CN109669795A - 崩溃信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种崩溃信息处理方法及装置，涉及软件工程技术领域。该方法包括：获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，崩溃信息包括崩溃内容信息以及目标应用程序在客户端上的运行环境信息；对崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于崩溃内容信息生成崩溃信息的标识信息；基于运行环境信息以及标识信息确定目标应用程序的崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征；基于对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，运行环境信息包括客户端上的操作***信息、目标应用程序的版本信息以及客户端的硬件信息。本申请实施例能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节。

Description

崩溃信息处理方法及装置

技术领域

本申请涉及软件工程技术领域，尤其涉及一种崩溃信息处理方法及崩溃信息处理装置。

背景技术

目前，大部分客户端例如手机客户端上都装载了许多应用程序。用户在使用应用程序的过程中如果应用程序发生崩溃例如闪退，会影响用户体验，导致用户流失。

在一种技术方案中，在应用程序发生崩溃时，从应用程序的崩溃日志中获取崩溃信息，将崩溃信息发送给后台的研发测试人员，研发测试人员对接收到的崩溃信息进行分析，确定应用程序经常在哪些环节发生崩溃。然而，在这种技术方案中，需要依靠研发测试人员的经验确定应用程序在哪些环节发生崩溃，不仅人力成本较高，而且效率低下。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种广告投放方法和装置，以解决由于依靠人工确定应用程序发生崩溃的环节而造成的人力成本高、效率低下的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种崩溃信息处理方法，包括：

获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；

对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；

基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；

基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种崩溃信息处理装置，包括：

崩溃信息获取单元，用于获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；

解析与标识单元，用于对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；

分布特征确定单元，用于基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；

崩溃热点确定单元，用于基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种崩溃信息处理设备，包括：存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的崩溃信息处理方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述的崩溃信息处理方法的步骤。

根据本申请实施例的技术方案，一方面，基于崩溃信息中的崩溃内容信息生成该崩溃信息的标识信息，能够准确地对相同或相似的崩溃信息进行标识，从而便于对具有相同标识的崩溃信息在客户端的运行环境信息的各项信息上的分布情况进行统计；另一方面，基于崩溃信息的标识信息以及运行环境信息确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征，基于该分布特征确定目标应用程序的崩溃热点信息，能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节，从而能够节省人力成本；再一方面，由于能够通过数据统计自动确定目标应用程序的崩溃热点信息，从而能够避免人为误差，进而能够更准确地确定目标应用程序发生崩溃的环节，提高崩溃修复效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的应用场景的示意框图；

图2示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第一种流程示意图；

图3示出了根据本申请的一些实施例提供的确定崩溃信息在运行环境信息的各项信息上的分布特征的流程示意图；

图4示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第二种流程示意图；

图5示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第三种流程示意图；

图6示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理装置的第一种模块示意图；

图7示出了根据本申请的一些实施例提供的解析与标识单元的模块示意图；

图8示出了根据本申请的一些实施例提供的分布特征确定单元的模块示意图；

图9示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理设备的模块示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种崩溃信息处理方法及崩溃信息处理装置，能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节，从而能够节省人力成本，提高崩溃修复的效率。

图1示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的应用场景的示意框图。参照图1所示，该应用场景可以包括：至少一个客户端110以及服务器端120。客户端110与服务器端120之间通过网络130进行通信。客户端110上可以运行应用程序，在客户端110上的应用程序发生崩溃时，在客户端110处收集与该崩溃有关的崩溃信息，将收集的崩溃信息通过网络130发送至服务器端120，在服务器端120处对崩溃信息进行处理。

需要说明的是，客户端110可以为手机、平板电脑、台式计算机、便携笔记本式计算机或车载计算机等。服务器120可以为包含独立主机的物理服务器，或者为主机集群承载的虚拟服务器，或者为云服务器。网络130可以为有线网络或无线网络，例如，网络130可以为公共交换电话网络(Public Switched Telephone Network，PSTN)或因特网。

