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龙图腾网获悉北京艺源酷科技有限公司申请的专利一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法及系统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：CN120429217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510941908.0，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法及系统是由武睿敏设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法及系统，包括：周期性采集当前从节点的资源利用数据作为当前时间点数据，预测下一时间点的资源利用数据；基于动态阈值校验算法判断下一时间点的资源利用数据是否异常，基于优先级迁移策略启动进程迁移机制；在从节点与被测系统部署双向埋点探针，采用密度聚类算法对关联后的流量和资源数据进行分析聚类，并根据聚类结果识别异常问题模式；实时展示各测试接口的压力请求量与资源指标以及异常问题模式的关系，形成压力输入—系统响应的全链路诊断视图。本发明极大地提高了分布式性能测试的响应速度和从节点资源调度效率，将流量数据与资源数据进行秒级时间对齐，为上游评估分析提供底层数据支持。

本发明授权一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态负载预测的分布式性能测试方法，其特征在于，部署主节点向从节点分配施压任务，所述施压任务为向被测系统施压的业务任务，部署从节点按照分配的施压任务向被测系统的测试接口发送压力请求，以模拟用户行为或业务负载；包括如下步骤： S1：周期性采集当前从节点的资源利用数据作为当前时间点数据，利用所述当前时间点数据预测下一时间点的资源利用数据； S2：基于动态阈值校验算法判断所述下一时间点的资源利用数据是否异常，若是则基于优先级迁移策略对当前从节点上的进程启动进程迁移机制； S3：在从节点与被测系统部署双向埋点探针，利用唯一业务任务ID将从节点的压力请求流量数据与被测系统的资源数据进行关联；对于HTTP请求业务任务，所述从节点的压力请求流量数据包括如下中的一种或多种：每秒查询率QPS、响应时间；与所述压力请求流量数据相关联的所述被测系统的资源数据包括如下中的一种或多种：CPU核间负载、JVM新生代GC频率、内存碎片率； S4：采用密度聚类算法对关联后的压力请求流量和资源数据进行分析聚类，获得异常特征聚类结果，并根据聚类结果识别异常问题模式；所述密度聚类算法包括DBSCAN密度聚类算法，用于执行如下步骤： 对于每一个压力请求，其关联的从节点的压力请求流量数据与被测系统的资源数据作为多维数据输入进入DBSCAN算法； 基于所述多维数据输入之间的密度关系进行聚类，识别出具有相似行为模式的数据群组作为密集区域，并将不符合任何密集区域的数据点标记为异常数据特征； 根据异常数据特征给出问题描述； 将异常数据特征和对应的问题描述聚合为JSON，在内存中以哈希表存储，接受O1时间复杂度的随机访问； S5：实时展示各测试接口的压力请求流量与资源指标以及异常问题模式的关系，形成压力输入—系统响应的全链路诊断视图；所述资源指标基于注意力机制的加权聚合模型添加性能指标值的描述： Sagg=∑αiSi 式中，Sagg为聚合后的性能指标值，Si为各个原始性能指标值，权重系数αi由当前测试阶段动态调整； 通过动态热力图实时展示各测试接口的压力请求流量与资源指标以及异常问题模式的关系，接收并响应指定时间段内、指定业务任务下的测试接口的压力请求流量与资源指标以及异常问题模式的关系的查询指令。

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