柯秀文

(商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 商丘 476001)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的迅速發(fā)展，校園網(wǎng)逐漸成為校園信息交流的重要平臺(tái)，基于B/S模式架構(gòu)的各種“信息管理系統(tǒng)”在校園網(wǎng)中的應(yīng)用日趨廣泛，校園網(wǎng)在學(xué)校日常事務(wù)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的積極作用。然而隨著師生訪問(wèn)量及數(shù)據(jù)量的急劇增加，校園網(wǎng)服務(wù)器負(fù)載過(guò)重的現(xiàn)象也逐漸顯現(xiàn)，導(dǎo)致校園網(wǎng)性能不佳[1]，降低了服務(wù)質(zhì)量。

了解校園網(wǎng)服務(wù)器負(fù)載能力，需要進(jìn)行有效的負(fù)載測(cè)試。通過(guò)負(fù)載測(cè)試進(jìn)而了解系統(tǒng)性能，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，提高校園網(wǎng)服務(wù)效率和質(zhì)量，更好的發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+”[2]功能。因此，構(gòu)造與真實(shí)負(fù)載情況更加接近的負(fù)載測(cè)試尤為重要。一般的網(wǎng)頁(yè)負(fù)載測(cè)試通過(guò)錄制訪問(wèn)序列并進(jìn)行回放的方式進(jìn)行，但全部訪問(wèn)序列的數(shù)量龐大，難以進(jìn)行操作，以及容易造成測(cè)試負(fù)載與真實(shí)負(fù)載之間的差異較大[3]。因此，在校園網(wǎng)的負(fù)載測(cè)試中，本文提出了一種基于師生訪問(wèn)行為挖掘的校園網(wǎng)負(fù)載測(cè)試方法，從校園網(wǎng)訪問(wèn)日志中挖掘師生訪問(wèn)行為特征，獲得師生頻繁訪問(wèn)模式[4]，用于負(fù)載測(cè)試腳本的開(kāi)發(fā)，構(gòu)造負(fù)載測(cè)試環(huán)境，以達(dá)到測(cè)試負(fù)載與真實(shí)負(fù)載情況更加接近的目的，使得測(cè)試結(jié)果更有參考價(jià)值。

1頻繁訪問(wèn)模式挖掘

師生訪問(wèn)行為特征[5]是師生訪問(wèn)校園網(wǎng)進(jìn)行系統(tǒng)交互時(shí)在操作上差異性的表現(xiàn)。校園網(wǎng)負(fù)載測(cè)試主要是通過(guò)模擬大量師生訪問(wèn)，利用負(fù)載測(cè)試工具評(píng)估校園網(wǎng)系統(tǒng)性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，提高用戶體驗(yàn)。為了提高負(fù)載測(cè)試的精度和可靠性，需要真實(shí)地模擬師生訪問(wèn)校園網(wǎng)時(shí)的行為，就要考慮師生角色、操作方式等行為特征。由于校園網(wǎng)用戶訪問(wèn)序列具有規(guī)律性和重復(fù)性，可以從師生訪問(wèn)行為中挖掘其頻繁訪問(wèn)模式。

1.1訪問(wèn)序列樹(shù)

為了說(shuō)明師生對(duì)校園網(wǎng)訪問(wèn)序列如何被表示成樹(shù)，下面舉例進(jìn)行說(shuō)明，每次訪問(wèn)以“教務(wù)信息管理平臺(tái)”登錄開(kāi)始，以“/”標(biāo)記，師生訪問(wèn)平臺(tái)示例如圖1所示。