图2示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第一种流程示意图，该崩溃信息处理方法可以应用于图1所示的服务器端120。参照图2所示，该崩溃信息处理方法包括步骤S210至步骤S240，下面对该崩溃信息处理方法进行详细的说明。

参照图2所示，在步骤S210中，获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息。

在示例实施例中，目标应用程序可以为社交应用程序、购物应用程序、理财应用程序或者视频播放应用程序，也可以为其他应用程序例如浏览器应用程序或安全防护应用程序，本申请对此不进行特殊限定。

在示例实施例中，客户端上运行的目标应用程序发生崩溃(crash)之后，客户端会记录目标应用程序在发生崩溃时的崩溃信息，将记录的崩溃信息发送至服务器端，例如，可以通过崩溃捕获SDK(software development kit，软件开发工具包)捕获客户端生成的崩溃信息，通过崩溃捕获SDK上部署的云服务将捕获的崩溃信息上传到服务器端。

进一步地，在示例实施例中，可以在服务器端部署消息订阅***例如kafka，在服务器端接收到客户端发送的崩溃信息时，将该崩溃信息实时收集到该消息订阅***的缓存队列中。

需要说明的是，目标应用程序的崩溃信息包括崩溃内容信息以及目标应用程序在客户端上的运行环境信息。以安卓应用程序为例，目标应用程序的崩溃内容信息包括：Java崩溃信息、Native崩溃信息以及ANR(Application Not Responding，应用无响应)崩溃信息等。目标应用程序在客户端上的运行环境信息包括该客户端上的操作***信息、该目标应用程序的版本信息以及该客户端的硬件信息，该运行环境信息还可以包括其他适当的信息例如该客户端的网络信息以及内存信息等，这同样在本申请的保护范围内。

在步骤S220中，对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息。

在示例实施例中，预先去除崩溃信息中的无效信息例如去除无效字符即首尾空格、换行符等，然后根据预设解析规则对崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容以及运行环境信息，预设解析规则可以为用于获取崩溃内容信息以及目标应用程序在客户端的运行环境信息的正则表达式，也就是说，可以通过预设解析规则中的正则表达式获取崩溃信息中的崩溃内容信息例如Native崩溃信息以及目标应用程序的运行环境信息例如操作***信息、应用程序版本信息等。

在示例实施例中，可以对崩溃信息中的崩溃内容信息以及运行环境信息分别进行解析处理。以崩溃内容信息的解析为例，可以通过正则表达式判断崩溃信息中是否包含“java.lang.NullPointerException”，若判定包含“java.lang.NullPointerException”，则将对应的崩溃内容信息解析为JAVA崩溃信息；还可以通过正则表达式判断崩溃信息中是否包含“signal”，若判定包含“signal”，则将对应的崩溃内容信息解析为Native崩溃信息。

以运行环境信息的解析为例，可以通过正则表达式判断崩溃信息中是否包含“Android”，若判定包含“Android”，则将对应的运行环境信息解析为Android操作***；还可以通过正则表达式判断崩溃信息中是否包含“Application Version”，若包含“Application Version”，则将对应的运行环境信息解析为应用程序版本信息；此外，还可以通过正则表达式判断崩溃信息中是否包含“IOS/MIUI/EMUI”，若包含“IOS”，则确定对应的客户端为OPPO手机；若包含“MIUI”，则确定对应的客户端为小米手机；若包含“EMUI”，则确定对应的客户端为华为手机。

此外，由于同一崩溃信息可能具有不同的表现形式即不同的崩溃内容信息，例如，在不同版本的操作***下同一崩溃信息的崩溃内容信息不同，因此，需要对获取到的多条崩溃信息中相同的崩溃信息进行标识。在示例实施例中，从各条崩溃信息的崩溃内容信息中提取关键字，基于所提取的关键字生成各条崩溃信息的标识信息。例如，可以通过正则表达式对崩溃内容信息进行解析，基于解析结果对崩溃内容信息进行分级，生成多个级别的崩溃内容子信息，从大于预定级别的崩溃内容子信息中提取关键字生成崩溃信息的标识信息。

