一种低代码应用运行稳定性优化方法与流程

1.本发明涉及一种低代码应用运行稳定性优化方法，属于低代码技术领域。


背景技术：

2.低代码技术在2014年后兴起，凭借着学习成本低、简单交互方式达到快速搭建上线应用程序的优秀特质，在国内外市场众多领域场景的应用均受到追捧。市场上的低代码产品主要划分成两种：表单驱动和模型驱动，在部署方式上分成：私有化部署和saas服务。
3.采用表单驱动或模型驱动的低代码平台搭建出来的低代码应用，由于底层技术架构不同，其在搭建效能上有差异，在稳定性保障层面也有较多差异点，如：部署方式、测试手段等。但是，无论是采用那种驱动，或者采用哪种部署方式，在低代码平台承载应用规模不断增大后，都会出现保障运行稳定性的挑战。
4.目前低代码应用的稳定性保证隐患问题如下：
5.1、在模型驱动的低代码平台中，如果采用混合部署，当低代码应用数量规模很大时，相当于在一个web server中部署了很多应用的jar包，不同的应用的使用场景不同，业务流量和sla差异很大。但由于混合部署的原因，底层共享一套虚拟机或者容器的物理资源(如：cpu、内存、本地磁盘)，会因为一个应用的问题(死锁、锁等待超时、cpu负载高等)产生蝴蝶效应引起群体应用出现生产故障。而表单驱动的低代码平台也会有此类问题。因此纯粹的混合部署很容易造成稳定性问题。
6.2、基于应用混合部署的问题，最简单暴力的解决方法就是采用独立部署，一个低代码应用就部署到独立的一个虚拟机或者容器中，这样虽解决运行混布问题，但衍生出另一个问题就是部署资源浪费。并非每时每刻，所有应用的流量负载都很高，这种资源浪费给企业带来金钱损失的同时也会带来运维人员的工作负担增倍。
7.3、理想的情况下，低代码应用应该采用混合部署和独立部署相结合的部署方式，但是目前还没有有效的方法来实现这一目的。
8.4、低代码应用规模增长后，如出现生产安全故障，可以根据日志或者监控，定位到问题原因及应用归属，但除了重启web server或者回滚代码之外，现有技术中还没有更优、更细粒度的处理方法。
9.5、对于私有化部分无租户隔离机制的技术路线产品，没有灰度切换能力，一次升级后会推送到所有用户呈现，一旦出现严重bug会引起群体性问题，应用控制力不足。
10.6、大型低代码平台产品功能繁多，原子功能组合后的功能复杂，在低代码应用发布或版本升级前需要做代理的功能回归测试，目前的测试主要依赖人工测试，测试效率低，测试成本高，且容易出现漏洞。


技术实现要素：

11.为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出了一种低代码应用运行稳定性优化方法，针对低代码应用生命周期的不同阶段，通过自动化测试、自动化调整等手段，优化低
代码应用性能，提升低代码应用稳定性，保障用户的业务连续性，提升产品功能交付质量。
12.为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术手段：
13.本发明提出了一种低代码应用运行稳定性优化方法，包括如下步骤：
14.对搭建完成后的低代码应用进行自动化回归测试，根据自动化回归测试结果进行低代码应用修复；
15.在低代码应用修复完成后，根据低代码应用备案登记信息选择应用部署方式，部署并运行低代码应用；
16.根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布；
17.在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式，进行低代码应用异常告警；
18.根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级。
19.进一步的，对搭建完成后的低代码应用进行自动化回归测试的方法为：
20.基于java agent技术采集低代码生产环境的真实用户访问流量数据，并将真实用户访问流量数据写入到数据库表request_flow_record中；
21.通过用户流量打标技术在数据库表request_flow_record中为真实用户访问流量数据增加tag、version字段；
22.在每轮低代码迭代开发自测后，通过选择需要流量回放的tag或者version，向服务器发起批量http或者rpc请求，进行真实流量回放测试；
23.根据真实流量回放测试结果得到本轮测试的出错率和出错信息，作为自动化回归测试结果。
24.进一步的，根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布的方法为：
25.根据用户活跃度设置每轮灰度覆盖的用户名单；