訪問(wèn)會(huì)話1訪問(wèn)會(huì)話2///信息維護(hù).html/信息維護(hù).html/信息維護(hù)/個(gè)人簡(jiǎn)歷.html /查看.html/信息維護(hù)/選修課.html/信息維護(hù)/個(gè)人簡(jiǎn)歷.html /上傳照片.html/信息維護(hù)/選修課.html /課程搜索.html/信息維護(hù)/個(gè)人簡(jiǎn)歷.html /修改密碼.html/信息維護(hù)/選修課.html /申請(qǐng)開(kāi)課.html/學(xué)生成績(jī).html/學(xué)生成績(jī).html/學(xué)生成績(jī).html /成績(jī)查詢.html/學(xué)生成績(jī).html /成績(jī)添加.html/學(xué)生成績(jī).html /成績(jī)刪除.html

圖1 師生訪問(wèn)平臺(tái)示例

為了更好的說(shuō)明訪問(wèn)序列樹(shù)，方便對(duì)樹(shù)模型的理解，對(duì)圖1中出現(xiàn)的訪問(wèn)頁(yè)面分別用數(shù)字進(jìn)行標(biāo)記，訪問(wèn)頁(yè)面的數(shù)字標(biāo)記如表1所示。

表1 訪問(wèn)頁(yè)面的數(shù)字標(biāo)記

根據(jù)圖1師生訪問(wèn)“教務(wù)信息管理平臺(tái)”頁(yè)面的順序，結(jié)合在表1中給出的頁(yè)面數(shù)字標(biāo)記，可以得到如表2 所示的師生訪問(wèn)序列。

表2 師生訪問(wèn)序列

參照約束關(guān)系，獲得約束集1：C10={1,2}，C11={3} ，C12={10,11,12}；獲得約束集2：C20={1,2} ，C21={4} ，C22={5,6,7}，C23={8,9}， 進(jìn)而得到如圖2所示的樹(shù)型結(jié)構(gòu)。

圖2 訪問(wèn)序列樹(shù)結(jié)構(gòu)

師生對(duì)校園網(wǎng)的訪問(wèn)序列通過(guò)樹(shù)模型的形式表示更能體現(xiàn)校園網(wǎng)站的層級(jí)結(jié)構(gòu)，能夠清晰的反映出每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其它相鄰節(jié)點(diǎn)之間的上下層關(guān)系，表達(dá)的含義比簡(jiǎn)單的訪問(wèn)序列更加清晰，更易于理解。如圖2所示，在會(huì)話1序列樹(shù)結(jié)構(gòu)中，父節(jié)點(diǎn)3“個(gè)人簡(jiǎn)歷”下有3個(gè)子節(jié)點(diǎn)“查看”、“ 上傳圖片”、“ 修改密碼”； 在會(huì)話2序列樹(shù)結(jié)構(gòu)中，有“成績(jī)查詢”、“成績(jī)添加”、“成績(jī)刪除”3個(gè)操作屬于父節(jié)點(diǎn)2“學(xué)生成績(jī)”下。訪問(wèn)會(huì)話1中學(xué)生對(duì)“個(gè)人簡(jiǎn)歷“相關(guān)操作較多，訪問(wèn)會(huì)話2中教師對(duì)“信息維護(hù)”、“選修課”、“學(xué)生成績(jī)”操作較多。從以上師生訪問(wèn)以看出，師生對(duì)校園網(wǎng)關(guān)注不同其操作也是不同的，但其訪問(wèn)序列卻有規(guī)律性和重復(fù)性，有利于從中挖掘出其頻繁訪問(wèn)模式。

在師生訪問(wèn)行為中挖掘其頻繁訪問(wèn)模式時(shí)，將訪問(wèn)行為信息轉(zhuǎn)化樹(shù)結(jié)構(gòu)模型，要考慮師生訪問(wèn)不同頁(yè)面之間的約束關(guān)系。從簡(jiǎn)單的訪問(wèn)序列中并不能看出操作之間的層級(jí)關(guān)系。如訪問(wèn)會(huì)話2的訪問(wèn)序列為<0,1,4,8,9,2,5,6,7>，訪問(wèn)頁(yè)面5雖然在頁(yè)面6、7的前面，但卻不是頁(yè)面6、7的交節(jié)點(diǎn)，在樹(shù)型結(jié)構(gòu)中可以看出訪問(wèn)頁(yè)面5、6、7是并列的兄弟關(guān)系。在實(shí)際轉(zhuǎn)化時(shí)要借助校園網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，提取操作之間的并列約束關(guān)系，建立準(zhǔn)確的約束集，這樣才能在師生訪問(wèn)序列中準(zhǔn)確地生成樹(shù)結(jié)構(gòu)模型。

