一种性能测试结果自动分析方法及装置与流程

1.本发明涉及性能测试技术领域，具体而言，涉及一种性能测试结果自动分析方法及装置。


背景技术：

2.在性能测试领域，在完成性能测试后，可得到性能测试结果文件，原始的测试结果可读性差，所以通常会对结果文件进行一定的统计分析，将结果文件整理为可读性较好的图表、表格或报告，而这个过程比较繁琐，需要较多的人工参与，所耗费的时间也较长。
3.例如，jmeter工具作为性能测试使用率相对较高的测试工具，运行jmeter脚本后得到jtl结果文件，将jtl结果文件导入到jmeter工具中，将导入生成的内容拷贝到excel表格中，通过excel命令对表格中的数据进行分析，整理出报告。
4.上述步骤一般是人工完成，非常耗时，且效率较低。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的在于提供一种性能测试结果自动分析方法及装置，以改善上述技术问题。
6.为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：
7.第一方面，本技术实施例提供一种性能测试结果自动分析方法，包括：获取性能测试的原始结果，所述性能测试的原始结果包括向目标系统发出的多种测试请求中的每种测试请求对应的至少一组测试结果；根据每种测试请求对应的所述至少一组测试结果计算得到每种测试请求对应的至少一个性能指标；将每种测试请求的所述至少一个性能指标分别与对应的预设标准值进行对比，获得对比结果；根据每种测试请求的对比结果获得所述性能测试的分析结果。
8.本技术可以快速对性能测试的原始结果进行自动化分析处理，人工参与的环节少，人力成本降低，分析效率高。而且，可以通过灵活设定性能指标，得到更加丰富的分析结果。
9.在一种可选的实施方式中，所述将每种测试请求的所述至少一个性能指标分别与对应的预设标准值进行对比，包括：获取标准脚本，所述标准脚本是根据执行所述性能测试的原始测试脚本得到的，所述标准脚本内构建的测试请求的命名包括请求的名称以及该种测试请求对应的至少一个预设标准值；解析所述标准脚本，获得每种测试请求的名称及对应的至少一个预设标准值；根据所述名称确定每种测试请求的至少一个性能指标所对应的至少一个预设标准值，并将每一所述性能指标与所述至少一个预设标准值中对应的预设标准值进行对比，获得每种测试请求的对比结果。
10.在本技术中，通过解析标准脚本来获得每种测试请求对应的预设标准值，可以同时获得每种请求的名称及相应的标准值，以便于根据名称将性能指标与对应的标准值匹配，进而进行对比。
11.在一种可选的实施方式中，在获取标准脚本之前，所述方法还包括：获取所述原始测试脚本，所述原始测试脚本的线程组节点下构建有所述多种测试请求；对所述原始测试脚本中的测试请求进行重命名，以在所述测试请求的命名中包括请求的名称以及该种测试请求对应的至少一个预设标准值；根据重命名后的原始测试脚本得到所述标准脚本。
12.在一种可选的实施方式中，在获取所述原始测试脚本之后，所述方法还包括：删除所述原始测试脚本中每一事务控制器下的所有逻辑控制器。
13.由于脚本内容比较复杂，且标准脚本的作用是解析出各测试请求的名称及对应的标准值，因此，可删除无用的逻辑控制器，以加快标准脚本的解析速度。
14.在一种可选的实施方式中，所述获取性能测试的原始结果，包括：获取性能测试的原始结果文件；通过分块读取方式读取所述原始结果文件，获得性能测试的原始结果。
15.通过分块读取方式从原始结果文件中读取性能测试的所有原始结果，然后基于读取的原始结果自动进行结果分析，既避免了对庞大的原始结果文件进行转换时可能出现的读取失败、读取过程中内存溢出、转换时间长等问题，又能够得到更加丰富的分析结果。
