【图解】探秘APP性能三角区-微众圈
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【图解】探秘APP性能三角区
摘自公众号：发布时间： 6:41:37
吴老的《selenium webdriver 实战宝典》出版了！作者：melody来源：微信公众号 腾讯移动品质中心TMQ APP要做性能测试，什么样的数据能反应应用的性能情况，如何评估应用的性能状态？ 不知道该如何入手？一起来分析下如何给APP做性能测试。 性能测试三角：性能指标、测试场景、测试工具。 首先要思考选哪些指标来评估性能：内存、cpu、电量还是什么？接着，选择你需要测试的场景，测试场景描述了你需要在何种场景下取性能数据，要测试APP何种功能等等。最后，根据你的指标和场景选择适合你的测试工具。 下面就从这三方面来具体分析。 一、性能指标 常见的性能指标有：内存、CPU、电量、流量、速度/耗时。这里从2个角度分析：1）为什么选这个指标？2）指标常用单位有哪些？着重讲下关注最多的：内存、CPU。 1内存
为什么要选内存呢？需要知道Android的OOM和LowMemory Killer。 OOM：Out Of Memory，顾名思义是说内存不够用或者耗尽了，进程会被强制终止。安卓框架限制了每个应用进程所占用的最大内存值。关注内存的一个目的就是避免内存使用过大，出现OOM。主要关注内存使用较多时的场景，例如游戏app正在游戏中。 Low Memory Killer：Low Memory Killer在用户空间中指定了一组内存临界值，当其中的某个值与进程描述中的oom_adj值在同一范围时，该进程将被Kill掉。如果你的APP某个进程需要一直保存存活，你需要保持你的进程优先级足够高，并且占用比较小，因为LowMemory Killer在工作时，同一优先级的进程会先kill那个占用最大的。性能测试时主要关注待机时的内存是不是够小。 这里再补充一点：Low Memory Killer的工作可能致系统变卡。为什么呢？因为它kill了一些进程，然而现在市面的很多APP为了保活都会自启，刚刚被kill，立刻又起来。启动占用大量内存（还有CPU），又触发Low Memory Killer。频繁的被kill和启动形成了恶性循环，so…系统变的很卡。 内存指标有VSS、RSS、PSS、USS。差别如下：VSS-Virtual Set Size 虚拟耗用内存（包含共享库占用的内存）RSS-Resident Set Size 实际使用物理内存（包含共享库占用的内存）PSS-Proportional Set Size 实际使用的物理内存（比例分配共享库占用的内存）USS-Unique Set Size 进程独自占用的物理内存（不包含共享库占用的内存）一般来说内存占用大小有如下规律：VSS &= RSS &= PSS &= USS。 测试中比较常见的的选择是PSS total，这种算法共享库内存按比例分配，对APP来说比较公平。依据APP关注点，也可选择其他指标例如USS，或者将其他指标也一起统计，用于分析。 例如用dumpsys meminfo命令看到，手机管家进程的pss total = 16708 kb。 2CPU
为什么要关注CPU？ (1) CPU使用率
想必你肯定有这样的经历：玩某个游戏或者APP的时候，手机发热发烫。是的，CPU的频繁使用，会让你的手机发烫，让你的手机变卡（CPU资源不足）。如果让用户发现你的APP用起来发烫，那就等着他的吐槽和卸载吧。 也就是说CPU性能，我们需要关注APP使用中CPU消耗情况，通常会使用CPU使用率这个指标。 (2) CPU jiffies
如果APP在退出界面后还有进程长期运行，那你需要关注下待机场景的CPU。待机场景下CPU的消耗一般不会很大，例如手机管家，可能消耗经常是0%，1%，长时间平均下，可能只有0.1%、0.2%，看看竞品，也是差不多，好像没有太大区别。 那么CPU消耗这么少是不是就不用管CPU了呢，然而即使是平均值很小，但是长时间待机，例如安全类工具，CPU的消耗还是不容忽视。那么这种情况如何评估CPU呢，这里引入一个更精确的指标：CPU时间片： jiffies！ Jiffies：为Linux核心变数(unsignedlong)，它被用来记录系统自开机以来，已经过了多少tick。一定时间占用的jiffies可以反映出此进程的CPU消耗。 Android系统可以获取到APP进程当前的CPUjiffies（这个数值不断累加）。