[发明专利]一种加速软件trace信息提取的采样方法

权利要求书

1.一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述采样方法实现对软件trace信息进行两级采样，该方法包括以下步骤：

步骤A：采用trace信息分析工具，以获取trace信息作为采样输入；

步骤B，第一级采样：根据程序的阶段性选择具有阶段代表性的统计区间以进行第二级采样，具体包括如下步骤：

步骤B1：将程序执行流划分为统计区间，计算每个统计区间内的软件特征向量信息，并对特征向量进行归一化处理；

步骤B2：根据步骤B1所获得的特征向量，在每个统计区间运行结束时，对该统计区间进行在线阶段分类，具体包括如下步骤：

步骤B21在当前统计区间执行结束时刻，获得当前统计区间的归一化特征向量，

步骤B22将当前统计区间的特征向量，与历史阶段记录表中的所有阶段向量中心进行相似度比较，

步骤B23根据相似度比较结果进行阶段分类，并对历史阶段记录表进行更新和存储；

步骤B3：预测下一个统计区间与当前统计区间是否属于同一阶段，并且同一个阶段内采用指数变化步长的采样方法确定下一个统计区间是否为第二级采样区间：

首先，预测下一个统计区间与当前统计区间是否属于同一阶段，同一个阶段内采样指数变化步长按照δ＝y^k的规律逐步稀疏，其中k＝1,2,3…，y为任意正整数，

第二级采样区间的判断依据如下：若当前统计区间所属阶段的区间数为δ-1，则同属于该阶段的下一个统计区间被确定为第二级采样区间；若当前统计区间所属阶段的区间数为δ，则同属于该阶段的下一个统计区间不作为第二级采样区间；

步骤C，第二级采样：是对第一级采样所确定的第二级采样区间进行trace信息的采样，具体包括如下步骤：

步骤C1：对第二级采样区间内特定trace信息进行采样；

步骤C2：将采样所得的trace信息统计归入第二级采样区间所属阶段。

2.根据权利要求1所述的一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述特征向量进行归一化处理的公式如下所示：

上式中，FV代表统计区间的特征向量，FV[i]代表特征向量的元素，其中i＝0、1、2、3……，references表示单个统计区间内特征向量统计的散列对象个数，等于特征向量中各元素的数值之和，表示特征向量中各个元素所占比例。

3.根据权利要求1所述的一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述相似度比较，是比较当前统计区间的特征向量与历史阶段记录表中的某一个阶段向量中心的距离是否低于给定阈值，具体判据如下：

若当前统计区间的特征向量与历史阶段记录表中的某一个阶段向量中心的距离低于给定阈值，则判定两者相似；若当前统计区间的特征向量与历史阶段记录表中的某一个阶段向量中心的距离高于给定阈值，则判定两者不相似。

4.根据权利要求3所述的一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述当前统计区间的特征向量与历史阶段记录表中的某一个阶段向量中心的距离是曼哈顿距离或者欧氏距离。

5.根据权利要求4所述的一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述曼哈顿距离的计算公式如下所示：

上式中，FV_{_C}[i]表示当前统计区间的特征向量的元素，FV_{_H}[i]表示历史阶段记录表中的某一个阶段向量中心的元素，n表示向量的维度，其中i＝0、1、2、3……。