16.在一种可选的实施方式中，所述至少一个性能指标包括：m％响应时间、错误率及吞吐量，所述根据每种测试请求对应的所述至少一组测试结果计算得到每种测试请求对应的至少一个性能指标，包括：从所述原始结果中筛选出每种测试请求对应的所有测试结果，所述所有测试结果是多次向所述目标系统发送该种测试请求后得到的；分别对每种测试请求的测试结果进行如下计算处理：将所述测试请求的所有测试结果中的响应时间从小到大排序，确定排序后的响应时间中第m％的位置所对应的响应时间，并将第m％的位置所对应的响应时间作为所述测试请求的m％响应时间；以及计算所述测试请求的所有测试结果中请求失败的比例，获得所述测试请求的错误率；以及计算所述测试请求的所有测试结果中最早的发送时间与最晚的发送时间的时间差，根据所述时间差与所述测试请求的测试结果的数目，获得所述测试请求的吞吐量。
17.在一种可选的实施方式中，所述测试请求为独立的测试请求或由至少一个子测试请求组成的测试事务。
18.第二方面，本技术实施例提供一种性能测试结果自动分析装置，包括：结果获取模块，用于获取性能测试的原始结果，所述性能测试的原始结果包括向目标系统发出的多种测试请求中的每种测试请求对应的至少一组测试结果；指标计算模块，用于根据每种测试请求对应的所述至少一组测试结果计算得到每种测试请求对应的至少一个性能指标；标准对比模块，用于将每种测试请求的所述至少一个性能指标分别与对应的预设标准值进行对比，获得对比结果；结果分析模块，用于根据每种测试请求的对比结果获得所述性能测试的分析结果。
19.第三方面，本技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面、第一方面中任一可选实施方式所述的方法。
20.第四方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当所述电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面、第一方面中任一可选实施方式所述的方法。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
22.图1示出了本技术提供的一种性能测试结果自动分析方法的流程图；
23.图2示出了本技术提供的一种性能测试结果自动分析装置的示意图；
24.图3示出了本技术提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
26.本技术实施例提供一种性能测试结果自动分析方法，图1示出了该分析方法的流程图，如图1所示，该分析方法包括：
27.步骤110：获取性能测试的原始结果，该原始结果包括向目标系统发出的多种测试请求中的每种测试请求对应的至少一组测试结果。
28.可以理解的，本实施例通过模拟客户端用户向目标系统发送所构建的测试请求的方式对后台系统程序的性能进行测试。
29.示例性的，在进行一次性能测试时，构建性能测试脚本，在性能测试脚本中创建线程组节点，并在线程组节点下添加测试请求，其中，本实施例中的测试请求可以是线程组节点下独立的测试请求，或者由至少一个子测试请求组成的测试事务。对于一项功能的完成，若需要多个请求来共同完成，多个请求有逻辑上的依赖关系，则在线程组节点下添加事务控制器，将多个请求放在一个事务控制器下，统一看作一个事务，视为一种测试请求，进行性能测试，使得到的性能测试结果更加接近真实场景。
30.运行性能测试脚本，向目标系统发送所构建的测试请求，包括发送独立的测试请求或按照事务控制器的控制逻辑依次发送事务中的各个子测试请求。一个测试请求可能发送成百上千次，每发送一次测试请求则得到一组对应的测试结果，若某一个测试请求发送了100次，则该测试请求有100组测试结果。一组测试结果包括多个结果项，如包括请求的响应时间、返回的响应码、请求是否成功、请求发送的时间、发送的数据、接收的数据、系统网络带宽、系统存储量等。在停止运行性能测试脚本后，得到性能测试的原始结果文件。
31.在步骤110中，具体包括：获取性能测试的原始结果文件；通过分块读取方式读取该原始结果文件，获得性能测试的原始结果。
32.对于jmeter脚本而言，运行jmeter脚本后得到jtl结果文件。jmeter工具支持jtl
结果文件直接转换为csv或html格式的报告，但这种转换存在一个问题：当测试结果的数据量非常大时，jtl结果文件的大小一般在1g以上，甚至超过10g，此种情况下，这种转换可能由于数据量过大而导致读取失败、读取过程中内存溢出、转换时间长等问题，尤其对于普通的电子设备，处理上百m的数据就很吃力了，处理更庞大的数据会产生较重的负担。
