事务分析方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种事务分析方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本申请提供了一种智能、自动化、高效的事务分析方法，通过特征在问题执行过程中出现的次数以及正常执行过程中出现的特征之间的差异，可以自动发现事务的潜在原因特征，无需人工进行大量的分析和测试工作，极大地缩短了分析事务耗费的时间，提高了事务分析的效率。通过潜在原因特征，能够确定与事务的问题执行过程存在因果关系的特征，从而定位到导致事务出现问题的特征，因此为性能诊断和错误定位提供了更多有价值的信息量，有助于缩短事务的问题闭环的周期，快速解决事务存在的问题。

Transaction analysis methods, devices, devices and storage media

This application provides a transaction analysis method, device, device and storage medium, which belongs to the field of computer technology. This application provides an intelligent, automated and efficient transaction analysis method. Through the number of occurrences of features in the process of problem execution and the differences between the features in the normal process of execution, the latent cause characteristics of transactions can be automatically found. It does not need a lot of manual analysis and testing work, which greatly shortens the time of transaction analysis and improves the transaction. The efficiency of analysis. Through the latent cause characteristics, we can identify the causal relationship with the problem execution process of the transaction, thus locating the characteristics that cause the transaction problems. Therefore, we can provide more valuable information for performance diagnosis and error location, and help to shorten the closed-loop cycle of the transaction problems and solve the problems of the transaction quickly.

【技术实现步骤摘要】
事务分析方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种事务分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，计算机设备能够处理的事务飞速增长，同时计算机设备每天都可以多次执行同一事务，以满足大量用户的需求。为了提高执行事务的性能，需要对事务的问题进行分析，以便更好的执行事务。目前，事务分析过程通常为：在事务的执行过程中，实时采集当前的执行记录，从执行记录中，提取执行事务所调用的每个节点的信息，该节点的信息包括节点的名称、调用节点的时长、状态码、不同节点之间的调用关系等；之后，在界面中显示每个节点的信息。运维人员可以查看每个节点的信息，根据自身经验，分别判断每个节点的信息是否异常，找出信息明显异常的节点，对这些节点的程序进行进一步测试，通过测试来判断这些节点是否存在问题，最终找到导致事务出现问题的节点。基于上述方案进行分析时，需要人工进行大量的分析和测试工作，导致效率较为低下。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种事务分析方法、装置、设备及存储介质，能够解决相关技术中事务分析的效率较低的技术问题。所述技术方案如下：第一方面，提供了一种事务分析方法，所述方法包括：获取事务的至少一个特征中的每个特征的第一信息以及第二信息，所述第一信息用于指示所述特征在所述事务的问题执行过程中出现的次数，所述第二信息用于指示所述特征在所述事务的正常执行过程中出现的次数；计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息；根据所述事务的所述至少一个特征的差异信息，分析所述至少一个特征中是否存在所述事务的潜在原因特征，所述潜在原因特征的差异信息符合差异条件。本实施例提供的方法，提供了一种智能、自动化、高效的事务分析方法，通过特征在问题执行过程中出现的次数以及正常执行过程中出现的特征之间的差异，可以自动发现事务的潜在原因特征，无需人工进行大量的分析和测试工作，极大地缩短了分析事务耗费的时间，提高了事务分析的效率。通过潜在原因特征，能够确定与事务的问题执行过程存在因果关系的特征，从而定位到导致事务出现问题的特征，因此为性能诊断和错误定位提供了更多有价值的信息量，有助于缩短事务的问题闭环的周期，快速解决事务存在的问题。可选地，所述计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息，包括：获取所述每个特征的第三信息，所述第三信息用于指示所述特征的至少一个其他特征的第一信息的总和，所述其他特征为所述事务的所述特征以外的特征，所述其他特征的特征名与所述特征的特征名是相同的，所述其他特征的特征值与所述特征的特征值不同；获取所述每个特征的第四信息，所述第四信息用于指示所述特征的至少一个其他特征的第二信息的总和；根据所述每个特征的所述第一信息、所述每个特征的所述第二信息、所述每个特征的所述第三信息以及所述每个特征的所述第四信息，计算所述每个特征的所述差异信息。