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PerfDog助力自动化性能测试探索

原创 人工智能 作者:腾讯WeTest 时间:2020-08-10 12:42:03 0 删除 编辑


性能测试必要性

性能问题在整个项目的阶段数量
在这里插入图片描述
性能问题不是一开始就有的,也不是某一天突然出现的,而是随着我们的开发进度不断累积产生的;
到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题,而实际上结果往往不会尽如人意。而且相同的问题,相同的人,在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。
所以说 性能问题看上去是研发团队的技术问题,但本质上其实是研发团队的开发流程问题

如果我们可以规范流程,做到每一个版本皆有一份数据展示,一旦发现问题,及时处理,那么可以大大减少以后的优化时间;而人力每个版本做性能又比较鸡肋,所以完全可以采用自动化的方式处理,那么自动化的操作究竟会不会对我们得到的性能数据产生影响,下面我们来探索下;

自动化对应用性能数据的影响

第一组测试对比

测试背景:
1.打开Perfdog,记录手动跑功能和自动化跑功能的性能数据
2.本次所使用自动化功能为Airtest

测试用例:
1.未开启Airtest IDE连接,手动跑功能
2.开启Airtest IDE连接,手动跑功能
3.开启Airtest IDE连接,使用自动化脚本跑功能
4.断开Airtest IDE连接
5.关闭Airtest IDE进程

自动化脚本:
只会运行一个战斗小功能,很短的时间
在这里插入图片描述
下面测试用例的断开连接是指:
在这里插入图片描述

先来看看FPS

在这里插入图片描述
很明显我们发现是否采用自动化的方式跑游戏功能对比FPS的影响几乎没有

再来看看内存

在这里插入图片描述
发现自动化对内存也没有影响,开不开自动化对于内存几乎都一样

再来看看CPU
在这里插入图片描述
我们发现在开启airtest的IDE连接时,Total cpu的使用率显著上升,在跑自动化脚本时Total cpu的使用率也在上升。而app的cpu使用率几乎是没有影响的。
这是因为在开启airtest ide的连接时,ide要使用minicap服务获取手机的屏幕截图,所以会对cpu的整体使用率有影响,而在运行脚本时airtest要进行图像搜索匹配,所以也要占用cpu。但是对于app的使用率则不会有影响。

第二组测试对比

本次测试不适用自动化脚本,单独对比ide的影响

测试用例:
1.静止页面不连接airtest ide
2.静止页面连接airtest ide
3.静止页面断开airtest ide连接不退出ide
4.静止页面断开airtest ide连接退出ide

FPS数据
在这里插入图片描述
是否开启IDE对应用的fps丝毫不影响

内存
在这里插入图片描述
内存也没什么影响

CPU使用率
在这里插入图片描述

和第一组的结论一样,也是开启ide会对total cpu使用率造成影响,需要注意的是断开IDE与手机的连接后性能消耗还在,因为mincap服务实际没有被中断,要退出关闭IDE cpu才会恢复正常。

第三组数据

所选则是手机APP,非游戏

FPS
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内存
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CPU
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我们发现结论和上面相同

推荐使用规范化CPU利用率

为什么推荐这个值作为CPU使用率的衡量标准呢,因为发现还是规范化比较适合自动化,更为准确一些,关于规范化利用率的文档:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

结论

完全可以使用自动化的方式获取应用的性能数据啦,这是因为我们所获取的数据都是针对单个应用,所以自动化的操作不会算法该应用之内,不过接入自动化sdk的就要另外考虑了,SDK所消耗的资源会被算在应用头上。


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