本发明涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种系统安全tps的计算方法、装置、存储介质以及计算机设备。
背景技术：
对于计算机系统的性能指标，一般通过每秒事务处理量(transactionpersecond，简称tps)来衡量，即每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量，通常通过交易数据中的交易总次数与时间的比值确定，称为平均tps。
但是，对于当前系统来说，按平均tps完成日支撑交易订单量，系统是没有任何风险抵御能力的，即当系统出现任何宕机、缓慢等影响系统效率的时候，就不能满足支撑当前的交易订单量。而且，对于某些交易类系统来说，其交易订单的产生并不会都是一条平稳的曲线，比如天猫整点抢购、火车票购买等这种业务在特殊场景下其交易订单量的峰值会远远大于平均交易订单量，因此，平均tps并不能反应系统的真实性能指标。
技术实现要素：
基于此，有必要针对平均tps不能反应系统真实性能指标的问题，提供一种系统安全tps的计算方法、装置、存储介质以及计算机设备。
一种系统安全tps的计算方法，包括：
获取系统的交易样本数据，所述交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本；
根据交易样本数据获取特征值，所述特征值包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差；
根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数；
将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
在其中一个实施例中，还包括：
根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在其中一个实施例中，根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数，包括：
根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间；
则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在其中一个实施例中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，所述交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。
一种系统安全tps的计算装置，包括：
交易样本数据获取模块，用于获取系统的交易样本数据，所述交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本；
特征值获取模块，用于根据交易样本数据获取特征值，所述特征值包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差；
风险抵御系数计算模块，用于根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数；
安全tps确定模块，用于将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
在其中一个实施例中，还包括：
安全日支撑量确定模块，用于根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在其中一个实施例中，风险抵御系数计算模块具体用于：
根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间；
则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在其中一个实施例中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，所述交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
一种计算机设备，包括存储器、处理器以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程序时实现如上所述方法的步骤。
上述系统安全tps的计算方法、装置、存储介质以及计算机设备，通过获取系统的交易样本数据而计算安全tps，使得系统具有一定的风险抵御能力，从而当系统出现比平均tps效率更低的情况时，也能满足支撑当前的交易量，因此，通过本实施例计算的安全tps可以反应系统的真实性能指标。
附图说明
图1为一个实施例中系统安全tps的计算方法的流程图；
图2为交易样本数据曲线示意图；
图3为一个实施例中系统安全tps的计算方法的流程图；
图4为一个实施例中系统安全tps的计算方法的流程图；
图5为一个实施例中系统安全tps的计算装置的结构示意图；
图6为一个实施例中系统安全tps的计算装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
本发明实施例提供了一种系统安全tps的计算方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤s101，获取系统的交易样本数据。
在本实施例中，交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本，其可以是对系统进行测试后的测试数据，也可以是系统的实际运行数据。如图2所示，曲线为按时间顺序(从0点至11:10分)记录的交易量曲线，其中，x轴对应的是时间顺序，y轴对应的是相应时间点的交易订单量。
步骤s102，根据交易样本数据获取特征值。
在本实施例中，采用统计学知识对交易样本数据进行统计分析以获取交易样本数据的特征值。具体的，特征值可以包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差。
步骤s103，根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数。
其中，风险抵御系数表示系统能够承受的风险抵御能力。在本实施例中，由统计学知识可知，可以通过平均交易量与交易量的标准差计算交易样本数据中大多数交易量的波动区间，并通过最高交易量与交易量的波动区间的比值确定风险抵御系数。
步骤s104，将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
通过本实施例计算的安全tps，使得系统具有一定的(即风险抵御系数)风险抵御能力，从而当系统出现比平均tps效率更低的情况时，也能满足支撑当前的交易量。因此，本实施例计算的安全tps可以反应系统的真实性能指标。
在一个实施例中，如图3所示，系统安全tps的计算方法还可以包括如下步骤：
步骤s301，根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在本实施例中，系统的安全日支撑量可以通过系统的安全tps与时间的乘积确定，其中，时间以秒为单位。从而可以通过安全tps快速计算出系统的日支撑量。
同理，在一个实施例中，若要求一个系统达到日支撑量为q的性能指标，则这个系统的安全tps需要达到：安全tps＝日支撑量q/风险抵御系数/时间，其中时间的单位为秒。
在一个实施例中，如图4所示，根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数，包括：
步骤s401，根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间。
在本实施例中，以图2为例进一步说明本实施例的方法，根据图2按时间顺序统计的交易量曲线样本可知，其平均交易量为10(也即平均tps)，最高交易量为49(也即最大tps)，根据统计学知识计算其标准差为3.29。
根据统计学中变异系数的计算公式：即变异系数为标准差与平均交易量的比值再乘以百分百，从而根据上述参数可以计算出变异系数为32％。在本实施例中，假设当前样本合格，则表示交易样本数据中有32％的数据离散度过大，即偏离平均值过大，而剩下68％的数据则围绕平均交易量10波动。
在本实施例中，由统计学知识可知，通过平均交易量和交易量的标准差可以确定68％的数据交易量的波动区间。其中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，而交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。从而根据上述参数可以计算出68％的数据交易量的波动区间为6～13。
步骤s402，则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在本实施例中，将最高交易量与交易量的波动区间的比值定义为风险抵御系数。从而根据上述参数可计算出图2所示的交易样本数据对应的风险抵御系数为3.8～7。
在一个实施例中，可以将风险抵御系数作为调节变量，通过java服务器页面(javaserverpages，简称jsp)固化，可以放入到任何web容器如ie中直接使用，即可快速计算出各个系统要求支撑的安全日支撑量，从而可以直观、准确地评价系统的性能。
本发明实施例还提供了一种系统安全tps的计算装置，如图5所示，包括：交易样本数据获取模块501、特征值获取模块502、风险抵御系数计算模块503以及安全tps确定模块504，其中，交易样本数据获取模块501，用于获取系统的交易样本数据，其中，交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本；特征值获取模块502，用于根据交易样本数据获取特征值，其中，特征值包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差；风险抵御系数计算模块503，用于根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数；安全tps确定模块504，用于将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
在一个实施例中，如图6所示，还包括：安全日支撑量确定模块601，用于根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在一个实施例中，风险抵御系数计算模块具体用于：根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间；则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在一个实施例中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，其中，交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：获取系统的交易样本数据，所述交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本；根据交易样本数据获取特征值，所述特征值包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差；根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数；将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
在其中一个实施例中，还包括：根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在其中一个实施例中，根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数，包括：根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间；则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在其中一个实施例中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，其中，交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行程序时实现如下步骤：获取系统的交易样本数据，所述交易样本数据包括系统按时间排序的交易量样本；根据交易样本数据获取特征值，所述特征值包括平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差；根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数；将风险抵御系数与平均交易量的乘积确定为系统的安全tps。
在其中一个实施例中，还包括：根据系统的安全tps确定系统的安全日支撑量。
在其中一个实施例中，根据平均交易量、最高交易量以及交易量的标准差计算风险抵御系数，包括：根据平均交易量和交易量的标准差确定交易量的波动区间；则风险抵御系数为最高交易量与交易量的波动区间的比值。
在其中一个实施例中，交易量的波动区间包括交易量的波动下限值和交易量的波动上限值，其中，交易量的波动下限值为平均交易量与交易量的标准差的差值，交易量的波动上限值为平均交易量与交易量的标准差之和。
以上所述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发明的几种实施方式，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，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。