具体而言，以安卓应用程序为例，对安卓应用程序的崩溃内容信息进行解析获取对应的JAVA崩溃信息和Native崩溃信息。通过正则表达式根据崩溃内容子信息的重要程序对获取的JAVA崩溃信息以及Native崩溃信息进一步进行分级，例如，将头部信息是“signal6(SIGABRT)；code-6(SI_TKILL)；fault addr？的崩溃内容信息归为A级信息”；针对Native崩溃so文件是APK(Android Package，安卓安装包)自带且函数名存在的崩溃内容信息也归为A级信息；将JAVA堆栈信息归为B级信息；将Native崩溃so文件是APK自带且函数名不存在的崩溃内容信息归为B级信息，将Native崩溃so文件不是APK自带的崩溃内容信息归为C级信息，将分割符信息归为D级信息。在对崩溃内容信息进行分级之后，生成多个级别的崩溃内容子信息，从大于预定级别的崩溃内容子信息中提取关键字，例如优先从A级、B级崩溃内容信息中提取关键字，基于提取的关键字生成对应的崩溃信息的标识信息。

进一步地，为了更准确地标识崩溃信息，在示例实施例中，在从崩溃内容子信息中提取了关键字之后，对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算，基于运算结果生成该崩溃信息的签名，将该签名作为该崩溃信息的标识信息。

需要说明的是，虽然本申请的示例实施例中采用MD5消息摘要运行生成崩溃信息的签名，但是本申请的实施例不限于此，例如也可以采用SHA运算或者MAC运算生成崩溃信息的签名，这同样在本申请的保护范围内。

在步骤S230中，基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

在示例实施例中，基于崩溃信息的标识信息确定与该崩溃信息对应的各个客户端的目标应用程序发生崩溃时的运行环境信息，例如目标应用程序发生崩溃时的客户端的操作***类型与版本、目标应用程序版本、客户端的机型、客户端的内存占比、客户端的网络连接信息等信息。对各个客户端的目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计，得到该目标应用程序的该崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

例如，设服务器端获取了标识相同的1000条崩溃信息中，统计得到1000条崩溃信息分布在安卓***5.0版本为50条，在安卓***6.0版本上为50条，安卓***7.0版本为900条；分布在OPPO手机上为300条，在华为手机上为300条，在三星手机上为400条；分布应用程序版本号4.0上为50条，应用程序版本号5.0上为50条，应用程序版本号6.0上为900条。

在步骤S240中，基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息。

在示例实施例中，在得到了目标应用程序的崩溃信息与目标应用程序的运行环境信息的各项信息对应的分布特征之后，确定与运行环境的各项信息对应的崩溃信息的分布数量，将分布数量大于预设数量阈值的信息项确定为该目标应用程序的崩溃热点信息，该预设数量阈值根据同一标识的崩溃信息的数量来确定。例如，在上述实施例中，在同一标识的崩溃信息为1000条时，设该预设数量阈值为700条，将分布数量大于700条的信息项确定为目标应用程序的崩溃热点信息，即将安卓***7.0版本以及应用程序6.0版本确定为目标应用程序的崩溃热点信息。

进一步地，在另一些示例实施例中，确定与运行环境的各项信息对应的崩溃信息的分布比例，将分布比例大于预定比例阈值的信息项确定为该目标应用程序的崩溃热点信息。例如，在上述示例实施例中，1000崩溃信息分布在安卓***5.0上的分布比例为5％，分布在安卓***6.0上的分布比例为5％，分布在安卓***7.0上的分布比例90％；分布在OPPO手机上的为30％，分布在华为手机上为30％、分布在三星手机上为40％；分布在应用程序版本号4.0上为5％、分布在应用程序版本号5.0上为5％，分布在应用程序版本号6.0上为90％，将分布比例大于预定阈值例如70％的信息项确定为该目标应用程序的崩溃热点信息，则将安卓***7.0版本以及应用程序6.0版本确定为目标应用程序的崩溃热点信息。