1.2 WUFPSM算法

師生訪問(wèn)樹(shù)模型的建立：假如給定表3所示的“教務(wù)信息管理平臺(tái)”5條師生訪問(wèn)序列，每條師生訪問(wèn)會(huì)話序列對(duì)應(yīng)唯一ID號(hào)，合并假定的5條師生訪問(wèn)會(huì)話序列，從第一個(gè)節(jié)點(diǎn)0開(kāi)始遍歷，如果該節(jié)點(diǎn)已存在于WUPT(Web Usage Pattern Tree,頻繁使用樹(shù))中，則將標(biāo)識(shí)tid(頻繁節(jié)點(diǎn)，即該節(jié)點(diǎn)頻率不小于用戶給定的最小支持度β)記錄到節(jié)點(diǎn)中，如果該節(jié)點(diǎn)沒(méi)有在WUPT中出現(xiàn)過(guò)，則參照約束關(guān)系，新創(chuàng)建此節(jié)點(diǎn)，并記錄當(dāng)前序列標(biāo)識(shí)，最終可以構(gòu)造出如圖3(a)所示的師生訪問(wèn)樹(shù)模型。

表3 師生訪問(wèn)序列

圖3 師生訪問(wèn)樹(shù)挖掘前后對(duì)比

頻繁訪問(wèn)模式挖掘是從用戶的會(huì)話序列中挖掘出滿足一定支持度閾值的頻繁序列[6]。這里我們假定最小支持度為0.6，圖3(a)中有4個(gè)訪問(wèn)ID對(duì)節(jié)點(diǎn)1進(jìn)行了訪問(wèn)，其頻率為4/5=0.8>0.6 ，有3個(gè)訪問(wèn)ID對(duì)節(jié)點(diǎn)2進(jìn)行了訪問(wèn)，其頻率為3/5=0.6=0.6,以上2個(gè)節(jié)點(diǎn)滿足大于等于最小支持度0.6，所以節(jié)點(diǎn)1和2都是頻繁節(jié)點(diǎn)。非頻繁節(jié)點(diǎn)的相關(guān)路徑也是非頻繁的，去除后可以得到如圖3(b)所示的師生頻繁訪問(wèn)子樹(shù)。

頻繁模式子樹(shù)挖掘算法，即WUFPSM(Web Usage Frequent Pattern Subtree Ming)算法，如下所示：

輸入：會(huì)話集S={s1,s2,s3,…,sn}，訪問(wèn)序列p(si)=〈p1,p2,p3,…,pn〉，約束關(guān)系集C，最小支持度β。

輸入：頻繁帶根子樹(shù)。

算法步驟：

initializes a tree T= (V0,V,E),V0is the root node, V is the set of nodes, E is the set of edges;

for each session do begin

{

Start from the first session s1;

from P1to Pn;

if(Piis in V)

{

break;

