CN115686899A - 一种终端异常捕获分析方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种终端异常捕获分析方法和装置，其中方法预设终端异常捕获工具，终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；包括：调用终端异常捕获工具获取并存储终端的异常日志；匹配于预设的异常类型及其关键字，从异常日志中捕获对应于异常类型的终端参数；其中，异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；依据异常类型及对应终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；响应于异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。本发明在获取异常日志基础上，按照异常类型结合终端参数组合分析和多重分析策略设计异常分析规则，针对包括网络异常和APP崩溃异常在内的异常实现自动捕获分析，提高了异常分析准确性。
Description
技术领域
本说明书涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种终端异常捕获分析方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
对终端APP进行异常捕获是每个上线应用或者测试应用必备的功能，若能将捕获到的异常信息上送到指定地址的服务端，一方面可以根据通过获取的异常信息便于分析终端APP的缺陷之处，进而完善app的相关功能；另一方面如果指定地址的服务端能够设计出较好的异常分析规则，可以进一步给应用的使用者提供异常处置建议，进而由用户自行决定如何处理。目前，同类技术应用现状，通过抓取设备运行日志，然后从异常日志中分析异常产生的原因。当目前的方式仍然存在以下缺点：仅通过设备的异常日志来判断，没有经过多重的分析逐步确认问题所在。因此，如何对特定的异常提供一些特定的组合分析方法，分析异常原因时应结合更多其他辅助信息共同分析，以提高自动分析的准确性，是亟待解决的技术问题。
发明内容
本说明书实施例的目的是针对上述问题，提供一种终端异常捕获分析方法、装置、电子设备和存储介质。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
第一方面，提出一种终端异常捕获分析方法，包括：
S1预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
S2调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
S3匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
S4依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
S5响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
进一步地，匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中捕获对应于所述异常类型的终端参数的过程，包括：
S31当所述异常类型为网络异常时，所述终端参数至少包括当前网络状态、上下行流量；
S32当所述异常类型为APP崩溃异常时，所述终端参数至少包括APP名称及其版本号、顶部Activity、CPU使用率、内存使用率和存储空间。
进一步地，当所述异常类型为网络异常时，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S41若所述终端的所述网络状态为未连接，判断为网络非异常；
S42若所述终端的所述网络状态为已连接，确定当前的网络连接方式；其中，所述网络连接方式包括Wi-Fi和以太网；
S43当所述网络连接方式为Wi-Fi时，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因；
S44当所述网络连接方式为以太网时，禁用以太网网口后将所述网络连接方式设定为Wi-Fi并成功接入后，执行步骤S43。
进一步地，当所述网络连接方式为Wi-Fi时，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因的过程，包括：
S431当所述上下行流量大于设定阈值时，判断网络非异常；
S432当所述上下行流量小于设定阈值时，所述终端向特定服务器端发送测试数据并判断所述测试数据是否发送正常；
S433当所述测试数据发送正常时，判断网络非异常；
S434当所述测试数据无法发送正常时，使用网络诊断工具测试所述终端与同网段下其他终端是否连通；
S435若测试所述终端与同网段下其他终端无法连通，判断当前发射Wi-Fi的路由器异常；
S436若测试所述终端与同网段下其他终端可以连通，判断路由器与外网连接异常。
进一步地，当所述异常类型为APP崩溃异常时，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S51上传所述CPU使用率、所述内存使用率和所述存储空间至服务端，以及获取所述服务器端下发的对应所述终端参数的异常阈值；
S52当所述CPU使用率超过所述异常阈值和/或所述内存使用率超过所述异常阈值和/或所述存储空间超过所述异常阈值，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因；
S53否则，收集使用时长内发生所述APP崩溃异常时的所述顶部Activitiy、所述APP名称及其版本号发送至服务端，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因。
进一步地，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，包括：
S521当所述第一比例高于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致；
S522当所述第一比例低于设定阈值时，判断异常为APP自身缺陷导致。