26.根据用户名单，当低代码应用上线新版本时，按照金丝雀发布策略逐步扩大低代码应用版本灰度范围。
27.进一步的，在低代码应用版本灰度发布过程中，根据用户反馈、日志和监控告警数据调整发布内容，其中，日志和监控告警数据包括error日志、业务异常日志、接口响应时长告警。
28.进一步的，在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式的方法为：
29.基于java agent技术采集低代码应用运行时的服务器指标，所述服务器指标包括cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率、cpu负载、网络流量流入、网络流量流出；
30.根据服务器指标，通过资源负载指标算法，按照预设时间周期计算低代码应用的部署服务器负载指标；
31.将低代码应用的部署服务器负载指标与预设的应用忙闲度阈值比较，根据比较结果调整服务器节点和应用部署方式。
32.进一步的，在低代码应用运行过程中，通过apm监控、日志埋点、点击事件埋点采集应用运营指标，所述应用运营指标包括时在线人数、日活跃人数、周活跃人数、业务并发访问量；
33.当应用运营指标不满足预设条件时，进行低代码应用异常告警。
34.进一步的，根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级的方法为：
35.获取低代码应用的核心服务指标和上游服务指标，其中，核心服务指标包括核心接口qps、rt、线程数、数据库会话连接数、数据库慢sql、缓存命中率、缓存qps，上游服务指标包括接口api的qps、rt、异常报错；
36.将低代码应用的核心服务指标和上游服务指标分别与低代码应用备案登记信息、预设的指标阈值比较，根据比较结果进行服务降级。
37.进一步的，当低代码应用的核心服务指标大于或小于对应的指标阈值，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级；
38.当低代码应用的上游服务指标大于或小于对应的指标阈值，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级。
39.进一步的，当低代码应用的核心接口qps大于低代码应用备案登记信息中的qps达到3-5倍，并持续一段时间，且该段时间满足服务可降级时段时，进行服务降级。
40.进一步的，对于生命周期结束或者中途出现违规行为的低代码应用做下架处理，并进行归档处理。
41.采用以上技术手段后可以获得以下优势：
42.本发明提出了一种低代码应用运行稳定性优化方法，通过应用自动化回归测试、自动调整部署方式、主动服务降级、版本升级灰度发布等多种技术手段，提升低代码应用的稳定性。本发明通过自动化回归测试辅助测试人员对低代码应用进行功能测试，能够提高测试效率，降低测试成本，提升应用交付质量。本发明根据低代码应用备案登记信息选择应用部署方式，并在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式，既能够避免资源浪费，又能够在资源不足时及时调整，解决了部署方式导致的低代码应用稳定性问题。本发明根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级，实现了应用故障时的细粒度降级处理。本发明根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布，按照金丝雀发布策略逐步扩大低代码应用版本灰度范围，有利于控制发布过程，保障用户的业务连续性，避免版本升级的不良影响。
附图说明
43.图1为本发明一种低代码应用运行稳定性优化方法的步骤流程图；
44.图2为本发明实施例中低代码应用的全生命周期管理流程示意图；
45.图3为本发明实施例中低代码应用自动化测试示意图；
46.图4为本发明实施例中低代码应用灰度发布流程示意图；
47.图5为本发明实施例中低代码应用监控和计算流程示意图。
具体实施方式
48.下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明：
49.市场上的低代码产品主要划分成两种：表单驱动和模型驱动。
50.表单驱动的低代码平台：主要技术路线是json数据格式+动态sql技术+动态页面技术。表单驱动顾名思义，主体产品形态以表单为主，提供多种组件库的拖拉拽能力，支持
