个关键字段与其他关键字段之间的关联分数，例如，若干关键字段包括关键字段A、关键字段B及关键字段C，关键字段A的关联分数为关键字段A与关键字段B的关联分数以及关键字段A与关键字段C的关联分数。本实施例根据目标业务场景确定各个关键字段的关联矩阵时，首先将目标业务场景及若干关键字段输入第一预测模型，通过第一预测模型输出若干关键字段中各个关键字段的关联分数，然后根据各个关键字段的关联分数，确定各个关键字段的关联矩阵。其中，第一预测模型基于预设的第一训练样本集对预设第一网络模型进行训练得到，第一训练样本集包括若干训练字段及若干训练字段中各个训练字段与其他训练字段之间的真实关联分数，预设第一网络模型可以采用深度学习模型或机器学习模型，例如，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、反卷积神经网络(De-Convolutional Networks,DN)等。
S400、根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应。
若干流量文件组为根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对生产流量文件中的流量数据进行分组得到的文件组，若干流量文件组与若干关键字段对应，例如，流量文件组A对应关键字段A、关键字段C，流量文件组B对应关键字段B和关键字段D。本实施例确定各个关键字段的关联矩阵后，根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，以便后续步骤中基于若干流量文件组进行流量录制。
在一具体实施方式中，步骤S400包括：
S410、根据所述若干关键字段对所述生产流量文件进行切割，得到若干流量文件块，所述若干流量文件块中每个流量文件块包含的流量数据具有相同的关键字段；
S420、根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
若干流量文件块为根据若干关键字段对生产流量文件进行切割所获得的文件块，若干流量文件块中每个流量文件块均包含若干流量数据，且每个流量文件块中包含的流量数据具有相同的关键字段。例如，流量文件块A中包含流量数据A1、流量数据A2、流量数据A3，流量文件块B中包含流量数据B1、流量数据B2、流量数据B3，流量数据A1、流量数据A2、流量数据A3具有相同的属性字段，流量数据B1、流量数据B2、流量数据B3具有相同的属性字段。
本实施例根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对生产流量文件中的流量数据进行分组时，首先根据若干关键字段对生产流量文件进行切割，得到若干流量文件块，然后根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。例如，若干流量文件块包括流量文件块A、流量文件块B、流量文件块C及流量文件块D，根据关联矩阵及若干关键字段将若干流量文件块分为流量文件组A和流量文件组B，其中，流量文件组A包括流量文件块A和流量文件块C，流量文件组B包括流量文件块B和流量文件块D。
在一具体实施方式中，步骤S420包括：
S421、根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果；
S422、根据所述若干关键字段的分类结果对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
考虑到关键字段的关联矩阵可以表征关键字段之间的关联关系，本实施例根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵对若干流量文件块进行分组时，首先根据各个关键字段的关联矩阵对若干关键字段进行分类，将关联性较高的关键字段分到同一类，得到若干关键字段的分类结果。然后根据若干关键字段的分类结果对若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。例如，关键字段A和关键字段C被分到同一组，关键字段B和关键字段D被分到同一组，流量文件块A中的流量数据具有关键字段A，流量文件块B中的流量数据具有关键字段B，流量文件块C中的流量数据具有关键字段C，流量文件块D中的流量数据具有关键字段D，则根据若干关键字段的分类结果对若干流量文件块进行分组时，将流量文件块A和流量文件块C分到同一流量文件组，将流量文件块B和流量文件块D分到同一流量文件组。
在一具体实施方式中，步骤S421包括：
S4211、将所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵输入第二预测模型，通过所述第二预测模型输出所述若干关键字段的分类结果。
本实施例通过第二预测模型对若干关键字段进行分类，相应地，根据各个关键字段的关联矩阵对若干关键字段进行分类的步骤包括：将若干关键字段和各个关键字段的关联矩阵输入第二预测模型，通过第二预测模型输出若干关键字段的分类结果。其中，第二预测模型基于预设的第二训练样本集对预设第二网络模型进行训练得到，预设第二网络模型可以采用深度学习模型或机器学习模型，例如，卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)、反卷积神经网络(De-Convolutional Networks,DN)等。
S500、根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件。
流量录制是指对若干流量文件组中的流量数据进行复制，考虑到若干流量文件组中的流量数据的数据量较大，若直接对若干流量文件组中的所有流量数据进行录制，回放测试效率低，本实施例得到若干流量文件组后，根据关联矩阵、目标测试数据量及若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件。本实施例可以对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制，避免录制流量数据过大而导致的回放测试效率低的问题。
在一具体实施方式中，步骤S500包括：
S510、根据所述关联矩阵及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段，确定所述每个流量文件组的录制比例；
S520、根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
录制比例为对待测业务系统进行测试时，每个流量文件组中需要录制的流量数据量占目标测试数据量的比例，本实施例对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制时，首先根据关联矩阵及若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段，确定每个流量文件组的录制比例，然后根据录制比例及目标测试数据量，对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
