移动端测试 APP启动性能分析 WebView性能分析 H5性能分析 卡顿分析 帧分析 CPU统计 网络流量分析 耗电量指标 弱网测试 健壮性测试 兼容性测试 Amdahl_webview 帧率统计

Android官网使用指南性能：https://developer.android.com/topic/performance

一、APP启动性能分析

APP的启动过程
调用起APP、创建一个空白窗口、启动一个进程 ——> Application OnCreate 开始调用起App ——> Activity OnCreate 创建主线程MainThread(页面的渲染，数据的初始化)

启动性能指标
冷启动：第一次启动，无任何进程和数据
暖启动：之前启动过，存在缓存的数据
热启动：进程都还存在
首屏启动：页面完全加载完全的时间
对于以上的建议时间
Cold startup takes 5 seconds or longer 冷启动不超过5s
Warm startup takes 2 seconds or longer 暖启动不超过2s
Hot startup takes 1.5 seconds or longer 热启动不超过1.5s

主要流程

1、adb logcat 查看日志
2、录屏+视频拆祯
3、uiautomator等自动化工具200ms巡检界面变化
4、traceview
5、硬埋点 页面加载加了获取时间性能的埋点

logcat使用
package=com.xueqiu.android
清理缓存数据：adb shell pm clear $package
停止进程：adb shell am force-stop $package
执行上面的两个行为后，让启动的app变得冷启动
启动app：adb shell am start -S -W $package/.view.WelcomeActivityAlias
获取数据：adb logcat | grep -i displayed

查看结果
1、startTime: 记录刚准备调用startActivityAndWait()的时间
2、endTime: 记录startActivityAndWait()函数调用返回的时间点
3、WaitTime：startActivityAndWait()调用耗时 WaitTime = endTime - startTime

ffmpeg拆祯方法
作用：计算每个阶段时间
原理：先把APP停止 - 使用录屏录制启动的过程 - 获取到录制视频后（这时在模拟器），把获取到的视频拉取到本地电脑 - 然后拆祯为gif图 - 再拆成jpg图，通过1s的图拆成多少份后，计算多少张图片完成了这个加载的动作。然后用图的数量*1s拆成的分数，得出这个动作所消耗的时间。
使用说明：

package=com.xueqiu.android   测试的包名
adb shell am force-stop $package     停止测试软件
adb shell screenrecord --bugreport --time-limit 30 /data/local/tmp/Test.mp4 &   录屏30s
adb shell am start -S -W $package/.view.WelcomeActivityAlias wait
adb pull /data/local/tmp/Test.mp4   拉取录制的视频到本地
ffmpeg -i Test.mp4 Test.gif		视频拆成gif图片
ffmpeg -i Test.mp4 -r 10 frames_%03d.jpg  把gif图1s的图片拆成10份（也就是一张图片用例0.1s）
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二、WebView性能分析

开发者工具
蓝色线：DOM出现
红色线：资源加载完成
Disable cache：加载缓存

fiter过滤表达式
domain.展示domain中的资源，*.com
has-response-header.包含指定HTTP响应header
is. 表达式
larger-than.展示大于某个尺寸的资源，1000等于1k
method.指定http请求方法，比如get或者post
mime-type.资源mime类型，比如application/json
scheme.HTTP(scheme.http)或者HTTPS(scheme:https).
status-code.状态码

performance使用

加载详情

对应字段说明：https://developers.google.com/web/tools/chrome-devtools/network/reference?utm_source=devtools#timing-explanation

手机浏览器性能分析
原理：通过inspect把手机中的webview页面加载到PC端的浏览器中，然后通过浏览器的开发者工具查看
inspect使用注意点
1、模拟器使用6.0默认支持
2、物理机需要打开app内开关