可选地，所述根据所述每个特征的所述第一信息、所述每个特征的所述第二信息、所述每个特征的所述第三信息以及所述每个特征的所述第四信息，计算所述每个特征的所述差异信息，包括：对于所述至少一个特征中的任一特征，将所述特征的第一信息、所述特征的第二信息、所述特征的第三信息以及所述特征的第四信息输入似然比校验模型，输出所述特征的所述差异信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，将所述特征的第一信息、所述特征的第二信息、所述特征的第三信息以及所述特征的第四信息输入假设校验模型，从所述假设校验模型中，获取所述特征的差异信息。可选地，所述计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息，包括：根据所述每个特征的所述第一信息，生成至少一个第一蜡烛图,所述第一蜡烛图用于表示所述事务的问题执行过程中同一特征名的特征的分布情况；根据所述每个特征的所述第二信息，生成至少一个第二蜡烛图,所述第二蜡烛图用于表示所述事务的正常执行过程中同一特征名的特征的分布情况；计算所述每个特征所属的特征名的第一蜡烛图与所述每个特征所属的特征名的第二蜡烛图之间的差异信息；或者，计算第一直方图与第二直方图之间的差异信息，所述第一直方图用于表示同一特征名的每个特征的第一信息的分布情况，所述第二直方图用于表示同一特征名的每个特征的第二信息的分布情况；或者，根据所述每个特征的所述第一信息，生成至少一个第一曲线图,所述第一曲线图用于表示所述事务的问题执行过程中同一特征名的特征的变化趋势；根据所述每个特征的所述第二信息，生成至少一个第二曲线图,所述第二曲线图用于表示所述事务的正常执行过程中同一特征名的特征的分布情况；计算所述每个特征所属的特征名的第一曲线图与所述每个特征所属的特征名的第二曲线图之间的差异信息。可选地，所述差异信息符合差异条件，包括：所述差异信息大于差异信息阈值；或者，所述差异信息在所述事务的至少一个特征的差异信息中排在前预设位数；或者，所述差异信息与至少一个其他特征的差异信息之间的偏差大于偏差阈值；或者，所述差异信息是所述事务的至少一个特征的差异信息中最大的差异信息；或者，所述差异信息在所述事务的至少一个特征的差异信息中处于目标范围，所述目标范围的一个端点是所述事务的至少一个特征的差异信息中最大的差异信息，所述目标范围的另一个端点是所述事务的至少一个特征的差异信息按照从大到小的顺序排序后的目标百分位数。可选地，所述获取事务的至少一个特征中的每个特征的第一信息以及第二信息，包括：对于所述至少一个特征中的任一特征，使用多个不同的哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到多个不同的哈希值；根据多个不同的哈希值，在多个不同的第一数组中获取多个第一位置；对所述多个第一位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，选取所述多个第一位置存储的次数的最小值，作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，对第一直方图中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第一直方图作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，遍历第一计数信息；当在所述第一计数信息中遍历到所述特征时，对所述第一计数信息中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第一计数信息中所述特征对应的次数作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，使用哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到哈希值；根据所述哈希值，在第二数组中获取第二位置；对所述第二位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，获取所述第二位置存储的次数，作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，使用多个不同的哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到多个不同的哈希值；根据多个哈希值，在多个不同的第三数组中获取多个第三位置；对所述多个第三位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，选取所述多个第三位置存储的次数的最小值，作为所述特征的第二信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，对第二直方图中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第二直方图作为所述特征的第二信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，遍历第二计数信息；当在所述第二计数信息中遍历到所述特征时，对所述第二计数信息中所述特征对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种事务分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取事务的至少一个特征中的每个特征的第一信息以及第二信息，所述第一信息用于指示所述特征在所述事务的问题执行过程中出现的次数，所述第二信息用于指示所述特征在所述事务的正常执行过程中出现的次数；计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息；根据所述事务的所述至少一个特征的差异信息，分析所述至少一个特征中是否存在所述事务的潜在原因特征，所述潜在原因特征的差异信息符合差异条件。

【技术特征摘要】
