1、手动统计方法

2、自动化统计方法

3、问题记录

我们知道可以通过Appium来控制iOS或者Android设备，进而做一些自动化测试的任务，那么如果我们想收集应用（APP）的基础性能数据呢？

1、手动统计方法

Andriod设备可以通过adb命令（"adb shell top"）来简单的手机，iOS设备可以xCode的instruments工具来统计，如下所示，事实上也适用于Mac设备。

2、自动化统计方法

使用传统的方式 Appium + xcode的Instruments命令会出现各种各样的问题，比如Appium异常退出、Instruments命令内存泄露、采集不到数据等等。所以推荐试用是顺序：2.1 > 2.2 > 2.3

2.1 阿里同学开源的taobao-iphone-device库

参考：https://github.com/alibaba/taobao-iphone-device

主要功能说明如下：

代码示例：ios_debug.py

import time
import tidevice
from tidevice._perf import DataType
from logzero import loggert = tidevice.Device()
# perf = tidevice.Performance(t, [DataType.CPU, DataType.MEMORY, DataType.NETWORK, DataType.FPS, DataType.PAGE,
#                             DataType.SCREENSHOT, DataType.GPU])
perf = tidevice.Performance(t, [DataType.CPU, DataType.MEMORY])result_cpu = []
result_memory = []def callback(_type: tidevice.DataType, value: dict):# logger.info("R: {}, {}".format(_type.value, value))# 转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S"time_array = time.localtime(value["timestamp"]/1000)other_style_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_array)if _type.value == "memory":result_memory.append({"memory": value["value"], "timestamp": other_style_time})elif _type.value == "cpu":result_cpu.append({"cpu": value["value"], "timestamp": other_style_time})# com.xxx.xx替换为自己的应用
perf.start("com.xxx.xx", callback=callback)
time.sleep(10)logger.info("result_cpu: {}".format(result_cpu))
logger.info("result_memory: {}".format(result_memory))# 根据时间戳合并2个数组
x_values = {x['timestamp']: x['cpu'] for x in result_cpu}
res_list = [{**y, **{'cpu': x_values[y['timestamp']]}} for y in result_memory]logger.info("res_list: {}".format(res_list))perf.stop()

输出结果：

Stopped
[I 220320 22:29:05 ios_debug:31] result_cpu: [{'cpu': 3.585903582731264, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:58'}, {'cpu': 0.6396585121383214, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:59'}, {'cpu': 0.42271327814517523, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:00'}, {'cpu': 1.8402275760576445, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:01'}, {'cpu': 0.4501805132687883, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:02'}, {'cpu': 0.6061838366665879, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:03'}, {'cpu': 0.46928509407834135, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:04'}]
[I 220320 22:29:05 ios_debug:32] result_memory: [{'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:58'}, {'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:59'}, {'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:00'}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:01'}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:02'}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:03'}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:04'}]
[I 220320 22:29:05 ios_debug:38] res_list: [{'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:58', 'cpu': 3.585903582731264}, {'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:28:59', 'cpu': 0.6396585121383214}, {'memory': 148.19058227539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:00', 'cpu': 0.42271327814517523}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:01', 'cpu': 1.8402275760576445}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:02', 'cpu': 0.4501805132687883}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:03', 'cpu': 0.6061838366665879}, {'memory': 148.17495727539062, 'timestamp': '2022-03-20 22:29:04', 'cpu': 0.46928509407834135}]Process finished with exit code 0

自动化测试：使用XCTest

请先确保手机上已经安装有WebDriverAgent应用，我使用的是Xcode编译WDA的方式在手机上安装：

可以使用tidevice applist命令查看手机已经安装的应用列表，示例如下，可以看到对应WDA的名字是：com.facebook.WebDriverAgentRunner.xctrunner

启动WDA命令：

tidevice xctest -B com.facebook.WebDriverAgentRunner.xctrunner

WDA正常启动的日志如下：

然后启动Appium，预期可以进行对应的自动化测试了，即不需要再使用xcode build的方式启动WDA了。

2.2 py-ios-device库

参考：(无需编译 WDA) 纯 Python 在 windows/mac 系统执行 iOS 自动化测试

功能说明：Win，Mac 跨平台方案，通过 Instruments 私有协议获取 iOS 相关性能指标数据。

中文文档：https://github.com/YueChen-C/py-ios-device/blob/main/README_CN.md

Demo：https://github.com/YueChen-C/py-ios-device/blob/main/test/test.py

2.3 原生的统计方法

那么这些统计方式怎么集成到我们的自动化工具中呢？

appium的官方给我们提供了对应封装，如：“Execute Mobile Command”方法，参考官网：Execute Mobile Command - Appium

我在使用的时候主要用的"mobile: startPerfRecord"和“mobile: stopPerfRecord” ，具体参数等使用参考官网：https://github.com/appium/appium-xcuitest-driver#platform-specific-extensions