快速搭建表单+流程的低代码应用。所有的配置数据采用json数据格式，通常一个复杂配置的页面，对应着复杂的json嵌套数据存储到数据库中；用户在表单页面进行增减字段的过程，系统会生成ddl语句在数据库中完成事务提交，从而从产品体验上达到“即时生效”的效果。运行时环境，当用户预览或者加载低代码应用时，会从数据库中加载读取应用及页面的json数据，前端按照约定的协议进行递归解析，动态拼接出页面中每个组件的样式和对应的数据，最后动态渲染页面完成。
51.模型驱动的低代码系统低代码平台：基于软件开发中模型的抽象设计，采用可视化编辑模型的属性与行为方法，用uml将模型之间的关系绘制清楚(如：关联、继承、泛化、复合、组合、依赖)。通常采用定制化dsl语言，把用户拖拉拽组件的属性与交互事件行为配置数据保存记录。用户完成所有保存操作后，会使用特定的“编译器”将dsl语言翻译成标准可执行语言如：java、c++，保存推送到远端代码仓库中如完成配置数据代码的持久化。运行时环境会采用web server(如：tomcat、jboss、websphere等)做为应用服务器，运行编译后的可执行类文件包。所以，此类低代码平台在用户的模型、页面、组件配置后，都会更新代码仓库中的代码，然后再重新编译打包，在web server中走一个“部署流程”来实现低代码快速生效的效果，具有较好的软件工程管理能力。
52.在低代码平台承载应用规模不断增大后，很容易运行稳定性问题，针对这一现象，本发明提出了一种低代码应用运行稳定性优化方法，如图1、2所示，在低代码应用全生命周期(设计阶段、实施阶段、测试阶段、部署阶段、发布阶段、运维阶段、应急阶段、运营阶段、应用下架阶段)内对低代码应用存在的各种稳定性问题进行优化，具体步骤如下：
53.s1、在低代码应用设计阶段，对低代码应用进行备案登记、可行性评估、风险评估。
54.s11、应用备案登记：填报低代码应用的备案登记信息，包括服务用户人群、使用规模、场景描述、预估日均访问量(日pv)、上下游系统名及系统等级、sla(服务等级约定)、服务可降级时段等。低代码应用备案登记信息能够帮助开发者、系统管理员梳理清楚低代码应用的流量地图。
55.s12、可行性评估：由架构师参与评估技术可行性，充分评估业务场景契合度，使用低代码技术是否可以支持业务目标达成，是否存在二次开发投入。
56.s13、风险评估：由安全风控管理员参与评审，充分评估部署架构风险、数据风险、数据分级合理性、互联网/办公网访问风险等。
57.s2、在低代码应用实施阶段，根据业务建模要求和步骤s1中的评估结果，进行低代码应用建模、表单搭建、数据集成调试运行，重点关注上下游系统服务调用的频次及失败重试机制，完成在测试环境的运行。
58.s3、在低代码应用测试阶段，对低代码应用进行测试，在本发明中，针对低代码平台和应用功能繁多、测试分支路径非常复杂的特点，本发明构建一套自动化测试体系，如图3所示，辅助人工进行低代码测试，达到降低测试人员手工测试成本，提高回归测试效率的效果。
59.s31、基于java agent技术采集低代码生产环境的真实用户访问流量数据，并将真实用户访问流量数据写入到数据库表request_flow_record做持久化保存。
60.s32、提供流量数据打标功能，做流量标签、版本管理，即通过用户流量打标技术在数据库表request_flow_record中为真实用户访问流量数据增加tag、version字段。
61.s33、流量回放功能，在每轮低代码迭代开发自测后，手动选择需要流量回放的tag或者version，向服务器发起批量http或者rpc请求，进行真实流量回放测试。
62.s34、基于真实流量回放测试跑批后的结果，分析response中的关键信息如：code、data等，是否跟request_flow_record中记录的response主体一致，从而可以批量计算出本轮自动化回归测试的出错率和出错信息。
63.s35、将自动化回归测试的出错率和出错信息反馈给开发和测试人员，基于自动化回归测试结果，有针对性的做修复和复测，从而有效提升低代码应用交付质量，提升交付速度。
64.s4、在低代码应用部署阶段，在应用建模、表单搭建、代码调试运行后，根据低代码应用备案登记信息、评估结果等选择应用部署方式(混合部署、独立部署)，从资源层面选择是否做应用隔离部署，做部署资源申请及部署架构调整，完成对应着虚拟机和容器不同的部署策略，部署低代码应用。
65.s5、在低代码应用发布阶段，采用灰度发布方式，进行低代码应用或平台的升级改造，如图4所示。
66.s51、低代码平台管理员发布迭代升级公告推送。
67.s52、应用管理员根据应用服务人群和功能，决定是否要做本次升级，如不涉及，则无须处理；若认为部分升级内容有较大地价值，选中拟升级功能情况。根据应用服务等级、应用使用人数，设置每轮灰度覆盖的应用名单，根据用户活跃度，设置每轮灰度覆盖的用户名单。其中，应用名单用于低代码平台的升级，用户名单用于低代码应用的升级。