进一步地，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，包括：
S531当所述第二比例低于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致；
S532当所述第二比例低于设定阈值时，结合所述终端的所述使用时长和所述顶部Activitiy的一致性，判断异常为APP自身缺陷导致。
第二方面，提出一种终端异常捕获分析装置，包括：
第一模块，用于预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
第二模块，用于调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
第三模块，用于匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
第四模块，用于依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
第五模块，用于响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
第三方面，提出一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行第一方面所述的方法。
第四方面，提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行第一方面所述的方法
本说明书至少可以达到以下技术效果：
本发明方案在利用终端异常捕获工具获取异常日志的基础上，按照异常类型结合终端参数组合分析和多重分析策略设计异常分析规则，针对包括网络异常和APP崩溃异常在内的终端APP运行常见异常，实现异常自动捕获、分析和验证，提高异常分析准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之一。
图2为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之二。
图3为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之三。
图4为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之四。
图5为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之五。
图6为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之六。
图7为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析方法示意图之七。
图8为本说明书实施例提供的一种终端异常捕获分析装置示意图之一。
图9为本说明书的一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通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，都应当属于本说明书保护的范围。
下面通过具体的实例对本说明书所涉及的一种终端异常捕获分析方案进行详述。
实施例一
本发明的目的在于克服现有终端异常分析的缺点和不足，即抓取终端运行日志后从异常日志中分析异常产生的原因，且仅通过设备的异常日志来判断，没有经过多重的分析进一步确认问题所在，提供一个更加优化的终端异常分析方案。为此，本发明方案的技术思路是设计针对特定异常的异常分析规则，在利用终端异常捕获工具获取异常日志的基础上，在异常日志中快速找到异常信息，并针对异常产生时终端的参数，通过对其进行组合分析和多重分析，自动化分析异常原因以及给出相应的处理建议。参照图1所示是本发明实施例中一种终端异常捕获分析方法示意图。特别地，本发明实施例以Android系统终端异常分析的场景为例。所述一种终端异常捕获分析方法，包括：
S1预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具。
具体地，Logcat是一个命令行工具，是终端异常捕获工具之一。该工具用于转储系统消息日志，包括设备抛出错误时的堆栈轨迹，以及从APP使用Log类写入的消息。在Android场景下，例如在Android Studio中，可以从 Logcat 窗口查看日志消息。Logcat可以在ADB即Android Debug Bridge中使用，也可以直接在命令行下使用。关键是 Logcat可以捕捉到bug相关log日志，便于协助开发人员修复bug。但应当理解，凡是能够实现终端异常捕获功能的工具，都在本发明方案的保护范围内。同时，所预设的终端异常捕获工具应当可以以某种方式集成到终端异常分析应用中，以便该应用调用预设的终端异常捕获工具获取并保存异常日志信息。
S2调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志。
具体地，终端异常捕获工具通过终端的Log日志中，获取到异常日志并将异常日志进行存储，以便在进行异常类型及其关键字匹配时，仅从异常日志中选取，进一步提高异常信息的抓取效率。
S3匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常。
具体地，预设的异常类型及其关键字是本发明方案的基础。Android应用APP不可避免的会发生异常，既可能是应用APP开发过程中存在Bug，可能是由于Android系统底层Bug，也可能是由于不充分机型适配或者是网络状况等等。因此，本发明实施例异常分析的过程中，不同异常类型其异常日志、异常信息、异常表现、造成原因以及相应异常处置方案也是不同的。因此，本发明实施例以网络异常和APP崩溃异常两类为例进行说明。但应当理解，针对不同异常类型均可以通过该类型对应的关键字从异常日志中，获取到该类型的异常信息，同时要获取到所述类型的异常发生时终端的参数数据，以便后续进行组合分析和多重分析时，基于异常类型及对应的终端参数数据，进一步开展分析。可选地，如图2所示，针对不同类型的异常发生，需要获取有针对性的终端参数来进行深入分析，包括：
S31当所述异常类型为网络异常时，所述终端参数至少包括当前网络状态、上下行流量；