我们测试时常用的单位有：消耗XX jiffies/分钟；半/1小时共增加XX jiffies。Tips :Jiffies与变频 Linux 内核中提供了 performance 、powersave 、userspace、conservative 和 ondemand 五种变频模式供用户选择使用，它们在选择 CPU 合适的运行频率时使用的是各自不同的标准并分别适用于不同的应用场景。那么，测试CPUjiffies的时候是否需要固定CPU频率呢？理论来讲，固定CPU频率肯定是可以的，那么不固定会怎样呢？ 经测试数据验证，保持手机同环境情况下，不固定CPU频率对于测试无太大影响。 这组测试数据是没有固定CPU频率情况下测试了5次的jiffies数据（每次30min），可以看出，标准差为1.56，波动并不大，基本可以排除变频的影响。 3电量 手机电池资源有限，电量的重要性就不必说了。现在很多手机都有电量排行，如果你的APP总是排在前面，小心被卸载哦。电量通常的单位是：mAs或者mAh。 4流量 手机的一个特点就是有移动网络。移动网络下的流量消耗需要特别关注，wifi下的流量优先级略低。流量单位：kb，M。 5速度/耗时 可用性原则里面有个2秒原则：一个松散的原则，即用户没有必要对某些系统响应等待2秒以上的时间，比如应用程序转换和开始的响应时间。对于启动APP，进入某页面，这些操作时间都应不超过2秒，且越短用户体验越好。 当然，2秒并不是绝对的，对于一些用户感知明显的功能，例如垃圾扫描，病毒查杀，可能需要更多的时间，但是操作进行期间，需要给用户适当的感知和预期，避免用户因等待过久而离开。当然，用户是期望能够又准又快。 二、测试场景
性能要测哪些场景呢？用户实际使用中，场景是多种多样的。拿手机管家来说，有的用户每天喜欢拉拉小火箭；有的用户经常安装卸载app；有的用户喜欢用它清理垃圾；又有的用户有很多骚扰电话和短信；还有用户喜欢用它连免费wifi；另一些用户安装后不怎么使用。用户多种多样，功能多种多样，场景多种多样。要测试性能，这么多场景全部覆盖是不太可能的，要选择什么场景比较合适呢？ 选择性能测试场景前，我们可以先将上述说的这些场景来分分类。 从用户使用APP时APP的activity是否在最前端，可将APP的使用场景分为：前台、后台。 在后台时根据APP只是保持心跳等最基础功能，还是一些场景触发了相关功能，可分为：后台待机和后台使用场景。 于是我们有了下面三个层次的场景：后台待机、后台使用、前台使用，场景模型如下： 1场景与性能指标 先说说这些场景要关注些哪些性能指标。 (1) 后台待机
指标：重点关注待机内存和待机耗电情况。流量有需要则关注。 内存和耗电可取实际测试值作为数据。例如待机内存19M；24h待机电量3mAh。如果你的APP的耗电模块主要是CPU，你可以考虑使用CPU 时间片（jiffies）来评估。 测试时长：这个场景的耗电和CPU消耗会比较小，测试时需要考虑较长时间的测试数据以便反应APP的性能情况。 (2) 后台使用 指标：重点关注一个场景触发APP功能时的内存、CPU使用率或电量。 内存通常会取增量，即：触发功能后的内存-触发前的待机内存，作为某功能消耗的内存。 (3) 前台使用
常关注使用时的内存、CPU使用率、流量。如果是某个操作需要一些时间，需要关注速度和耗时。 2场景与用户感知
(1) 后台待机
这个场景下用户的感知是：我没有使用这个APP，因此这种场景如果有性能消耗的情况下，一定是非常小的，否则用户会认为：我没用都占这么大内存！耗这么多电！让用户有这种感受是非常危险的。例如：手机管家只在通知栏有个小图标，用户没有感觉自己在使用。 (2) 后台使用
这个场景下APP确实进行了一些工作，但是用户对于自己使用了APP并不会有特别明显的感知。例如来电话时手机管家会进行电话的识别以判断是不是骚扰电话等，用户看到的是一个来去电悬浮窗，但是用户并没有主动使用，因此这种情况下性能消耗也不可以过高。 (3) 前台使用
这个场景是用户打开了APP进行使用，此时的性能消耗也是比较大的，但是用户的容忍度也会相对比较大。但是OOM导致闪退、手机发烫这些现象是绝对不允许的。性能消耗当然是越小用户越喜欢。 3场景与测试优先级
场景分层图中，三个层次场景成金字塔形状，他们的占用面积同时反映了他们在用户侧使用时占用的时长。 这么多场景，时间有限，哪个场景更重要，我应该先测哪个呢？下面说说如何评估这些场景的重要程度和优先级。 原则：用户在该场景停留越久，该场景越重要；场景被用户使用到的频率越高，该场景优先级越高。评估方法有： (1) 运营数据评估
