基于Web使用挖掘的负载测试方法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2017.02.015

计算机与现代化 ›› 2017, Vol. 0 ›› Issue (2): 73-77.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.02.015

基于Web使用挖掘的负载测试方法

(1.北京交通大学计算机与信息技术学院，北京100044;2.北京交通大学国家轨道交通安全评估研究中心，北京100044)

收稿日期:2016-07-07 出版日期:2017-03-09 发布日期:2017-03-20
作者简介:薛群群(1992-)，女，山东巨野人，北京交通大学计算机与信息技术学院硕士研究生，研究方向：软件测试; 张骏温(1966-)，男，副研究员，博士，研究方向：软件测试，计算机网络; 张大林(1983-)，男，北京交通大学国家轨道交通安全评估研究中心讲师，博士，研究方向：静态缺陷检测，轨道交通安全。
基金资助:
国家863计划资助项目（2015AA043701）

Web Load Test Method Based on Web Usage Mining

(1. School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;

2. National Research Center of Railway Safety Assessment, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)

Received:2016-07-07 Online:2017-03-09 Published:2017-03-20

摘要/Abstract

摘要：

作为保证Web应用系统稳定性和可靠性的重要手段，Web负载测试逐渐成为软件开发生命周期中很重要的一个环节。然而，区别于传统的软件测试，Web应用系统的复杂性及其用户行为的不可预见性使得Web负载测试变得很困难。针对上述问题，提出一种Web使用频繁模式子树挖掘算法，从用户的访问日志中挖掘出频繁访问的Web页面，分析用户的行为特征，使得负载环境尽可能与真实世界接近。最后利用性能测试工具LoadRunner对实际项目案例进行负载测试，验证了该方法的有效性和实用性。

关键词: 负载测试, Web使用挖掘, 频繁访问模式, LoadRunner

Abstract:

As an important means to guarantee stability and reliability of Web applications system, Web load testing is becoming a very important part in software development lifecycle. However, different from traditional software testing, Web load testing is very difficult because of the complexity and unpredictability of user behavior of Web applications. Against the above problems, a Web usage frequent pattern subtree ming algorithm is proposed. This method gets frequently visited Web pages from the user's access log, analyzes the behavior characteristics of the user and makes the test load environment close to the real world. Finally, the performance testing tool LoadRunner is used to conduct load test on an actual project and the result verifies the effectiveness and practicality of the method.


Key words: load test, Web usage mining, frequent access pattern, LoadRunner

中图分类号:

TP311

薛群群1，张骏温1，张大林2. 基于Web使用挖掘的负载测试方法[J]. 计算机与现代化, 2017, 0(2): 73-77.

XUE Qun-qun1, ZHANG Jun-wen1, ZHANG Da-lin2. Web Load Test Method Based on Web Usage Mining[J]. Computer and Modernization, 2017, 0(2): 73-77.

参考文献

［1］杨蒋蔚. Web性能测试技术研究及工具开发［D］. 上海:上海交通大学, 2014.
［2］何月顺,黄文高. 深入性能测试: LoadRunner性能测试、流程、监控、调优全程实战剖析［M］. 北京:中国水利水电出版社, 2013.
［3］Barber S. Creating effective load models for performance testing with incomplete empirical data［C］// Proceedings of the 26th IEEE Annual International Conference on Telecommunications Energy. 2004:51-59.
［4］Sorensen M H. Use case-driven performance engineering without “concurrent users”［C］// Proceedings of the 4th ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering. 2013:3-12.
［5］Draheim D, Grundy J, Hosking J, et al. Realistic load testing of Web applications［C］// Proceedings of the 10th European Conference on Software Maintenance and Reengineering. 2006:57-67.
［6］朱靖君,吴海燕,高国柱,等. 一种基于日志分析的Web负载测试方法［J］. 计算机工程, 2010,36(23):25-27.
［7］梁力图,陆璐. 基于用户会话的Web应用性能测试方法的研究［J］. 计算机科学, 2014,41(11):46-49.
［8］乔志杰,田剑. 基于用户访问特征的Web性能测试模型［J］. 智能计算机与应用, 2015,5(4):5-8.
［9］邓璐娟,范乃梅,孙义坤,等. 基于Web应用的性能测试模型研究［J］. 计算机工程与应用, 2013,49(1):75-77.
［10］李艳芹. 基于Web应用系统的性能测试及优化［D］. 上海:东华大学, 2011.
［11］李健. 基于Web应用系统的性能测试技术研究［D］. 西安:西安电子科技大学, 2010.
［12］邢东山,沈钧毅,宋擒豹. 基于Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法［J］. 小型微型计算机系统, 2004,25(7):1170-1173.
［13］肖扬. 序列挖掘算法研究及其在用户行为分析中的应用［D］. 北京:北京邮电大学, 2014.
［14］Agrawal R, Srikant R. Mining sequential patterns［C］// Proceedings of the 11th International Conference on Data Engineering. 1995:3-14.
［15］Hadzic F, Hecker M. Alternative approach to tree-structured Web log representation and mining［C］// Proceedings of the 2011 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.

2011,1:235-242.
［16］Vijayalakshmi S, Mohan V. Mining sequential access pattern with low support from large pre-processed Web logs［J］. Journal of Computer Science, 2010,6(11):1293-1300.
［17］赵强,邹伟伟,任健勇. LoadRunner性能测试巧匠训练营［M］. 北京:机械工业出版社, 2015.
［18］石磊. Web应用系统性能测试模型研究与应用［J］. 软件导刊, 2012,11(6):83-85.

[1]	晋文明, 颜硕彦, 钱巨, . 大规模负载生成客户端影响因素研究[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(08): 76-81.
[2]	王昆，滕吉. 铁路客户服务中心桌面辅助系统的设计与实现[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(3): 215-218,222.

基于Web使用挖掘的负载测试方法

Web Load Test Method Based on Web Usage Mining

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