根据图2的示例实施例中的崩溃信息处理方法，一方面，基于崩溃信息中的崩溃内容信息生成该崩溃信息的标识信息，能够准确地对相同或相似的崩溃信息进行标识，从而便于对具有相同标识的崩溃信息在客户端的运行环境信息的各项信息上的分布情况进行统计；另一方面，基于崩溃信息的标识信息以及运行环境信息确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征，基于该分布特征确定目标应用程序的崩溃热点信息，能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节，从而能够节省人力成本；再一方面，由于能够通过数据统计自动确定目标应用程序的崩溃热点信息，从而能够避免人为误差，进而能够更准确地确定目标应用程序发生崩溃的环节，提高崩溃修复效率。

进一步地，在示例实施例中，在确定与运行环境的各项信息对应的崩溃信息的分布数量或分布比例大于预定阈值时，发出报警信息，以自动提醒研发测试人员对报警的崩溃热点信息进行处理。

此外，在示例实施例中，目标应用程序在客户端上的运行环境信息还包括与崩溃信息对应的堆栈信息，基于与崩溃信息对应的客户端的运行环境信息以及崩溃内容信息恢复目标应用程序的崩溃场景，基于该崩溃场景以及所确定的目标应用程序的崩溃热点信息对目标应用程序进行修复。例如，可以基于符号表对崩溃信息对应的堆栈信息进行还原，符号表是内存地址与函数名、文件名、行号的映射表，符号表元素如下所示<起始地址><结束地址><函数>[<文件名：行号>]，基于符号表以及崩溃信息的堆栈信息能够快速准确地定位目标应用程序发生崩溃的代码位置，从而能够对目标应用程序的堆栈进行解析和还原，恢复目标应用程序的崩溃场景。在目标应用程序的崩溃场景下，基于所确定的目标应用程序的崩溃热点信息对目标应用程序进行修复，例如，通过与崩溃热点信息对应的补丁对目标应用程序进行修复。

图3示出了根据本申请的一些实施例提供的确定崩溃信息在运行环境信息的各项信息上的分布特征的流程示意图。

参照图3所示，在步骤S310中，确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数。

在示例实施例中，确定在预设时间间隔例如1小时内与目标应用程序的运行环境中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数，例如，获取1小时内的标识相同的崩溃信息1000条，确定这1000条崩溃信息中影响安卓***5.0版本的用户数为50个，对应的活跃用户数为5000；影响安卓***6.0的用户数为50个，对应的活跃用户数为5000，影响安卓***7.0版本的用户数为900个，对应的活跃用户数为10000个；影响OPPO手机的用户数为650个，对应的活跃用户数为10000，影响华为手机用户数50个，对应的活跃用户数为5000，影响三星手机用户数300个，对应的活跃用户数为5000；影响应用程序版本号4.0的用户数为50个，对应的活跃用户数为5000，应用程序版本号5.0的用户数为50个，对应的活跃用户数为5000，应用程序版本号6.0的用户数为900个，对应的活跃用户数为10000。

在步骤S320中，基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率。

在示例实施例中，崩溃率等于预设时间间隔内的崩溃影响用户数与活跃用户数的比值。在确定了在预设时间间隔例如1小时内与目标应用程序的运行环境中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数之后，就可以确定与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率，例如与安卓***5.0版本对应的崩溃率为1％，与安卓***6.0版本对应的崩溃率为1％，与安卓***7.0版本对应的崩溃率为9％；与OPPO手机对应的崩溃率为6.5％，与华为手机对应的崩溃率为1％，与三星手机对应的崩溃率为6％；与4.0版本的应用程序对应的崩溃率为1％，与5.0版本应用程序对应的版本号为1％，与6.0版本对应的应用程序的崩溃率为9％。

