[发明专利]一种压力测试的方法、装置及计算机系统

说明书

本申请实施例公开了一种压力测试的方法、装置及计算机系统；其中方法包括：启动待测试实时流处理系统以便所述待测试实时流处理系统读取测试流数据进行处理；读取预先配置的任务参数，根据所述任务参数自动收集所述待测试实时流处理系统处理所述测试流数据过程产生的性能参数；对所述性能参数进行分析处理，获得所述待测试实时流处理系统的性能分析结果并进行可视化显示。本申请实现了在投入实际环境运行之前，模拟流数据对实时流处理系统预先进行了压力测试，并对压力测试获得的性能参数进行了分析处理以便进行可视化的显示，方便了测试人员对测试的实时流处理系统的测试结果进行评估。

技术领域

本发明涉及测试领域，尤其涉及一种压力测试的方法、装置及计算机系统。

背景技术

随着大数据应用的广泛推广，近年来，在Web应用、网络监控、传感监测等领域，又兴起了一种新的数据密集型应用——流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。因为流数据不适合用传统的关系模型建模，所以流数据不适合采用批量计算。同时，为了满足用户的需求，流数据必须采用实时计算，响应时间为秒级。在大数据时代，流数据的数据格式复杂、来源众多、数据量巨大，对实时计算提出了很大的挑战。因此，针对流数据的实时计算——流计算，应运而生。

流计算是针对流数据的实时计算，可以应用在多种场景中。如在大型网站中，每天都会产生大量的流数据，如用户的搜索内容、用户的浏览记录等。采用流计算进行实时数据分析，可以了解每个时刻的流量变化情况，甚至可以分析用户的实时浏览轨迹，从而进行实时个性化内容推荐。流计算适合于需要处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景如实时分析：实时日志处理、交通流量分析等；实时统计：如网站的实时访问统计、排序等；实时推荐：如实时的推荐服务等。

Storm是一种开源的分布式实时流处理系统，可简单、高效、可靠地处理大量的流数据，实际生产中经常需要采用Storm或者与其类似的实时流处理系统对流数据进行处理。然而在实时流处理系统实际上线之前，如果不进行测试的话，就无法知道待部署的实时流处理系统能否满足后续具体业务的性能要求。而如果计算工程实际上线之后才发现性能不足，再进行调整的成本会大大提高。当前，现有技术中对于实时流处理系统的测试经常直接在生产真实环境上运行。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明的主要目的在于提供一种压力测试的方法、装置及计算机系统，以解决现有技术中的性能测试方法导致后期系统调整成本高的问题。

为了达到上述目的，第一方面本申请提供了一种压力测试的方法，所述方法包括：

启动待测试实时流处理系统以便所述待测试实时流处理系统读取测试流数据进行处理；

读取预先配置的任务参数，根据所述任务参数自动收集所述待测试实时流处理系统处理所述测试流数据过程产生的性能参数；

对所述性能参数进行分析处理，获得所述待测试实时流处理系统的性能分析结果并进行可视化显示。

在一些实施例中，所述测试流数据为测试过程中实时配置的实时流数据。

在一些实施例在，所述启动待测试实时流系统以便所述待测试实时流系统读取测试流数据进行处理包括：

启动Storm实时流系统以便所述Storm实时流系统从Kafka消息队列中读取测试流数据进行分布式实时流处理。

在一些实施例中，所述待测试实时流处理系统为分布式实时流处理系统。

在一些实施例中，所述实时流数据包含至少两条数据流。

在一些实施例中，所述读取预先配置的任务参数，根据所述任务参数自动收集所述待测试实时流处理系统处理所述测试流数据过程产生的性能参数包括：

读取预先配置的任务参数，获得预设的打点周期及打点次数；