在本申请一具体实现方式中，根据关联矩阵及若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段确定每个流量文件组的录制比例时，可以先根据关联矩阵及每个流量文件组对应的关键字段，确定每个流量文件组的目标矩阵，再基于每个流量文件组的目标矩阵确定每个流量文件组的录制比例。当然，本实施例也可以将关联矩阵及每个流量文件组对应的关键字段输入第三预测模型，通过第三预测模型输出每个流量文件组的录制比例。
在一具体实施方式中，步骤S520包括：
S521、根据所述录制比例及所述目标测试数据量，确定所述每个流量文件组的录制数据量；
S522、根据所述录制数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
录制数据量指每个流量文件组中需要录制的流量数据的数据量，例如，针对流量文件组A需要录制1000笔流量数据，针对流量文件组B需要录制10笔流量数据。本实施例根据录制比例及目标测试数据量，对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制时，首先根据录制比例及目标测试数据量，确定每个流量文件组的录制数据量，然后根据录制数据量对若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件。
S600、将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
回放测试是指在待测业务系统中重新发起录制流量数据中的请求，并由待测业务系统对重新发起的请求进行处理。本实施例得到流量录制文件后，将流量录制文件中的录制流量数据发送至待测业务系统进行回放测试，以得到待测业务系统的测试结果。由于流量录制文件是对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制得到，根据该流量录制文件对待测业务系统进行回放测试，可以缩短待测业务系统的测试周期，提高待测业务系统的测试效率。
为了更好实现本申请实施例中基于关联矩阵的回放测试方法，在基于关联矩阵的回放测试方法基础之上，本申请实施例中还提供一种基于关联矩阵的回放测试装置，如图3所示，所述基于关联矩阵的回放测试装置600包括：
数据获取单元601，用于接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
数据解析单元602，用于对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
第一确定单元603，用于根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
第二确定单元604，用于根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
流量录制单元605，用于根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
回放测试单元606，用于将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
本申请实施例中，根据若干关键字段及各个关键字段的关联矩阵将生产流量文件中的流量数据分为若干流量文件组，并基于关联矩阵、目标测试数据量及每个流量文件组对应的关键字段对若干流量文件组中的流量数据进行选择性录制，可以缩短回放测试周期，提高回放测试效率。
在本申请一些实施例中，所述第一确定单元603具体用于：
将所述目标业务场景及所述若干关键字段输入第一预测模型，通过所述第一预测模型输出所述若干关键字段中各个关键字段的关联分数；
根据所述各个关键字段的关联分数，确定所述各个关键字段的关联矩阵。
在本申请一些实施例中，所述第二确定单元604具体还用于：
根据所述若干关键字段对所述生产流量文件进行切割，得到若干流量文件块，所述若干流量文件块中每个流量文件块包含的流量数据具有相同的关键字段；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
在本申请一些实施例中，所述第二确定单元604具体还用于：
根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果；
根据所述若干关键字段的分类结果对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
在本申请一些实施例中，所述第二确定单元604具体还用于：
将所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵输入第二预测模型，通过所述第二预测模型输出所述若干关键字段的分类结果。
在本申请一些实施例中，所述流量录制单元605具体用于：
根据所述关联矩阵及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段，确定所述每个流量文件组的录制比例；
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
在本申请一些实施例中，所述流量录制单元605具体还用于：
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，确定所述每个流量文件组的录制数据量；
根据所述录制数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
本申请实施例还提供一种计算机设备，其集成了本申请实施例所提供的任一种基于关联矩阵的回放测试装置，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述基于关联矩阵的回放测试方法实施例中任一实施例中所述的基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机设备，其集成了本申请实施例所提供的任一种基于关联矩阵的回放测试装置。如图4所示，其示出了本申请实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：
