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：
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@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：
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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):
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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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