代码片段如下，timeout字段单位为毫秒（ms），代表的是最大的采集时间，默认为5分钟，如果你想要采集的时间大于5min，需要更改下。pid不填的话代表采集的是所有的进程，为current时代表的是当前活跃的进程。

# profileName不填的话默认为: {"profileName": "Activity Monitor"}# 开启采集
driver.execute_script("mobile: startPerfRecord", {"profileName": "Activity Monitor","timeout": 600000, "pid": "current"})# 采集时间: 80s
time.sleep(80)# 结束采集, 并保存zip文件，如: trace.zip
b64_zip = str(driver.execute_script("mobile: stopPerfRecord"))
bytes_zip = base64.b64decode(b64_zip)trace_zip_filename = "trace.zip"
with open(trace_zip_filename, 'wb') as fz:fz.write(bytes_zip)

3、问题记录

1、在使用"mobile: startPerfRecord"和“mobile: stopPerfRecord统计资源的时候发现偶发失败，我的服务报错举例：

[E 220304 17:54:14 get_resource:410] get_hi_resource_data error, err: Message: An unknown server-side error occurred while processing the command. Original error: There is no .trace file found for performance profile 'Activity Monitor' and device db797ee3c5925cc5efc1c91c2c7237b104e26e54. Make sure the selected profile is supported on this device

Appium报错日志：[xctrace] Timed out waiting for device to boot: “R.S”的 iPhone (12.3.1)

[xctrace] Timed out waiting for device to boot: “Rong,Song”的 iPhone (12.3.1)
[Activit...@db797ee3]
[Activit...@db797ee3] Performance recording exited with error code 13, signal null

报错截图：

解决办法：

（1）添加重试逻辑

唉，暂时想到的是只能重试，iOS结合Appium使用，速度慢和稳定性不好貌似很多人说过，谷歌查询关键词：“appium ios slow”结果如下：

（2）换根数据线直连或换个手机

比如：直接连接Mac和iOS，不要通过转接头什么。

2、Appium偶发退出，报错"Thread 0 Crashed:: CrBrowserMain Dispatch queue: com.apple.main-thread"

Logical CPU:     0
Error Code:      0x00000006 (no mapping for user data write)
Trap Number:     14

网上查了半天，具体也不知道什么原因，于是准备加重试逻辑。

思路：使用命令行模式启动Appium，如果挂了后循环再启动。启动命令如下：

node /Applications/Appium.app/Contents/Resources/app/node_modules/appium/build/lib/main.js

效果如下：

循环启动的脚本如下，可以使用kill -9杀死appium进程的方法观察是否可以拉起，当然下面的方式比较粗暴，你也可以使用守护进程等方式。

python3 appium_server_run.py

import subprocess
import time
from logzero import loggerwhile True:logger.info("appium will start by node...")try:subprocess.run("node /Applications/Appium.app/Contents/Resources/app/node_modules/appium/build/lib/main.js", shell=True)except Exception as e:logger.error("appium is abnormal exit，will start agin in 5s later...")time.sleep(5)

3、Xcode WebDriverAgent Memory内存占用过高报错

2022.05.09：额，下面的这种方法好像没什么用，看看第4点吧

Thread 1: EXC_RESOURCE RESOURCE_TYPE_MEMORY (limit=1400 MB, unused=0x0)

Google搜索词：webDriverAgent Memory limit

结果参考：iOS WebDriverAgentRunner-Runner process growth high in memory usage and crashes during long test sessions (12+ hours) · Issue #15457 · appium/appium · GitHub

4、xcode启动的WebDriveAgentRunner随着Appium自动化的运行，内存不断的上升，如下截图所示

简而言之：就是尽量不要用driver.swipe()等操作，具体的可以看下面的描述。

Ps：经过测试发现是Appium自动化测试中的driver.swipe()操作引起的内存上升（当然可能只是其中一种情况），如果只是单纯的click()等操作内存基本在30M以内波动。

有使用driver.swipe()时：

没有使用driver.swipe()时：

在网上搜了下，也有类似的情况：https://github.com/appium/appium/issues/15457

只有先少用和尽量不要用driver.swipe()等操作了。

5.taobao-iphone-device库使用期间报错"UsbmuxReplyCode.ConnectionRefuse"

谷歌搜了下，作者回复了这个问题并修复了，Issunes地址：tidevice.exceptions.MuxReplyError: UsbmuxReplyCode.ConnectionRefused · Issue #148 · alibaba/taobao-iphone-device · GitHub

在0.6.11版本中修复了，升级下tidevice版本（我看了下我的版本是早期安装的0.6.8）

6、taobao-iphone-device库长时间运行测试获取内存数据报错[Errno 32] Broken pipe

谷歌搜了下，作者回复了这个问题并修复了，可能和第5点的问题一样，Issunes地址：长时间运行测试获取内存数据报错[Errno 32] Broken pipe · Issue #159 · alibaba/taobao-iphone-device · GitHub

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1、手动统计方法

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3、问题记录

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