应用程序运行状态的检测方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种应用程序运行状态的检测方法和 装置。
【背景技术】
[0002] 为了及时掌握应用程序（例如，浏览器、即时通信）的运行状态，以保证应用程序 的稳定运行，可以基于应用程序上报的日志数据对应用程序的运行状态进行分析，以直观 反映应用程序的真实运行状态。
[0003] 在进行运行状态分析时，可以将应用程序的各种属性参数进行组合，如地理位置、 运营商、使用的网络类型、使用的终端类型、当前应用程序的版本号等等组合，还可以提取 相应的运行状态指标，如访问延时、成功率等。通过大量属性参数的汇聚计算，以预定时间 段（如每日）为一个汇总单元后查看这些数据的趋势，从而能够及时了解应用程序在时间 轴上整体的运行状态变化。
[0004] 在关注应用程序的整体运行状态变化趋势时，当观察到应用程序的运行状态异常 (如应用程序整体的用户访问延时变高，成功率变低等）的问题出现时，无从得知问题的具 体原因，只能通过经验和猜测的方式来做粗略的判断，在这种情况下无法找到产生问题的 原因，或者花费很多时间才能找到产生问题的原因，甚至在找到产生问题的原因后也可能 无法判断找到的原因是否为造成应用程序的运行状态异常的真实原因。
[0005] 综上所述，现有技术中在查找造成应用程序的运行状态异常的原因时，人工通过 经验很难找到问题原因，并且无法判断找到的原因是否为产生问题的真实原因。
[0006] 针对现有技术中无法准确找到造成应用程序的运行状态异常的原因的问题，目前 尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0007] 本发明实施例提供了一种应用程序运行状态的检测方法和装置，以至少解决现有 技术中无法准确找到造成应用程序的运行状态异常的原因的技术问题。
[0008] 根据本发明实施例的一个方面，提供了一种应用程序运行状态的检测方法，包括： 获取待筛选的数据表项集合，其中，所述数据表项集合中的每一条数据表项中包含时间段 取值、在所述时间段取值指示的时间段上获取到的用于指示所述应用程序的运行状态的状 态属性取值、以及用于指示发送所述时间段取值和所述状态属性取值的终端的状态的终端 属性取值；根据预设的筛选条件从所述数据表项集合中筛选出满足所述筛选条件的数据表 项，其中，每个所述筛选条件包括至少两个所述时间段取值和一个所述终端属性取值；根据 满足每个所述筛选条件的数据表项中的所述状态属性取值获取用于指示状态属性取值变 化的状态属性变化取值，其中，每个所述筛选条件对应一个所述状态属性变化取值；以及将 与取值最大的所述状态属性变化取值所对应的筛选条件中包括的终端属性取值确定为干 扰所述应用程序的运行状态的终端属性值。
[0009] 根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种应用程序运行状态的检测装置，包 括：第一获取单元，用于获取待筛选的数据表项集合，其中，所述数据表项集合中的每一条 数据表项中包含时间段取值、在所述时间段取值指示的时间段上获取到的用于指示所述应 用程序的运行状态的状态属性取值、以及用于指示发送所述时间段取值和所述状态属性取 值的终端的状态的终端属性取值；筛选单元，用于根据预设的筛选条件从所述数据表项集 合中筛选出满足所述筛选条件的数据表项，其中，每个所述筛选条件包括至少两个所述时 间段取值和一个所述终端属性取值；第二获取单元，用于根据满足每个所述筛选条件的数 据表项中的所述状态属性取值获取用于指示状态属性取值变化的状态属性变化取值，其 中，每个所述筛选条件对应一个所述状态属性变化取值；以及确定单元，用于将与取值最大 的所述状态属性变化取值所对应的筛选条件中包括的终端属性取值确定为干扰所述应用 程序的运行状态的终端属性值。
[0010] 在本发明实施例中，采用获取待筛选的数据表项集合；根据预设的筛选条件从数 据表项集合中筛选出满足筛选条件的数据表项；根据满足每个筛选条件的数据表项中的状 态属性取值获取用于指示状态属性取值变化的状态属性变化取值；以及将与取值最大的状 态属性变化取值所对应的筛选条件中包括的终端属性取值确定为干扰应用程序的运行状 态的终端属性值的方式，解决了现有技术中无法准确找到造成应用程序的运行状态异常的 原因的技术问题，从而达到了准确找到干扰应用程序导致应用程序运行状态异常的原因的 技术效果。
【附图说明】
[0011] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0012] 图1是根据执行本发明实施例的应用程序运行状态的检测方法的硬件的示意图；
[0013] 图2是根据本发明实施例的应用程序运行状态的检测方法的流程图；
[0014] 图3是根据本发明实施例的一种数据表项集合的示意图；
[0015] 图4是根据本发明实施例的从数据表项集合得到状态属性变化取值的示意图；
[0016] 图5是根据本发明实施例的应用程序的运行状态的波动示意图；
[0017] 图6是根据本发明实施例的排序后的终端属性取值的示意图；
