【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件测试，具体为一种计算机软件性能测试方法。
技术介绍
1、计算机软件是指一系列按照特定顺序执行的指令集，用于实现特定的计算功能或任务。软件分为系统软件和应用软件，广泛应用于各个行业中，支持日常业务流程、数据处理和自动化工作。在复杂系统中，尤其是在大规模并发访问和大量数据处理的场景下，软件的性能对用户体验和业务运营至关重要。为确保软件在实际运行中能够满足预期的性能要求，性能测试成为软件开发和运维中的关键环节。
2、当前，随着互联网服务和大型企业应用的快速发展，软件面临着愈发复杂的应用环境，特别是在高并发和资源竞争激烈的场景中，系统的性能表现容易出现瓶颈或下降的问题，具体而言，存在以下几个关键问题亟需解决：
3、首先，在高峰期，软件系统往往面临突发的资源需求，传统的静态资源配置难以应对资源紧张时的负载，导致系统响应时间延长或崩溃，同时，低负载时资源浪费现象较为严重，缺乏动态调整能力；
4、其次，传统的性能测试主要依赖于手动调整负载场景，难以准确预测未来特定时段可能出现的性能瓶颈，这导致在真实高负载场景下，系统容易在关键时刻出现资源耗尽、响应过慢等问题，影响用户体验和业务连续性；
5、最后，现有性能测试方法通常需要人工分析和调整优化策略，过程繁琐且效率低下，系统优化后的效果需要反复测试验证，回归测试耗时较长，且缺乏智能化的自动调优机制，导致系统在高并发场景下的性能难以快速提升。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种计算机软件性能测试方法，包括以下步骤：
3、s1、确定性能测试需求与场景设计：根据应用需求确定关键性能指标，所述指标包括响应时间、并发用户数、吞吐量、cpu利用率及内存利用率等；设计自适应的分层负载模型；
4、s2、构建动态测试环境：通过虚拟化技术建立动态测试环境，所述环境具备按需调整系统资源的能力，以支持测试过程中资源的弹性调整；
5、s3、分布式性能测试：采用支持分布式架构的性能测试工具，在多个地理位置节点上同时执行测试，模拟不同用户群体的并发访问，评估系统在不同负载情况下的响应能力和资源利用率；
6、s4、横向扩展测试：在动态测试环境中，通过增加或减少虚拟机实例、容器或服务节点，模拟系统在多实例架构下的扩展能力，评估其在分布式环境下的性能表现；
7、s5、性能数据采集与时间序列分析：在测试过程中，通过时间序列分析技术，采集并分析系统性能数据，包括cpu使用率、内存使用率、磁盘i/o及网络带宽；实时监测性能波动，识别可能的性能瓶颈和异常；
8、s6、生成自动化优化建议与回归测试：基于时间序列数据和回归分析技术，自动生成优化建议，具体建议包括资源分配调整、算法优化及数据库查询改进，并在执行优化后进行回归测试以验证优化效果。
9、优选的，所述s1步骤中，分层负载模型通过实时采集的性能数据实现，所述性能数据包括响应时间、吞吐量、资源利用率等动态指标，所述分层负载模型设计包括：
10、a.基础负载用于模拟正常使用场景，用户请求数量较低；
11、b.中间负载用于模拟常规高峰时段，用户请求数量适中；
12、c.峰值负载用于模拟异常高并发的压力测试，用户请求数量最大；
13、所述分层负载模型采用泊松分布公式模拟随机用户请求负载，所述泊松分布公式为：
14、
15、其中p(k；λ)为单位时间内发生k次事件的概率；λ为单位时间内的平均事件发生率(例如并发用户请求数)；
16、所述负载模型包括基础负载、中间负载及峰值负载，以便覆盖不同的使用场景。
17、优选的，所述s2步骤中，测试需求包括不同类型的系统资源利用率监控，包括但不限于cpu使用率、内存使用率、网络带宽和磁盘i/o。
18、优选的，所述s2步骤中，虚拟化的动态测试环境通过kubernetes和openstack管理平台实现资源的动态扩展和回收。
19、优选的，所述s3步骤中，分布式性能测试工具能够模拟不同地理位置的用户访问，所述工具支持多节点同步运行、网络延迟模拟和不同带宽的用户模拟；其包括apachejmeter的分布式模式或loadrunner的控制器模式，支持在多个地理位置的测试节点同步执行负载测试。
20、优选的，所述s4步骤中，横向扩展测试通过增加或减少容器或虚拟机实例实现，测试内容包括各实例间的负载均衡、扩展过程中资源协调情况和节点扩展后系统的响应时间及资源占用；
21、所述横向扩展测试支持不同硬件配置的模拟，测试内容包括系统在高配置硬件资源上的性能表现、系统在低配置硬件资源上的瓶颈表现和不同硬件资源下的扩展能力评估。
