压测方法、电子设备、存储介质及程序产品与流程

本公开涉及互联网，本公开尤其涉及一种压测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、随着业务的快速发展，业务迭代频率加快，业务场景变得日益复杂多样，业务链路也变得更长且业务架构复杂多变。业务流量不断上涨，同时复杂逻辑的流量占比也在增加。在降本提效的大环境下，很多服务也都在进行缩容等举措。很多因素都在考验着服务的稳定性，服务实际可承载流量也受多种因素影响导致容量下降。因此，若能够通过一些方法进行稳定性分析和风险预警，并及时告知业务研发同学关注服务容量变化，将会为服务的稳定性增加一层保障。

2、传统的方法采用以下几种方式：1、流量数据模型变化。在进行容量评估时，业务往往是基于当下的流量数据模型进行容量评估。但随着业务场景的变化，当前业务实际的流量数据模型可能和之前有较大差异，复杂逻辑的流量占比可能会增大，复杂逻辑的流量对服务性能损耗比较大。因此可能存在当下服务实际容量比之前评估的容量低很多，就会导致预警阈值设置可能已经高于服务实际容量，导致预警无效，业务无法及时感知到风险。2、应用硬件资源配置变化。在服务进行容量评估时，该服务应用部署在高性能机器上。但由于降本提效，可能运维人员动态替换为低性能的机器，导致服务当前实际容量也是低于之前容量评估时的容量，进而导致预警无效，无法感知风险。3、应用架构变复杂、业务处理逻辑变复杂，在进行容量评估时，应用架构可能比较简单，多数场景都是走缓存(走缓存时，服务响应时间短，评估出来的服务容量可能较高)、业务链路短(业务链路越短的，服务响应时间也一般会快一些，评估出来的服务容量也会较高)。随着业务的迭代，应用架构可能变得很复杂，业务链路变长，缓存命中率变低等导致服务实际容量也是低于之前容量评估时的容量。

3、虽然影响服务容量的因素有很多，但是在过去传统化方式下，仅仅通过监控服务流量峰值变化是否达到之前评估的容量来预警是否存在风险、是否需要压测重新进行容量评估。这种方式存在很多问题导致预警不准。

技术实现思路

1、本公开提供了一种压测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

2、一方面，提供了一种压测方法，包括：

3、获取服务的至少一个服务指标及所述服务指标的当前运行参数以及预设标准值；

4、基于所述服务指标的当前运行参数与预设标准值对所述服务指标进行分析，得到分析结果；

5、当所述分析结果为所述服务指标的当前运行参数不满足所述预设标准值时，获取所述服务的压测数据；

6、基于所述压测数据创建压测任务，对服务接口进行压测。

7、在一种可选地实施例中，获取服务的至少一个服务指标及所述服务指标的当前运行参数以及预设标准值，包括：

8、按照预设频次获取服务在至少一个维度的至少一个服务指标及所述服务指标的当前运行参数以及预设标准值。

9、在一种可选地实施例中，基于所述服务指标的当前运行参数与预设标准值对所述服务指标进行分析，包括：

10、基于上一层级分析结果在本层级对所述服务指标的当前运行参数与预设标准值对所述服务指标进行分析，得到所述分析结果。

11、在一种可选地实施例中，获取所述服务的压测数据，包括：

12、获取所述服务的流量数据构成；

13、根据所述服务的流量数据构成确认需要压测的接口；

14、获取所述服务的依赖服务相关信息；

15、将所述服务的流量数据构成、需要压测的接口以及依赖服务相关信息作为所述压测数据。

16、在一种可选地实施例中，基于所述压测数据创建压测任务，对所述服务接口进行压测，包括：

17、根据所述服务的压测数据确认数据流量峰值；

18、连接所述数据流量峰值的点形成数据流量曲线，根据所述数据流量曲线生成压测模型，通过所述压测模型对所述服务接口进行压测。

19、在一种可选地实施例中，通过所述压测模型对所述服务接口进行压测，包括：

20、获取数据流量在所述数据流量曲线的分布情况；

21、基于所述数据流量的分布情况，确认所述数据流量的高峰期和低峰期；

22、根据所述数据流量的高峰期和低峰期确认压测的时间和大小，基于确认的压测的时间和大小对所述服务接口进行压测。

23、在一种可选地实施例中，所述方法还包括：获取压测起始指标和压测终止指标；

24、其中，所述压测起始指标包括至少一个服务指标，以及所述服务指标的当前运行参数和预设标准值，所述压测终止指标包括至少一个服务指标，以及所述服务指标压测后的运行参数和预设终止值；其中，所述压测起始指标和压测终止指标中的服务指标相对应；

25、当所述服务满足至少一个压测起始指标时，通过所述压测任务对所述服务接口进行压测，当压测满足至少一个所述压测终止指标时，终止压测。

26、在一种可选地实施例中，基于所述服务指标的当前运行参数与预设标准值对所述服务指标进行分析，得到分析结果，包括：

27、通过prompt信息将所述服务指标的分析稳定性风险的规则和经验提供给ai；

28、通过langchain-tools将所述服务指标的信息实时提供给ai；

29、ai基于prompt信息和langchain-tools提供的所述服务指标的信息进行服务稳定性分析，得到分析结果。

30、在一种可选地实施例中，所述ai基于prompt信息和langchain-tools提供的所述服务指标的信息进行服务稳定性分析，得到分析结果，包括：

31、通过prompt信息将服务实例数变化、服务性能配置、cpu的使用率，服务稳定性及流量监控规则提供给ai；

32、通过langchain-tools将服务实例数变化、服务性能配置、cpu的使用率，服务稳定性及流量监控信息实时提供给ai；

33、ai基于服务实例数变化、服务性能配置、cpu的使用率，服务稳定性及流量监控规则和服务实例数变化、服务性能配置、cpu的使用率，服务稳定性及流量监控信息进行服务稳定性分析，得到分析结果。

34、另一方面，提供了一种电子设备，包括：

35、存储器，所述存储器存储执行指令；以及

36、处理器，所述处理器执行所述存储器存储的执行指令，使得所述处理器执行上述任一项所述的压测方法。

37、另一方面，提供了一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现上述任一项所述的压测方法。

38、另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任一项所述的压测方法。

技术特征：

1.一种压测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的压测方法，其特征在于，获取服务的至少一个服务指标及所述服务指标的当前运行参数以及预设标准值，包括：

3.根据权利要求1所述的压测方法，其特征在于，获取所述服务的压测数据，包括：

4.根据权利要求3所述的压测方法，其特征在于，基于所述压测数据创建压测任务，对所述服务接口进行压测，包括：

5.根据权利要求1所述的压测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取压测起始指标和压测终止指标；

6.根据权利要求1所述的压测方法，其特征在于，基于所述服务指标的当前运行参数与预设标准值对所述服务指标进行分析，得到分析结果，包括：

7.根据权利要求6所述的压测方法，其特征在于，所述ai基于prompt信息和langchain-tools提供的所述服务指标的信息进行服务稳定性分析，得到分析结果，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的压测方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的压测方法。

技术总结
本公开提供了一种压测方法、电子设备、可读存储介质及程序产品。包括：获取服务的至少一个服务指标及服务指标的当前运行参数以及预设标准值；基于服务指标的当前运行参数与预设标准值对服务指标进行分析，得到分析结果；当分析结果为服务指标的当前运行参数不满足预设标准值时，获取服务的压测数据；基于压测数据创建压测任务，对服务接口进行压测。

技术研发人员：董孟辉
受保护的技术使用者：贝壳找房（北京）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4