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移动应用性能瓶颈与解决方案 by 张文欣

发布者 tester
发布于 1445907902161  浏览 2060 关键词 自动化测试, Android 
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移动应用性能瓶颈



解决方案

张文欣



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移动应用性能测试指标 常见维度的采集方法 低侵入的数据采集方式 OneAPM性能测试数据分析



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移动应用性能指标

启动时间 内存 CPU 流量

如何获取这些性能数据并对其进行分析?



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测试



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启动时间的采集方法



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内存的采集方法



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Cpu的采集方法



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流量的采集方法



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移动应用性能测试

移动应用性能取决于客户端及服务器端

传统的测试很难全面的测试客户端与服务端之间 的交互,通常会借助打印log日志以及fiddler等 工具 即使测出了http请求响应时间,ViewLoading 的时间,依旧很难测试bitmap解析,json解析 的时间。进而相应的数据分析,就变得更困难了。

如何更好地采集性能测试维度数据并进行分析?



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低侵入的数据采集方式



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低侵入的数据采集方式



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低侵入的数据采集方式



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数据采集方式

public class Utils{ public static long getCPU(){ BufferedReader localBufferedReader = new BufferedReader (new InputStreamReader(new FileInputStream("/proc/" + pid + "/stat")), 1000);

String str = localBufferedReader.readLine(); localBufferedReader.close(); arrayOfString = str.split(" ");

if(arrayOfString!=null&&arrayOfString.length>=16) { l = Long.parseLong(arrayOfString[13]) + Long.parseLong(arrayOfString[14

]) + Long.parseLong(arrayOfString[15]) + Long.parseLong(arrayOfString[16]); } return l; } }



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数据采集方式

public aspect CpuAspect {

pointcut getCpuState(): execution(* Activity+.*(..)) ;

before() : getCpuState() {

String method =thisJoinPoint.getSignature().toShortString(); Long cpuState = Utils.getCpu();

LOG.info(method + “\t” + System.currentMilliseconds() + “\t” + cpuState )

} }



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插桩技术让测试如此容易

以前大量的测试成本消耗在测试执行阶段

使用插桩技术将测试的精力可以集中在核心的数据分析

产品发布前后都可以利用相同的技术进行监控 性能测试执行需要消耗

 时间成本(投入的执行时间)  物料成本(机器成本)  技术成本(掌握特定的技术工具, httpwatch, fiddler)



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第三方平台



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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性能测试数据分析



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加入我们



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