(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110026693.1
(22)申请日 2021.01.09
(71)申请人 杭银消费金融股份有限公司
地址 310006 浙江省杭州市下城区庆春路
38号1层101室、8层801、802、803、804
室、11层1101、1102室
(72)发明人 曹阳 陶嘉驹 章帅
(74)专利代理机构 衢州维创维邦专利代理事务
所(普通合伙) 33282
代理人 龚洋洋
(51)Int.Cl.
G06F 11/36(2006.01)
(54)发明名称大数据测试方法及系统(57)摘要本申请提供一种大数据测试方法及系统，通过对待进行大数据测试的目标大数据测试业务的目标测试需求执行数据中的实例运行记录进行实例跟踪，并进行分区修复和整区修复，以实现大数据测试处理，得到目标测试需求执行数据中与目标实例相对应的目标测试 需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例。由于确定目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例是考虑了分区测试需求执行数据和整区测试需求执行数据的影响的，因而能够快速准确地确定目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，无需耗费较多的时间来确定期望测试实例，这样能够尽可能提高针对目标大数据测试业务的大数据测试效率，以及时地缓
解大数据测试过程的停滞。权利要求书6页 说明书16页 附图2页CN 112506803 A 2021.03.16
C N 112506803
A
1.一种大数据测试方法，其特征在于，应用于与测试设备通信的大数据测试服务器，所述方法包括：
获取待进行大数据测试的目标大数据测试业务的目标测试需求执行数据，对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行错误运行实例跟踪和失败运行实例跟踪，得到错误运行的实例跟踪结果和失败运行的实例跟踪结果；
通过预设的针对实例跟踪结果的分区修复网络，对所述错误运行的实例跟踪结果进行分区修复处理，得到包括有错误运行实例的分区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
通过预设的针对实例跟踪结果的整区修复网络，对所述失败运行的实例跟踪结果进行整区修复处理，得到包括有失败运行实例的整区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
基于所述分区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例和所述整区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例进行大数据测试处理，得到所述目标测试需求执行数据中与目标实例相对应的目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；其中，所述目标实例包括错误运行实例和失败运行实例中的至少一种，所述目标测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例用于对所述目标大数据测试业务进行大数据测试。
2.根据权利要求1所述的大数据测试方法，其特征在于，所述对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行错误运行实例跟踪和失败运行实例跟踪，得到错误运行的实例跟踪结果和失败运行的实例跟踪结果，包括：
对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行错误运行实例跟踪，得到各个实例运行记录中的错误运行实例跟踪指标、以及各错误运行实例跟踪指标所对应的初始测试实例类别标签；
基于各实例运行记录中的错误运行实例跟踪指标和相应的初始测试实例类别标签，确定错误运行的实例跟踪结果；
对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行失败运行实例跟踪，得到失败运行的实例跟踪结果。
3.根据权利要求2所述的大数据测试方法，其特征在于，所述对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行失败运行实例跟踪，得到失败运行的实例跟踪结果，包括：
对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行预期输出路径解析，得到各实例运行记录分别对应的预期输出路径解析结果；
对所述目标测试需求执行数据中的多个实例运行记录分别进行预期业务转换路径解析，得到各实例运行记录分别对应的预期业务转换路径解析结果；
将对应于相同实例元素的预期输出路径解析结果和预期业务转换路径解析结果进行关联；
基于所述目标测试需求执行数据中与目标预期输出路径解析结果相关联的预期业务转换路径解析结果进行失败运行实例跟踪处理，得到失败运行的实例跟踪结果；其中，所述目标预期输出路径解析结果是被标记的实例元素对应的预期输出路径解析结果。
