本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)性能監(jiān)控領(lǐng)域，尤指一種基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置及方法。

背景技術(shù)：

隨著銀行等領(lǐng)域的應(yīng)用系統(tǒng)在業(yè)務(wù)品種和業(yè)務(wù)量方面的不斷發(fā)展，用戶(hù)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的使用日益頻繁，這就對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的用戶(hù)體驗(yàn)提出了更高的要求。

目前，在性能監(jiān)控領(lǐng)域主要以應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器以及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)确矫娴男阅転楸O(jiān)控對(duì)象，然而在客戶(hù)端性能監(jiān)控領(lǐng)域依然缺少成熟的自動(dòng)化工具，傳統(tǒng)的客戶(hù)端性能監(jiān)控工具在信息抓取、收集、分析、驗(yàn)證、展現(xiàn)等環(huán)節(jié)仍存在以下問(wèn)題：信息抓取粒度較粗，不能完整反映用戶(hù)在使用時(shí)的真實(shí)體驗(yàn)；性能信息的抓取往往以人工為主，自動(dòng)化程度不高，不能做到在用戶(hù)操作時(shí)自動(dòng)記錄性能日志；日志的收集技術(shù)比較傳統(tǒng)，無(wú)法很好的支持目前大范圍應(yīng)用的分布式環(huán)境；日志分析往往也是通過(guò)人工分析的途徑，主要依靠測(cè)試人員以往的經(jīng)驗(yàn)，在自動(dòng)化與命中率方面均有所欠缺；在問(wèn)題驗(yàn)證方面，也是以人工比對(duì)為主，在一定程度上增加了測(cè)試人員的工作量；由于傳統(tǒng)性能監(jiān)控在數(shù)據(jù)積累方面的缺失，往往不能全面的做到圖形化的展現(xiàn)客戶(hù)端性能的整體情況。以上問(wèn)題也是導(dǎo)致客戶(hù)端性能監(jiān)控成本較高、效率較低的主要原因。

隨著系統(tǒng)對(duì)客戶(hù)端性能的要求越來(lái)越高，在人力資源有限的情況下，需要使用相關(guān)的技術(shù)工具來(lái)進(jìn)一步提升客戶(hù)端性能監(jiān)控的效率和質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)性能監(jiān)控、日志收集、日志保存、模型分析、問(wèn)題驗(yàn)證、圖形展示的全流程自動(dòng)化解決方案，彌補(bǔ)目前客戶(hù)端性能監(jiān)控的短板，本發(fā)明目的在于提供了一種基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置及方法。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明所提供的基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置，具體包含客戶(hù)端和服務(wù)端；所述客戶(hù)端包含客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控模塊和日志推送模塊；所述服務(wù)端包含日志處理模塊、模型分析模塊和結(jié)果推送模塊；所述客戶(hù)端瀏覽器模塊用于抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志；所述日志推送模塊與所述客戶(hù)端瀏覽器相連，用于將所述性能日志輸出；所述日志處理模塊與所述日志推送模塊相連，用于讀取和解析所述性能日志后，存儲(chǔ)所述性能日志；所述模型分析模塊與所述日志處理模塊相連，用于通過(guò)預(yù)定模型分析解析后的所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值；所述結(jié)果推送模塊與所述模型分析模塊相連，用于根據(jù)所述客戶(hù)端的分析結(jié)果表確定客戶(hù)端的可疑交易信息以及所述可疑交易信息所對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員，并將所述可疑交易信息發(fā)送至所述測(cè)試人員修改。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控模塊包含監(jiān)控控制單元、信息記錄單元和日志保存單元；所述監(jiān)控控制單元用于監(jiān)聽(tīng)客戶(hù)端瀏覽器的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)監(jiān)聽(tīng)到的特定條件輸出記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息的控制指令或保存客戶(hù)端瀏覽器的性能日志的控制指令；所述信息記錄單元用于根據(jù)所述監(jiān)控控制單元輸出的控制指令，記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息，并以場(chǎng)景、功能、請(qǐng)求的層級(jí)結(jié)構(gòu)將結(jié)果存儲(chǔ)為性能日志；所述日志保存單元用于根據(jù)所述監(jiān)控控制單元輸出的控制指令，將性能日志保存為符合統(tǒng)一規(guī)范的HAR文件。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述日志推送模塊包含日志傳輸單元和日志清理單元；所述日志傳輸單元用于將所述性能日志傳輸至服務(wù)端；所述日志清理單元用于在所述性能日志傳輸完畢后，刪除客戶(hù)端存儲(chǔ)的所述性能日志。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述日志處理模塊包含日志讀取單元、日志解析單元和日志保存單元；所述日志讀取單元用于打開(kāi)并讀取性能日志；所述日志解析單元用于解析所述性能日志，獲取客戶(hù)端瀏覽器頁(yè)面的運(yùn)行狀態(tài)信息，并將所述運(yùn)行狀態(tài)信息以鏈表的結(jié)構(gòu)，按請(qǐng)求發(fā)起的順序存儲(chǔ)至所述日志保存單元；所述日志保存單元用于將存儲(chǔ)的所述運(yùn)行狀態(tài)信息保存至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述模型分析模塊包含模型匹配單元、結(jié)果保存單元和模型優(yōu)化單元；所述模型匹配單元用于將解析后的所述性能信息與預(yù)定模型中的請(qǐng)求超時(shí)分析模型、重復(fù)請(qǐng)求分析模型、資源缺失分析模型相匹配，過(guò)濾出符合模型的可疑交易信息并記錄模型信息，通過(guò)所述模型信息和所述可疑交易信息確認(rèn)所述客戶(hù)端的性能瓶頸；所述結(jié)果保存單元用于將過(guò)濾出的可疑交易信息記錄到分析結(jié)果表中；所述模型優(yōu)化單元用于分析可疑交易信息的特點(diǎn)，利用決策樹(shù)學(xué)習(xí)方法，針對(duì)不同分析模型，根據(jù)性能日志和分析結(jié)果表抽取樣本數(shù)據(jù)并構(gòu)建決策樹(shù)，通過(guò)所述決策樹(shù)修改對(duì)應(yīng)分析模型的規(guī)則和/或閥值。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述結(jié)果推送模塊包含結(jié)果分配單元和結(jié)果發(fā)送單元；所述結(jié)果分配單元用于根據(jù)所述分析結(jié)果表中的可疑交易信息定位對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員；所述結(jié)果發(fā)送單元用于將所述可疑交易信息發(fā)送至對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員修改。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述服務(wù)端還包含問(wèn)題驗(yàn)證模塊，所述問(wèn)題驗(yàn)證模塊與所述結(jié)果推送模塊相連，用于將所述問(wèn)題交易清單存儲(chǔ)至歷史數(shù)據(jù)，以及將所述歷史數(shù)據(jù)與后續(xù)獲得的問(wèn)題交易清單相比對(duì)驗(yàn)證，判斷所述歷史數(shù)據(jù)中交易問(wèn)題是否被修改并輸出驗(yàn)證結(jié)果。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置中，優(yōu)選的，所述服務(wù)端還包含圖形展示模塊，所述圖形展示模塊與所述問(wèn)題驗(yàn)證模塊相連，用于根據(jù)預(yù)定模板于所述服務(wù)端獲得對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)并顯示輸出。

