一、关于项目需求——按需定制测试方案

说到性能测试的 cpu 及内存优化和异常发现，不同产品以及测试人员隶属(服务对象)不同，测试要求和测试目的是不同的，下面按个人理解分别说明下：

1、测试人员的隶属(服务对象)

(1)隶属功能测试组

服务对象

服务于各部门对版本上线的评估，将版本中发现的问题提交研发人员修改。

特点

黑盒功能测试，见不到代码也不关心代码逻辑。

——依据测试策略所出的报告结果评估版本风险，给版本是否发布提供依据，提交的 bug 是依据现象和测试数据，优先级是对用户的影响和后果严重性。

功能测试组的自动化/工具组，服务于黑盒功能测试。

——提供解放人力的自动化脚本方案解决部分人工压力，为特定测试需求提供脚本方案/工具，产出是要交付测试流程的。

CPU/内存测试目标

监控数据标准，及时提出优化改善意见并监控衰减；发现异常情况 bug：内存泄露，CPU 负载异常。

测试方案建议

监控数据采集及呈现方案附加在测试流程中，特别需求建立专项评估测试。根据版本周期长短调整测试内容，控制测试用例粒度。

注：我主要从事就是此类工作，有实践成果后文介绍。

(2)隶属于研发测试组(多见于 BSP 研发团队)

服务对象

服务于研发人员对修改引入风险的专项测试需求，研发人员在测试版本上的内部评估。

特点

自动化脚本测试，服务于开发人员的测试，根据研发对代码修改可能带来问题的猜测，组织测试方案验证，可以看到代码。

CPU/内存测试目标

验证研发人员代码设计上的问题及模块改动带来的风险。

测试方案建议

根据代码逻辑及加载的资源大小加 log 获取数据，对应逻辑行为统计分析数据，需要和研发人员的沟通结论基础和代码分析基础。

注：由于本身自己未从事此类工作，只是说明下如果我做会是这个思路

二、本人关于性能测试的方案设计与实践经验——测试标准和研发人员推动力非常重要

1、测试标准

(1)性能测试标准要多部门参与制定，大多数人认可

(2)基于用户体验的标准将研发排除在外，按照：

其他部门设定标准

—>通知研发

—>研发质疑标准(如果有)

—>竞品数据对比(说服研发或修正标准)

—>稳定落实到测试流程长期监控。

2、测试数据评价的监控

(1)思路：

依据测试标准设计按 case 评价得分的打分体系，根据总分变化呈现性能监控，报告监控数据变化，依据数据分析重点衰减用例。

(2)打分原则：

Ⅰ、用例归类，按类别分权重。(评估版本相关部门参与制定权重)

Ⅱ、用例权重分类，按对于评估用户体验的价值分为三档。

基础为 1；用户频繁常用场景 +1；用户多数在使用的测试条件 +1

用例评分=(所属测试类权重/用例价值总计)* 此条用例的用例价值

Ⅲ、设计用例打分原则

Ⅳ、设计数据统计展示方式：

我是采用的设计 excel 公式模板，每次贴数据自动计算，更新趋势图数据范围即可

3、性能测试用例设计及测试数据采集

(1)采集响应时间

加载时间，翻页时间，开关机等，根据项目需求设计

(2)取数据方式

录像数帧出数据，脚本获取时间等数据采集方式，根据数据准确性和精度要求评估

4、结果监控形式

(1)评分走势分析

评分降低，重点分析衰减项，超标准则提交 bug 由研发人员分析

(2)报告反馈与推进解决

测试结果报告发给所有评估版本质量的部门，多部门参与推动问题分析解决进度。

三、内存及 cpu 监控方案

1、测试方案选择

(1)测试流程内集成监控方案收集数据

数据可视化展示及分析数据，形成报告产出 bug

->下一个版本测试流程内回归验证修改(如有特定需求，可定制专项测试，测试版本验证)

适用条件

有成型测试模型和测试流程的，并且版本测试周期内测试时间充分的项目

说明

我这边的测试需求是系统软件版本整体的测试，也包括重点进程的测试监控，既要监控 java 层的进程也包括 Native 层的进程，还有集成 so 的 NDK 开发的应用进程。而且有成型的版本测试模型和流程，每部分测试都有指定的测试组负责。所以自己设计了监控方案集成到测试流程内，提供可视化分析方法便于交付。

集成监控测试的场景例举

Daily Smoke 自动化脚本；MTBF 稳定性测试；新增功能性能评估；专项测试评估；稳定性压力测试评估；OOM crash 类 bug 复现数据分析等。

成本开销

增加分析结果，验证复现的定位分析投入。

(2)细化测试用例粒度，选择重点风险用例采集数据评估具体的操作细节。

适用条件

测试周期短，人力投入有限，没有长期稳定的测试流程的项目。

说明

没做过这类测试，未实践尝试，只是个人认为此类测试应该是这个思路。

2、我所实践的监控方案设计

(1)采集数据：

Ⅰ、总 CPU 和进程 cpu

来源：busybox top -b -n 1

选择原因：比 top 命令执行响应速度高，耗时 0.2S 左右，top -t 需要 3s 左右；并且精度到 0.1，花括号内有正在处理的进程参考

Ⅱ、总内存

来源： /proc/meminfo

取关注的项：MemFree，Buffers，Cached，Active，Inactive，Active(anon)，Inactive(anon)，Active(file)，Inactive(file)，Dirty，Writeback，Mapped，Slab，包含 CMA 模块的增加 CMA Free