进一步地，在示例实施例中，将目标应用程序的崩溃信息的运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为目标应用程序的崩溃热点信息。例如，设预设崩溃率阈值为6.5％，则将安卓***7.0版本、OPPO手机以及6.0版本的应用程序确定为该目标应用程序的崩溃热点信息。

图4示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第二种流程示意图。

参照图4所示，在步骤S410中，采集来自多个客户端上的目标应用程序的崩溃信息，例如，可以通过设置监控程序来监控各个客户端的目标应用程序是否发生崩溃，在发生崩溃时将各个客户端的目标应用程序的崩溃信息发送至服务器端，在服务器端采集各个客户端的目标应用程序的崩溃信息。目标应用程序的崩溃信息包括崩溃内容信息以及目标应用程序在客户端的运行环境信息。目标应用程序的崩溃内容信息包括：Java崩溃信息、Native崩溃信息以及ANR(Application Not Responding，应用无响应)崩溃信息等。目标应用程序在客户端上的运行环境信息包括该客户端上的操作***信息、该目标应用程序的版本信息以及该客户端的硬件信息以及网络信息。

在步骤S420中，将采集到的崩溃信息上传到分布式缓存队列，例如在服务器端部署有分布式的kafka集群，将采集到的崩溃信息上传到分布式kafka集群的缓存队列中。

在步骤S430中，从分布式缓存队列中获取崩溃信息，并实时处理获取到的崩溃信息，对崩溃信息进行解析获取崩溃内容信息以及运行环境信息，基于崩溃内容信息生成崩溃信息的标识信息，基于标识信息以及运行环境信息确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征，基于崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定目标应用程序的崩溃热点信息。例如，可以通过spark streaming实时获取并处理分布式缓存队列中的崩溃信息，确定崩溃信息与运行环境的各项信息对应的分布特征，基于该分布特征确定应用程序的崩溃热点信息。

在步骤S440中，在在确定与运行环境信息的各项信息对应的崩溃信息的分布数量或分布比例大于预定阈值时，发出报警信息，以自动提醒研发测试人员对报警的崩溃热点信息进行处理。

在步骤S450中，对所确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征进行展示，例如，可以通过饼状图、柱状图展示崩溃信息在安卓操作***、IOS操作***上的分布数量或比例。

图5示出了根据本申请的一些实施例提供的崩溃信息处理方法的第三种流程示意图。

参照图5所示，在步骤S510中，采集来自多个客户端的目标版本的应用程序的崩溃信息，将崩溃信息通过云服务实时上传到大数据分布式缓存队列例如kafka的缓存队列中。例如，在应用程序的新版本上线后，采集该新版本的目标应用程序的崩溃信息。目标应用程序的崩溃信息包括崩溃内容信息以及目标应用程序在客户端的运行环境信息。目标应用程序的崩溃内容信息包括：Java崩溃信息、Native崩溃信息以及ANR(Application NotResponding，应用无响应)崩溃信息等。目标应用程序在客户端上的运行环境信息包括该客户端上的操作***信息、该目标应用程序的版本信息以及该客户端的硬件信息以及网络信息等。

在步骤S520中，基于采集到的崩溃信息实时统计该新版本的目标应用程序与运行环境的各项信息对应的崩溃率，崩溃率为预设时间间隔内的崩溃影响用户数与活跃用户数的比值，例如，通过实时统计引擎spark streaming实时统计该新版本的目标应用程序与运行环境的各项信息对应的崩溃率，例如，在安卓操作***上的崩溃率以及在IOS***上的崩溃率，在华为手机上的崩溃率、在小米手机上的崩溃率以及在三星手机上的崩溃率等。

在步骤530中，在目标应用程序的崩溃信息与运行环境的信息项对应的崩溃率达到预定阈值时，发出警报信息，例如，在目标应用程序在安卓操作***上的崩溃率达到6％时，发出警报信息。