本發(fā)明還提供一種基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法，所述方法包含：監(jiān)控客戶(hù)端瀏覽器，抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志；將客戶(hù)端的性能日志輸出至服務(wù)端；于所述服務(wù)端讀取和解析所述性能日志后，將解析后的所述性能信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中；通過(guò)預(yù)定模型分析所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值；根據(jù)所述客戶(hù)端的分析結(jié)果表確定客戶(hù)端的可疑交易信息以及所述可疑交易信息所對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員，并將所述可疑交易信息發(fā)送至所述測(cè)試人員修改。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法中，優(yōu)選的，所述監(jiān)控客戶(hù)端瀏覽器，抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志包含：當(dāng)客戶(hù)端瀏覽器打開(kāi)時(shí)啟動(dòng)監(jiān)聽(tīng)，并根據(jù)監(jiān)聽(tīng)到的特定條件輸出記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息的控制指令或保存客戶(hù)端瀏覽器的性能日志的控制指令；當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到所述客戶(hù)端瀏覽器進(jìn)入業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，記錄當(dāng)前頁(yè)面的性能信息；當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到所述客戶(hù)端瀏覽器退出業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，將所述性能信息以HAR日志的形式保存。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法中，優(yōu)選的，所述將客戶(hù)端的性能日志輸出至服務(wù)端包含：當(dāng)客戶(hù)端監(jiān)控到新的性能日志時(shí)，與服務(wù)器建立FTP連接；將性能日志與客戶(hù)端地址通過(guò)FTP方式發(fā)送至服務(wù)端；當(dāng)性能日志傳輸完畢后斷開(kāi)與服務(wù)器的連接，刪除所述性能日志并將傳輸文件清單記錄到傳輸日志中。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法中，優(yōu)選的，所述于所述服務(wù)端讀取和解析所述性能日志后，將各級(jí)性能信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中包含：將所述客戶(hù)端地址與所述性能日志關(guān)聯(lián)后存儲(chǔ)；讀取并解析所述性能日志，獲得所述性能日志中場(chǎng)景級(jí)信息；將所述場(chǎng)景級(jí)信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中。