对于后台待机场景，我们使用时长来评估优先级。重要程度=时长（数值越高越重要）。从运营数据中我们可以得到场景1、2、3在用户侧使用的时长T1、T2、T3。例如用户平均每天亮屏5小时，灭屏19小时，那么灭屏待机场景重要程度=19，高于亮屏的5。 对于后台使用和前台使用场景，我们用使用频率来评估，优先级=N，N=几天1次（数值越小优先级越高）。例如：收短信场景，这个场景每个用户每天都会遇到；而安装/卸载APP这个场景，用户可能平均5天操作一次。那么收短信场景的优先级=1，安装卸载app场景优先级=5。 (2) ACC测试建模
当我们没有获得运营数据时，可以考虑使用ACC建模思路来帮助区分性能场景优先级：分析产品的核心价值；分析产品的主要模块、系统；FENIX每个系统提供何种能力实现产品价值；区分优先级。 三、测试工具
测试工具的本质是获取性能数据，当然一些工具在使用和观察数据上有差别。工具分2类：现有工具，其他获取方案。这里列举下目前我们常用的工具共选择和参考： 手工和自动化测试
如果是新手或者只需测试几次，可考虑手工进行性能测试，建议选择方便直观易用的工具。测试内存和CPU使用率，推荐使用APT（/apt.html），它最为eclipse插件，可实时监控Android手机上多个应用的CPU、内存数据曲线，直观方便。 如果是需要长期测试的内容，需要考虑自动化测试。自动化测试方案我们常用UIAutomator来实现，其中获取性能数据的方案，可查看上表。 这里需要特别提下，在获取CPU 时间片（jiffies）数据时需要注意，测试工具应该做尽量少的事情（不要同时用dumpsys meminfo获取内存会增加该进程的CPU消耗），减少对被测app性能的影响，选择性能消耗小的方式。建议：工具获取方式从系统文件/proc/(pid)/stat读取CPU jiffies，不做其他测试内存等等事情。 性能测试构建 到这里为止，对于APP性能测试的指标选择，场景选择，用什么工具有了一定了解。我们可以构建性能测试了。 例如，手机管家需要长期关注一些重点性能指标，指标则选取了：内存和耗电，启动速度。由于用户在使用管家过程中，大部分时间都是处于“后台待机”场景，故我们选择测试的场景是：灭屏待机，亮屏待机。 内存使用PSS total，耗电由于主要耗电模块是CPU，因此我们选择使用CPU来评估耗电，待机CPU消耗小，故使用了CPU时间片 jiffies。 基础指标性能测试构建如下： 当然，除了这些基础指标，我们还需要测试其他场景，但可能不是每个版本都测。对于手机管家，三个层次的场景测试频率如下： 具体每个场景的分析，测试频率参考： 最后，测试数据如果是单次、单个是没意义的，我们通常用两种方法做对比：历史版本对比、竞品对比。 当你要着手给APP做性能测试时，记得分析APP性能测试的三要素：性能指标、测试场景、测试工具，体系化构建你的性能测试任务，让APP性能保持优秀，运行更顺畅。 &本文完& 长按指纹识别图中的二维码，获取更多测试干货分享！
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微信号：GloryRoadTrain&场景分析默认界面分析：咱们得收集本次场景的分析结果，在场景执行完毕的界面点击“Tools”菜单下的“Analysis”或图标完成收集。收集完成默认显示界面如下。&&&&上图默认界面分别显示“Summary&Report”“RunningVusers”“His&per&Second”“Throughput”“Transaction&Summary”“Average&Transaction&Response&Time”&。&Summary&Report界面：&&该界面的上部分“Analysis&Summary”我的截图中没有，主要是场景名称分析结果存储路径整个场景执行时间这3个信息。Statistics&Summary:包含本次场景的Maximum&Running&Vusers(最大虚拟用户数)是20，这个数值同时也看出来场景中数值的20虚拟用户完全都参与本次场景的执行。本次场景Total&Throught(bytes)&（总共吞吐量）是34,763,539字节。Average&Throught(bytes/second)(平均吞吐量)是34,625字节,在相同的被测试系统，不同的软件与硬件配置下，该值越大表示性能越好。Total&Hits(总共点击数)是27,559次。Average&Hits&per&Sencond(平均点击数)是27.449。