68.s53、根据应用名单和用户名单，在低代码应用或者平台做升级改造上线时，按照金丝雀发布策略逐步扩大低代码应用版本灰度范围。低代码应用升级时，该应用存在2个版本version1(旧)、version2(新)，在实际用户访问到应用时，会根据用户账号判断是否在灰度名单中，从而控制对用户显示的版本号。
69.s54、本发明可以针对使用version2的用户进行使用意见收集反馈，用于平台整体的bug收集和优化意见收集，在做到影响面最小的同时，兼具有a/b test的能力，用于优化提升平台能力。在低代码应用版本灰度发布过程中，根据用户反馈、日志和监控告警数据调整优化发布内容，具体的，调整优化低代码应用版本功能，以最小代价降低影响用户正常使用的可能性。
70.在本发明实施例中，日志和监控告警数据包括error日志、业务异常日志、接口响应时长告警等。
71.s6、在低代码应用运维阶段，设置自动调节策略用以优化服务器资源使用。
72.s61、基于java agent技术采集低代码应用运行时的服务器指标，其中，服务器指标包括cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率、cpu负载、网络流量流入、网络流量流出等。
73.s62、通过配置模块给低代码应用配置多参数因子算法或规则的模块，如：资源负载、应用忙闲度阈值、服务可用度指标等。
74.s63、根据服务器指标，通过资源负载指标算法，按照预设时间周期(天、周、月、年)计算低代码应用的部署服务器负载指标(涉及虚拟机或者容器)。比如，服务器单核cpu load1，load5，load15健康负载应该在0.7以下，多核cpu健康负载应该在(核数*0.7)以下。
75.s64、将低代码应用的部署服务器负载指标与预设的应用忙闲度阈值比较，根据比
较结果调整服务器节点和应用部署方式，如：缩容部分服务节点、改独立容器部署为混合部署等。同时发送处理通知给到应用管理员和平台管理员。
76.本发明可以根据经验和应用稳定性要求，结合比较结果确定具体的调整操作。大部分情况下，当低代码应用的部署服务器负载指标大于应用忙闲度阈值时，比如服务器cpu负载大于核数＊0.7(健康负载值)时，服务器负载较重，处于繁忙阶段，为了避免对于应用稳定性产生影响，通常可以采用限流的方式给服务器减压；当低代码应用的部署服务器负载指标小于应用忙闲度阈值，服务器负载较轻，如果服务器的部署方式是独立部署，则可以将应用部署方式从独立部署调整为混合部署，如果服务器的部署方式是混合部署，那可以将其他应用部署到该服务器上。
77.s7、在低代码应用应急阶段，为保护系统资源及下游链路可用性，本发明提供了一种低代码应用服务降级方法。
78.s71、获取低代码应用的核心服务指标和上游服务指标，其中，核心服务指标包括核心接口qps、rt、线程数、数据库会话连接数、数据库慢sql、缓存命中率、缓存qps等，上游服务指标包括接口api的qps、rt、异常报错等。
79.s72、将低代码应用的核心服务指标和上游服务指标分别与低代码应用备案登记信息、预设的指标阈值比较，根据比较结果进行服务降级，以达到对上游服务、服务器资源、数据库资源、缓存资源的保护，避免故障传导扩大后导致故障升级。
80.在本发明中，主动降级措施不局限于：服务器动态扩缩容、接口服务降级或者限流、存储资源做扩容或清理阻塞会话操作等。
81.在本发明实施例中，主动服务降级的操作包括：
82.(2)当低代码应用的核心服务指标大于或小于对应的指标阈值，如接口响应时长rt出现明显增高、runnable状态线程数激增、数据库会话连接数达到设置最大值等，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级。
83.在核心服务指标中，当低代码应用的核心接口qps大于低代码应用备案登记信息中的qps达到3-5倍(具体数值视具体场景而定)，并持续一段时间(affect_time)，且该段时间满足服务可降级时段时，进行服务降级。
84.(3)当低代码应用的上游服务指标大于或小于对应的指标阈值，如接口api的qps超过约定阈值、rt出现明显增高、异常报错等，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级。
85.s8、在低代码应用运营阶段，根据低代码应用运营指标进行告警，进一步保证低代码应用运行稳定性。