Ⅲ、进程内存

来源首选：dumpsys meminfo 进程PID

获取：Native Heap Size；Native Heap Alloc；Native Heap Free；Dalvik Heap Size；Dalvik Heap Alloc；Dalvik Heap Free；Totle Pss；Dalvik Pss；Dalvik

来源备选：如果 native 进程取不到则用cat /proc/进程pid/smaps|grep Pss求和取 Pss

Ⅳ、获取时刻显示的 Activity

来源： dumpsys window w|grep mFocusedApp|busybox awk '{print $5}'|busybox tr -d '}'

Ⅴ、获取时刻的时间

来源： date +%Y/%m/%d" "%H:%M:%S

Ⅵ、系统启动后运行时间

来源： busybox awk -F. 'NR==1{print $1}' /proc/uptime

注：用于分析执行监控的时刻及准确的获取数据间隔

(2)数据格式化输出

Ⅰ、总 cpu——cpu.csv

Loop:10,Time,Activity,usr,sys,nic,idle,io,irq,sirq,Data Time

注：10 是设定的间隔，使每个 csv 可以直接取到间隔用于计算时间；Time 是开机已运行时间

Ⅱ、进程 cpu——cpuinfo.csv

Loop:10,Time,PID,%CPU,Command,avgs,Thread

注：Thread 是花括号{}内的进程，avgs 是命令行后的参数，都有的情况优先取命令行参数。

Ⅲ、总内存——mem.csv

Time:10,MemFree,Buffers,Cached,Active,Inactive,Active(anon),Inactive(anon),Active(file),Inactive(file),Dirty,Writeback,Mapped,Slab

注：选择在 cpu.csv 中记录 loop 是由于需要有列 loop 数据判定脚本抓取数据是不是连续正常的，而这里可以用行号计算。

Ⅳ、进程内存——meminfo.csv

Loop:10,Time,PID,Process_Name,Pss,Native_Heap(Size),Native_Heap(Alloc),Native_Heap(Free),Dalvik_Heap(Size),Dalvik_Heap(Alloc),Dalvik_Heap(Free),Dalvik_Pss,Avgs

注：Avgs 是进程的命令行参数，/proc/进程 PID/cmdline 取的数据

(3)数据可视化展示——highcharts

Ⅰ、控制每张图的数据量

显示数量在 400 以内，时间段切片显示，默认按照 1 小时，根据间隔变化调整

原因：由于数据量限制一张图默认最多展示 1000 个点，加上数据点越多打开及交互响应慢

Ⅱ、所有图共用数据

每个点显示：Activity；系统时间

Ⅲ、进程 CPU 数据线和内存数据线总体设计

同进程跨间隔 loop 数之间 cpu 记 0；新增 PID 标红点；同一时间点同名多进程存在则横坐标累加 1/10n 标黄点，n 为同一 loop 的重复次数。

Ⅳ、进程 CPU 数据图

按峰值降序排列显示 top5；可多选交互更新；有参数数据的查看点信息时进程同颜色展示；

Ⅴ、总内存图：

总内存图：剩余内存=MemFree+Buffer+Cache，Active，Inactive，io=Dirty+Writeback，Mapped，Slab；

剩余内存图：剩余内存，MemFree，Buffer，Cache，如有 CMA 则增加 CMAFree

Dirty 和 Writeback 图：Dirty 和 Writeback

Active 和 Inactive 图：Active，Inactive，Active(anon)，Inactive(anon)，Active(file)，Inactive(file);

Mapped 和 Slab 图：Mapped，Slab

Ⅵ、进程内存 PSS 多选展示图：

按每张图数据，进程 PSS 峰值降序排列

Ⅶ、单进程内存数据展示图：

按进程 PSS 极值差降序排列；java 进程显示 heap 详细数据，native 进程只显示 PSS

Ⅷ、附加

数据双横轴切换：sleep*loop 传参数的计算时间；Time 是精确每个取数据命令获取的开机已运行时间；

更换图标主题和生成图片的 highcharts 功能

3、方案采取的脚本设计

(1)shell 脚本获取数据：

按顺序获取

->显示的 Activity

->系统时间

->CPU

->总内存

->进程内存(最大限制并发 5 子进程获取)

注：监控所有进程采集数据开销大，当前优化后的逻辑也需要 6-8S 采集一次，随进程增多会增长；单进程获取可以在 1S 完成。

(2)Python 转换数据为 json：

按显示模板设计生成指定形式的 json 文件，并和模板文件一起打包成 zip

(3)node-webkit 框架数据展示：

由于需要加载本地 json 文件，最后选取了此框架展示，以解决浏览器本地文件读取限制问题及处理性能问题。

4、效果展示

考虑了下，还是把工具放出来吧，有想尝试的可以实际试下效果。

1.关于兼容：只是适配了乐视项目情况，是否适用所有兼容机情况没什么把握

2.关于使用前提：需要 root+busybox

3.平台说明：已打包了 windows 下的 exe；shell 脚本可以直接 push 使用不涉及平台兼容；CSVtoJson.exe 就是将 output.py 打包成了 exe；MCM 结果显示.exe 就是打包了 node-webkit 框架的 win32 版本，由于此框架本身是跨平台的，可自行解决跨平台需求。

4、如果想修改为在线版本加载 json，需要修改 Html 模板中的 json 加载部分，MCM_HTML/head/mcm.js 里 node 加载 json 的语句为在线获取。