4.根据权利要求1‑3任一项所述的大数据测试方法，其特征在于，所述通过预设的针对实例跟踪结果的分区修复网络，对所述错误运行的实例跟踪结果进行分区修复处理，得到包括有错误运行实例的分区测试
需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，包括：对所述错误运行的实例跟踪结果中的每个实例运行记录分别进行实例类型匹配，得到每个实例运行记录各自对应的唯一测试实例类别标签；
基于每个实例运行记录中与相应唯一测试实例类别标签对应的错误运行实例跟踪指标的分析指标修复记录，分别进行实例跟踪指标修复处理，得到修复后的错误运行的实例跟踪结果；
对所述修复后的错误运行的实例跟踪结果进行不间断修复处理，得到多个包括有错误运行实例的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
根据各所述分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例分别所对应的错误运行型，对属于相同错误运行型的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例进行分区实例修复处理，得到包括有错误运行实例的分区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
其中，所述对所述错误运行的实例跟踪结果中的每个实例运行记录分别进行实例类型匹配，得到每个实例运行记录各自对应的唯一测试实例类别标签，包括：针对所述错误运行的实例跟踪结果中的每个实例运行记录，当实例运行记录的初始测试实例类别标签的类型数量为不低于两个时，获取每个初始测试实例类别标签的实例联动测试指标信息；
当实例联动测试指标信息对应的指标强度最高的初始测试实例类别标签为一个时，将所述实例联动测试
指标信息对应的指标强度最高的初始测试实例类别标签作为相应实例运行记录的唯一测试实例类别标签；
当所述实例联动测试指标信息对应的指标强度最高的初始测试实例类别标签为不低于两个时，针对每个实例联动测试指标信息对应的指标强度最高的初始测试实例类别标签，获取对应的错误运行实例跟踪指标的实例跟踪指标变化程度；根据最高的实例跟踪指标变化程度所对应的初始测试实例类别标签，确定相应实例运行记录所对应的唯一测试实例类别标签；
其中，所述基于每个实例运行记录中与相应唯一测试实例类别标签对应的错误运行实例跟踪指标的分析指标修复记录，分别进行实例跟踪指标修复处理，得到修复后的错误运行的实例跟踪结果，包括：
对于每个实例运行记录，获取各实例运行记录中与相应唯一测试实例类别标签对应的错误运行实例跟踪指标的接口调用次数信息；
当所述接口调用次数信息对应的当前接口调用次数在预设接口调用次数区间内时，维持相对应的错误运行实例跟踪结果，维持的所述错误运行实例跟踪结果包括错误运行实例跟踪指标、以及所述错误运行实例跟踪指标对应的唯一测试实例类别标签；
当所述接口调用次数信息对应的当前接口调用次数不在所述预设接口调用次数区间内时，将相应的实例运行记录的错误运行实例跟踪结果进行删除；
基于各实例运行记录各自对应的错误运行实例跟踪结果，得到修复后的错误运行的实例跟踪结果。
5.根据权利要求4所述的大数据测试方法，其特征在于，所述对所述修复后的错误运行的实例跟踪结果进行不间断修复处理，得到多个包括有错误运行实例的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，包括：
对所述修复后的错误运行的实例跟踪结果进行不间断修复处理，得到多组的自适应测试实例和非自适应测试实例；
确定每组自适应测试实例和非自适应测试实例之间的测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例比较结果；
当所述测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例比较结果对应的匹配参数大于或等于预设匹配参数时，将相应组的自适应测试实例和非自适应测试实例所构成的测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例作为分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
对于每个分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，根据所述分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例中各实例运行记录分别对应的修复后的唯一测试实例类别标签，确定统计次数最多的目标错误运行型；
将所述目标错误运行型，作为相对应分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例所包括的错误运行实例所对应的错误运行型；
其中，所述错误运行的实例跟踪结果中的错误运行实例跟踪结果包括动态循环跟踪结果和静态循环跟踪结果，所述对所述修复后的错误运行的实例跟踪结果进行不间断修复处理，得到多组的自适应测试实例和非自适应测试实例，包括：
将所述修复后的错误运行的实例跟踪结果中，处于当次修复处理中的首个静态循环跟踪结果所对应的实例运行记录作为当前组的自适应测试实例；
遍历所述当前组的自适应测试实例之后的实例运行记录；
