今天我主要來說下過年時候自己做的一些
性能測試，由于時間緊迫，所以最終選擇了全部從log方面入手，從而最終達到一氣呵成的效果。
分別有這樣幾個大項：
我們分別在Activity的生命周期方法內添加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"); ... } |
，這里的tag我們使用AppStartTime，那么我們需要在應用啟動之后在command內輸入：
adb logcat -v time -v threadtime *:E | grep ActivityStartTime>StartTimeFile.txt
2. cpu和內存消耗
在command中輸入如下命令：
adb
shell top -n 400 | grep <your package name>Cpu_MemoryFile.txt
3. GC
在command中輸入如下命令：
adb logcat -v time -v threadtime *:D | grep GC>GCFile.txt
這里需要注意的是，GC分析的時候需要關注三個值。
average_GC_Freed
average_GC_per
average_GC_time
4. 網絡流量
在被測應用中增加一個獲取所有應用的網絡流量的service，添加一個getAppTrafficList( )方法，代碼如下：
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("網絡流量",info.applicationInfo.loadLabel(pm)+Formatter.formatFileSize(this,rx+tx) } } } } } } |
如果還要其他數據，那么全部可以按照以上的方法去獲取。然后我們來看如何使用python一次性分析這些文件從而直接獲取report。
首先引入第三方繪制pdf的模塊：
# -*- 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
然后我們需要一個讀文件的方法：
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
接著我們需要一個制作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) #這里的times和list兩個參數都是list，是時間和監控獲取的數據一一對應的關系 這些我們都有了之后，我們來看下分析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 |
所有的分析數據的思維都是使用split（）方法分隔空格之后做分析。因為讀取文件之后是將所有的數據存在list中，但是當我們去用的時候由于空格在其中就變得非常的麻煩，那么我們可以先使用split將空格去掉，然后使用if key in list的方法進行過濾再做分析。
最后在main（）方法中基本就是如下的順序執行方法：
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',"啟動性能報告.pdf")
最終我們就能夠批量的生成如下圖的報告了。