【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，特別是涉及一種測試用例生成方法、裝置、電子設備以及存儲介質。
技術介紹
1、隨著越來越多的用戶使用交易平臺提供的各個服務，交易平臺需要響應用戶針對不同服務的大量的請求，但是，交易平臺響應大量的請求會導致交易平臺的穩定性降低，影響用戶的使用體驗。因此，需要針對交易平臺進行壓力測試，壓力測試中會模擬向交易平臺發送針對不同服務的請求，基于壓力測試的測試結果來評估交易平臺的性能，進而能夠針對交易平臺的性能進行改進，提高用戶的使用體驗。而設置壓力測試中模擬向交易平臺發送的針對各個服務的請求的數量占比對壓力測試的準確性十分重要，上述各個服務的請求的數量占比越準確，壓力測試得到的測試結果越準確，則基于測試結果能夠更好地對交易平臺的性能進行改進。
2、現有技術中，使用經驗估算方法，對模擬向交易平臺發送的針對各個服務的請求的數量占比進行設置，導致壓力測試所使用的測試用例的準確度較低。
技術實現思路
1、本專利技術實施例的目的在于提供一種測試用例生成方法、裝置、電子設備以及存儲介質，以提高生成的測試用例的準確度。具體技術方案如下：
2、根據本專利技術實施例的一方面，提供了一種測試用例生成方法，所述方法包括：
3、獲得第一請求比例和第二請求比例，其中，所述第一請求比例為：在測試時間之前的第一歷史時間段內針對交易平臺內各個服務的請求數量的比例，所述第二請求比例為：在所述測試時間之前的第二歷史時間段內針對所述交易平臺內各個服務的請求數量的比例，所述
4、基于所述第一請求比例，確定基準請求比例；
5、基于所述第二請求比例，對所述基準請求比例中各個服務的請求數量的比例進行調整，得到調整請求比例；
6、基于所述調整請求比例和參考請求總量，獲得針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量，其中，所述參考請求總量為基于所述第一歷史時間段內針對交易平臺內各個服務的請求數量得到的請求總量；
7、預測所述交易平臺在所述測試時間的預測請求總量以及預測請求比例，其中，所述預測請求比例為：針對所述交易平臺內各個服務的請求數量的預測比例；
8、基于所述預測請求總量以及預測請求比例，獲得針對所述交易平臺內各個服務的余量請求數量；
9、基于針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量和余量請求數量，生成用于對所述交易平臺進行壓力測試的測試用例。
10、本專利技術的一個實施例中，所述獲得第一請求比例和第二請求比例，包括：
11、針對交易平臺所屬的測試階段，獲得所述測試階段對應的第一請求比例和第二請求比例，其中，所述測試階段為以下階段中的至少一種：使用階段、系統更新階段以及系統上線階段；
12、所述基于針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量和余量請求數量，生成用于對所述交易平臺進行壓力測試的測試用例，包括；
13、基于所述測試階段對應的針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量和余量請求數量，生成用于對所述測試階段下的交易平臺進行壓力測試的測試用例。
14、本專利技術的一個實施例中，所述基于所述第二請求比例，對所述基準請求比例中各個服務的請求數量的比例進行調整，得到調整請求比例，包括：
15、基于所述第二請求比例，確定調整參考比例；
16、針對每一服務，計算該服務對應的調整參考比例和基準請求比例之間的第一差值，根據所述第一差值和預設的調整系數，調整基準請求比例中該服務對應的比例數值，得到調整請求比例。
17、本專利技術的一個實施例中，按照以下方式獲得所述預測請求總量：
18、將第一時間序列數據輸入預先訓練的請求總量預測模型，得到所述請求總量預測模型輸出的所述測試時間的預測請求總量，其中，所述第一時間序列數據包括：在所述測試時間之前的第三歷史時間段內每一交易日對應的請求總量數據，所述第三歷史時間段中的最早時間點晚于所述第二歷史時間段的最早時間點。
19、本專利技術的一個實施例中，所述請求總量預測模型按照以下方式訓練得到：
20、將歷史請求數據庫中第四歷史時間段中每一交易日對應的針對交易平臺內各個服務的請求總量，作為樣本時間序列數據，并將所述樣本時間序列數據輸入待訓練的請求總量預測模型，得到待訓練的請求總量預測模型輸出的預測結果；
21、基于所述預測結果和所述樣本時間序列數據對應的真實預測值，計算模型損失；
22、基于所述模型損失，調整待訓練的請求總量預測模型對應的數據平滑因子、趨勢平滑因子以及季節平滑因子，直至模型收斂，得到完成訓練的請求總量預測模型，其中，所述數據平滑因子為針對輸入的時間序列數據的量級的調整參數，所述趨勢平滑因子為針對輸入的時間序列數據中的數據變化趨勢的調整參數，所述季節平滑因子為針對輸入的時間序列數據中的季節性數據變化的調整參數。