1.一种事务分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取事务的至少一个特征中的每个特征的第一信息以及第二信息，所述第一信息用于指示所述特征在所述事务的问题执行过程中出现的次数，所述第二信息用于指示所述特征在所述事务的正常执行过程中出现的次数；计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息；根据所述事务的所述至少一个特征的差异信息，分析所述至少一个特征中是否存在所述事务的潜在原因特征，所述潜在原因特征的差异信息符合差异条件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息，包括：获取所述每个特征的第三信息，所述第三信息用于指示所述特征的至少一个其他特征的第一信息的总和，所述其他特征为所述事务的所述特征以外的特征，所述其他特征的特征名与所述特征的特征名是相同的，所述其他特征的特征值与所述特征的特征值不同；获取所述每个特征的第四信息，所述第四信息用于指示所述特征的至少一个其他特征的第二信息的总和；根据所述每个特征的所述第一信息、所述每个特征的所述第二信息、所述每个特征的所述第三信息以及所述每个特征的所述第四信息，计算所述每个特征的所述差异信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个特征的所述第一信息、所述每个特征的所述第二信息、所述每个特征的所述第三信息以及所述每个特征的所述第四信息，计算所述每个特征的所述差异信息，包括：对于所述至少一个特征中的任一特征，将所述特征的第一信息、所述特征的第二信息、所述特征的第三信息以及所述特征的第四信息输入似然比校验模型，输出所述特征的所述差异信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，将所述特征的第一信息、所述特征的第二信息、所述特征的第三信息以及所述特征的第四信息输入假设校验模型，从所述假设校验模型中，获取所述特征的差异信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述至少一个特征中的每个特征的所述第一信息与所述第二信息之间的差异信息，包括：根据所述每个特征的所述第一信息，生成至少一个第一蜡烛图，所述第一蜡烛图用于表示所述事务的问题执行过程中同一特征名的特征的分布情况；根据所述每个特征的所述第二信息，生成至少一个第二蜡烛图,所述第二蜡烛图用于表示所述事务的正常执行过程中同一特征名的特征的分布情况；计算所述每个特征所属的特征名的第一蜡烛图与所述每个特征所属的特征名的第二蜡烛图之间的差异信息；或者，计算第一直方图与第二直方图之间的差异信息，所述第一直方图用于表示同一特征名的每个特征的第一信息的分布情况，所述第二直方图用于表示同一特征名的每个特征的第二信息的分布情况；或者，根据所述每个特征的所述第一信息，生成至少一个第一曲线图，所述第一曲线图用于表示所述事务的问题执行过程中同一特征名的特征的变化趋势；根据所述每个特征的所述第二信息，生成至少一个第二曲线图，所述第二曲线图用于表示所述事务的正常执行过程中同一特征名的特征的分布情况；计算所述每个特征所属的特征名的第一曲线图与所述每个特征所属的特征名的第二曲线图之间的差异信息。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述差异信息符合差异条件，包括：所述差异信息大于差异信息阈值；或者，所述差异信息在所述事务的至少一个特征的差异信息中排在前预设位数；或者，所述差异信息与至少一个其他特征的差异信息之间的偏差大于偏差阈值；或者，所述差异信息是所述事务的至少一个特征的差异信息中最大的差异信息；或者，所述差异信息在所述事务的至少一个特征的差异信息中处于目标范围，所述目标范围的一个端点是所述事务的至少一个特征的差异信息中最大的差异信息，所述目标范围的另一个端点是所述事务的至少一个特征的差异信息按照从大到小的顺序排序后的目标百分位数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取事务的至少一个特征中的每个特征的第一信息以及第二信息，包括：对于所述至少一个特征中的任一特征，使用多个不同的哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到多个不同的哈希值；根据多个不同的哈希值，在多个不同的第一数组中获取多个第一位置；对所述多个第一位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，选取所述多个第一位置存储的次数的最小值，作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，对第一直方图中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第一直方图作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，遍历第一计数信息；当在所述第一计数信息中遍历到所述特征时，对所述第一计数信息中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第一计数信息中所述特征对应的次数作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，使用哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到哈希值；根据所述哈希值，在第二数组中获取第二位置；对所述第二位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，获取所述第二位置存储的次数，作为所述特征的第一信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，使用多个不同的哈希函数，对所述特征进行哈希运算，得到多个不同的哈希值；根据多个哈希值，在多个不同的第三数组中获取多个第三位置；对所述多个第三位置存储的次数进行递增；当符合停止统计条件时，选取所述多个第三位置存储的次数的最小值，作为所述特征的第二信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，对第二直方图中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第二直方图作为所述特征的第二信息；或者，对于所述至少一个特征中的任一特征，遍历第二计数信息；当在所述第二计数信息中遍历到所述特征时，对所述第二计数信息中所述特征对应的次数进行递增；当符合停止统计条件时，将所述第二计数信息中所述特征对应的次数作为所述特征的第二信息，或...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏伊·霍罗威茨，雅尔·埃瑞恩，王琛，诺阿姆·佩雷斯，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44