33.由于上述转换过程所存在的问题，以及jmeter工具直接转换出的csv、html格式的报告只包括基础性的统计信息，本实施例通过分块读取方式从原始结果文件中读取性能测试的所有原始结果，读取的原始结果可存入pandas，然后基于读取的原始结果自动进行结果分析，既避免了前述提到的问题，又能够得到更加丰富的分析结果。
34.可以理解，在步骤110中，测试请求若为独立的测试请求a，则获得该独立的测试请求a对应的一组测试结果；测试请求若是由至少一个子测试请求组成的测试事务b，测试事务b下有子测试请求b1、b2、b3、b4，则获得的是表征测试事务b整体的一组测试结果，而对于子测试请求b1、b2、b3、b4的测试结果，在该步骤中先暂不关注。
35.步骤120：根据每种测试请求对应的至少一个测试结果计算得到每种测试请求对应的至少一个性能指标。
36.以原始结果中的每种测试请求作为最小单位，对每种测试请求的测试结果进行筛选及指标计算，得到每种测试请求对应的至少一个性能指标。
37.根据每种测试请求的名称从原始结果中筛选出该种测试请求所对应的所有测试结果，沿用前述的示例，测试请求a发送了100次，则通过测试请求a的名称从原始结果中筛选出测试请求a的所有100组测试结果，若测试事务b整体发送了100次，则通过测试事务b的名称从原始结果中筛选出测试事务b的所有100组测试结果。在筛选出每种测试请求的所有测试结果后，根据所筛选出的每种测试请求的测试结果计算相应的性能指标。
38.在本实施例中，计算的性能指标包括但不限于：m％响应时间、错误率及吞吐量，其中，m的取值在100以内，例如可取95、90、85、80，则性能指标对应为95％响应时间、90％响应时间、85％响应时间、80％响应时间。每种测试请求对应的至少一个性能指标可以是上述列出的三种指标中的一个或多个，当然，还可以不限于是其他的衡量系统性能的指标。
39.以90％响应时间、错误率及吞吐量为例，分别对每种测试请求的测试结果进行如下计算处理：
40.(1)计算90％响应时间：对该种测试请求的所有测试结果中的响应时间排序，通过该种测试请求的所有测试结果的数目*90％确定对应的位置，向上取整提取对应位置的响应时间，将第90％的位置所对应的响应时间作为该种测试请求的90％响应时间。
41.具体的，将该种测试请求的所有测试结果中的响应时间从小到大排序，若共有10组测试结果，将响应时间从小到大排序依次为：
42.10、11、12、13、14、15、16、17、18、19；
43.10*90％＝9，取排序位置在第9个的响应时间，即18，假设单位为ms，该种测试请求的90％响应时间为18ms。
44.(2)计算错误率：计算该种测试请求的所有测试结果中请求失败的比例，获得该种测试请求的错误率。
45.(3)计算吞吐量：计算该种测试请求的所有测试结果中最早的发送时间与最晚的发送时间的时间差，根据该时间差与该种测试请求的测试结果的数目，获得该种测试请求
的吞吐量。
46.通过以上步骤可计算得到每种测试请求的90％响应时间、错误率及吞吐量。
47.步骤130：将每种测试请求的至少一个性能指标分别与对应的预设标准值进行对比，获得对比结果。
48.可选的，预先存储每种测试请求所对应的预设标准值，测试请求的每个性能指标对应一个预设标准值，若步骤120得到每种测试请求的90％响应时间、错误率及吞吐量，则需预设有90％响应时间的标准值、错误率的标准值及吞吐量的标准值。
49.在本实施例中，通过解析标准脚本来获得每种测试请求对应的预设标准值。标准脚本是根据执行本次性能测试的原始测试脚本得到的，是由原始测试脚本演化而来，可以是对原始测试脚本进行修改后得到，也可以拷贝出原始测试脚本的副本，对副本进行修改后得到。