在步骤S540中，根据该新版本的目标应用程序与运行环境的各项信息对应的崩溃率定位发生崩溃的热点问题，例如，将崩溃率大于预定阈值的运行环境信息的信息项确定为崩溃热点信息。

在步骤S550中，基于与崩溃信息对应的客户端的运行环境信息以及崩溃内容信息恢复目标应用程序的崩溃场景，基于该崩溃场景以及所确定的崩溃热点信息对目标应用程序进行修复。例如，基于与崩溃信息对应的客户端的堆栈信息恢复目标应用程序的崩溃场景，在该崩溃场景下对修复该目标应用程序的崩溃问题即bug。

在示例实施例中，可以基于符号表对崩溃信息对应的堆栈信息进行还原，符号表是内存地址与函数名、文件名、行号的映射表，符号表元素如下所示<起始地址><结束地址><函数>[<文件名：行号>]，基于符号表以及崩溃信息的堆栈信息能够快速准确地定位目标应用程序发生崩溃的代码位置，从而能够对目标应用程序的堆栈进行解析和还原，恢复目标应用程序的崩溃场景。在目标应用程序的崩溃场景下，基于所确定的目标应用程序的崩溃热点信息对目标应用程序进行修复，例如，通过与崩溃热点信息对应的补丁对目标应用程序进行修复。在修复了目标应用程序的崩溃问题之后，发布修复后的新版本的应用程序，直至目标应用程序稳定运行为止。

此外，在本申请的示例实施例中，还提供了一种崩溃信息处理装置。参照图6所示，该崩溃信息处理装置600包括：崩溃信息获取单元610、解析与标识单元620、分布特征确定单元630以及崩溃热点确定单元640。其中：崩溃信息获取单元610用于获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；解析与标识单元620用于对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；分布特征确定单元630用于基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；崩溃热点确定单元640用于基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，参照图7所示，所述解析与标识单元620，包括：分级单元622，用于对所述崩溃内容信息中的各项崩溃内容子信息进行分级，确定所述崩溃内容信息中的大于预定级别的崩溃内容子信息；提取单元624，用于从所述大于预定级别的崩溃内容子信息中提取对应的崩溃内容子信息的关键字；标识单元626，用于基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，，所述标识单元626包括：运算单元，用于对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算；签名单元，用于基于运算结果生成所述崩溃信息的签名，将所述签名作为所述崩溃信息的标识信息。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，参照图8所示，所述分布特征确定单元630，包括：运行环境确定单元632，用于基于所述标识信息确定与所述崩溃信息对应的各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息；统计单元634，用于对各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计；特征确定单元636，用于基于统计结果确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，所述特征确定单元636包括：用户数确定单元，用于确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数；崩溃率分布确定单元，用于基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率分布特征。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，所述崩溃热点确定单元640被配置为：将所述目标应用程序的所述崩溃信息的所述运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为所述目标应用程序的崩溃热点信息。

在本申请的一些示例实施例中，基于前述方案，所述运行环境信息还包括与所述崩溃信息对应的堆栈信息，所述崩溃信息处理装置600还包括：场景恢复单元，用于基于所述运行环境信息以及所述崩溃内容信息恢复所述目标应用程序的崩溃场景；修复单元，用于基于所述崩溃场景以及所确定的所述目标应用程序的崩溃热点信息对所述目标应用程序进行修复。

本申请实施例提供的崩溃信息处理装置能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

进一步地，本申请实施例还提供了一种崩溃信息处理设备，图9为本申请的一些示例实施例提供的崩溃信息处理设备的结构示意图，如图9所示，该设备包括：存储器901、处理器902、总线903和通信接口904。存储器901、处理器902和通信接口904通过总线903进行通信，通信接口904可以包括输入输出接口，输入输出接口包括但不限于键盘、鼠标、显示器、麦克风、扩音器等。