[0018] 图7是根据本发明优选实施例的应用程序运行状态的检测方法的流程图；
[0019] 图8是根据本发明实施例的应用程序运行状态的检测装置的示意图；以及
[0020] 图9是根据本发明实施例的一种终端设备的示意图。
【具体实施方式】
[0021 ] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是 本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术 人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范 围。
[0022] 需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语"第一"、"第 二"等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用 的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或 描述的那些以外的顺序实施。此外，术语"包括"和"具有"以及他们的任何变形，意图在于 覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限 于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产 品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023] 实施例1
[0024] 本发明实施例提供了一种应用程序运行状态的检测方法，其可由计算机、平板电 脑、手机或者类似的运算装置执行，用以对应用程序的运行状态进行检测，并及时找到干扰 应用程序造成应用程序的运行状态异常的原因，如图1所示的计算机100。
[0025] 图2是根据本发明实施例的应用程序运行状态的检测方法的流程图。如图所示， 该方法包括：
[0026] 步骤S202,获取待筛选的数据表项集合，其中，数据表项集合中的每一条数据表项 中包含时间段取值、在时间段取值指示的时间段上获取到的用于指示应用程序的运行状态 的状态属性取值、以及用于指示发送时间段取值和状态属性取值的终端的状态的终端属性 取值。
[0027] 在应用程序的运行过程中，为了保证应用程序运行的稳定性，实时监控应用程序 的异常情况，可以通过应用程序自动上报的信息对应用程序的运行状态进行监控。这些应 用程序可以是安装移动终端上的程序，在应用程序的运行过程中自动上报信息，这些信息 以应用程序日志的形式上报。由于上报的应用程序日志中包含多种信息，例如，表示时间的 时间段取值，表示终端状态的终端属性取值，表示应用程序运行状态的状态属性取值。其 中，时间段取值是日期、小时等，终端属性取值可以是终端的地理位置、运营商、网络类型、 终端类型、应用程序的版本号等等，状态属性取值可以是访问应用程序的平均延时、访问成 功率、访问速率等。在收集日志中的信息时，可以从这些日志中提取包含的上述信息，并将 提取的信息存储在待筛选的数据表项集合中。该数据表项集合可以是一个数据表，也可以 是多个数据表，在一个或多个数据表中存储有时间段取值、状态属性取值和终端属性取值 等。在数据表项包括一个数据表时，该数据表可以包括时间段取值、状态属性取值和终端属 性等。在收集应用程序的日志后，可以将日志存储在如图3所示的数据表中，图3中的每 个序号对应的数据表项作为一个应用程序上报的一条数据。在序号为1的数据表项中包 含当前应用程序所在的省份为黑龙江，使用的运营商为移动，网络类型为wifi，平均延时为 50。在进行筛选时，可以利用一个筛选条件筛选一个终端属性取值，也利用多个筛选条件筛 选多个终端属性取值，并获取每个终端属性取值的状态属性变化取值。如图4所示，当筛选 条件为黑龙江时，对应的状态属性变化取值为1. 2,当筛选条件为移动时，对应的状态属性 变化取值为1. 3,当筛选条件为辽宁时，筛选条件为1. 2,当筛选条件为wifi时，筛选条件为 1. 5〇
[0028] 在应用程序运行时，可以实时监控应用程序的整体运行状态，例如，以每日为一个 单位，显示应用程序每天的运行状态的变化趋势。而这些变化趋势是由日志中记录的多种 属性参数的影响力的合力构成的，例如，网络类型和终端类型分别能够使得应用程序的访 问成功率增加和减少，那么，在网络类型对访问成功率的影响较大，终端类型对访问成功率 的影响较小时，应用程序的访问成功率增大。
[0029] 由于以每日为单位监控应用程序的运行状态，而影响应用程序的运行状态的因素 有很多，那么，应用程序每天的运行状态的变化趋势可能如图5所示。图5示出了在10月 14日至10月30日的每日平均延时的变化趋势图。在10月14日至10月24日的期间内， 每日的平均延时的上下波动不大，但是在10月25日平均延时突然增大，此时就需要分析造 成平均延时突然增大的原因。但是，由于影响平均延时增大的原因有很多，例如，应用程序 所处的网络环境，应用程序的版本号等等。为了分析造成平均延时增大的原因，则需要获取 待筛选的数据表项集合，并在获取待筛