该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器701、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器702、电源703和输入单元704等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器701是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器702内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器702内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器701可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器701可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。
存储器702可用于存储软件程序以及模块，处理器701通过运行存储在存储器702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。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器702还可以包括存储器控制器，以提供处理器701对存储器702的访问。
计算机设备还包括给各个部件供电的电源703，优选的，电源703可以通过电源管理系统与处理器701逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源703还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该计算机设备还可包括输入单元704，该输入单元704可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器701会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器702中，并由处理器701来运行存储在存储器702中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
在上述实施例中，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，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的一种基于关联矩阵的回放测试方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍，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)

1.一种基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述基于关联矩阵的回放测试方法包括：
接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
2.根据权利要求1所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵，包括：
将所述目标业务场景及所述若干关键字段输入第一预测模型，通过所述第一预测模型输出所述若干关键字段中各个关键字段的关联分数；
根据所述各个关键字段的关联分数，确定所述各个关键字段的关联矩阵。
3.根据权利要求1所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，包括：
根据所述若干关键字段对所述生产流量文件进行切割，得到若干流量文件块，所述若干流量文件块中每个流量文件块包含的流量数据具有相同的关键字段；
根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
4.根据权利要求3所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组，包括：
根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果；
根据所述若干关键字段的分类结果对所述若干流量文件块进行分组，得到若干流量文件组。
5.根据权利要求4所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述各个关键字段的关联矩阵对所述若干关键字段进行分类，得到所述若干关键字段的分类结果，包括：
将所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵输入第二预测模型，通过所述第二预测模型输出所述若干关键字段的分类结果。
6.根据权利要求1所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，包括：
根据所述关联矩阵及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段，确定所述每个流量文件组的录制比例；
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
7.根据权利要求6所述的基于关联矩阵的回放测试方法，其特征在于，所述根据所述录制比例及所述目标测试数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，包括：
根据所述录制比例及所述目标测试数据量，确定所述每个流量文件组的录制数据量；
根据所述录制数据量，对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制。
8.一种基于关联矩阵的回放测试装置，其特征在于，所述基于关联矩阵的回放测试装置包括：
数据获取单元，用于接收回放测试请求，根据所述回放测试请求获取生产流量文件，所述回放测试请求中包括待测业务系统的设备标识、所述待测业务系统的目标业务场景及所述待测业务系统的目标测试数据量，所述生产流量文件中包括所述待测业务系统的流量数据；
数据解析单元，用于对所述生产流量文件中的流量数据进行解析，得到若干关键字段；
第一确定单元，用于根据所述目标业务场景，确定所述若干关键字段中各个关键字段的关联矩阵；
第二确定单元，用于根据所述若干关键字段及所述各个关键字段的关联矩阵对所述生产流量文件中的流量数据进行分组，得到若干流量文件组，所述若干流量文件组与所述若干关键字段对应；
流量录制单元，用于根据所述关联矩阵、所述目标测试数据量及所述若干流量文件组中每个流量文件组对应的关键字段对所述若干流量文件组中的流量数据进行流量录制，得到流量录制文件；
回放测试单元，用于将所述流量录制文件中的录制流量数据发送至所述待测业务系统进行回放测试，以得到所述待测业务系统的测试结果。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述的基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的基于关联矩阵的回放测试方法中的步骤。
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