22、优选的，所述s5步骤中，所述时间序列分析步骤使用arima模型对性能数据进行建模，预测未来的性能波动并识别可能的瓶颈；
23、所述时间序列分析模型能够根据历史性能数据生成预测模型，自动调整未来测试中的负载分配策略以避免性能瓶颈；
24、所述arima模型通用公式为：
25、
26、其中，yt为当前时间的性能值；c为常数项；p为自回归部分的阶数；为自回归系数；q为移动平均部分的阶数；θi为移动平均系数；∈t为当前时间的误差项。
27、优选的，所述s6步骤中，回归分析技术采用线性回归公式进行优化，所述公式为：
28、y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈
29、其中，y为系统的性能指标(例如响应时间或cpu利用率)；x1,x2…,xn为不同的输入变量(例如并发用户数、数据库查询次数等)；β0为截距项；β1,β2,…,βn为回归系数；∈为误差项。
30、优选的，所述s6步骤中，回归分析技术基于收集的性能数据生成系统性能优化建议，优化内容包括提升资源分配效率、优化数据库查询和改进应用算法；
31、所述自动化优化建议根据不同的系统瓶颈生成不同的优化策略；
32、所述策略包括资源调整方案、软件架构调整方案及数据处理优化方案，并在执行优化后进行回归测试以验证其有效性。
33、优选的，所述s6步骤中，优化采用梯度下降公式：
34、
35、其中，θ为待优化的参数(如模型中的权重或系统配置参数)；α为学习率，控制每次迭代步长；为目标函数j(θ)对参数θ的梯度。
36、本专利技术提供了一种计算机软件性能测试方法。具备以下有益效果：
37、1、本专利技术通过虚拟化技术与kubernetes、openstack结合，动态调整系统资源，支持按需扩展与回收，通过横向扩展测试，验证系统在高并发情况下的稳定性与扩展能力，确保在用户量大幅增加时，系统能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述S1步骤中，分层负载模型通过实时采集的性能数据实现，所述性能数据包括响应时间、吞吐量、资源利用率等动态指标，所述分层负载模型设计包括：
3.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述S2步骤中，测试需求包括不同类型的系统资源利用率监控，包括但不限于CPU使用率、内存使用率、网络带宽和磁盘I/O。
4.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述S2步骤中，虚拟化的动态测试环境通过Kubernetes和OpenStack管理平台实现资源的动态扩展和回收。
5.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述S3步骤中，分布式性能测试工具能够模拟不同地理位置的用户访问，所述工具支持多节点同步运行、网络延迟模拟和不同带宽的用户模拟；其包括ApacheJMeter的分布式模式或LoadRunner的控制器模式，支持在多个地理位置的测试节点同步执行负载测试。<...
【技术特征摘要】
1.一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述s1步骤中，分层负载模型通过实时采集的性能数据实现，所述性能数据包括响应时间、吞吐量、资源利用率等动态指标，所述分层负载模型设计包括：
3.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述s2步骤中，测试需求包括不同类型的系统资源利用率监控，包括但不限于cpu使用率、内存使用率、网络带宽和磁盘i/o。
4.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述s2步骤中，虚拟化的动态测试环境通过kubernetes和openstack管理平台实现资源的动态扩展和回收。
5.根据权利要求1所述的一种计算机软件性能测试方法，其特征在于，所述s3步骤中，分布式性能测试工具能够模拟不同地理位置的用户访问，所述工具支持多节点同步运行、网络延迟模拟和不同带宽的用户模拟；其包括apachejmeter的分布式模式或loadrunner的控制器模...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙明华，孙海华，
申请(专利权)人：阿图姆科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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