Android 应用性能测试方案一之 log 分析-阿里云开发者社区

Android 应用性能测试方案一之 log 分析

2017-07-03 1259

简介：

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今天我主要来说下过年时候自己做的一些性能测试，由于时间紧迫，所以最终选择了全部从log方面入手，从而最终达到一气呵成的效果。

　　分别有这样几个大项：

　　1. Android应用启动消耗时间

　　我们分别在Activity的生命周期方法内添加Log.e(tag,message)，如下效果：

@Override

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

Log.e("AppStartTime","AppOnCreate");

...

}

@Override

protected void onResume() {

super.onResume();

Log.e("AppStartTime","AppOnResume");

...

}

　　，这里的tag我们使用AppStartTime，那么我们需要在应用启动之后在command内输入：

　　adb logcat -v time -v threadtime *:E | grep ActivityStartTime>StartTimeFile.txt

　　2. cpu和内存消耗

　　在command中输入如下命令：

　　adb shell top -n 400 | grep <your package name>Cpu_MemoryFile.txt

　　3. GC

　　在command中输入如下命令：

　　adb logcat -v time -v threadtime *:D | grep GC>GCFile.txt

　　这里需要注意的是，GC分析的时候需要关注三个值。

　　average_GC_Freed

　　average_GC_per

　　average_GC_time

　　4. 网络流量

　　在被测应用中增加一个获取所有应用的网络流量的service，添加一个getAppTrafficList( )方法，代码如下：

publicvoidgetAppTrafficList(){

PackageManagerpm=getPackageManager();

List<PackageInfo>pinfos=pm

.getInstalledPackages(PackageManager.GET_UNINSTALLED_PACKAGES

|PackageManager.GET_PERMISSIONS);

for(PackageInfoinfo:pinfos){

String[]premissions=info.requestedPermissions;

if(premissions!=null&&premissions.length>0){

for(Stringpremission:premissions){

if("android.permission.INTERNET".equals(premission)){

intuId=info.applicationInfo.uid;

longrx=TrafficStats.getUidRxBytes(uId);

longtx=TrafficStats.getUidTxBytes(uId);

if(rx<0||tx<0){

continue;

}else{

Log.e("网络流量",info.applicationInfo.loadLabel(pm)+Formatter.formatFileSize(this,rx+tx)

}

　如果还要其他数据，那么全部可以按照以上的方法去获取。然后我们来看如何使用python一次性分析这些文件从而直接获取report。

　　首先引入第三方绘制pdf的模块：

　　# -*- coding: utf-8 -*-

　　from reportlab.graphics.shapes import *

　　from reportlab.graphics.charts.lineplots import LinePlot

　　from reportlab.graphics.charts.textlabels import Label

　　from reportlab.graphics import renderPDF

　　然后我们需要一个读文件的方法：

　　def FileRead(path):

　　data_list = []

　　number_list = []

　　number = 0

　　for line in open(path):

　　data_list.append(line)

　　number =number+1

　　number_list.append(number)

　　return data_list,number_list

　　接着我们需要一个制作pdf的方法：

def MakePDF(times,list,reportname,pdfname):

drawing = Drawing(500,300)

lp = LinePlot()

lp.x = 50

lp.y = 50

lp.height = 125

lp.width = 300

lp.data = [zip(times, list)]

lp.lines[0].strokeColor = colors.blue

lp.lines[1].strokeColor = colors.red

lp.lines[2].strokeColor = colors.green

drawing.add(lp)

drawing.add(String(350,150, reportname,fontSize=14,fillColor=colors.red))

renderPDF.drawToFile(drawing,pdfname,reportname)

#这里的times和list两个参数都是list，是时间和监控获取的数据一一对应的关系

这些我们都有了之后，我们来看下分析AppStartTime的方法：

def analysisStartFile(list):

totalcount =0

totaltime =0

time_list =[]

totalcount_list = []

for i in range(len(list)):

if 'AppStartTime' in list[i]:

totalcount =totalcount+1

totalcount_list.append(totalcount)

if float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])>0:

totaltime=totaltime+float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:])

time_list.append(float(list[i+4].split(' ')[1][-6:])-float(list[i].split(' ')[1][-6:]))

return totalcount_list,'%.2f'%float(totaltime/totalcount),time_list

　　所有的分析数据的思维都是使用split（）方法分隔空格之后做分析。因为读取文件之后是将所有的数据存在list中，但是当我们去用的时候由于空格在其中就变得非常的麻烦，那么我们可以先使用split将空格去掉，然后使用if key in list的方法进行过滤再做分析。

　　最后在main（）方法中基本就是如下的顺序执行方法：

　　if __name__== '__main__':

　　list1,list2 = FileRead(<your file path>)

　　print list1,list2

　　list_count,average_start_time,time_list = analysisStartFile(list1)

　　MakePDF(list_count,time_list,'average time:'+str(average_start_time)+'s',"启动性能报告.pdf")

　　最终我们就能够批量的生成如下图的报告了。

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