[发明专利]基于字节码注入的代码故障分析方法及系统

权利要求书

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、性能监控数据和日志数据；

所述模型分析优化装置用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，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；

所述数据分析预测装置用于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。

7.根据权利要求6所述的基于字节码注入的代码故障分析系统，其特征在于，所述系统还包含自动部署装置，所述自动部署装置用于根据待监控的程序的环境信息，将agent程序部署于环境信息对应位址的服务器中，监控对应程序运行。

8.根据权利要求6所述的基于字节码注入的代码故障分析系统，其特征在于，所述系统还包含数据传输存储装置和数据结构化清洗装置；

所述数据传输存储装置用于将采集到的代码运行逻辑数据、性能监控数据和日志数据存储于数据库；

所述数据结构化清洗装置用于将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定义转换生成对应数值，根据所述数值结构化生成程序监控数据矩阵。