本文主要是介绍APP测试—性能测试，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

性能测试

1. 性能测试指标

• 内存
• CPU
• 流量
• 电量
• 启动速度
• 流畅度等

2. 测试的关注点

• APP的启动时间是否过长
• APP使用时对CPU、内存的占用情况
• APP使用时，电量流量的消耗情况
• APP使用是否流畅等
• 反复长期的操作情况下，系统资源的使用情况

3. 性能测试工具GT

GT（随身调），安卓版是腾讯MIG专项测试组自行研发的APP随身调测平台，是直接运行在手机上的“集成调测环境“，可以使用GT完成以下测试工作：

• 基础性能测试：手机整机或手机上安装的任何APP的CPU、内存、网络流量、流畅度/帧率、电量等基础性能指标的实时展示、历史数据采集、excel格式存储、曲线绘制等
• 查看日志
• 抓包：直接用手机抓包保存成pcap文件，在PC端用Wireshark查看

（1）GT安装方法：

• 像普通APP一样独立安装（只有APK版本）
• GT SDK：将GT SDK嵌入到被调测的应用程序工程中
• 下载地址：https://github.com/Tencent/GT/releases/tag/v3.1.0

（2）GT工具的使用（部分功能需要root权限）：

• step1：进入AUT界面，选择被测程序和测试指标
  • 内存指标：
    • PSS：实际使用内存；
    • private dirty：私有内存
  • 其他指标：
    • CPU
    • jiffies：CPU的时间片
    • Net：网络相关指标
• step2：设置参数，点击右上角的编辑按钮，选择想测试的参数，将其拖入已关注区域，点击完成按钮，勾选已关注的参数，点击右上角红点开始监控
• step3：测试前可打开日志抓取，方便问题定位
• step4：开始监控后，打开被测APP，悬浮窗会出现在被测APP上方
• step5：查看数据采集结果
• step6：查看运行日志

4. CPU测试

（1）GT 的两个CPU性能监控指标：CPU 和 jiffies

1）CPU：

• 整机的CPU使用水平，即当前手机的CPU整体使用率。

• 计算公式：

  • android系统基于Linux系统，在Linux系统下，CPU利用率分为用户态、系统态和空闲态
    • 用户态：表示CPU处于应用程序执行的时间（手机上安装的程序使用CPU的时间）
    • 系统态：表示系统内核执行的时间（手机系统在控制电池消耗、屏幕显示、数据读写时使用CPU的时间）
    • 空闲态：表示空闲系统进程执行的时间（没有任何程序运行，启动idle进程，idle进程占用CPU，不执行任何操作，若有应用程序启动或操作系统任务即将执行，idle进程将释放CPU给用户进程或系统进程）
  • CPU使用率 = CPU执行非系统空闲进程 / CPU总的执行时间
  • 即 CPU使用率 = （用户态 + 系统态） / （用户态 + 系统态 + 空闲态）

  2）jiffies：

  • 表示自开机以来，应用程序消耗的CPU时间片总数（CPU在工作的时候会划分为若干个时间片，每个时间片的时间间隔以微秒记）

（2）CPU问题产生的现象：

• CPU使用长时间处于90%以上
• 手机发热，耗电量增加
• 反应变慢，引起ANR（应用程序没有响应）

（3）CPU测试方法：

• step1:打开GT，配置CPU监控指标（可配置告警阈值）
• step2:进入待测APP进行业务操作
• step3:进入GT，观察待测APP运行时CPU指标变化：
  • CPU是否有快速飙升
  • CPU使用率是否长时间90%以上
• step4: 保存CPU详细数据并分析

5. 内存

（1）GT的两个内存监控指标：PSS 和 Private dirty：

• PSS（实际使用内存）：私有内存 与 共享内存之和；有一块内存空间是供所有程序一起使用的，即共享内存。进程占用的共享内存在进程销毁时，不会回收内存容量，会分配给其他进程
• Private dirty（私有内存）：进程独占内存，即进程销毁时可以回收的内存容量

（2）常见的内存问题

• 内存溢出（out of memory），指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory
• 内存泄漏（memory leak），指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后会导致内存被占光；内存泄漏最终将导致内存溢出。

（3）内存问题产生的现象

• 程序实际使用内存PSS持续增长
• 程序出现crash（内存溢出通常导致程序crash）

（4）内存测试方法：

• step1:打开GT，配置内存监控指标（可配置告警阈值）
• step2:进入待测APP进行业务操作
• step3:进入GT，观察待测APP运行时内存指标变化：
  • 程序实际使用内存PSS是否持续增长
  • 程序是否出现crash
• step4: 保存CPU详细数据并分析