86.在低代码应用运行过程中，通过apm监控、日志埋点、点击事件埋点等方式，采集低代码应用运营指标，当低代码应用运营指标不满足预设条件时，如：日访问流量过大或者过小，依赖上游系统接口服务调用量超过预警值等，需要从系统层面发送告警消息给到应用管理员和平台管理员，进行人工干预判断。从保障业务连续性、服务可用性角度分析问题，可以建设自动化能力做应用部署的自动扩容、由混合部署改为独立部署等。在本发明实施例中，低代码应用运营指标包括时在线人数、日活跃人数、周活跃人数、业务并发访问量等。
87.s9、在低代码应用下架阶段，对于生命周期结束或者中途出现违规行为的低代码应用予以做下架处理，应用管理员做归档处理。等待应用整改完成后，重新走备案登记流
程。
88.在本发明实施例中，整个低代码应用生命周期内，可以通过定时任务动态调整监控采样频率，通过监控模块获取低代码应用相关的指标数据。低代码应用运行时服务器指标包括：cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率、cpu负载(load1、load5、load10)等；为做到细粒度监控，将低代码应用的核心服务指标细分为低代码应用状态指标和低代码应用存储资源运行指标，低代码应用状态指标包括：核心接口qps、tps、rt、线程数、线程等待时间、锁等待时间等，低代码应用存储资源运行指标包括：数据库tps、数据库读写耗时、数据库会话连接数、数据库慢sql、缓存命中率、缓存容量使用率、缓存qps等。如果有全链路追踪系统，还可以采集到低代码上游服务指标，如接口api的qps、rt、异常报错等。整个监控采集数据会更加完整，后续计算也会更加准确。
89.本发明采用并行流式计算框架，基于采集到的数据，在低代码应用运维、应急和运营阶段进行并行计算，并根据计算结果进行相应的自动化处理，如图5所示。在图5中，低代码应用运行时服务器指标indicator1、低代码应用状态指标indicator2、低代码应用存储资源运行指标indicator3的计算逻辑采用百分制算法，每个评估项按照重要等级划分权重。
90.本发明方法通过应用自动化回归测试、自动调整部署方式、主动服务降级、版本升级灰度发布等多种技术手段，提升低代码应用的稳定性。本发明通过自动化回归测试辅助测试人员对低代码应用进行功能测试，能够提高测试效率，降低测试成本，提升应用交付质量。本发明根据低代码应用备案登记信息选择应用部署方式，并在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式，既能够避免资源浪费，又能够在资源不足时及时调整，解决了部署方式导致的低代码应用稳定性问题。本发明根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级，实现了应用故障时的细粒度降级处理。本发明根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布，按照金丝雀发布策略逐步扩大低代码应用版本灰度范围，有利于控制发布过程，保障用户的业务连续性，避免版本升级的不良影响。
91.本发明还提出了一种低代码应用运行稳定性优化系统，包括处理器及存储介质；其中，存储介质用于存储指令；处理器用于根据存储的指令进行操作，以执行本发明低代码应用运行稳定性优化方法的步骤。
92.本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明低代码应用运行稳定性优化方法的步骤。
93.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
94.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
95.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
96.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
97.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：对搭建完成后的低代码应用进行自动化回归测试，根据自动化回归测试结果进行低代码应用修复；在低代码应用修复完成后，根据低代码应用备案登记信息选择应用部署方式，部署并运行低代码应用；根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布；在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式，进行低代码应用异常告警；根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级。