S32当所述异常类型为APP崩溃异常时，所述终端参数至少包括APP名称及其版本号、顶部Activity、CPU使用率、内存使用率和存储空间。
S4依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果。在完成步骤S2、S3后，即针对具体异常类型进行异常分析。
可选地，一个实施例的一个实现方案为所述异常类型为网络异常时，如图3所示，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S41若所述终端的所述网络状态为未连接，判断为网络非异常。
S42若所述终端的所述网络状态为已连接，确定当前的网络连接方式；其中，所述网络连接方式包括Wi-Fi和以太网。
S43当所述网络连接方式为Wi-Fi时，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因。
可选地，当所述网络连接方式为Wi-Fi时，如图4所示，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因的过程，包括：
S431当所述上下行流量大于设定阈值时，判断网络非异常。
S432当所述上下行流量小于设定阈值时，所述终端向特定服务器端发送测试数据并判断所述测试数据是否发送正常。
S433当所述测试数据发送正常时，判断网络非异常。
S434当所述测试数据无法发送正常时，使用网络诊断工具测试所述终端与同网段下其他终端是否连通。
S435若测试所述终端与同网段下其他终端无法连通，判断当前发射Wi-Fi的路由器异常。
S436若测试所述终端与同网段下其他终端可以连通，判断路由器与外网连接异常。
S44当所述网络连接方式为以太网时，禁用以太网网口后将所述网络连接方式设定为Wi-Fi并成功接入后，执行步骤S43。
可选地，一个实施例的另一个实现方案为当所述异常类型为APP崩溃异常时，如图5所示，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S51上传所述CPU使用率、所述内存使用率和所述存储空间至服务端，以及获取所述服务器端下发的对应所述终端参数的异常阈值；
S52当所述CPU使用率超过所述异常阈值和/或所述内存使用率超过所述异常阈值和/或所述存储空间超过所述异常阈值，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因。
具体地，如果服务端判断第一终端设备所述异常，则服务端向所管理的其他设备下发指令，并且把第一终端异常项的具体值作为指令参数传递给其他终端。其他终端接受到指令后，会检查保存在本地的历史异常信息，并判断自身是否满足以下两个条件：（1）历史异常信息中是否有与第一终端同样的APP崩溃异常，即同样指的是APP包名相同，版本号相同；（2）当时自身的CPU使用率，内存使用率，存储空间使用率是否也出现与第一终端同样的异常，即指同样指的是均出现CPU使用率异常，或均出现CPU和内存使用率异常等或者使用率从数值上较为相近，例如：±10%之内，或相同，比如设备A的CPU使用率为90%，自身CPU使用率为85%。接收到指令的其他设备会向服务端报告自检结果，即自身在与设备A同样状态下是/否出现同样的APP崩溃异常。服务端通过其他设备上报的数据统计得出比例，即第一比例=设备数量/设备总数。
可选地，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，如图6所示，包括：
S521当所述第一比例高于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致。
S522当所述第一比例低于设定阈值时，判断异常为APP自身缺陷导致。
S53否则，收集使用时长内发生所述APP崩溃异常时的所述顶部Activitiy、所述APP名称及其版本号发送至服务端，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因。
具体地，服务端向所管理的终端下发指令，要求其他终端在服务端指定时间内，在终端用户启动该APP时有针对性的持续监测和收集该APP发生的崩溃异常，最后向服务端报告指令执行结果，包括：在指定时间内，用户启动APP总次数，APP发生崩溃异常次数，APP使用时长，即如果使用时发生崩溃， APP使用时长为=发生崩溃的时间-APP启动时间。服务端根据收集到的其他设备指令执行的结果，统计得出第二比例=所述的指令执行结果中APP发生崩溃异常次数不为0的设备数量/设备总数。
可选地，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，如图7所示，包括：
S531当所述第二比例低于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致。
S532当所述第二比例低于设定阈值时，结合所述终端的所述使用时长和所述顶部Activitiy的一致性，判断异常为APP自身缺陷导致。
具体地，若服务端分析出大多数设备出现该APP崩溃异常时顶部Activity相同，则说明该崩溃异常很有可能是终端用户使用该APP进入该Activity对应的应用界面时引发的，影响范围较小；如果APP崩溃异常时顶部Activity有多个，则说明有多个界面都会引发APP崩溃异常，影响范围较大。若服务端分析出大多数设备出现该APP崩溃异常时APP使用时长较为相近或相同且均时长较短，则说明该APP有“稳定”的崩溃异常，甚至不需要终端用户的使用行为触发，可能是程序本身设计缺陷导致或者Android系统兼容性导致，严重程度属于较为严重；若服务端分析出大多数设备出现该APP崩溃异常时APP使用时长相差很大且时长均较长，顶部Activity有多个，则说明该APP崩溃异常可能是终端用户在使用某项功能时才会触发的，即用户特定使用行为触发，是局部功能导致的崩溃异常，除非该项功能是重要功能，否则一般不影响其他功能的正常使用，严重程度属于较低但影响范围可能较大。
S5响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
应当理解，针对上述异常类型，基于异常分析规则获得的异常原因，可以给出用户相应的异常处置建议。