在上述基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法中，優(yōu)選的，所述通過(guò)預(yù)定模型分析所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值包含：獲取所述場(chǎng)景級(jí)信息，并通過(guò)請(qǐng)求超時(shí)分析模型、重復(fù)請(qǐng)求分析模型、資源缺失分析模型分析所述場(chǎng)景級(jí)信息，獲得可疑交易信息；根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表；通過(guò)所述分析結(jié)果表構(gòu)建各模型的決策樹(shù)，通過(guò)構(gòu)建后的各模型的決策樹(shù)修改所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值。

本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)端性能監(jiān)控的全流程自動(dòng)化，覆蓋了性能監(jiān)控、日志收集、日志保存、模型分析、問(wèn)題驗(yàn)證、圖形展示的客戶(hù)端性能監(jiān)控的各個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)采集渲染時(shí)間、頁(yè)面加載時(shí)間等與信息交互息息相關(guān)的性能信息以及請(qǐng)求級(jí)的數(shù)據(jù)信息，不僅能夠獲取到更貼近用戶(hù)真實(shí)體驗(yàn)的性能數(shù)據(jù)，也能夠更加精準(zhǔn)的定位性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)具體到請(qǐng)求級(jí)的性能分析。另外，通過(guò)結(jié)合分布式存儲(chǔ)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量性能信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，實(shí)現(xiàn)更精確的模型分析與更全面的圖形展示。本發(fā)明從整體上減少了人工干預(yù)的程度和精力投入，降低了客戶(hù)端性能監(jiān)控成本，彌補(bǔ)了目前客戶(hù)端自動(dòng)化性能監(jiān)控方面的短板。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限定。在附圖中：

圖1為本發(fā)明所提供的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置結(jié)構(gòu)圖；

圖2為本發(fā)明所提供的客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖3為本發(fā)明所提供的日志推送裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖4為本發(fā)明所提供的日志處理裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖5為本發(fā)明所提供的模型分析裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖6為本發(fā)明所提供的結(jié)果推送裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖7為本發(fā)明所提供的問(wèn)題驗(yàn)證裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖8為本發(fā)明所提供的圖形展示裝置內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖示意圖；

圖9為本發(fā)明所提供的客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控的流程；

圖10為本發(fā)明所提供的日志推送的流程；

圖11為本發(fā)明所提供的日志處理的流程；

圖12為本發(fā)明所提供的模型分析的流程；

圖13為本發(fā)明所提供的結(jié)果推送的流程；

圖14為本發(fā)明所提供的問(wèn)題驗(yàn)證的流程；

圖15為本發(fā)明所提供的圖形展示的流程。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。在此，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，但并不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

請(qǐng)參考圖1所示，本發(fā)明所提供的基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控裝置，具體包含客戶(hù)端和服務(wù)端；所述客戶(hù)端包含客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控模塊1和日志推送模塊2；所述服務(wù)端包含日志處理模塊3、模型分析模塊4和結(jié)果推送模塊5；所述客戶(hù)端瀏覽器模塊1用于抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志；所述日志推送模塊2與所述客戶(hù)端瀏覽器1相連，用于將所述性能日志輸出；所述日志處理模塊3與所述日志推送模塊2相連，用于讀取和解析所述性能日志后，存儲(chǔ)所述性能日志；所述模型分析模塊4與所述日志處理模塊3相連，用于通過(guò)預(yù)定模型分析解析后的所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值；所述結(jié)果推送模塊5與所述模型分析模塊4相連，用于根據(jù)所述客戶(hù)端的分析結(jié)果表確定客戶(hù)端的可疑交易信息以及所述可疑交易信息所對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員，并將所述可疑交易信息發(fā)送至所述測(cè)試人員修改。

在本發(fā)明一優(yōu)選的實(shí)施例中，所述服務(wù)端還包含問(wèn)題驗(yàn)證模塊6和圖形展示模塊7，所述問(wèn)題驗(yàn)證模塊6與所述結(jié)果推送模塊5相連，用于將所述問(wèn)題交易清單存儲(chǔ)至歷史數(shù)據(jù)，以及將所述歷史數(shù)據(jù)與后續(xù)獲得的問(wèn)題交易清單相比對(duì)驗(yàn)證，判斷所述歷史數(shù)據(jù)中交易問(wèn)題是否被修改并輸出驗(yàn)證結(jié)果；所述圖形展示模塊7與所述問(wèn)題驗(yàn)證模塊6相連，用于根據(jù)預(yù)定模板于所述服務(wù)端獲得對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)并顯示輸出。