6. 流畅度

（1）GT的流畅度指标：FPS：

• FPS，即每秒的帧率，GPU在一秒内绘制的帧数
• 动画片由一张张图片连贯执行产生动画效果，当每张图片间切换速度足够快的时候，会欺骗人眼，形成动画。图片切换不够快的时候，反馈给用户的就是卡顿现象

（2）流畅度问题产生的现象：

• 要达到至少每秒10-12帧的速度，大脑才会将觉得动作是连续的
• 至少每秒24帧的速度，才能达到流畅的效果
• 最佳的流畅度是每秒60帧
• 通常要求FPS在24帧/s以上，最低不能低于10帧/s,最高不超过10帧/s

（3）流畅度测试方法：

• step1:打开GT，配置流畅度监控指标
• step2:进入待测APP进行业务操作（主要针对上下滑动等）
• step3:进入GT，观察待测APP运行时流畅度运行结果
• step4: 保存流畅度详细数据，计算平均值（FPS是否在24帧/s—60帧/s）

7. 流量

（1）GT的流量监控指标：NET：

• 手机通过运营商网络访问Internet，运营商替我们的手机转发数据报文，数据报文包含手机上下行报文，数据报文的总大小（字节数）即流量。
  • 上行消息：APP发往应用服务器的消息
  • 上行流量：上行消息总大小
  • 下行消息：服务器发给APP的消息
  • 下行流量：下行消息总大小

（2）常用的流量测试方法：

• 统计测试法：获取应用程序收发数据的报文，统计出对应的流量
• 抓包测试法：利用工具抓包，如fiddler 或 Tcpdump，导出pcap文件后在Wireshark中打开

（3）流量测试方法：

• step1:打开GT，配置流量监控指标NET
• step2:进入tab，选择抓包以获取业务测试报文（抓包参数配置为：-p -s 0 -vv -w）
• step2: 进入待测APP进行业务操作
• step4:查看流量统计结果
• step5: 操作结束后进入抓包插件，停止报文获取
• step6： 保存流量详细数据并分析

（4） 流量优化方法（主要优化服务器下发数据）：

• 压缩数据
• 采用不同数据格式（使用普通图片而非高清图）
• 控制访问频次（控制向服务器请求数据的次数）
• 只获取必要的数据（比如访问知乎，不获取知乎详情页的数据）
• 利用缓存
• 针对不同的网络设置不同的访问策略（WI-FI：高清图；4G：缩略图）

8. 电量

（1）GT的流量监控指标：电流、电压、电量、温度：

• 电量测试：移动设备电量消耗快慢的一种测试方法。一般用平均电流衡量电量消耗速度；平均电流越小，说明设备使用时间越长。

（2）常见耗电场景：

• 定位（尤其调用GPS定位）
• 网络传输（尤其非WI-FI环境）
• 屏幕亮度
• CPU频率
• 内存调度频率（内存调度频繁时，CPU消耗一般较高）
• wake_locker（锁屏和重新解锁屏幕）时间和次数

（3）电量测试方法：

• step1: 打开GT，进入插件tab，点击耗电数据采集
• step2: 选择采样频率、屏幕亮度和采集参数
• step3: 进入待测APP进行业务操作
• step4: 测试完成后，回到参数页面，点击停止录制
• step5: 保存电量数据并分析

（4）电量测试结果分析

• 与基准数据对比（基准数据来自于产品经理或历史数据积累）
• 横向对比，与竞品电量消耗数据对比分析（目前采用最多）；在同样的网络、手机，相似的测试场景下对竞品进行测试，对比自有产品和竞品在耗电量方面的差距，给出优化建议

9. 启动速度

（1）冷启动和热启动

• 冷启动：app被后台杀死后，在这个状态打开app
• 热启动：app仍在后台运行，再次打开app

（2）测试方法

• 使用命令：abd shell am start -W -n 包名/Activity名
  • 包名：应用程序包名具有唯一性
  • Activity名：页面名
• 上述命令获取3个指标：
  • thistime：表示一连串启动Activity的最后一个Activity启动耗时，一般<=Total Time时间（当前Activity页面的时间）
  • Total Time：应用的启动时间，包括创建进程、APP初始化、Activity初始化到页面显示
  • Wait Time：前一个应用Activity pause的时间+Total Time

（3）启动时间测试结果分析

• 与基准数据对比（基准数据来自于产品经理或历史数据积累）
• 横向对比，与竞品启动时间数据对比分析（目前采用最多）；在同样的网络、手机，相似的测试场景下对竞品进行测试，对比自有产品和竞品在启动时间方面的差距，给出优化建议

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