3、PC端使用的chrome浏览器版本62.XXX （防止控制台样式异常）

三、H5性能分析

W3C性能说明：https://www.w3.org/TR/navigation-timing/

资源加载指标说明
prompt for unload:访问一个新页面时，旧页面卸载完成的时间
redirect:重定向，用户注销登陆时返回主页面和跳转到其他的网站等
app cache:检查缓存，是否打开
DNS(域名系统)：DNS查询时间，如果时长连接或者请求文件来自缓存等本地存储则返回fetchStart时间点
TCP：与服务器建立链接的时间
request：浏览器发起请求的时间
response:拿到第一个响应字节到最后一个响应字节的时间
processing:各种状态的时间点
load:触发load事件执行的时间
获取单个页面资源的性能

window.performance.timing
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获取对应的操作码

window.performance.navigation.type
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跳转 0
刷新 1
后退 2
JS模拟的基本操作

window.history.back()  //  返回
window.history.forward()   //  前进
window.location.reload()   //  刷新
window.location.href="https://www.baidu.com/"   //跳转到某个页面
window.location.href   // 查看本地的url
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from appium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

def test_APP():
    desire_cap = {
        "platformName": "android",
        "deviceName": "emulator-5554",
        "appPackage": "com.xueqiu.android",
        "appActivity": ".view.WelcomeActivityAlias",
        "noReset": True,  # 保存缓存，  热启动
    }
    driver = webdriver.Remote('http://127.0.0.1:4723/wd/hub',desire_cap)
    driver.implicitly_wait(16)
    driver.find_element(By.XPATH,"//*[@text='交易']").click()
    webview = driver.contexts[-1]
    driver.switch_to.context(webview)

    print(driver.execute_script("return window.performance.navigation.type"))
    driver.execute_script("window.location.href='https://www.baidu.com/'")
    driver.execute_script("window.location.reload()")
    print(driver.execute_script("return window.performance.navigation.type"))
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四、卡顿分析

方式一、systrace SDK 自带分析工具
1、位置：sdk/platform-tools/systrace
2、需要使用python2.7
3、启动过程遇到少的文件，按需install
使用

1、启动设备：python systrace.py -e 192.168.181.102:5555 -l
不加参数启动开始录制：python2 systrace.py
2、----运行模拟器上的对应要测的Activity----
3、停止录制手机报告：按下enter
4、在sdk/platform-tools/systrace获取报告trace.html
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结果查看

详细信息
1、帧点
绿色：16.6ms内，黄色，红色超过16.6ms
2、任务状态
灰色：休眠 蓝色：可运行 橙色：不响应
3、函数调用

方式二、dumpsys gfxinfo

 adb shell dumpsys gfxinfo com.xueqiu.android
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查看具体信息

 adb shell dumpsys gfxinfo com.xueqiu.android
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使用matplotlib图形绘制

from matplotlib import pyplot

def test_draw():
    import subprocess
    cmd = "adb shell dumpsys gfxinfo com.xueqiu.android"
    res = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    # print(str(res.stdout.read(),encoding='utf-8'))
    lines = res.stdout.readlines()  # readlines()获取的是list
    # print(lines)
    i = 1
    # 判断下是否是对应的包
    for line in lines:
        i += 1
        if "com.xueqiu.android.common.MainActivity" in line.decode("utf-8"):
            break
    # 使用列表生成式，对获取的数据处理，并获取新的lines列表
    lines = [data.decode("utf-8").replace("\r\n","").replace("\t"," ").strip() for data in lines]
    lines = lines[i:i + 120]  # 获取i行到i+120行的数据
    print(lines)
    datas = [[] for row in range(4)]  # 生成一个空的二维数组 [[],[],[],[]]
    # lines = [14.84 0.2 6.17 11.58,14.00 0.4 6.66 11.11,.....]
    for x in lines:
        datas[0].append(float(x.split()[0]))  # 获取lines中每组数据的第1个值  14.8,并且添加到datas[[14.8,],[],[],[]]
        datas[1].append(float(x.split()[0]))  # 获取lines中每组数据的第1个值  14.8,并且添加到datas[[14.8,],[0.2],[],[]]
        datas[2].append(float(x.split()[0]))  # 获取lines中每组数据的第1个值  14.8,并且添加到datas[[14.8,],[0.2],[6.17],[]]
        datas[3].append(float(x.split()[0]))  # 获取lines中每组数据的第1个值  14.8,并且添加到datas[[14.8,],[0.2,],[6.17,],[11.58,]]
    # print(datas)

