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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于系统特征的微服务拆分方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115794039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211416435.5，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权一种基于系统特征的微服务拆分方法是由曹伶俐;章程设计研发完成，并于2022-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于系统特征的微服务拆分方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于系统特征的微服务拆分方法，基于系统特征生成节点属性网络的微服务拆分框架，本发明结合软件系统的动静态分析技术来获取全面的系统特征，然后建立对应的节点属性网络并进行可视化拆分。本发明通过分析不同系统特征的拆分结果创建节点关联度矩阵，对其聚类后利用NSGA‑Ⅱ算法优化结果获得最终的微服务候选。实验表明本发明能够提供有效的微服务候选，与其他先进的微服务拆分方法相比具有更高的内聚度和密度。

本发明授权一种基于系统特征的微服务拆分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于系统特征的微服务拆分方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1、针对单体系统的代码程序，使用动态分析与静态分析技术相结合的方式获取系统在方法粒度层级上具有的特征信息，其中动态分析更能体现系统业务的流动细节，因此以动态分析获取的数据为主，静态分析的数据为辅创建单体系统对应的节点属性网络，将该网络标记为G； 步骤S2、对于S1步骤中得到的节点属性网络G，运用经典社区检测算法对其拓扑结构进行划分，获取从系统功能特征角度进行拆分的结果，再使用聚类算法分别对G的节点的不同属性数据进行聚类，获取从系统非功能特征，通信结构和组织结构角度进行拆分的结果，并将上述拆分结果分别标记为Pf、Pt、Pa、Pw； 步骤S3，利用S2步骤中生成的不同系统特征下拆分G的结果，分析G中节点之间的关联紧密度，建立不同系统特征下的节点关联矩阵，分别表示为corr_Pf、corr_Pt、corr_Pa和corr_Pw，基于上述四个矩阵，创建一个综合的节点关联矩阵，表示为corr_Matrix,然后使用基于相似矩阵的聚类算法对corr_Matrix中的节点进行聚类，将相关的网络节点也就是实体方法放在一个簇中，将不相关的节点分配到不同簇中，获得初步的微服务候选结果； 步骤S4、使用NSGA-II多目标优化算法对S3步骤中获得的微服务候选进行改进，生成具有更高质量的微服务拆分结果； 所述步骤S1中软件系统动态和静态分析工具分别采用Kieker和java-callgraph收集单体系统的实体方法的动态和静态行为特征，具体包括实体方法的调用关系、调用次数、响应时间和开发作者，生成的系统特征数据的统一格式表示为依次分别表示调用方法e，e的平均响应时间，e的提交作者，被调用方法f，f的平均响应时间，f的提交作者，e调用f的交互频率，这些实体方法构成G的节点，方法间的调用关系构成G的有向边，方法的特征构成G的节点的属性； 所述步骤S2中对G的拓扑结构的划分需要忽略G的节点的属性，而对G的节点的属性的划分中，节点的响应时间属性作为衡量系统非功能特征的参考，节点的调用次数属性用来评估系统的通信结构，节点的开发作者属性则反映出系统的组织结构； 所述步骤S3中在不同系统特征拆分结果构建的关联矩阵前添加权重参数，帮助不同领域灵活按需进行迁移，具体为： corr_Matrix＝α*corr_Pf+β*corr_Pt+γ*corr_Pa+δ*corr_Pw，其中，α，β，γ和δ的值由架构师考虑不同系统特征的重要性按需设定，且α+β+γ+δ＝1。

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