利用 Traceview 精准定位启动时间测试的异常方法 (工具开源)
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1.启动时间测试常用方案介绍
如何精确测试启动时间,其实这个问题可大可小,主要需要看团队对启动时间的测试精度要求,当启动时间测试误差需要精确到小几十毫秒时,很多问题都会暴露,因为其实目前很难有一种方式去评估数据的有效性。当前设备状态,CPU温度,内存,系统GC,研发人员的代码以及线程模式等,都有可能导致启动时间波动增大。目前已知的启动时间测试方案有几种,可以例举一下:
- 插桩法:通过在整个启动的生命周期打日志,然后通过解析日志来得到本次启动时间
- 录屏分帧:包括高速摄像头或者其他客户端录屏/截图,通过录制启动时间的整个过程,通过做分帧处理,来得到起始结束位置
但其实这些方法都有各自的问题,插桩引入的测试误差本身很小,但因为系统误差的关系,会导致本身波动会很大,而录屏分帧,虽然可以用于竞品分析,但测试误差会比较大,目前工业级的摄像头,也只能到8ms/帧率,一般高速摄像头的也会引入33ms的系统误差,此外,如果在android端录屏,可能会导致启动时间波动更加增大,因此如果单纯从测试方法上来改善启动时间测试,效果肯定不会好。因为我们需要明白,系统随机误差的引入,所以启动时间的测试数据是一个概率问题,而不是一个可以100%一定出现在某个区域的问题(有时间写一篇统计学跟误差分析的文章)。
其实自然而然这就引申出两个问题:
- 问题定位方法的改进
- 误差需要用科学的方法去做估算
当然这篇文章只讲第一个问题,也就是怎么去定位启动时间问题,下面进入正题。
2.启动时间问题定位方案
在这里要推荐的是Traceview
。Traceview
的介绍可以看这篇文章:https://testerhome.com/topics/5049
因为系统随机误差比较大,因此单独看某一个生命周期中的耗时,并不能帮助定位问题,而Traceview可以帮我们查看到每一个线程的调用栈以及方法的CPU
时间或者堆栈累加时间。往往可以通过Traceview
来做问题定位,但目前有一些限制:
- 操作不超过5s
- 在IDE上查看才比较方便
- 大部分方法都混淆了,很难有效定位到对应的方法
其实这些问题都不是问题
Traceview
可以通过android.os.Debug.startMethodTracing();
和android.os.Debug.stopMethodTracing();
来打点,生成这段启动周期的Trace
数据google
提供了一个半成品dmtracedump
,可以解析Traceview
文件,当然也只是半成品,但我们可以自己解析,但是是有办法突破IDE
限制的- 混淆问题其实不算问题,一般都有自己的
mapping
文件去解混淆
3.方案应用
我们在版本迭代中,每一个小版本演进时,其实变动的方法并不会太多,那么,Traceview
既然能看到进程,方法占用的CPU
时间片,那我可以把所有的方法耗时做统计并做耗时排序,过滤掉系统线程以及不需要关注的线程,着重对比新增的方法以及改动的方法,然后我们逐一去过滤top
异常的方法就行了。
实际应用上可以发现,用反混淆后的包去做对比测试,是可以很明显看到一些异常的耗时方法的。
4.思路拓展
这块其实还可以继续拓展一下,但我这块没有实践,可以把我的想法抛出来给大家。
- 反混淆操作
- 通过对比两个版本的
Traceview
方法,可以过滤出top
方法 - 拿到两个
revision
间的svnlog
,过滤出改动的方法 - 对比
svnlog
跟top
异常方法,自动将可疑方法邮件发给研发,实现监控问题到定位问题的闭环。
5.开源一个工具
目前工具已开源出来,地址为:https://github.com/alexknight/TraceAnalysis
代码是一年半前写的,原来也只是边探索边验证效果,后面没有做重构,所以代码质量并不高。最近仅仅只是把功能抽了出来,如果能够帮到你,随手star让我更有动力输出一些有用的东西。
目前工具实现的功能包括
- 支持反混淆
- 支持获取
Traceview
文件的解析结果,json
对象返回 - 提供默认模板,支持
Traceview
两两对比,生成csv
的结果文件
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