图9中，所述存储器901上存储有可在所述处理器902上运行的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器902执行时实现以下流程：获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息，包括：对所述崩溃内容信息中的各项崩溃内容子信息进行分级，确定所述崩溃内容信息中的大于预定级别的崩溃内容子信息；从所述大于预定级别的崩溃内容子信息中提取对应的崩溃内容子信息的关键字；基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息，包括：对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算；基于运算结果生成所述崩溃信息的签名，将所述签名作为所述崩溃信息的标识信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：基于所述标识信息确定与所述崩溃信息对应的各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息；对各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计；基于统计结果确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数；基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率分布特征。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，包括：将所述目标应用程序的所述崩溃信息的所述运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为所述目标应用程序的崩溃热点信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，所述运行环境信息还包括与所述崩溃信息对应的堆栈信息，所述崩溃信息处理方法还包括：基于所述运行环境信息以及所述崩溃内容信息恢复所述目标应用程序的崩溃场景；基于所述崩溃场景以及所确定的所述目标应用程序的崩溃热点信息对所述目标应用程序进行修复。

一方面，基于崩溃信息中的崩溃内容信息生成该崩溃信息的标识信息，能够准确地对相同或相似的崩溃信息进行标识，从而便于对具有相同标识的崩溃信息在客户端的运行环境信息的各项信息上的分布情况进行统计；另一方面，基于崩溃信息的标识信息以及运行环境信息确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征，基于该分布特征确定目标应用程序的崩溃热点信息，能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节，从而能够节省人力成本；再一方面，由于能够通过数据统计自动确定目标应用程序的崩溃热点信息，从而能够避免人为误差，进而能够更准确地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节。

本申请实施例提供的崩溃信息处理设备能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现以下流程：

获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息，包括：对所述崩溃内容信息中的各项崩溃内容子信息进行分级，确定所述崩溃内容信息中的大于预定级别的崩溃内容子信息；从所述大于预定级别的崩溃内容子信息中提取对应的崩溃内容子信息的关键字；基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息，包括：对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算；基于运算结果生成所述崩溃信息的签名，将所述签名作为所述崩溃信息的标识信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：基于所述标识信息确定与所述崩溃信息对应的各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息；对各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计；基于统计结果确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数；基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率分布特征。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，包括：将所述目标应用程序的所述崩溃信息的所述运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为所述目标应用程序的崩溃热点信息。

可选地，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，所述运行环境信息还包括与所述崩溃信息对应的堆栈信息，所述崩溃信息处理方法还包括：基于所述运行环境信息以及所述崩溃内容信息恢复所述目标应用程序的崩溃场景；基于所述崩溃场景以及所确定的所述目标应用程序的崩溃热点信息对所述目标应用程序进行修复。

一方面，基于崩溃信息中的崩溃内容信息生成该崩溃信息的标识信息，能够准确地对相同或相似的崩溃信息进行标识，从而便于对具有相同标识的崩溃信息在客户端的运行环境信息的各项信息上的分布情况进行统计；另一方面，基于崩溃信息的标识信息以及运行环境信息确定崩溃信息与运行环境信息的各项信息对应的分布特征，基于该分布特征确定目标应用程序的崩溃热点信息，能够自动高效地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节，从而能够节省人力成本；再一方面，由于能够通过数据统计自动确定目标应用程序的崩溃热点信息，从而能够避免人为误差，进而能够更准确地确定目标应用程序经常发生崩溃的环节。其中，所述的计算机可读存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本申请实施例提供的计算机可读存储介质能够实现前述方法实施例中的各个过程，并达到相同的功能和效果，这里不再重复。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种崩溃信息处理方法，其特征在于，包括：