    # 绘制成图
    fig = pyplot.figure() # 生成一个画板
    # num = 1
    # for n in datas:
    #     ax = fig.add_subplot(2,2,num)  # 生成一个2*2图形
    #     ax.plot(n)  # 绘制第一个数组的图  plot折线
    #     num += 1
    # pyplot.show()

    # 分组绘制4个图  如果绘制到一个图中，fig.add_subplot(X,X,1)，最后一个数字都改为1
    ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
    ax1.plot(datas[0])  # 折线图
    ax1.set_title("Draw")  # 标题
    ax1 = fig.add_subplot(2,2,2)
    ax1.scatter(range(120),datas[1])  # 散点图
    ax1.set_title("Prepare")
    ax1 = fig.add_subplot(2,2,3)
    ax1.hist(datas[2],range(5)) # 柱状图
    ax1.set_title("Process")
    ax1 = fig.add_subplot(2,2,4)
    ax1.plot(range(120),datas[3],'--k')  # 虚线图
    ax1.set_title("Execute")

    pyplot.show()
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datas处理后数据形式

注意 ⚠️ ： gfxinfo信息会有实效性，时间长了就获取不到了，注意刷新和模拟器中开发者选项中“GPU呈现模式分析”

卡顿影响因素

内存问题 （内存抖动、full gc）
cpu （计算耗时）
render（布局复杂、overdraw）

五、帧分析

冰冻帧：一个帧超过0.7s (橙色、红色)
帧分析：adb -s devicesname shell dumpsys gfxinfo | less

六、CPU统计

CPU与GPU关系
1、图形API不允许CPU直接与GPU通信，会通过Graphics Driver中间件进行连接

2、过程：CPU进行数据的处理 —> 处理后到Graphics Driver，Graphics Driver会维护一个队列，CPU把display list放入队列。—> GPU从队列去数据进行绘制

GPU渲染工具
Android开发者工具提供性能调优工具
GPU渲染分析：GPU-RENDERING-PROFILE

GPR显示内容
1、绘制每一帧所消耗的时间
2、不同的颜色代表UI绘制的不同阶段
3、并且子啊柱状图的中间还有一根绿色的横线代表16ms的绘制时间基准
4、GPR会统计并显示app最近运行的128帧


蓝色
View需要先转换为GPU能识别的格式（中间件处理的过程）
蓝色较高

• view突然无效（invalidate） ->队列中的数据失效，view：绘制布局、样式、事件等的一个容器
• onDraw函数中做了复杂的绘制逻辑 (onDraw函数：绘制图形的函数)
  
  红线
  OpenGL处理DISPLAYIST，将处理结果传递给GPU （即中间件处理过程，红色代表中间件负载过高）
  红色较高：
  view过于复杂
  view重复提交

橙色
CPU在等待GPU完成工作 （GPU绘制的过程）
橙色较高
GPU任务负载过高，view绘制太复杂

不同颜色的意义（Android官网https://developer.android.com/topic/performance/rendering/inspect-gpu-rendering）

mem统计（手机内存统计）对于app的内存的优化，我们通常只是对不同版本对比，不看实际的占用多少

内存耗用名词

指标解析
VSS：衡量虚拟内存大小五太大用处。无法知道分配的物理内存大小
RSS：个进程的RSS相加，会超过系统内存使用量（不是按比例分配）
PSS：个进程的PSS之和，就是系统的内存使用量 （按比例分配的）
USS：是PSS中自己的部分，不包含任何共享的部分 （app之间交换使用共同的数据会产生共享的内存）