}

else

基于商務(wù)部的結(jié)論，法院推測(cè)了為了解決非市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家進(jìn)行商品補(bǔ)貼的問(wèn)題商務(wù)部在未來(lái)可能采取的行動(dòng)。其中一點(diǎn)是通過(guò)采取“非市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)方法”來(lái)征收反傾銷稅，在這一基礎(chǔ)上征收反補(bǔ)貼稅，同時(shí)，對(duì)反傾銷稅采取“細(xì)微的調(diào)整”來(lái)抵消對(duì)同一企業(yè)進(jìn)行雙重征稅的問(wèn)題。法院注意到了商務(wù)部將要實(shí)施的措施可能會(huì)引起更多的問(wèn)題與糾紛，正如其所說(shuō)“這種措施是否會(huì)造成與法規(guī)的直接沖突”或者“這種措施從根本上是否為不公平的，因而造成對(duì)法規(guī)不公正的解釋或者濫用”[2](P1290)。然而，法院并沒(méi)有對(duì)這一話題進(jìn)行更加深入的探討或者分析，原因是這一問(wèn)題與原告所受到的損失無(wú)關(guān)。

go through the constraint set C;

if (Pi, Pk∈the same constraint Ci)

{

Pkis already in T,

Pi→parent node=Pk→parent node

insert Pito the T;

}

}

tid= session id;

begin next session;

perform the above steps;

until all session are completed;

save T into the database D;

FST=generate freqsubtree(root,β);

return FST;

2實(shí)驗(yàn)

本節(jié)利用提出的負(fù)載測(cè)試方法對(duì)“S學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)信息管理服務(wù)平臺(tái)”進(jìn)行負(fù)載測(cè)試，該平臺(tái)基于B/S體系模式架構(gòu)，通過(guò)通用瀏覽器即可實(shí)現(xiàn)師生基礎(chǔ)信息以及圖書(shū)的查詢、預(yù)借等功能?！癝學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)信息管理服務(wù)平臺(tái)”是S學(xué)院校園網(wǎng)日常負(fù)載具有代表性的校園網(wǎng)頁(yè)，選取其相關(guān)數(shù)據(jù)做為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，測(cè)試結(jié)果具有代表性。由于校園網(wǎng)不同于一般的網(wǎng)站，不同月份師生訪問(wèn)頻率差異較大，如寒暑假訪問(wèn)頻率較低。實(shí)驗(yàn)人員選取比較有代表性的時(shí)間段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)2017年11月1日-2017年11月30日系統(tǒng)使用高峰時(shí)段9:00～11:00的網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)日志進(jìn)行分析和預(yù)處理，當(dāng)要求支持度β≥0.6的情況下，得到師生在“S學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)信息管理服務(wù)平臺(tái)”的頻繁訪問(wèn)頁(yè)面為人員登錄、圖書(shū)查詢、圖書(shū)預(yù)借、新書(shū)信息、綜合服務(wù)等，結(jié)果如表4所示，這里需要指出，不同師生對(duì)校園網(wǎng)系統(tǒng)熟悉程度不同，系統(tǒng)思考操作時(shí)間也會(huì)不同。

表4 師生訪問(wèn)頁(yè)面行為的特征表

根據(jù)表4所示特征表，利用負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner[7]錄制虛擬師生用戶腳本，在構(gòu)造的測(cè)試場(chǎng)景中，模擬100用戶并發(fā)，對(duì)“S學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)信息管理服務(wù)平臺(tái)”進(jìn)行負(fù)載測(cè)試，結(jié)果如表5所示。

表5 負(fù)載測(cè)試結(jié)果

從圖4負(fù)載數(shù)與響應(yīng)時(shí)間測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，當(dāng)并發(fā)負(fù)載數(shù)小于200時(shí)，不考慮師生訪問(wèn)行為的事務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間與考慮師生訪問(wèn)行為的事務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間相當(dāng)， 隨著負(fù)載數(shù)的增加，負(fù)載超過(guò)300后，不考慮師生訪問(wèn)行為的事務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間增長(zhǎng)加快，并發(fā)負(fù)載數(shù)大于400時(shí)，在事務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間上，考慮師生訪問(wèn)行為優(yōu)勢(shì)明顯。