50.具体的，首先，获取执行本次性能测试的原始测试脚本，该原始测试脚本的线程组节点下构建有本实施例中的多种测试请求，包括独立的测试请求以及由至少一个子测试请求组成的测试事务。然后，删除原始测试脚本中每一事务控制器下的所有逻辑控制器。由于脚本内容比较复杂，且标准脚本的作用是解析出各测试请求的名称及对应的标准值，以及解析出测试事务与其子测试请求的关联关系，因此，可删除无用的逻辑控制器，以加快标准脚本的解析速度。当然，也可以不执行删除原始测试脚本中每一事务控制器下的所有逻辑控制器的步骤。然后，对原始测试脚本中的测试请求进行重命名，以在测试请求的命名中包括请求的名称以及该种测试请求对应的至少一个预设标准值。然后，根据重命名后的原始测试脚本得到标准脚本。
51.在步骤130中，具体包括：获取标准脚本；解析该标准脚本，获得每种测试请求的名称及对应的至少一个预设标准值；根据每种测试请求的名称确定每种测试请求的至少一个性能指标所对应的至少一个预设标准值，并将每一性能指标与该至少一个预设标准值中对应的预设标准值进行对比，获得每种测试请求的对比结果。
52.在获取并解析标准脚本后，可获得每种测试请求的名称及对应的至少一个预设标准值，根据每种测试请求的名称从步骤120中匹配出相同名称的测试请求，从而使步骤120中相同名称的测试请求所对应的至少一个性能指标与解析出的至少一个预设标准值匹配上，以便于将两者进行对比。具体的，在对比时，逐个判断每种测试请求对应的每一性能指标是否满足预定的通过标准，如90％响应时间是否小于预期的响应时间标准值，错误率是否小于预期的错误率标准值、吞吐量是否达到预期的吞吐量标准值，如果某一项性能指标不满足通过标准，则标记该测试请求为测试不通过，并备注不通过的原因。
53.在一种可选的实施例中，在对测试请求进行重命名时，可以在测试请求的原有名称的起始或末尾添加对应的标准值，并以预设的特征符分隔不同的标准值。特征符可以选择“#”、“*”、“_”等符号。例如，某种测试请求原有的名称为“查询”，对该测试请求进行重命名后，命名变化为：“查询_10_1％_20”，其中，“10”表示90％响应时间的标准值，“1％”表示错误率的标准值，“20”表示吞吐量的标准值。
54.在解析标准脚本时，解析每种测试请求的命名，识别命名中的特征符，根据识别出的特征符分别获得该种测试请求的名称以及对应的至少一个标准值。
55.可以理解的，对测试请求进行重命名可以是对全部的测试请求均进行重命名，也
可以仅对部分的测试请求进行重命名，每种测试请求可以通过命名灵活定义对应的标准值。在识别到命名中的特征符时，可根据识别出的特征符得到命名中所设定的预设标准值，并按照该命名中包括的至少一个预设标准值与该种测试请求的至少一个性能指标进行对比；在未识别到命名中的特征符时，即该测试请求的命名中未设定标准值，仅能得到该测试请求的名称，对于此类情况，根据该名称确定该测试请求对应的至少一个性能指标，并采用预设的通用标准值与该种测试请求的至少一个性能指标进行对比，例如，预先设定90％响应时间、错误率及吞吐量的通用标准值。
56.在步骤130后，执行步骤140：根据每种测试请求的对比结果获得性能测试的分析结果。
57.在将每种测试请求的至少一个性能指标与对应的标准值进行对比后，得到每种测试请求是否测试通过的对比结果，根据对比结果获得本次性能测试的分析结果，并输出分析报告。
58.在分析报告中，可以包括步骤120中获得的详细数据以及步骤130中获得的对比结果，即列明每种测试请求的每一性能指标的数值，以及每种测试请求是否测试通过的对比结果。对于对比结果为测试不通过的测试请求，还可列出每一性能指标是否通过的子结果。除此之外，针对测试不通过的测试事务，根据该测试事务与下面的子测试请求的关联关系，列明导致测试事务不通过的子测试请求。
59.具体的，在本实施例中，通过解析标准脚本，可获得测试事务与其子测试请求的关联关系，比如通过解析标准脚本后，可以确定测试事务b与子测试请求b1、b2、b3、b4具有关联关系，若测试事务b的测试不通过，则获取子测试请求b1、b2、b3、b4各自对应的一组测试结果，根据四组测试结果，按照预设的规则筛选出导致测试事务b未通过的子测试请求。
60.可以理解的，原始结果文件中没有记录各测试事务下一共有哪些子测试请求，本实施例通过解析标准脚本来获得测试事务与其子测试请求的关联关系，以便于在测试事务的测试未通过时进行更进一步的分析。而且，正由于在本实施例中具有解析脚本的操作，于是，将各性能指标对应的标准值添加到每种测试请求的命名中，可以在解析标准脚本时一并获得各性能指标对应的标准值，从而可以更加方便、快速地获得标准值。在获得分析结果后，将分析结果按照指定的格式输出到文件中，形成分析报告，并保存。指定的格式可以是excel格式。
