一、背景 #

传统测试启动速度的方法是录屏分帧，即手工录制启动过程，然后通过分帧软件将启动过程的每一帧抽取出来，选取启动帧与结束帧，从而计算出差值作为启动速度。显然，这个方法有如下缺点：

1、效率低下。

这种简单暴力的操作显然需要耗费人力与大量时间进行测试、数据收集以及分析。

2、数据不准确。

由于一轮测试需要耗费大量时间，所以测试的次数有限，样本量较少，一次异常的数据就有可能会影响最终的结论。既然是简单粗暴重复的劳动，我们是不是可以考虑使用自动化来实现呢？答案是肯定的，我们采用了另一个更为高效准确的方法——读取系统日志获取启动耗时。

下面就来分享一下 “懒人的智慧”。

二、日志信息 #

通过 ActivityManager 这个 TAG，我们可以获取一个 Activity 的启动耗时。

下面是冷启动（清除数据后启动）的 Log 信息：

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下面是热启动（点击返回键后启动）的 Log 信息：

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可以看到冷启动有两条耗时的日志，这是因为首次安装启动存在闪屏，所以冷启动过程划分成了【点击图标 - 进入闪屏】以及【闪屏结束后点击按钮 - 进入应用首页】两个阶段。

通过 Log 可知：

（1）冷启动耗时为：636ms + 993ms = 1629ms；

（2）热启动耗时为：1520ms

这里需要说明一下，在某些情况下会出现以下类型的 Log：

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其中前者是 This Time，后者是 Total Time，关于二者的区别可以参考代码：

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这里有三个关键变量，它们各自的定义如下：

（1）curTime：该函数调用时的时间点。

（2）launchTime：一连串启动 Activity 中最后一个 Activity 的启动时间点。

（3）mInitialStartTime：一连串启动 Activity 中第一个 Activity 的启动时间点。

通常情况下，点击图标只会启动一个 Activity，此时 launchTime 与 mInitialStartTime 指向同一个时间点，即 thisTime=totalTime；但有些应用在启动的时候会启动一个无界面的 Activity 做逻辑处理，然后再启动一个有界面的 Activity，此时 launchTime 指向有界面 Activity 的启动时间，mInitialStartTime 指向无界面 Activity 的启动时间，thisTime<totalTime。

如图所示：

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小结

通过 ActivityManager 这个 TAG 可以获取 Activity 启动耗时。对于单个 Activity 的启动，我们可直接使用 thisTime 作为启动耗时；对于多个 Activity 的启动，我们则使用 totalTime 作为启动耗时。

三、数据采集 #

为了实现自动化测试，brookechen 编写了一个实现性能自动化测试的框架，通过 python 和 uiautomator 驱动用例执行、实现数据收集。关于框架的详细介绍可以参考 TMQ 系列文章《Android 场景化性能测试 - 方向与框架篇》。

框架大体可分为两个部分：用例执行与数据收集处理，依次执行：

suite_up()、set_up()、test()、tear_down() 、suite_down()。

关于启动速度的用例执行比较简单，在此不赘述，每轮测试包括了冷启动与热启动，主要在 test() 内执行以下步骤：

清除数据 - 启动应用 - 滑动闪屏进入首页 - 返回桌面 - 再次启动应用。

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而数据的收集，会在 set_up() 方法内开启一个线程收集数据，通过 adb 命令：

logcat -v time ActivityManager:I *:S

我们可以只收集 ActivityManager 这个 TAG 的日志，但是这个日志除了我们需要获取的耗时信息，还有其他一些启动相关的日志，在这里我们还需对日志做进一步的筛选过滤，具体规则如下：

（1）不含 Displayed 的日志行丢弃；

（2）不含指定包名的日志行丢弃；

（3）不含指定 Activity 名的日志行丢弃。

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获取了有用的日志行之后，我们还需要对日志行提取出启动耗时的数据，即从 09-26 19:57:03.332: I/ActivityManager(932): Displayed com.tencent.wifimanager/com.tencent.server.fore.QuickLoadActivity: +944ms 提取出 944ms，这里我们可以通过正则表达式来获取，具体代码如下：

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四、数据分析 #

有了自动化脚本，我们就可以对历史版本的启动速度做一个对比，并将测试数据以折线图的形式直观地展示出来，从而更直接地反映不同版本启动速度的差异。

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得出测试数据后，若测试结论不理想，我们可以通过 Android Device Monitor 的 trace viewer 来观察不同线程及不同方法的执行耗时。

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对于上半部分的图表，我们主要关注不同线程占用的耗时，颜色横条越长越多，表示该线程占用耗时越大。

对于下半部分的表格，我们主要关注对应线程下不同方法的占用耗时，主要关注以下三个字段：

（1）Cpu Time/Call：该方法平均占用 CPU 的时间；

（2）Real Time/Call：该方法平均执行时间，包括切换、阻塞的时间；

（3）Calls+RecurCalls/Total：该方法调用、递归次数。

以上三个字段数值越大，表示方法占用耗时越大。

为了方便开发定位，我们还可以将生成的 traceview 文件提供给开发，具体的目录可以将鼠标放到 traceview 名称上，对应的目录就会显示出来。

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至此，启动速度数据的收集以及分析已经介绍完毕，水平有限，无法一一详尽，阅读过程中有任何的疑问或修正都欢迎随时提出，一同讨论。

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