获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；

对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；

基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；

基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

2.根据权利要求1所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息，包括：

对所述崩溃内容信息中的各项崩溃内容子信息进行分级，确定所述崩溃内容信息中的大于预定级别的崩溃内容子信息；

从所述大于预定级别的崩溃内容子信息中提取对应的崩溃内容子信息的关键字；

基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息。

3.根据权利要求2所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息，包括：

对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算；

基于运算结果生成所述崩溃信息的签名，将所述签名作为所述崩溃信息的标识信息。

4.根据权利要求1所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：

基于所述标识信息确定与所述崩溃信息对应的各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息；

对各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计；

基于统计结果确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

5.根据权利要求4所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征，包括：

确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数；

基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率分布特征。

6.根据权利要求5所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，包括：

将所述目标应用程序的所述崩溃信息的所述运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为所述目标应用程序的崩溃热点信息。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的崩溃信息处理方法，其特征在于，所述运行环境信息还包括与所述崩溃信息对应的堆栈信息，所述崩溃信息处理方法还包括：

基于所述运行环境信息以及所述崩溃内容信息恢复所述目标应用程序的崩溃场景；

基于所述崩溃场景以及所确定的所述目标应用程序的崩溃热点信息对所述目标应用程序进行修复。

8.一种崩溃信息处理装置，其特征在于，包括：

崩溃信息获取单元，用于获取运行在多个客户端上的目标应用程序的多条崩溃信息，所述崩溃信息包括崩溃内容信息以及所述目标应用程序在所述客户端上的运行环境信息；

解析与标识单元，用于对所述崩溃信息进行解析获取对应的崩溃内容信息以及运行环境信息，并基于所述崩溃内容信息生成所述崩溃信息的标识信息；

分布特征确定单元，用于基于所述运行环境信息以及所述标识信息确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征；

崩溃热点确定单元，用于基于所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征确定所述目标应用程序的崩溃热点信息，其中，所述运行环境信息包括所述客户端上的操作***信息、所述目标应用程序的版本信息以及所述客户端的硬件信息。

9.根据权利要求8所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述解析与标识单元，包括：

分级单元，用于对所述崩溃内容信息中的各项崩溃内容子信息进行分级，确定所述崩溃内容信息中的大于预定级别的崩溃内容子信息；

提取单元，用于从所述大于预定级别的崩溃内容子信息中提取对应的崩溃内容子信息的关键字；

标识单元，用于基于所提取的崩溃内容子信息的关键字生成所述崩溃信息的标识信息。

10.根据权利要求9所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述标识单元包括：

运算单元，用于对所提取的崩溃内容子信息的关键字进行MD5消息摘要运算；

签名单元，用于基于运算结果生成所述崩溃信息的签名，将所述签名作为所述崩溃信息的标识信息。

11.根据权利要求8所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述分布特征确定单元，包括：

运行环境确定单元，用于基于所述标识信息确定与所述崩溃信息对应的各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息；

统计单元，用于对各个所述客户端的所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息进行统计；

特征确定单元，用于基于统计结果确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息的各项信息对应的分布特征。

12.根据权利要求11所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述特征确定单元包括：

用户数确定单元，用于确定在预设时间间隔内与所述目标应用程序的运行环境信息中的各项信息对应的崩溃影响用户数以及活跃用户数；

崩溃率分布确定单元，用于基于所述崩溃影响用户数以及所述活跃用户数确定所述目标应用程序的所述崩溃信息与所述运行环境信息中的各项信息对应的崩溃率分布特征。

13.根据权利要求12所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述崩溃热点确定单元被配置为：

将所述目标应用程序的所述崩溃信息的所述运行环境信息中崩溃率大于预设崩溃率阈值的信息项确定为所述目标应用程序的崩溃热点信息。

14.根据权利要求8至13中任一项所述的崩溃信息处理装置，其特征在于，所述运行环境信息还包括与所述崩溃信息对应的堆栈信息，所述崩溃信息处理装置还包括：

场景恢复单元，用于基于所述运行环境信息以及所述崩溃内容信息恢复所述目标应用程序的崩溃场景；

修复单元，用于基于所述崩溃场景以及所确定的所述目标应用程序的崩溃热点信息对所述目标应用程序进行修复。