本發明公開了一種系統性能測試中實現模擬交易執行的方法和裝置，涉及計算機技術技術領域。該方法的一具體實施方式包括：在數列中保存預定數目的隨機數，并且確定數列中每個隨機數出現的次數；隨機數均屬于預設的數值區間；將數值區間中的隨機數劃分為多個隨機數集合，使得多個隨機數集合中的各個隨機數集合與預先選擇的多個模擬交易中的各個模擬交易一一對應；從數列中獲取隨機數，確定該隨機數所屬的隨機數集合，以供該隨機數集合對應的模擬交易被執行。該實施方式能夠在模擬交易中實現動態加壓，并且利用本發明實施例確定出的模擬交易以進行性能測試，其測試結果更能真實反映預期業務場景下的性能。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種系統性能測試中實現模擬交易執行的方法和裝置。

背景技術

新零售行業飛速發展的大趨勢下，大批量消費者的消費習慣開始轉變，從線下購物轉移到線上購物。而且隨著一些線上購物節的產生，例如618、雙11等購物節，對電商系統銀行系統提出了新的性能需求，即需要在短時間內處理大量的業務請求。在每次大促之前，新系統發布之前，或者老版本系統版本升級之后，都需要做大量的混合場景的性能測試，來評估現有系統的性能是否能滿足預期的非功能指標。在驗證混合場景非功能業務指標時，為了保證性能測試場景更接近真實的用戶行為，需要對業務做業務建模，即在性能測試過程中確定如何執行交易，進而生成符合真實業務場景的性能測試場景。

現有技術中對模擬業務場景中系統性能測試中實現模擬交易執行的方法有兩種，一種是手動建模以實現模擬交易的執行，另一種是自動建模實現模擬交易的執行。手動建模實現模擬交易執行不僅效率低，而且和預期的業務模型有出入，會導致測試結果存在較大誤差。自動建模實現模擬交易執行會因為交易基準響應時間受到服務器硬件資源波動、網絡波動等外界因素影響，而且使用某一時刻的基準響應時間作為一個因子去自動建模時，自動建模得到的模型并不能真實匹配預期的業務模型，導致測試結果存在較小的誤差。而且，上述兩種方法都不能實現動態加壓。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種系統性能測試中實現模擬交易執行的方法和裝置，能夠實現自動建模實現模擬交易執行以及可動態加壓，并且可使得基于本發明實施例提供的系統性能測試中實現模擬交易執行的方法進行性能測試的測試結果更能真實反映預期業務場景下的性能。

為實現上述目的，根據本發明實施例的一個方面，提供了一種系統性能測試中實現模擬交易執行的方法。

本發明實施例的實現模擬交易執行系統性能測試中實現模擬交易執行的方法包括：在數列中保存預定數目的隨機數，并且確定所述數列中每個隨機數出現的次數；所述隨機數均屬于預設的數值區間；將所述數值區間中的隨機數劃分為多個隨機數集合，使得所述多個隨機數集合中的各個隨機數集合與預先選擇的多個模擬交易中的各個模擬交易一一對應，并且對于每個所述隨機數集合，該隨機數集合中的所有隨機數在所述數列中出現的次數總和與所述預定數目之間的比值為該隨機數集合對應的模擬交易的交易占比，所述交易占比是該模擬交易執行的次數與所述多個模擬交易的執行總次數之間的比值；從所述數列中獲取隨機數，確定該隨機數所屬的隨機數集合，以供該隨機數集合對應的模擬交易被執行。

可選地，所述隨機數為均勻隨機數。

可選地，在數列中保存預定數目的隨機數的步驟包括：為數值區間中的每個隨機數都對應設置一個計數器；通過每個所述計數器判斷該計數器對應的隨機數出現的次數是否超過確定的該隨機數出現的次數；其中，所述已確定的該隨機數出現的次數是所述預定數目與所述數值區間內的隨機數個數的商；如果超過，則丟棄該計數器對應的隨機數；否則，將該計數器對應的隨機數保存到數列中。

可選地，在數列中保存預定數目的隨機數之后，以及從所述數列中獲取隨機數之前，還包括：將所述數列按照key-value形式存儲在Map對象中；從所述數列中獲取隨機數的步驟包括：根據Map對象中的key取出對應的數列；取出該數列中的隨機數，并且在所述數列中刪除取出的隨機數。