【技术实现步骤摘要】
基于字节码注入的代码故障分析方法及系统
本专利技术涉及程序监测领域，可适用于金融领域和其他领域，尤指一种基于字节码注入的代码故障分析方法及系统。
技术介绍
随着软件系统的不断演进，软件系统愈发成熟，IT行业在各个领域都在走向普遍化和智能化。用户需求也呈现爆炸式的增长，随便快速交付，devops等理念的提出，传统的一个季度或者一个月度更新的月季度系统版本更新已经无法满足日益增长的用户需求。快速的迭代交付模式下，在测试人员比例下降，但是对于软件的稳定性，可靠性却有了更高的要求。对系统的分析诊断提出了更高的要求。如何在测试环境能够高效的分析系统程序，并自动化的提供整改建议。快速定位程序问题，优化程序结构和性能是一个很好的优化软件设计结构方向。这不仅可以加快研发测试效能，也可以提升开发测试能力输出。当一个开发阶段进入测试流程时，才会暴露出很多的程序问题。当出现功能流程问题时，开发一般需要跟具日志去分析问题原因，如果遇到的是一些专项性问题，比如性能测试问题，安全测试问题。一般定位问题都需要花费较长的周期和时间去找出问题的所在原...
【技术保护点】
1.一种基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，所述方法包含：/n通过字节码技术监控程序运行，采集程序运行时的代码运行逻辑数据、性能监控数据和日志数据；/n根据所述代码运行逻辑数据、所述性能监控数据和所述日志数据获得程序监控数据矩阵，利用预设周期内的多个所述程序监控数据矩阵通过卷积神经网络算法训练构建程序分析模型；/n获取程序故障状态下的性能监控数据和日志数据，根据性能监控数据和日志数据通过所述程序分析模型获得代码运行逻辑数据，根据代码运行逻辑数据定位代码故障发生位置。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，所述方法包含：
通过字节码技术监控程序运行，采集程序运行时的代码运行逻辑数据、性能监控数据和日志数据；
根据所述代码运行逻辑数据、所述性能监控数据和所述日志数据获得程序监控数据矩阵，利用预设周期内的多个所述程序监控数据矩阵通过卷积神经网络算法训练构建程序分析模型；
获取程序故障状态下的性能监控数据和日志数据，根据性能监控数据和日志数据通过所述程序分析模型获得代码运行逻辑数据，根据代码运行逻辑数据定位代码故障发生位置。
2.根据权利要求1所述的基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，通过字节码技术监控程序运行包含：通过将agent程序部署于待监控的程序中执行监控程序运行。
3.根据权利要求1所述的基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，根据所述代码运行逻辑数据、所述性能监控数据和所述日志数据获得程序监控数据矩阵包含：
对所述代码运行逻辑数据、所述性能监控数据和所述日志数据进行预定规则的清洗处理；
根据特征值对清洗后的所述代码运行逻辑数据、所述性能监控数据和所述日志数据进行数值结构化处理生成程序监控数据矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，根据性能监控数据和日志数据通过所述程序分析模型获得代码运行逻辑数据，根据代码运行逻辑数据定位代码故障发生位置包含：
根据性能监控数据和日志数据通过所述程序分析模型获得程序正常状态下的代码运行逻辑数据；
比较程序正常状态下和故障状态下的代码运行逻辑数据，获得代码故障发生位置。
5.根据权利要求1所述的基于字节码注入的代码故障分析方法，其特征在于，利用预设周期内的多个所述程序监控数据矩阵通过卷积神经网络算法训练构建程序分析模型包含：
根据预设比例将多个所述程序监控数据矩阵划分为训练数据集和测试数据集；
通过所述训练数据集和所述测试数据集，利用卷积神经网络算法迭代数据训练构建程序分析模型。
6.一种基于字节码注入的代码故障分析系统，其特征在于，所述系统包含：监控数据采集装置、模型分析优化装置和数据分析预测装置；
所述监控数据采集装置用于通过字节码技术监控程序运行，采集程序运行时的代码运行逻辑数据、性能监控...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄俊文，杨卓俊，陆斌，项旗立，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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