大数据系统的性能测试方法、装置、服务器、介质及产品与流程

本申请涉及大数据，特别涉及一种大数据系统的性能测试方法、装置、服务器、介质及产品。

背景技术：

1、大数据系统具有数据量庞大、数据结构多样、数据处理流程复杂、数据链路长、数据处理及时、数据准确性要求高等特性。从系统运行稳定的要求，必须要对大数据系统的整体性能、接口页面性能及数据处理的性能进行测试分析。

2、相关技术通常采用接口调用性能分析方法，无法触及大数据系统的整体架构及运行流程，导致性能分析不全面，调优效果不明显，也影响了大数据的核心业务数据处理准确性，用户体验极差。因此，对大数据系统的性能进行整体和各维度的测试分析是至关重要的必要动作。

技术实现思路

1、本申请提供一种大数据系统的性能测试方法、装置、服务器、介质及产品，以解决相关技术通过接口调用性能分析，无法触及大数据系统的整体架构及运行流程，导致性能分析不全面，导致用户的使用体验差等问题。

2、本申请第一方面实施例提供一种大数据系统的性能测试方法，包括以下步骤：获取大数据系统的全链路性能数据；将全链路性能数据和大数据系统的预设期望性能进行对比，若全链路性能数据未达到预设期望性能，则生成大数据系统的优化需求；根据优化需求对大数据系统的接口性能、页面性能、数据库性能、组件性能中的一个或多个性能进行优化，直到系统性能数据达到预设期望性能，判定大数据系统的性能测试通过。

3、可选地，在将系统性能数据和大数据系统的整体架构的预设性能期望数据技进行对比之前，还包括：获取大数据系统的性能要求和整体架构；根据性能要求对性能场景分解，并对整体架构进行分析得到预设期望性能，其中，预设期望性能包括接口响应时间、页面响应速度、数据的读写能力、并发能力、处理速度和吞吐量中的多个。

4、可选地，对大数据系统的接口性能和页面性能进行优化，包括：测试在特定数据量和并发数下接口的响应时间以及页面响应速度；若在特定数据量和并发数下接口的响应时间以及页面响应速度未达到预设期望性能，则进行接口调用优化，和/或，进行前段代码优化。

5、可选地，大数据系统的组件为一系列串行组件和组件群组的集合。

6、可选地，对大数据系统的组件性能进行优化，包括：识别不满于预设期望性能的目标组件，对目标组件的组件参数进行优化；和/或，修改大数据系统的组件的部署策略。

7、可选地，获取大数据系统的全链路性能数据，包括：对大数据系统加压测试得到当前性能场景的性能极限；根据性能极限确定全链路性能数据。

8、本申请第二方面实施例提供一种大数据系统的性能测试装置，包括：获取模块，用于获取大数据系统的全链路性能数据；对比模块，用于将全链路性能数据和大数据系统的预设期望性能进行对比，若全链路性能数据未达到预设期望性能，则生成大数据系统的优化需求；测试模块，用于根据优化需求对大数据系统的接口性能、页面性能、数据库性能、组件性能中的一个或多个性能进行优化，直到系统性能数据达到预设期望性能，判定大数据系统的性能测试通过。

9、可选地，大数据系统的性能测试装置还包括：分析模块，用于在将系统性能数据和大数据系统的整体架构的预设性能期望数据技进行对比之前，获取大数据系统的性能要求和整体架构；根据性能要求对性能场景分解，并对整体架构进行分析得到预设期望性能，其中，预设期望性能包括接口响应时间、页面响应速度、数据的读写能力、并发能力、处理速度和吞吐量中的多个。

10、可选地，测试模块，进一步用于对大数据系统的接口性能和页面性能进行优化，包括：测试在特定数据量和并发数下接口的响应时间以及页面响应速度；若在特定数据量和并发数下接口的响应时间以及页面响应速度未达到预设期望性能，则进行接口调用优化，和/或，进行前段代码优化。

11、可选地，大数据系统的组件为一系列串行组件和组件群组的集合。

12、可选地，测试模块进一步用于识别不满于预设期望性能的目标组件，对目标组件的组件参数进行优化；和/或，修改大数据系统的组件的部署策略。

13、可选地，获取模块进一步用于：对大数据系统加压测试得到当前性能场景的性能极限；根据性能极限确定全链路性能数据。

14、本申请第三方面实施例提供一种服务器，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，处理器执行程序，以实现如上述实施例的大数据系统的性能测试方法。

15、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例的大数据系统的性能测试方法。

16、本申请第五方面实施例提供一种计算机程序产品，包括：计算机程序或指令，计算机程序或指令被执行时，以实现如上述实施例的大数据系统的性能测试方法。

17、由此，本申请至少具有如下有益效果：

18、本申请实施例通过对比大数据系统的全链路性能数据和预设期望性能确定需要测试优化的部分性能，通过全方位、多角度的对部分性能进行测试优化，挖掘各节点的性能瓶颈，能够更准确、全面地评估大数据系统的性能，更贴合大数据系统的特性和架构复杂性，避免了片面性和局限性，确保了测试结果的准确性和实用性，从而显著提升了大数据系统的稳定性和效率，改善了用户的使用体验。由此，解决了相关技术通过接口调用性能分析，无法触及大数据系统的整体架构及运行流程，导致性能分析不全面，导致用户的使用体验差等问题。

19、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种大数据系统的性能测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的大数据系统的性能测试方法，其特征在于，在将所述系统性能数据和所述大数据系统的整体架构的预设性能期望数据技进行对比之前，还包括：

3.根据权利要求1所述的大数据系统的性能测试方法，其特征在于，对所述大数据系统的接口性能和页面性能进行优化，包括：

4.根据权利要求1所述的大数据系统的性能测试方法，其特征在于，所述大数据系统的组件为一系列串行组件和组件群组的集合。

5.根据权利要求4所述的大数据系统的性能测试方法，其特征在于，对所述大数据系统的组件性能进行优化，包括：

6.根据权利要求1所述的大数据系统的性能测试方法，其特征在于，所述获取大数据系统的全链路性能数据，包括：

7.一种大数据系统的性能测试装置，其特征在于，包括：

8.一种服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的大数据系统的性能测试方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令被执行，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时，被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的大数据系统的性能测试方法。

10.一种计算机程序产品，包括：计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被执行时，以实现权利要求1-5任一项所述的大数据系统的性能测试方法。

技术总结
本申请涉及大数据技术领域，特别涉及一种大数据系统的性能测试方法、装置、服务器、介质及产品，其中，方法包括：获取大数据系统的全链路性能数据；将全链路性能数据和大数据系统的预设期望性能进行对比，若全链路性能数据未达到预设期望性能，则生成大数据系统的优化需求；根据优化需求对大数据系统的接口性能、页面性能、数据库性能、组件性能中的一个或多个性能进行优化，直到系统性能数据达到预设期望性能，判定大数据系统的性能测试通过。由此，解决了相关技术通过接口调用性能分析，无法触及大数据系统的整体架构及运行流程，导致性能分析不全面，导致用户的使用体验差等问题。

技术研发人员：袁红波
受保护的技术使用者：雄狮汽车科技（南京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/28