在實(shí)際工作中，客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控裝置1：實(shí)現(xiàn)針對(duì)客戶(hù)端瀏覽器的性能信息抓取與保存，記錄與信息交互相關(guān)的性能日志。日志推送裝置2：實(shí)現(xiàn)分布式的日志推送，將客戶(hù)端的性能日志傳輸至服務(wù)器端。日志處理裝置3：實(shí)現(xiàn)對(duì)由客戶(hù)端收集而來(lái)的日志的讀取、解析，并將性能信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中。模型分析裝置4：實(shí)現(xiàn)對(duì)性能日志進(jìn)行批量分析，通過(guò)請(qǐng)求超時(shí)、重復(fù)請(qǐng)求、資源缺失等模型的分析，得出性能瓶頸，并且根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)的持續(xù)的優(yōu)化改進(jìn)模型規(guī)則與閥值，不斷提高模型的準(zhǔn)確性與命中率。結(jié)果推送裝置5：實(shí)現(xiàn)問(wèn)題交易與負(fù)責(zé)人員的匹配，將問(wèn)題交易清單推送至相應(yīng)的開(kāi)發(fā)及測(cè)試人員。問(wèn)題驗(yàn)證裝置6：實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題交易的驗(yàn)證，根據(jù)問(wèn)題修改前后性能日志分析結(jié)果的比對(duì)來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行驗(yàn)證。圖形展示裝置7：實(shí)現(xiàn)以圖形化的方式直觀的展示分析結(jié)果、歷史數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)變化等維度的信息。

請(qǐng)參考圖2所示，在本發(fā)明一優(yōu)選實(shí)施例中，所述客戶(hù)端瀏覽器監(jiān)控模塊1包含監(jiān)控控制單元11、信息記錄單元12和日志保存單元13；所述監(jiān)控控制單元11用于監(jiān)聽(tīng)客戶(hù)端瀏覽器的運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)監(jiān)聽(tīng)到的特定條件輸出記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息的控制指令或保存客戶(hù)端瀏覽器的性能日志的控制指令；所述信息記錄單元12用于根據(jù)所述監(jiān)控控制單元輸出的控制指令，記錄客戶(hù)端瀏覽器的渲染時(shí)間、頁(yè)面展示時(shí)間、請(qǐng)求級(jí)的詳細(xì)信息等性能信息，并以場(chǎng)景、功能、請(qǐng)求的層級(jí)結(jié)構(gòu)將結(jié)果存儲(chǔ)為性能日志；所述日志保存單元13用于根據(jù)所述監(jiān)控控制單元輸出的控制指令，將性能日志保存為符合統(tǒng)一規(guī)范的HAR文件，暫存在客戶(hù)端指定目錄內(nèi)。其中，特定條件可為預(yù)定的瀏覽器事件，當(dāng)客戶(hù)端瀏覽器發(fā)生預(yù)定事件時(shí)，則輸出記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息的控制指令或保存客戶(hù)端瀏覽器的性能日志的控制指令，至于具體輸出記錄性能信息還是輸出保存性能日志可根據(jù)情況自行設(shè)定，本發(fā)明在此不做限制。

請(qǐng)參考圖3所示，在本發(fā)明一優(yōu)選的實(shí)施例中，所述日志推送模塊2包含日志傳輸單元21和日志清理單元22；所述日志傳輸單元21用于將所述性能日志傳輸至服務(wù)端的指定目錄下；所述日志清理單元22用于在所述性能日志傳輸完畢后，刪除客戶(hù)端存儲(chǔ)的所述性能日志，以此消除日志文件對(duì)客戶(hù)端磁盤(pán)空間的影響；該日志推送模塊2在該實(shí)施例中可用常見(jiàn)的數(shù)據(jù)推送結(jié)構(gòu)替代，其目的在于及時(shí)推送日志和消除本地客戶(hù)端的磁盤(pán)空間的不必要的日志，降低內(nèi)存浪費(fèi)。