内存占用大小规律：
VSS>=RSS=>PSS>=USS

查看内存第一种方式：procstats
adb shell dumpsys procstats --hours 3 (查看3小时内的内存使用情况)
输出信息

输出格式
进程详情
进程名称/USER/VersionCode
状态：minPSS-avgPSS-maxPSS/minUSS-avgUSS-maxUSS

输入字段解释
百分比：表示在总的时间内，进程在各种状态下的消耗
例如：100%，就指在这段时间内，这个进程是一直处于运行当中的
TOTAL：表示进程的总和占用情况
Img Fg：加载到前台
Service：标示了是否是服务
Persistent：标识了是否一直驻留子在内存当中，与Service一样，标示内存进驻的级别
Top：标识了是否是顶层进程
Receiver：标识了是否是广播进程

查看内存第二种方式：meminfo
查看指定的进程mem：

adb shell dumpsys meminfo com.xueqiu.android(包名)
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meminfo内容

网络流量分析

网络分析

adb shell dumpsys netstats
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分块展示
Activity interfaces：活动接口
Activity UID interfaces：活动UID接口
Dev statistics：开发统计信息
Xt statistics：Xt统计信息
UID statistics：UID统计信息
UID tag statistics：UID代码统计信息
活动接口和活动UID接口

开发统计信息/Xt统计信息

UID统计信息

获取对应应用UID

adb shell dumpsys package com.xueqiu.android | grep userId
输出：userId=10000 gids=[2002,1023,3134]
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查看相关应用的流量情况
set=DEFAULT 表示前台网络使用情况
set=BACKGROUND表示后台使用情况
set=ALL表示上述两类使用情况
tag=0x0表示与流量关联的套接字代码
rxBytes 和 rxPackets 表示在相应时间间隔内接收的字节数(rb)和数据包数(rp)
txBytes 和 txPackets 在相应时间间隔内发送的字节数(tb)和数据包数(tp)

查看对应网络的情况
如果使用模拟器会出现报错，可以换成真机

使用过程

adb shell dumpsys package com.xueqiu.android | grep userId  获取userId
adb shell dumpsys package netstats | grep 12321(UID信息)		获取网络信息，并且使用userId过滤
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结果：

耗电量指标(在真机上测)

目的：通过不同的测试场景，找出APP高耗电的场景解决
常见电量问题
唤醒锁（acquire）
关闭屏幕显示，让CPU后台运行
app长期获取唤醒锁，不释放
阻止设备进入低电量模式
耗电标准
电池会话：再次充满电之间
消耗整个电池会话的0.70%
在后台运行时，消耗整个电池会话的0.10%

调用唤醒锁存在的问题

void doSomethingAndRelease() throwsMyException{
	wakeLock.acquire();
	doSomethingThatThrows();  //当这里出现报错的时候，下面锁的释放将无法关闭。导致其他应用无法使用
	wakeLock.release();
	}
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改进

void doSomethingAndRelease() throwsMyException{
	
	try{
		wakeLock.acquire();
		doSomethingThatThrows();  
	}finally{
		wakeLock.release();
		}
	}
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测试方式

方式一、测试性能使用Google Playhttps://play.google.com/store/apps

方式二、Battery Historian工具
GitHub地址：https://github.com/google/battery-historian
安装
注意：要在python2.7环境下执行，安装好go语言

git clone https://github.com/google/battery-historian.git
cd battery-historian
go get -d -u github.com/google/battery-historian/...
go run setup.go
# cd $GOPATH/src/github.com/google/battery-historian
go run cmd/battery-historian/battery-historian.go [--port <default:9999>]
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具体步骤：
1、git clone https://github.com/google/battery-historian.git 或者直接下载后解压
2、进入battery-historian文件，打开终端
3、执行go get -d -u github.com/google/battery-historian/...
4、进入setup.go,更改版本为20190513，最稳定版本