61.若按照不同的测试场景进行不同的性能测试，可根据每次性能测试得到的原始结果文件进行自动化分析，并根据每次性能测试的相关数据(如步骤120中获得的详细数据以及步骤130中获得的对比结果)形成总分析报告，在总分析报告中创建多个分页项，将不同测试场景的相关数据分别写入到不同的分页项中，以便查看。
62.需要说明的是，本实施例可以适用于所有架构类型的性能测试，包括但不限于b/s(browser/server，浏览器/服务器)架构、c/s(client/server，客户端/服务器)架构，只要在执行性能测试后生成了原始结果文件，均可以对原始结果文件进行自动化的分析，并形成分析报告。因此，本实施例对该方法的适用场景不作限定。
63.综上所述，本技术实施例提供的性能测试结果自动分析方法可以快速对性能测试的原始结果进行自动化分析处理，大幅减少人工参与，人力成本降低，分析效率高，而且，可以通过灵活设定性能指标，得到更加丰富的分析结果。
64.基于同一发明构思，本技术实施例提供一种性能测试结果自动分析装置，请参照图2，该装置包括：结果获取模块210、指标计算模块220、标准对比模块230以及结果分析模块240。
65.其中，结果获取模块210，用于获取性能测试的原始结果，所述性能测试的原始结果包括向目标系统发出的多种测试请求中的每种测试请求对应的至少一组测试结果。
66.指标计算模块220，用于根据每种测试请求对应的所述至少一组测试结果计算得到每种测试请求对应的至少一个性能指标。
67.标准对比模块230，用于将每种测试请求的所述至少一个性能指标分别与对应的预设标准值进行对比，获得对比结果。
68.结果分析模块240，用于根据每种测试请求的对比结果获得所述性能测试的分析结果。
69.可选的，标准对比模块230包括：
70.标准脚本获取模块，用于获取标准脚本，所述标准脚本是根据执行所述性能测试的原始测试脚本得到的，所述标准脚本内构建的测试请求的命名包括请求的名称以及该种测试请求对应的至少一个预设标准值；
71.标准脚本解析模块，用于解析所述标准脚本，获得每种测试请求的名称及对应的至少一个预设标准值；
72.性能指标对比模块，用于根据所述名称确定每种测试请求的至少一个性能指标所对应的至少一个预设标准值，并将每一所述性能指标与所述至少一个预设标准值中对应的预设标准值进行对比，获得每种测试请求的对比结果。
73.可选的，该装置还包括：
74.原始脚本获取模块，用于获取原始测试脚本，所述原始测试脚本的线程组节点下构建有所述多种测试请求；
75.重命名模块，用于对所述原始测试脚本中的测试请求进行重命名，以在所述测试请求的命名中包括请求的名称以及该种测试请求对应的至少一个预设标准值；
76.标准脚本生成模块，用于根据重命名后的原始测试脚本得到所述标准脚本。
77.可选的，该装置还包括：控制器删除模块，用于删除所述原始测试脚本中每一事务控制器下的所有逻辑控制器。
78.可选的，结果获取模块210具体用于：获取性能测试的原始结果文件；通过分块读取方式读取所述原始结果文件，获得性能测试的原始结果。
79.可选的，所述至少一个性能指标包括：m％响应时间、错误率及吞吐量，指标计算模块220包括：
80.结果筛选模块，用于从所述原始结果中筛选出每种测试请求对应的所有测试结果，所述所有测试结果是多次向所述目标系统发送该种测试请求后得到的；
81.响应时间计算模块，用于将所述测试请求的所有测试结果中的响应时间从小到大排序，确定排序后的响应时间中第m％的位置所对应的响应时间，并将第m％的位置所对应的响应时间作为所述测试请求的m％响应时间；
82.错误率计算模块，用于计算所述测试请求的所有测试结果中请求失败的比例，获得所述测试请求的错误率；
83.吞吐量计算模块，用于计算所述测试请求的所有测试结果中最早的发送时间与最晚的发送时间的时间差，根据所述时间差与所述测试请求的测试结果的数目，获得所述测试请求的吞吐量。