請(qǐng)參考圖4所示，在本發(fā)明一優(yōu)選的實(shí)施例中，所述日志處理模塊3包含日志讀取單元31、日志解析單元32和日志保存單元33；所述日志讀取單元31用于打開(kāi)并讀取性能日志，該性能日志可為前述的HAR格式的文件；所述日志解析單元32用于解析所述性能日志，獲取客戶(hù)端瀏覽器頁(yè)面的運(yùn)行狀態(tài)信息，并將所述運(yùn)行狀態(tài)信息以鏈表的結(jié)構(gòu)，按請(qǐng)求發(fā)起的順序存儲(chǔ)至所述日志保存單元；所述日志保存單元33用于將存儲(chǔ)的所述運(yùn)行狀態(tài)信息保存至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；其中，解析性能日志更包含采用JSON格式的解析方法來(lái)解析性能日志，獲取渲染時(shí)間、頁(yè)面加載時(shí)間、頁(yè)面展示時(shí)間，以及請(qǐng)求級(jí)的URL地址、請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間、請(qǐng)求方法、請(qǐng)求數(shù)據(jù)、返回狀態(tài)、返回內(nèi)容等信息，并將這些信息以鏈表的結(jié)構(gòu)，按請(qǐng)求發(fā)起的順序臨時(shí)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。在實(shí)際工作中，上述日志保存單元33將存儲(chǔ)的所述運(yùn)行狀態(tài)信息保存至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，該分布式數(shù)據(jù)庫(kù)具體可包含：1)日志信息表，用于保存文件名、文件路徑、文件大小、文件來(lái)源、應(yīng)用名、應(yīng)用版本、監(jiān)控日期、批次號(hào)、客戶(hù)端機(jī)器名等；2)場(chǎng)景信息表，用于保存測(cè)試場(chǎng)景名稱(chēng)、場(chǎng)景耗時(shí)、上傳數(shù)據(jù)量、下載數(shù)據(jù)量、阻塞時(shí)間、連接時(shí)間、等待時(shí)間、接收時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)時(shí)間、錯(cuò)誤信息、警告信息等；3)功能信息表，用于保存功能序號(hào)、請(qǐng)求數(shù)量、起始時(shí)間、功能耗時(shí)、上傳數(shù)據(jù)量、下載數(shù)據(jù)量、阻塞時(shí)間、連接時(shí)間、等待時(shí)間、接收時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)時(shí)間、渲染開(kāi)始事件時(shí)間、頁(yè)面加載完成事件時(shí)間、資源文件數(shù)量、錯(cuò)誤信息、警告信息等；4)請(qǐng)求信息表，用于保存請(qǐng)求地址、請(qǐng)求耗時(shí)、請(qǐng)求方法、發(fā)送數(shù)據(jù)量、接收數(shù)據(jù)量、請(qǐng)求結(jié)果、起始時(shí)間、請(qǐng)求字符串、發(fā)送數(shù)據(jù)、接收數(shù)據(jù)類(lèi)型、接收數(shù)據(jù)內(nèi)容、是否使用緩存、重定向地址等。

請(qǐng)參考圖5所示，所述模型分析模塊4包含模型匹配單元41、結(jié)果保存單元42和模型優(yōu)化單元43；所述模型匹配單元41用于將解析后的所述性能信息與預(yù)定模型中的請(qǐng)求超時(shí)分析模型、重復(fù)請(qǐng)求分析模型、資源缺失分析模型等相關(guān)分析模型相匹配，過(guò)濾出符合模型的可疑交易信息并記錄模型信息，通過(guò)所述模型信息和所述可疑交易信息確認(rèn)所述客戶(hù)端的性能瓶頸；所述結(jié)果保存單元42用于將過(guò)濾出的可疑交易信息記錄到分析結(jié)果表中；其中，分析結(jié)果表主要用于保存可疑交易信息的問(wèn)題序號(hào)、應(yīng)用名、文件名、文件路徑、文件來(lái)源、分析結(jié)果、分析標(biāo)識(shí)、分析時(shí)間等信息；所述模型優(yōu)化單元43用于分析可疑交易信息的特點(diǎn)，利用決策樹(shù)學(xué)習(xí)方法，針對(duì)不同分析模型，根據(jù)性能日志和分析結(jié)果表來(lái)抽取樣本數(shù)據(jù)并構(gòu)建決策樹(shù)，通過(guò)所述決策樹(shù)修改對(duì)應(yīng)分析模型的規(guī)則和/或閥值，以此優(yōu)化分析模型。

請(qǐng)參考圖6所示，所述結(jié)果推送模塊5包含結(jié)果分配單元51和結(jié)果發(fā)送單元52；所述結(jié)果分配單元51用于根據(jù)所述分析結(jié)果表中的可疑交易信息定位對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員；所述結(jié)果發(fā)送單元52用于將所述可疑交易信息發(fā)送至對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員修改。其中，所述測(cè)試人員包含可修改客戶(hù)端瀏覽器的測(cè)試人員或開(kāi)發(fā)人員，該些工作人員根據(jù)可疑交易信息中對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)可直接定位，在此不再詳細(xì)解釋。