View&HTTP&Responses&Summary是HTTP请求概述。Transaction&Summary:事物的概述，总通过6,142个事物，失败事物0个，停止事物0个。图中有4个事物，表字段名称分别是事物名称响应时间的最小值平均值最大值方差值百分之90事物的通过个数失败个数停止个数。这里的方差(Std,Deviation)值越小代表程序越稳定。百分之90（90&Percent）表示20个虚拟用户百分之90的虚拟用户HTTP&Responses&Summary：HTTP&200（正常）总次数27,539，每秒钟27.429&&，HTTP&302（）总次数20，每秒钟0.02&&&Running&Vusers界面：&&&根据上图分析在场景刚开始时候10个虚拟用户，在30秒时候20个虚拟用户运行。在15分钟30分钟还有17个虚拟用户在执行，执行到16分钟的时候还有5个虚拟用户，16分钟多些所有的虚拟用户执行完毕。根据图中的最大值虚拟用户可以知道场景执行的虚拟用户数是否与设置值一致。最大用户数运行的总时间等信息。&His&per&Second界面：&以上图形变化是每秒钟请求数，随场景执行虚拟用户数再增加，使每秒钟请求数增加，最大虚拟用户执行场景时，因为动作有先后，所以有波动。&Throughput界面：&以上吞吐量图，是服务器接收的请求数量，可以使用次数表示也可以使用字节数表示。这里用字节表示的。请求数越多接收的信息也越多。&Transaction&Summary界面：&以上图形是事务的概要，每个事物通过的事务数。&Average&Transaction&Response&Time界面：&以上是事务的响应时间，可以分析被测试的关键业务点的响应时间，通过该图可以分析响应时间是否在规定的时间范围之内。&3.&合并图形：&为了更方便的分析图形，我们可以使用合并图形的操作把需要的数据合并至一张图中。我们以RunningVusers图形为例，把Average&Transaction&Response&Time添加到该图形中，在RunningVusers中点击右键(快捷键Ctrl+M)选择“Marge&Graphs”在弹出来的对话框选择Average&Transaction&Response&Time&即可完成，参考下图。&以上操作之后，见合并之后的图形，如下。从图中可以直观的看出来虚拟用户数与平均响应时间的值。&&添加系统资源：&为了更好的分析性能问题，我们还需要添加被测试应用的系统资源使用情况。参考如下操作。&&双击News&Graph在弹出的对话框选择您需要的图形，我们这里以Windows&Resouces为例。下图是添加完成之后的图形。&以上图形CPU队列长度变化幅度较大，我们要考虑是否是系统的瓶颈，可以通过多次的测试进行比较。可用内存与线程过渡比较平稳。&网页相关内容分析：&我们通过页面大小及下载时间等信息分析网页是否设计合理。添加图形的方式与添加系统资源方式操作一致。下图页面加载的网络时间与服务器时间。下图很容易发现，服务器时间很长，网络时间很短有可能服务器存在问题。&几种常见情况：&&第1种：事物的响应时间先是缓慢的上升，再平衡，再下降。这个曲线表示：随着虚拟用户的增加，系统的处理能力下降，系统处理事物的时间增长，系统反应变慢。再平衡表明你的用户并发数可能达到一定限度了，再多虚拟用户系统也无法处理，如系统有良好的队列处理机制。再来的虚拟用户也只能队列中等待，目前只处理正在运行的虚拟用户。随时间推移，这些正在运行的虚拟用户处理完，再处理队列中虚拟用户，这样并发虚拟用户下降。随虚拟用户数减少，响应时间减少，就下降。如系统没有这样事物处理机制的话，响应时候不断上升并且发生错误。可能是服务器没有做连接数限制，导致虚拟用户不断上升，响应时间变慢，甚至出现内存泄露（占内存不使用也不释放，可能在Java程序中创建对象，对象使用完不释放）问题，导致系统内存大量被占用，导致系统崩溃。&&&第2种：响应时间，CPU，内存使用率，加载时间都很正常，但是发生业务失败的情况。这里可能由于被锁住引起的。例如添加数据，需要查询一下图书号，业务修改图书号时锁住图书号这张表，导致无法完成添加数据操作。&&&第3种：CPU使用率与内存使用率不断上升，其它值正常。这里可能是系统资源使用了，没有释放（锁定），不断抢占CPU与内存的使用率。3.4 执行测试
执行测试的过程，就是创建场景，运行场景和测试用例的过程。在测试过程中，我们要监控客户端、网络、应用服务器、WEB服务器、数据库服务器等设备的运行情况，测试过程中应准确完整地记录每次测试的结果并进行维护。记录应包括：