5、开始编译，执行go run setup.go
6、启动：go run cmd/battery-historian/battery-historian.go [--port <default:9999>]

测试步骤
使用batterystats生成数据
使用Battery historian分析数据
batterystats收集数据
1、清理耗电量数据
adb shell dumpsys batterystats --reset
adb shell dumpsys batterystats --enable full-wake-history
2、运行测试用例/手工操作
3、收集数据
Android 7.0：adb bugreport bugreport.zip
Android 6.0: adb bugreport>bugreport.txt
上传数据
打开localhost：9999，把zip或者txt数据上传

报告生成

Historian
x轴代表时间周期，默认以60s为一个周期

指标含义：
battery_level：电量
plugged：充电状态及充电时长
screen：屏幕是否点亮
top：显示当前手机运行的app
status：电池状态信息，有充电、放电、未充电、已充满，未知等不同状态

方式三、dumpsys

建议：https://developer.android.com/guide/background

弱网测试

弱网问题
封闭环境，网速降低

• 丢包
• 数据无法加载
• 消息更新不及时等
  模拟弱网
  使用charles模拟弱网
  官网下载：https://www.charlesproxy.com/download/
  使用charles
  1、代理设置，设置端口
  Proxy -> Proxy Setting
  
  2、设置本地代理 （如果代理模拟器，在手机网络中的代理设置本地的IP和端口）
  本地电脑网络设置 - > 代理 - 地址 （一般就是默认值）
  
  
  3、开启节流
  Proxy -> Throttle Settings -> Enable Throttling
  
  名词解释
  Bandwidth （带宽） 理论网速上限 100MB大概下载速度是12Mb
  Utilisation （利用） 总带宽的百分比
  Round-trip Latency (请求往还延迟) 客户端和服务器第一次往返通信的延迟，单位毫秒
  MTU （最大传输单元） 传输的TCP数据包的最大尺寸
  Reliability （可靠性） 衡量连接完全失败的可靠性

健壮性测试

用于测试系统在出现故障时，是否能够自动恢复或者忽略故障继续运行。
操作过程
在正常情况和异常情况下（弱网，数据不同等）进行长时间操作 （通常使用monkey长时间操作）

兼容性测试

建议使用第三方网站测试，比如阿里云移动端测试：https://www.aliyun.com/product/mqc?spm=5176.19720258.J_8058803260.444.1c852c4aIfPwku
不同硬件、软件或者硬件之间的配合度（手机设备，系统版本，浏览器版本，分辨率等）
APP兼容性测试
移动设备型号多样
测试APP在主流设备上能否正常运行
测试APP在主流设备奔溃卡顿现象

APP性能

移动端APP运行在shell和Linux是相同的，所以我们查看APP性能，可以使用所有Linux查看性能的方法。

字段解释：r:排队数量b:阻塞数量swpd:虚拟内存free空闲内存buff缓冲cache缓存si虚拟内存换入so虚拟内存换出bi磁盘换入 bo磁盘换出 in中断次数 cs切换次数 us使用CPU时间 sy系统CPU时间 id空闲CPU时间 wa 等待IO CPU时间

打印对应应用实时信息

使用bash提取对应的指标
获取vmstat最后一行的第4个数

adb shell vmstat | tail -1 | awk '{print $4}'
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循环提取

while true;do adb shell vmstat | tail -1 | awk '{print $4}'; done 
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使用Python代码获取

def test_vmstat():
    cmd = 'adb shell vmstat'
    res = subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    # print(res.stdout.readline())
    # 获取vmstat信息，获取的是b字节，使用str转码，转码后以"\r\n"切割，然后获取第3个数
    print(str(res.stdout.read(),encoding="utf-8").split("\r\n")[2].split()[3])
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Amdahl定律

作用：1、改善任何过程的一般原则 2、加速计算机系统估值
参数：
S：加速比
a： 系统某部分所需时间与总时间的比例
k：性能提升比例