請(qǐng)參考圖7所示，所述問(wèn)題驗(yàn)證模塊6包含日志比對(duì)單元61、特征值比對(duì)單元62和結(jié)果輸出單元63；所述日志比對(duì)單元61用于比對(duì)接收到的多個(gè)可疑交易信息中各個(gè)可疑交易信息的問(wèn)題交易的菜單、請(qǐng)求等信息，再?gòu)膯?wèn)題交易修改之后的性能日志中得出相同位置的交易日志；所述分析結(jié)果比對(duì)單元62用于根據(jù)分析結(jié)果表，將存在性能問(wèn)題的日志的所屬模型信息，與修改后的日志的所屬模型信息進(jìn)行比對(duì)；所述結(jié)果輸出單元63用于在驗(yàn)證所述日志比對(duì)單元61和所述分析結(jié)果比對(duì)單元62的比對(duì)結(jié)果，若新的分析結(jié)果表中無(wú)之前的可疑交易信息，即相同位置的交易日志不存在問(wèn)題，則表示問(wèn)題已修改，在驗(yàn)證結(jié)果表中作出對(duì)應(yīng)標(biāo)識(shí)“驗(yàn)證通過(guò)”；若分析結(jié)果表中存在該對(duì)比日志的信息且分析模型與之前的可疑交易信息的分析模型相同，則表示問(wèn)題未修改，在驗(yàn)證結(jié)果表中作出對(duì)應(yīng)標(biāo)識(shí)“驗(yàn)證不通過(guò)”；若分析結(jié)果表中存在該對(duì)比日志的信息但分析模型與之前可疑交易信息的分析模型不相同，則表示問(wèn)題已修改，但存在新的問(wèn)題，則在驗(yàn)證結(jié)果表中作出對(duì)應(yīng)標(biāo)識(shí)“驗(yàn)證通過(guò)”。

請(qǐng)參考圖8所示，所述圖形展示裝置7包含系統(tǒng)設(shè)置單元71、數(shù)據(jù)讀取單元72和數(shù)據(jù)展示單元73，所述圖形設(shè)置單元71用于獲取用戶(hù)或系統(tǒng)對(duì)于圖形的設(shè)置，包括圖形類(lèi)別、展示參數(shù)、更新頻率、數(shù)據(jù)片段等信息；所述數(shù)據(jù)讀取單元72用于根據(jù)系統(tǒng)設(shè)置單元71獲取的用戶(hù)設(shè)置，從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)，并以規(guī)定格式封裝后傳輸至數(shù)據(jù)展示單元73；所述數(shù)據(jù)展示單元73用于將圖像模板與數(shù)據(jù)結(jié)合，繪制并展示圖形。

在本發(fā)明的另一方面上還提供一種基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法，所述方法包含：監(jiān)控客戶(hù)端瀏覽器，抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志；將客戶(hù)端的性能日志輸出至服務(wù)端；于所述服務(wù)端讀取和解析所述性能日志后，將解析后的所述性能信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中；通過(guò)預(yù)定模型分析所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值；根據(jù)所述客戶(hù)端的分析結(jié)果表確定客戶(hù)端的可疑交易信息以及所述可疑交易信息所對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員，并將所述可疑交易信息發(fā)送至所述測(cè)試人員修改。

在上述實(shí)施例中，進(jìn)一步還包含對(duì)后續(xù)客戶(hù)端瀏覽器性能日志的驗(yàn)證和顯示過(guò)程，如比對(duì)問(wèn)題修改前后性能日志的分析結(jié)果，驗(yàn)證問(wèn)題的修改結(jié)果；以圖形化的方式展示分析結(jié)果、歷史數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)變化等維度的信息，具體請(qǐng)參考后續(xù)說(shuō)明。

在上述監(jiān)控客戶(hù)端瀏覽器步驟中，抓取并保存客戶(hù)端瀏覽器上關(guān)于信息交互的性能日志中還包含：當(dāng)客戶(hù)端瀏覽器打開(kāi)時(shí)啟動(dòng)監(jiān)聽(tīng)，并根據(jù)監(jiān)聽(tīng)到的特定條件輸出記錄客戶(hù)端瀏覽器的性能信息的控制指令或保存客戶(hù)端瀏覽器的性能日志的控制指令；當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到所述客戶(hù)端瀏覽器進(jìn)入業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，記錄當(dāng)前頁(yè)面的性能信息；當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到所述客戶(hù)端瀏覽器退出業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)，將所述性能信息以HAR日志的形式保存；具體請(qǐng)參考圖9所示，在實(shí)際工作中步驟如下：

步驟S101：監(jiān)控控制單元11在客戶(hù)端瀏覽器打開(kāi)時(shí)便啟動(dòng)監(jiān)聽(tīng)，并根據(jù)不同的瀏覽器事件選擇相應(yīng)的處理分支；

步驟S102：當(dāng)監(jiān)控控制單元11監(jiān)聽(tīng)到進(jìn)入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的事件時(shí)，會(huì)綁定當(dāng)前瀏覽器的Tab頁(yè)，將當(dāng)前頁(yè)面與信息記錄單元12相關(guān)聯(lián)；

步驟S103：信息記錄單元12開(kāi)始記錄性能信息，記錄當(dāng)前頁(yè)面發(fā)生的渲染時(shí)間、頁(yè)面展示時(shí)間、請(qǐng)求級(jí)的詳細(xì)信息等性能信息；

步驟S104：當(dāng)監(jiān)控控制單元11監(jiān)聽(tīng)到退出業(yè)務(wù)系統(tǒng)的事件時(shí)，會(huì)將信息記錄單元12監(jiān)控到的所有信息以HAR日志的形式保存到客戶(hù)端的本地磁盤(pán)上。