23、本專利技術的一個實施例中，在將第一時間序列數據輸入預先訓練的請求總量預測模型，得到所述請求總量預測模型輸出的所述測試時間的預測請求總量之前，所述方法還包括：
24、若所述歷史請求數據庫中的請求數據滿足模型更新條件，則基于所述歷史請求數據庫中的請求數據訓練得到第一請求總量預測模型，將所述預先訓練的請求總量預測模型更新為第一請求總量預測模型。
25、根據本專利技術實施例的另一方面，提供了一種測試用例生成裝置，所述裝置包括：
26、請求比例獲得模塊，用于獲得第一請求比例和第二請求比例，其中，所述第一請求比例為：在測試時間之前的第一歷史時間段內針對交易平臺內各個服務的請求數量的比例，所述第二請求比例為：在所述測試時間之前的第二歷史時間段內針對所述交易平臺內各個服務的請求數量的比例，所述第二歷史時間段中的最早時間點晚于所述第一歷史時間段的最早時間點，所述第二歷史時間段比所述第一歷史時間段的時間長度更短；
27、請求比例確定模塊，用于基于所述第一請求比例，確定基準請求比例；
28、請求比例調整模塊，用于基于所述第二請求比例，對所述基準請求比例中各個服務的請求數量的比例進行調整，得到調整請求比例；
29、測試請求數量獲得模塊，用于基于所述調整請求比例和參考請求總量，獲得針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量，其中，所述參考請求總量為基于所述第一歷史時間段內針對交易平臺內各個服務的請求數量得到的請求總量；
30、預測數據獲得模塊，用于預測所述交易平臺在所述測試時間的預測請求總量以及預測請求比例，其中，所述預測請求比例為：針對所述交易平臺內各個服務的請求數量的預測比例；
31、余量請求數量獲得模塊，用于基于所述預測請求總量以及預測請求比例，獲得針對所述交易平臺內各個服務的余量請求數量；
32、測試用例生成模塊，用于基于針對所述交易平臺內各個服務的測試請求數量本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種測試用例生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得第一請求比例和第二請求比例，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二請求比例，對所述基準請求比例中各個服務的請求數量的比例進行調整，得到調整請求比例，包括：
4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，按照以下方式獲得所述預測請求總量：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述請求總量預測模型按照以下方式訓練得到：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在將第一時間序列數據輸入預先訓練的請求總量預測模型，得到所述請求總量預測模型輸出的所述測試時間的預測請求總量之前，所述方法還包括：
7.一種測試用例生成裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器、通信接口、存儲器和通信總線，其中，處理器，通信接口，存儲器通過通信總線完成相互間的通信；
10.一種計算機可
...【技術特征摘要】
1.一種測試用例生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得第一請求比例和第二請求比例，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二請求比例，對所述基準請求比例中各個服務的請求數量的比例進行調整，得到調整請求比例，包括：
4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，按照以下方式獲得所述預測請求總量：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述請求總量預測模型按照以下方式訓練得到：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李劍戈，于召洋，劉震，劉楠，
申請(專利權)人：中信建投證券股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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