当遍历至的当前实例运行记录对应动态循环跟踪结果、且从所述当前实例运行记录开始的整区预设时长内实例运行记录所对应的错误运行实例跟踪结果均为动态循环跟踪结果时，将所述当前实例运行记录作为所述当前组的非自适应测试实例；
将所述当前组的非自适应测试实例之后的首个静态循环跟踪结果所对应的实例运行记录，作为下一次修复处理的当前组的自适应测试实例，并返回所述遍历所述当前组的自适应测试实例之后的实例运行记录的步骤继续执行，直至得到多组的自适应测试实例和非自适应测试实例；
其中，所述当遍历至的当前实例运行记录对应动态循环跟踪结果、且从所述当前实例运行记录开始的整区预设时长内实例运行记录所对应的错误运行实例跟踪结果均为动态循环跟踪结果时，将所述当前实例运行记录作为所述当前组的非自适应测试实例之前，所述方法还包括：
当由遍历至的当前实例运行记录与所述当前组的自适应测试实例所确定的测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例的持续测试循环时间小于设定测试循环时间阈值时，确定所述当前实例运行记录对应的错误运行实例跟踪结果是否为动态循环跟踪结果；
在所述当前实例运行记录对应静态循环跟踪结果时，将所述当前实例运行记录作为所述当前组所对应的测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例中的其中一实例
运行记录；
在所述当前实例运行记录对应动态循环跟踪结果、且从所述当前实例运行记录开始的整区预设时长内的错误运行实例跟踪结果中包括静态循环跟踪结果时，将从所述当前实例运行记录开始的所述整区预设时长内的首个静态循环跟踪结果所对应的实例运行记录，作为遍历的下一实例运行记录，并返回所述当由遍历至的当前实例运行记录与所述当前组的自适应测试实例所确定的测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例的持续测试循环时间小于设定测试循环时间阈值时，确定所述当前实例运行记录对应的错误运行实例跟踪结果是否为动态循环跟踪结果的步骤继续执行。
6.根据权利要求5所述的大数据测试方法，其特征在于，所述将所述修复后的错误运行的实例跟踪结果中，处于当次修复处理中的首个静态循环跟踪结果所对应的实例运行记录作为当前组的自适应测试实例，包括：
确定所述修复后的错误运行的实例跟踪结果中，处于当次修复处理中的首个静态循环跟踪结果所对应的目标测试需求执行数据；
当所述目标测试需求执行数据的后一实例运行记录所对应的错误运行实例跟踪结果为动态循环跟踪结果时，将所述目标测试需求执行数据对应的错误运行实例跟踪结果进行删除；
当所述目标测试需求执行数据的后一实例运行记录所对应的错误运行实例跟踪结果为静态循环跟踪结果时，将所述目标测试需求执行数据作为当前组的自适应测试实例。
7.根据权利要求4所述的大数据测试方法，其特征在于，所述根据各所述分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例分别所对应的错误运行型，对属于相同错误运行型的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例进行分区实例修复处理，得到包括有错误运行实例的分区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，包括：
确定各所述分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例分别所对应的错误运行型；
当在时序先后上相邻的多于一个的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例均属于相同的错误运行型时，将所述多于一个的分区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例进行测试实例拼接，得到与所述相同的错误运行型对应的分区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例。
8.根据权利要求1‑7任一项所述的大数据测试方法，其特征在于，所述通过预设的针对实例跟踪结果的整区修复网络，对所述失败运行的实例跟踪结果进行整区修复处理，得到包括有失败运行实例的整区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例，包括：对所述失败运行的实例跟踪结果进行不间断修复处理，得到多个包括有失败运行实例的整区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例；
根据各所述整区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例所对应的失败运行型，对属于相同失败运行型的整区候选测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例进行整区实例修复处理，得到包括有失败运行实例的整区测试需求执行数据在设定测试范围内对应的测试实例。
9.一种大数据测试系统，其特征在于，所述大数据测试系统包括测试设备以及与测试
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