以本发明实施例的第一个实现方案即捕获到网络异常为例。具体地，针对S435若测试所述终端与同网段下其他终端无法连通，判断当前发射Wi-Fi的路由器异常，可建议用户检查该路由器软硬件是否处于正常工作状态。针对S436若测试所述终端与同网段下其他终端可以连通，判断路由器与外网连接异常，可建议用户检查路由器网络设置是否正确。
以本发明实施例的第二个实现方案即捕获到APP崩溃异常为例。针对S521当所述第一比例高于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致，可建议用户进行系统升级，待升级后再进一步做异常分析验证。针对S522当所述第一比例低于设定阈值时，判断异常为APP自身缺陷导致，可建议用户禁用或卸载或更新当前APP。针对S531当所述第二比例低于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致，同样可建议用户进行系统升级，待升级后再进一步做异常分析验证。针对S532当所述第二比例低于设定阈值时，结合所述终端的所述使用时长和所述顶部Activitiy的一致性，判断异常为APP自身缺陷导致，当满足一致性条件，则判断异常为APP自身缺陷导致，可建议用户禁用或卸载或更新当前APP；当不满足一致性条件，则判断异常为APP自身缺陷导致但是由用户特定行为处罚，同样可建议用户禁用或卸载或更新当前APP。
实施例二
图8为本说明书的一个实施例提供的一种终端异常捕获分析装置800的结构示意图。请参考图8，在一种实施方式中终端异常捕获分析装置800，包括：
第一模块801，用于预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
第二模块802，用于调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
第三模块803，用于匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
第四模块804，用于依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
第五模块805，用于响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
应理解，本说明书实施例的一种终端异常捕获分析装置还可执行图1至图7中终端异常捕获分析装置（或设备）执行的方法，并实现终端异常捕获分析装置（或设备）在图1至图7所示实例的功能，在此不再赘述。
实施例三
图9是本说明书的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图9，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图9中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成共享资源访问控制装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：
S1预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
S2调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
S3匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
S4依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
S5响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
上述如本说明书图1至图7所示实施例揭示的一种终端异常捕获分析方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（DigitalSignal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field－Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
当然，除了软件实现方式之外，本说明书实施例的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
实施例四
本说明书实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1至图7所示实施例的操作方法，并具体用于执行以下方法：
S1预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
S2调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
S3匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
S4依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
S5响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
总之，以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并非用于限定本说明书的保护范围。凡在本说明书的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的保护范围之内。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子数据载体设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
Claims (10)
1.一种终端异常捕获分析方法，其特征在于，包括：
S1预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
S2调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
S3匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
