郭盡朝 阿娜 高子琴

一、引言

當(dāng)前交通行業(yè)在開發(fā)、實(shí)施各種業(yè)務(wù)類應(yīng)用程序時(shí)，往往有以下兩大痛點(diǎn)。一是，程序的性能質(zhì)量無法評估和考核。當(dāng)前的現(xiàn)狀是，使用方通常能夠輕易確認(rèn)功能需求是否已實(shí)現(xiàn)，但難以確認(rèn)為實(shí)現(xiàn)這些功能，其后臺的代碼質(zhì)量、結(jié)構(gòu)質(zhì)量是否合理，是否造成了其他方面的影響。從而使程序上線之后，因性能質(zhì)量不佳，為使用者帶來的風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。二是程序所需的系統(tǒng)資源無法精確評估。程序投入真實(shí)運(yùn)營之前，無法較為精確的評估程序所需要的各種系統(tǒng)資源的數(shù)量，從而使企業(yè)在部署這些程序時(shí)，要么資源過多造成了較大的設(shè)備浪費(fèi)，要么資源不足，影響上線之后的系統(tǒng)性能。本研究通過一種程序優(yōu)化檢測方法及系統(tǒng)，對企業(yè)研發(fā)的應(yīng)用程序進(jìn)行質(zhì)量評估，從而確保應(yīng)用程序開發(fā)的質(zhì)量和運(yùn)營效果。

二、研究對象與特點(diǎn)

（一）研究對象

本次研究對象為交通行業(yè)，所選取的樣本為神朔鐵路所有已經(jīng)上線的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

（二）研究特點(diǎn)

當(dāng)前交通行業(yè)的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)其業(yè)務(wù)源端都是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)庫端借助數(shù)據(jù)庫的性能視圖，可以了解和掌握各種業(yè)務(wù)軟件訪問數(shù)據(jù)庫的代碼特征和程序所對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，這些特征表現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫運(yùn)行期間的各種性能統(tǒng)計(jì)信息，并從這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中導(dǎo)出獲得性能量度，在緊急情況下，訪問這些量度在與當(dāng)前的情況做比較，通過查看這些過去的事件統(tǒng)計(jì)信息以給當(dāng)前的問題帶來啟發(fā)，由于數(shù)據(jù)庫管理員必須自始至終都密切關(guān)注可能會(huì)對他們所管理的各個(gè)系統(tǒng)的可用性或者性能有負(fù)面影響的潛在性能問題，因此不斷采集相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對于性能分析變得很重要。

1. 借助數(shù)據(jù)庫性能視圖

本研究的基本方法是借助對關(guān)系數(shù)據(jù)庫性能視圖中數(shù)據(jù)的定期采集，通過分析、比對實(shí)現(xiàn)程序性能質(zhì)量的評估。本研究正是借助這些保存在數(shù)據(jù)庫內(nèi)存性能視圖中的原始運(yùn)行數(shù)據(jù)，通工加工分析，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)程序性能質(zhì)量的評估的。

2.以結(jié)果為導(dǎo)向

本研究是以結(jié)果為導(dǎo)向的性能評估方法。我們認(rèn)為軟件的性能質(zhì)量評估的結(jié)果毫無疑問應(yīng)當(dāng)與最終結(jié)果，即用戶體驗(yàn)相一致或相接近，因此，本研究中衡量性能質(zhì)量的各個(gè)指標(biāo)，反映的是以用戶體驗(yàn)相對應(yīng)的各個(gè)維度。