圖4 負(fù)載數(shù)與響應(yīng)時(shí)間關(guān)系

圖5 負(fù)載數(shù)與請(qǐng)求成功率關(guān)系

從圖5負(fù)載數(shù)與請(qǐng)求成功率測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，當(dāng)并發(fā)負(fù)載數(shù)小于200時(shí)，不考慮師生訪問(wèn)行為與考慮師生訪問(wèn)行為的請(qǐng)求成功率相當(dāng)，隨著負(fù)載數(shù)的增加，不考慮師生訪問(wèn)行為

請(qǐng)求成功率下降較快，負(fù)載超過(guò)300后，二者請(qǐng)求成功率差距較大。

采用師生訪問(wèn)頁(yè)面頻繁模式子樹(shù)挖掘算法，挖掘出師生的頻繁訪問(wèn)頁(yè)面，以便于開(kāi)發(fā)出的測(cè)試腳本能夠反映師生對(duì)校園網(wǎng)的真實(shí)使用情況，師生頻繁訪問(wèn)的頁(yè)面才是整個(gè)校園網(wǎng)負(fù)載壓力最大的部分，也是體現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載能力的地方。對(duì)于一些很少訪問(wèn)的校園網(wǎng)頁(yè)面，對(duì)負(fù)載測(cè)試的意義不大。事物響應(yīng)時(shí)間、請(qǐng)求成功率是反映校園網(wǎng)性能最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，從負(fù)載數(shù)與事物響應(yīng)時(shí)間、請(qǐng)求成功率的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，對(duì)師生訪問(wèn)頁(yè)面行為特征進(jìn)行挖掘，利用得到的師生頻繁訪問(wèn)模式進(jìn)行腳本開(kāi)發(fā)，考慮師生訪問(wèn)行為特征設(shè)計(jì)負(fù)載測(cè)試場(chǎng)景，測(cè)試負(fù)載與真實(shí)負(fù)載情況更加接近，可信度更高，測(cè)試結(jié)果有利于系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，在實(shí)際應(yīng)用中更有參考價(jià)值。

3結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于師生訪問(wèn)行為挖掘的校園網(wǎng)負(fù)載測(cè)試方法，從校園網(wǎng)訪問(wèn)日志中挖掘師生訪問(wèn)行為特征，獲得師生頻繁訪問(wèn)模式，用于負(fù)載測(cè)試腳本的開(kāi)發(fā)。利用負(fù)載測(cè)試工具LoadRunner錄制虛擬師生用戶腳本，在構(gòu)造的測(cè)試場(chǎng)景中，對(duì)“S學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)信息管理服務(wù)平臺(tái)”進(jìn)行負(fù)載測(cè)試，并取得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，測(cè)試負(fù)載與真實(shí)負(fù)載情況更加接近，測(cè)試結(jié)果更有利于校園網(wǎng)系統(tǒng)調(diào)優(yōu)，為師生提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的校園網(wǎng)信息服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊蔣蔚.Web性能測(cè)試技術(shù)研究及工具開(kāi)發(fā)[D].上海:上海交通大學(xué),2014．

[2]黃楚新,王丹."互聯(lián)網(wǎng)+"意味著什么——對(duì)"互聯(lián)網(wǎng)+"的深層認(rèn)識(shí)[J].新聞與寫(xiě)作,2015(5).

[3]梁力圖,陸璐.基于用戶會(huì)話的Web應(yīng)用性能測(cè)試方法的研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014(11)．

[4]邢東山,沈鈞毅,宋擒豹.基于Web使用挖掘和內(nèi)容挖掘的用戶瀏覽興趣遷移挖掘算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2004(7)．

[5]喬志杰,田劍.基于用戶訪問(wèn)特征的Web性能測(cè)試模型[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用,2015(4)．

[6]肖揚(yáng).序列挖掘算法研究及其在用戶行為分析中的應(yīng)用[D].北京: 北京郵電大學(xué),2014．

[7]仵圣梅.企業(yè)庫(kù)存管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].遼寧:大連理工大學(xué)，2014.