Android性能測試——應用內存測試

Android性能測試——應用內存測試

獲取內存值，生成內存趨勢

1.如何獲取內存的值，可以參考本人之前寫的文章https://blog.csdn.net/zly_ir/article/details/105707618
2.在瞭解如何獲取內存值得基礎上，我們可以在測試應用的過程中，全程記錄應用的內存使用情況，寫入文件中，如使用如下指令：

#1秒輸出一次top使用情況，輸出使用量排名前5的應用的情況
adb shell top -d 1 > D:\DailyWork\top.log

如在測試過程中，記錄的top文件內容結果如下

可以將需要的內容用腳本處理出來，比如，抽取出com.android.systemui的cpu和RSS使用量，以python腳本爲例：

def process_log(self):
    """
    處理輸入的日誌
    :return: 是否處理成功
    """
    try:
    	process_name = 'com.android.systemui'
        with open('D:/DailyWork/top.log', 'r+', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            file_director = 'D:/DailyWork/result/'
            if not os.path.isdir(file_director):
                os.makedirs(file_director)
            try:
                f_memory = open(file_director + '/' + process_name + '.mem.txt', 'w+')
                f_cpu = open(file_director + '/' + process_name + '.cpu.txt', 'w+')
                # 控制應用的
                system_mem_cpu_line_number = 0
                process_mem_cpu_line_number = 0
                # 按行讀文件，遇到相應應用的信息，則進行處理
                for line in f.readlines():
                	if ('User' in line) and ('System' in line):
                        system_mem_cpu_line_number = system_mem_cpu_line_number + 1
	                if process_name in line:
	                    process_mem_cpu_line_number = process_mem_cpu_line_number + 1
	                    while process_mem_cpu_line_number < system_mem_cpu_line_number:
	                        process_mem_cpu_line_number = process_mem_cpu_line_number + 1
	                        f_cpu.write('0\n')
	                        f_memory.write('0\n')
	                    tmp = line.split()
	                    f_cpu.write(self.replace_str(tmp[2]) + '\n') # cpu值的位置可以自行確定，不一定是第二列
	                    f_memory.write(self.replace_str(tmp[6]) + '\n') 
                # 如果進程從未啓動，也寫入0值至文件夾
                while process_mem_cpu_line_number < system_mem_cpu_line_number:
                    process_mem_cpu_line_number = process_mem_cpu_line_number + 1
                    f_cpu.write('0\n')
                    f_memory.write('0\n')

                f_memory.flush()
                f_memory.close()
                f_cpu.flush()
                f_cpu.close()
            except IOError as err:
                print("File write error:" + str(err))
                return False
    except IOError as err:
        print('File read error:' + str(err))
        return False
    return True

處理後得到內存的值如下：

得到值就可以自己放excel裏生成趨勢圖，觀察內存使用情況，或者使用python腳本生成趨勢圖

import matplotlib

# 畫折線圖
def draw_line_img(xlabel, ylabel, xticks, y_tuple_list, img_path, figure_size):
    plot.figure(figsize=figure_size, frameon=False)
    plot.xlabel(xlabel)
    plot.ylabel(ylabel)
    for label, y_list, line_color in y_tuple_list:
        plot.plot(tuple(range(len(xticks))), y_list, line_color, label=label)
    plot.legend(fontsize=10)
    plot.margins(0.08)
    plot.savefig(img_path)
    plot.close()

x_mem = []
y_mem = []
with open('D:/DailyWork/result/com.android.systemui.mem.txt', 'r+', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
    x_index = 0
    for line in f.readlines():
        x_index = x_index + 1
        x_mem.append(x_index)
        y_mem.append(float(line) / 1024) # 轉換成MB
draw_line_img(u'時間軸', u'Mem使用情況(MB)', x_mem, [("MEM", y_mem, 'lightskyblue')], "D:/DailyWork/result/mem_line.png", (15, 5))

生成的折線圖如下：

從折線圖中可以初步斷定是否有明顯的內存泄露發生。

對於疑似的內存泄露，可以使用leakCanary進行檢測，關於leakCanary的使用，會在後續的文章進行介紹。