S4依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
S5响应于所述异常分析结果，反馈相应异常处置建议。
2.根据权利要求1所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中捕获对应于所述异常类型的终端参数的过程，包括：
S31当所述异常类型为网络异常时，所述终端参数至少包括当前网络状态、上下行流量；
S32当所述异常类型为APP崩溃异常时，所述终端参数至少包括APP名称及其版本号、顶部Activity、CPU使用率、内存使用率和存储空间。
3.根据权利要求2所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，当所述异常类型为网络异常时，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S41若所述终端的所述网络状态为未连接，判断为网络非异常；
S42若所述终端的所述网络状态为已连接，确定当前的网络连接方式；其中，所述网络连接方式包括Wi-Fi和以太网；
S43当所述网络连接方式为Wi-Fi时，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因；
S44当所述网络连接方式为以太网时，禁用以太网网口后将所述网络连接方式设定为Wi-Fi并成功接入后，执行步骤S43。
4.根据权利要求3所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，当所述网络连接方式为Wi-Fi时，根据所述上下行流量判断网络是否异常并验证异常原因的过程，包括：
S431当所述上下行流量大于设定阈值时，判断网络非异常；
S432当所述上下行流量小于设定阈值时，所述终端向特定服务器端发送测试数据并判断所述测试数据是否发送正常；
S433当所述测试数据发送正常时，判断网络非异常；
S434当所述测试数据无法发送正常时，使用网络诊断工具测试所述终端与同网段下其他终端是否连通；
S435若测试所述终端与同网段下其他终端无法连通，判断当前发射Wi-Fi的路由器异常；
S436若测试所述终端与同网段下其他终端可以连通，判断路由器与外网连接异常。
5.根据权利要求2所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，当所述异常类型为APP崩溃异常时，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果的过程，包括：
S51上传所述CPU使用率、所述内存使用率和所述存储空间至服务端，以及获取所述服务器端下发的对应所述终端参数的异常阈值；
S52当所述CPU使用率超过所述异常阈值和/或所述内存使用率超过所述异常阈值和/或所述存储空间超过所述异常阈值，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因；
S53否则，收集使用时长内发生所述APP崩溃异常时的所述顶部Activitiy、所述APP名称及其版本号发送至服务端，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因。
6.根据权利要求5所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，依据所述服务端计算获得的具有相同配置的所述终端发生异常的第一比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，包括：
S521当所述第一比例高于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致；
S522当所述第一比例低于设定阈值时，判断异常为APP自身缺陷导致。
7.根据权利要求5所述的终端异常捕获分析方法，其特征在于，依据所述服务端计算获得的所述终端发生异常的第二比例分析并验证发生APP崩溃异常原因的过程，包括：
S531当所述第二比例低于设定阈值时，判断异常原因为运行系统导致；
S532当所述第二比例低于设定阈值时，结合所述终端的所述使用时长和所述顶部Activitiy的一致性，判断异常为APP自身缺陷导致。
8.一种终端异常捕获分析装置，其特征在于，包括：
第一模块，用于预设终端异常捕获工具，所述终端异常捕获工具包括Logcat命令行工具；
第二模块，用于调用所述终端异常捕获工具获取并存储所述终端的异常日志；
第三模块，用于匹配于预设的异常类型及其关键字，从所述异常日志中获取对应于所述类型异常信息及所述类型异常发生时的终端参数；其中，所述异常类型包括网络异常和APP崩溃异常；
第四模块，用于依据所述异常类型及对应所述终端参数，执行预设的异常分析规则并获得异常分析结果；
第五模块，用于响应于所述异常分析结果及原因，反馈相应异常处置建议。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202211247243.6A CN115686899A (zh) | 2022-10-12 | 2022-10-12 | 一种终端异常捕获分析方法和装置 |
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|---|---|
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| CN (1) | CN115686899A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117544998A (zh) * | 2024-01-10 | 2024-02-09 | 青岛珞宾通信有限公司 | 一种基于人工智能的无线网速智能化评估系统 |
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- 2022-10-12 CN CN202211247243.6A patent/CN115686899A/zh active Pending
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