三、研究方案

我們通過兩套數(shù)據(jù)采集和處理方式，實(shí)現(xiàn)對程序質(zhì)量從基本面到具體問題點(diǎn)的追溯分析。

（一）第一套方案：周期性數(shù)據(jù)采集+三層數(shù)據(jù)加工方法

1.周期性數(shù)據(jù)采集

分為三個(gè)采樣頻率。周期性地采集數(shù)據(jù)庫性能視圖內(nèi)的信息，如Oracle數(shù)據(jù)庫的各種V$開頭的性能視圖，Sqlserver則多為dm_開頭的性能視圖，DB2多為sysibmadmin下的表或視圖。這些信息包括且不限于數(shù)據(jù)庫狀態(tài)、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、性能指標(biāo)計(jì)數(shù)器、等待事件、SQL執(zhí)行統(tǒng)計(jì)、SQL執(zhí)行計(jì)劃等；通過周期性的收集整理數(shù)據(jù)庫性能視圖，從而對關(guān)系數(shù)據(jù)庫端的應(yīng)用程序質(zhì)量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)質(zhì)量和配置質(zhì)量進(jìn)行分析。

2.三層次數(shù)據(jù)加工

將獲取到的大量目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的原始運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間切片、特征箍選等一系列數(shù)據(jù)加工，采樣到的原始數(shù)據(jù)最多會(huì)進(jìn)行三輪的箍選和加工，從而為軟件前端的功能顯示準(zhǔn)備好直觀明確的呈現(xiàn)內(nèi)容。

具體的采集和加工邏輯如下圖：

（二）第二套方案：觸發(fā)式采集+算法庫數(shù)據(jù)處理

因擾企業(yè)的應(yīng)用類問題有一個(gè)主要的特點(diǎn)是，問題的原因往往只在問題剛剛引發(fā)時(shí)能夠追蹤到痕跡，很多應(yīng)用類問題事后是無法被重現(xiàn)和追溯的。因此，我們采用一套獨(dú)創(chuàng)的觸發(fā)式邏輯，以確保能在問題剛剛發(fā)生（或剛剛出現(xiàn)征兆時(shí)）追蹤并保留下問題的根源數(shù)據(jù)。具體如下：

在第一種周期性采樣中，每分鐘會(huì)收集數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)、性能計(jì)數(shù)器等信息，因?yàn)楫?dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時(shí)，首先會(huì)體現(xiàn)到這些狀態(tài)和性能計(jì)數(shù)器上，這樣當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)收集到的指標(biāo)有異常時(shí)，首先確定是何種指標(biāo)異常，然后再根據(jù)事先設(shè)置好的程序邏輯，立刻針對性的采集與這種異常相關(guān)的程序運(yùn)行信息。這里提到的“事先設(shè)置好的程序邏輯”，在于我們在本研究中專門為多種已知的、不同問題，分別準(zhǔn)備一套不同的程序處理邏輯，我們將所有這些不同程序處理邏輯的集合，稱之為算法庫，以應(yīng)對不同問題的不同處理方法。

簡單來說，整個(gè)觸發(fā)式采集+算法庫處理邏輯大概分為三個(gè)步驟：

步驟1：借助第一種方法周期性采集中的短周期采集，如每分鐘一次掃描數(shù)據(jù)庫性能視圖中的各項(xiàng)性能計(jì)數(shù)器和狀態(tài)信息。

步驟2：如果在短周期性采集中，一旦發(fā)現(xiàn)某一數(shù)據(jù)庫的性能計(jì)數(shù)器或數(shù)據(jù)庫狀態(tài)信息異常，則觸發(fā)針對這類異常問題信息的收集和處理。

步驟3：這類異常問題具體的數(shù)據(jù)收集方式和數(shù)據(jù)處理方法將根據(jù)事先存放在軟件算法庫中的邏輯進(jìn)行。

步驟4：算法庫的作用不光是數(shù)據(jù)采集與處理，還包括針對具體問題的數(shù)據(jù)個(gè)性化展示，不同的問題以不同可視化方式進(jìn)行呈現(xiàn)。

四、研究結(jié)果

根據(jù)以上兩套研究方案，我們對神朔鐵路各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行程序質(zhì)量評估以及具體問題的詳細(xì)分析，以下是本次研究得到的信息：