在上述日志推送步驟中，所述將客戶(hù)端的性能日志輸出至服務(wù)端還包含：當(dāng)客戶(hù)端監(jiān)控到新的性能日志時(shí)，與服務(wù)器建立FTP連接；將性能日志與客戶(hù)端地址通過(guò)FTP方式發(fā)送至服務(wù)端；當(dāng)性能日志傳輸完畢后斷開(kāi)與服務(wù)器的連接，刪除所述性能日志并將傳輸文件清單記錄到傳輸日志中；具體請(qǐng)參考圖10所示，在實(shí)際工作中步驟如下：

步驟S201：當(dāng)日志傳輸單元21監(jiān)控到日志存放目錄有文件變化時(shí)，會(huì)發(fā)起向服務(wù)器的連接請(qǐng)求并建立彼此的連接；

步驟S202：與服務(wù)器建立FTP連接，將日志目錄中的存量日志與客戶(hù)端機(jī)器名一起通過(guò)FTP方式發(fā)送至服務(wù)器端；

步驟S203：當(dāng)日志傳輸完成時(shí)斷開(kāi)與服務(wù)器的連接；

步驟S204：當(dāng)日志傳輸成功時(shí)，刪除本地的日志文件，并將傳輸文件清單記錄到傳輸日志中。

在上述日志處理流程中，所述于所述服務(wù)端讀取和解析所述性能日志后，將各級(jí)性能信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中還包含：將所述客戶(hù)端地址與所述性能日志關(guān)聯(lián)后存儲(chǔ)；讀取并解析所述性能日志，獲得所述性能日志中場(chǎng)景級(jí)信息；將所述場(chǎng)景級(jí)信息存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中；具體請(qǐng)參考圖11所示，在實(shí)際工作中步驟如下：

步驟S301：由日志讀取單元31從日志文件列表中讀取并打開(kāi)日志文件；

步驟S302：由日志解析單元32以JSON方式解析HAR日志，獲取其中的場(chǎng)景級(jí)信息，包括菜單名，場(chǎng)景耗時(shí)，上傳、下載數(shù)據(jù)量，阻塞、連接、發(fā)送、等待、接收時(shí)間等信息；

步驟S303：由日志解析單元32獲取場(chǎng)景中包含的功能級(jí)信息，包括：功能序號(hào)，渲染時(shí)間，頁(yè)面展示時(shí)間，上傳、下載數(shù)據(jù)量，阻塞、連接、發(fā)送、等待、接收時(shí)間等信息；

步驟S304：由日志解析單元32獲取功能中包含的請(qǐng)求級(jí)信息，包括：請(qǐng)求地址，請(qǐng)求耗時(shí)，請(qǐng)求方法，發(fā)送、接收數(shù)據(jù)，阻塞、連接、發(fā)送、等待、接收時(shí)間，是否緩存、重定向地址等信息；

步驟S305：將日志傳輸單元21發(fā)送的客戶(hù)端機(jī)器名與當(dāng)前日志關(guān)聯(lián)；

步驟S306：將上述流程獲取到的信息保存到數(shù)據(jù)庫(kù)的相應(yīng)表中；

步驟S307：將已解析的日志文件保存到指定路徑下作為存檔。

在上述模型分析流程中，所述通過(guò)預(yù)定模型分析所述性能日志，獲得所述性能日志中的可疑交易信息，根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表并通過(guò)所述分析結(jié)果表利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改進(jìn)所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值還包含：獲取所述場(chǎng)景級(jí)信息，并通過(guò)請(qǐng)求超時(shí)分析模型、重復(fù)請(qǐng)求分析模型、資源缺失分析模型分析所述場(chǎng)景級(jí)信息，獲得可疑交易信息；根據(jù)所述可疑交易信息建立分析結(jié)果表；通過(guò)所述分析結(jié)果表構(gòu)建各模型的決策樹(shù)，通過(guò)構(gòu)建后的各模型的決策樹(shù)修改所述預(yù)定模型的規(guī)則和/或閥值；具體請(qǐng)參考圖12所示，在實(shí)際工作中步驟如下：

步驟S401：從數(shù)據(jù)庫(kù)的相應(yīng)表中讀取所需要的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行一定的預(yù)處理；

步驟S402：根據(jù)模型算法對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選；

步驟S403：將模型篩選出的符合模型的數(shù)據(jù)存入結(jié)果表中；

步驟S404：從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取輸出單元63記錄的結(jié)果表中的數(shù)據(jù)；

步驟S405：重新構(gòu)建各模型的決策樹(shù)，以?xún)?yōu)化分析模型的命中率。

在本發(fā)明所提供的基于信息交互的客戶(hù)端性能監(jiān)控方法中，所述根據(jù)所述客戶(hù)端的分析結(jié)果表確定客戶(hù)端的可疑交易信息以及所述可疑交易信息所對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員，并將所述可疑交易信息發(fā)送至所述測(cè)試人員修改的具體流程請(qǐng)參考圖13所示，其步驟具體如下：