● 精确的系统配置，尤其是与前几次测试的不同之处
● 原始数据和性能监视工具所记录的结果
3.5 分析结果
对测试的总结，实际就是对测试数据的分析和处理。首先，我们最好从所有的测试数据中，筛选出具有代表意义的数据，做出统计图，然后和开发人员一起，通过排除误差和其他因素，让测试结果体现接近真实情况。不同的体系结构分析测试结果的方法也不同，B/S结构我们会分析网络带宽，流量对用户操作响应的影响，而C/S结构我们可能更关心会系统整体配置对用户操作的影响。在分析阶段有些结果因为环境的限制或其他原因可能无法获取，这时适当的推算也是必要的，但一定要以事实为依据。此外，还应评估数据格式和数据量对测试的影响，如有必要，应准备多组数据。最后要围绕测试计划中提出的问题，检查测试结果是否能够逐一解答，有含糊不清的地方就再补测。通过认真分析数据，找出软件存在的问题，得出测试结论。
其次，一份好的性能测试报告不但要展示软件最好的性能，还应能定位软件的性能瓶颈，帮助开发人员更好的改进软件性能，同时也指导用户更好的发挥软件的效能。
4 测试工具介绍
目前已经存在的性能测试工具林林总总，数量不下一百种，从单一的开放源码的免费工具如
OpenSTA,TestMaker、Jmeter等，到商业性能测试工具QALoad、LoadRunner、Webstress等。任何性能测试工具都有其优缺点，我们可以根据实际情况挑选用最合适的工具。
在商业性能测试软件中，Mercury公司出品的LoadRunner是一套功能全面的测试工具软件，它是一种适用于各种体系架构的负载测试工具，它能预测系统行为并优化系统性能。LoadRunner 通过模拟实际用户的操作行为和实行实时性能监测，来查找和发现问题。此外，LoadRunner 能支持广泛的协议和技术。
4.1 LoadRunner的组件架构
LoadRunner由以下组件组成：
● 虚拟用户脚本产生器VUGen(Virtual User Generator)
录制脚本，模拟真实用户的操作。
● 压力调度和监控系统Controller
管理中心，用于创建、维护、执行和监视场景。它为场景分配虚拟用户和LR Load Generator， 负责开始和结束负载测试，同时执行其他一些管理任务。
● Load Generator
运行虚拟用户，对要测试的运用程序产生负载。
压力结果分析工具Analysis
根据负载测试结果产生图片和报告。用于收集系统信息，定义瓶颈和性能问题。
4.2 LoadRunner工作原理
4.3 LoadRunner测试流程
用LoadRunner进行性能测试的流程如下图所示：
5 性能测试中的观察指标
性能测试中的观察招标可根据用户对各项指标提出的明确需求来确定。如果用户没有提出性能指标则根据用户需求、测试设计人员的经验来设计各项测试指标。在实际中作中我们经常会对两种类型软件进行测试：B/S和C/S，在自动化测试的过程中关注一些特定的性能指标有助于我们了解软件的性能。
以下是常用的的一些性能指标：
服务器的各项指标（CPU、内存占用率等）、后台数据库的各项指标、网络流量、响应时间。 B/S结构程序一般会关注的通用Web服务器指标如下：
Avg Rps: 平均每秒钟响应次数＝总请求时间 / 秒数；
Avg time to last byte per terstion （mstes）:平均每秒业务角本的迭代次数；
Successful Rounds：成功的请求；
Failed Rounds ：失败的请求；
Successful Hits ：成功的点击次数；
Failed Hits ：失败的点击次数；
Hits Per Second ：每秒点击次数；
Successful Hits Per Second ：每秒成功的点击次数；
Failed Hits Per Second ：每秒失败的点击次数；
Attempted Connections ：尝试链接数；
C/S结构程序，由于一般软件后台通常为数据库，所以我们更注重数据库的测试指标：
User 0 Connections:用户连接数，也就是数据库的连接数量；
Number of deadlocks：数据库死锁；
Butter Cache hit ：数据库Cache的命中情况；
在实际中我们还会察看多用户测试情况下的内存，CPU，系统资源调用情况。
以下是性能瓶颈发生时系统的变化情况，仅供参考：
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