84.可选的，所述测试请求为独立的测试请求或由至少一个子测试请求组成的测试事务。
85.本技术实施例提供的性能测试结果自动分析装置，其实现原理及产生的技术效果在前述方法实施例中已经介绍，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考方法实施例中相应内容。
86.图3示出了本技术实施例提供的电子设备300的一种可能的结构，该电子设备可以用于执行前述提供的性能测试结果自动分析方法的步骤。请参照图3，电子设备300包括：处理器310、存储器320以及通信接口330，这些组件通过通信总线340和/或其他形式的连接机构(未示出)互连并相互通讯。
87.其中，存储器320包括一个或多个(图中仅示出一个)，其可以是，但不限于，随机存取存储器(random access memory，简称ram)，只读存储器(read only memory，简称rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，电可擦除可编程只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，简称eeprom)等。处理器310以及其他可能的组件可对存储器320进行访问，读和/或写其中的数据。
88.处理器310包括一个或多个(图中仅示出一个)，其可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器310可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、微控制单元(micro controller unit，简称mcu)、网络处理器(network processor，简称np)或者其他常规处理器；还可以是专用处理器，包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)、数字信号处理器(digital signal processor,简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuits，简称asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。并且，在处理器310为多个时，其中的一部分可以是通用处理器，另一部分可以是专用处理器。
89.通信接口330包括一个或多个(图中仅示出一个)，可以用于和其他设备进行直接或间接地通信，以便进行数据的交互，例如通过通信接口330读取存储介质传入的原始结果文件，或者向外部载体输出分析报告等。通信接口330可以包括进行有线和/或无线通信的接口。
90.在存储器320中可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器310可以读取并运行这些计算机程序指令，以实现本技术实施例提供的性能测试结果自动分析方法以及其他期望的功能。
91.可以理解，图3所示的结构仅为示意，电子设备300还可以包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。电子设备300可能是实体设备，例如pc机、笔记本电脑、服务器、嵌入式设备等，也可能是虚拟设备，例如虚拟机、虚拟化容器等。并且，电子设备300也不限于单台设备，也可以是多台设备的组合或者大量设备构成的集群。
92.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被计算机的处理器读取并运行时，执行本技术实施例提供的性能测试结果自动分析方法。例如，计算机可读存储介质可以实现为图3中电子设备300中的存储器320。
93.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
94.再者，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
95.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。