步驟S501：讀取結(jié)果保存單元42輸出的結(jié)果表中的數(shù)據(jù)；

步驟S502：將結(jié)果表中數(shù)據(jù)與日志保存單元33中的日志信息表、功能信息表、人員信息表進(jìn)行匹配，獲取分析結(jié)果表中對(duì)應(yīng)的測(cè)試人員及開(kāi)發(fā)人員的郵箱；

步驟S503：以郵件的方式將問(wèn)題交易清單發(fā)送至測(cè)試人員及開(kāi)發(fā)人員的郵箱。

在上述實(shí)施例中，所述比對(duì)問(wèn)題修改前后性能日志的分析結(jié)果，驗(yàn)證問(wèn)題的修改結(jié)果的具體流程請(qǐng)參考圖14所示，其步驟如下：

步驟S601：根據(jù)問(wèn)題交易的菜單、請(qǐng)求等信息進(jìn)行比對(duì)，從問(wèn)題交易修改之后的日志中得出相同交易場(chǎng)景的日志；

步驟S602：使用模型分析裝置4分析對(duì)比日志；

步驟S603：獲取結(jié)果保存單元42中輸出的問(wèn)題交易結(jié)果表中對(duì)比日志的相關(guān)信息；

步驟S604：將比對(duì)結(jié)果保存至驗(yàn)證結(jié)果表。

在上述實(shí)施例中，所述以圖形化的方式展示分析結(jié)果、歷史數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)變化等維度的信息的具體流程請(qǐng)參考圖15所示，其步驟如下：

步驟S701：獲取用戶(hù)或系統(tǒng)對(duì)于圖形的設(shè)置，包括圖形類(lèi)別、展示參數(shù)、更新頻率、數(shù)據(jù)片段等信息；

步驟S702：獲取設(shè)置的圖形對(duì)應(yīng)的后臺(tái)數(shù)據(jù)，并按照要求更改數(shù)據(jù)格式；

步驟S703：將數(shù)據(jù)與圖形框架進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將數(shù)據(jù)按照格式填充到圖形框架的數(shù)據(jù)塊中；

步驟S704：對(duì)頁(yè)面進(jìn)行重繪，構(gòu)建并顯示完整的圖形。

本發(fā)明通過(guò)抓取渲染時(shí)間、頁(yè)面展示時(shí)間、請(qǐng)求級(jí)的詳細(xì)信息等數(shù)據(jù)來(lái)反映用戶(hù)的真實(shí)體驗(yàn)；通過(guò)監(jiān)控客戶(hù)端瀏覽器行為來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的記錄性能信息，在對(duì)人工測(cè)試進(jìn)行監(jiān)控時(shí)做到對(duì)測(cè)試人員完全透明，在測(cè)試人員無(wú)感知的情況下進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息收集；通過(guò)利用分布式日志收集技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)分布式性能日志收集；通過(guò)建立請(qǐng)求超時(shí)、重復(fù)請(qǐng)求、資源缺失等分析模型，可以對(duì)性能日志進(jìn)行批量分析，進(jìn)而得出性能瓶頸，并且根據(jù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)自動(dòng)的持續(xù)的優(yōu)化改進(jìn)模型規(guī)則與閥值，真正做到自動(dòng)化分析；通過(guò)利用圖形化展示技術(shù)，將分析結(jié)果、歷史數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)變化等維度的信息以圖形化的方式直觀的展示出來(lái)。

以此實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)端性能監(jiān)控的全流程自動(dòng)化，覆蓋了性能監(jiān)控、日志收集、日志保存、模型分析、問(wèn)題驗(yàn)證、圖形展示的客戶(hù)端性能監(jiān)控的各個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)采集渲染時(shí)間、頁(yè)面加載時(shí)間等與信息交互息息相關(guān)的性能信息以及請(qǐng)求級(jí)的數(shù)據(jù)信息，不僅能夠獲取到更貼近用戶(hù)真實(shí)體驗(yàn)的性能數(shù)據(jù)，也能夠更加精準(zhǔn)的定位性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)具體到請(qǐng)求級(jí)的性能分析。另外，通過(guò)結(jié)合分布式存儲(chǔ)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量性能信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，實(shí)現(xiàn)更精確的模型分析與更全面的圖形展示。本發(fā)明從整體上減少了人工干預(yù)的程度和精力投入，降低了客戶(hù)端性能監(jiān)控成本，彌補(bǔ)了目前客戶(hù)端自動(dòng)化性能監(jiān)控方面的短板。

以上所述的具體實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施例而已，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。