2.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，对搭建完成后的低代码应用进行自动化回归测试的方法为：基于java agent技术采集低代码生产环境的真实用户访问流量数据，并将真实用户访问流量数据写入到数据库表request_flow_record中；通过用户流量打标技术在数据库表request_flow_record中为真实用户访问流量数据增加tag、version字段；在每轮低代码迭代开发自测后，通过选择需要流量回放的tag或者version，向服务器发起批量http或者rpc请求，进行真实流量回放测试；根据真实流量回放测试结果得到本轮测试的出错率和出错信息，作为自动化回归测试结果。3.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布的方法为：根据用户活跃度设置每轮灰度覆盖的用户名单；根据用户名单，当低代码应用上线新版本时，按照金丝雀发布策略逐步扩大低代码应用版本灰度范围。4.根据权利要求3所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，在低代码应用版本灰度发布过程中，根据用户反馈、日志和监控告警数据调整发布内容，其中，日志和监控告警数据包括error日志、业务异常日志、接口响应时长告警。5.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式的方法为：基于java agent技术采集低代码应用运行时的服务器指标，所述服务器指标包括cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率、cpu负载、网络流量流入、网络流量流出；根据服务器指标，通过资源负载指标算法，按照预设时间周期计算低代码应用的部署服务器负载指标；将低代码应用的部署服务器负载指标与预设的应用忙闲度阈值比较，根据比较结果调整服务器节点和应用部署方式。6.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，在低代码应用运行过程中，通过apm监控、日志埋点、点击事件埋点采集应用运营指标，所述应用运营指标包括时在线人数、日活跃人数、周活跃人数、业务并发访问量；当应用运营指标不满足预设条件时，进行低代码应用异常告警。
7.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级的方法为：获取低代码应用的核心服务指标和上游服务指标，其中，核心服务指标包括核心接口qps、rt、线程数、数据库会话连接数、数据库慢sql、缓存命中率、缓存qps，上游服务指标包括接口api的qps、rt、异常报错；将低代码应用的核心服务指标和上游服务指标分别与低代码应用备案登记信息、预设的指标阈值比较，根据比较结果进行服务降级。8.根据权利要求8所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，当低代码应用的核心服务指标大于或小于对应的指标阈值，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级；当低代码应用的上游服务指标大于或小于对应的指标阈值，且该时段满足服务可降级时段时，进行服务降级。9.根据权利要求8所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，当低代码应用的核心接口qps大于低代码应用备案登记信息中的qps达到3-5倍，并持续一段时间，且该段时间满足服务可降级时段时，进行服务降级。10.根据权利要求1所述的低代码应用运行稳定性优化方法，其特征在于，对于生命周期结束或者中途出现违规行为的低代码应用做下架处理，并进行归档处理。

技术总结
本发明公开了一种低代码应用运行稳定性优化方法，包括：对搭建完成后的低代码应用进行自动化回归测试，根据自动化回归测试结果进行低代码应用修复；在低代码应用修复完成后，根据低代码应用备案登记信息选择应用部署方式，部署并运行低代码应用；根据用户名单进行低代码应用版本灰度发布；在低代码应用运行过程中，根据低代码应用运行数据自动化调整服务器节点和应用部署方式，进行低代码应用异常告警；根据低代码应用备案登记信息和监控到的服务指标进行服务降级。本发明方法能够有效提升低代码应用的稳定性。低代码应用的稳定性。低代码应用的稳定性。


技术研发人员：李建 王可 王新明
受保护的技术使用者：华泰证券股份有限公司
技术研发日：2023.04.20
技术公布日：2023/7/25