一、前言

移动分发市场竞争已进入炽热化，已不再是当年野蛮生长阶段。各大分发市场都在走精细化与差异化路线。其中，省流量更新 (增量更新) 成为提升用户体验，增加用户留驻粘性的一项重要指标。所谓增量更新是指 app 可以通过增量 apk 的方式进行更新，而不用每次都下载应用全量 apk 包，该技术可以大大提升 app 升级效率，提升用户体验。

基于以上的背景和考量，应用宝测试团队，进行了增量更新监控专项，监控自己的增量更新能力。下面撰文，简述流程与技术栈，以飨读者。

省流量更新在本文中按照业界术语统称为——“增量更新”。

二、增量更新方案

1、增量更新方案总体设计

该增量更新监控，旨在监控实际热门 app 的增量更新指标（包括是否有增量更新，更新包大小，更新下载速度等），同时监控增量更新下载阶段的 CPU,内存是否有异动。

根据市场表现，在 PC 开发机上，从应用宝市场，批量自动获取 top100（最活跃下载 app）作为待测 app。然后 100 个 app 循环，依次推送并安装到指定测试的安卓手机至上，并使用 UI 自动化技术作为按键控制和 app 页面元素监控，成功获取是否增量更新以及增量更新大小和相关合成/下载速度等指标。与此同时，测试机端上同步开启 CPU,内存等多维度监控手段，并存储到本地 sd 卡中，更全面衡量监控期间应用宝的增量更新相关指标。测试完毕，将本地 sd 卡存储的相关指标数据，推送回 PC 端开发机，结合自动脚本实现结果分析与处理，最终结果讲入数据库存储，并提供 WEB 端展示相关结果。监控流程自动实现。

下文是增量更新监控方案图：

2、本文主线

接下来，将以单元方式展开主线叙述。包括——UI 监控 (UIAutomator 端上监控)、CPU 监控、内存监控、数据分析处理与结果展示。

主要涉及：

（1）UI 监控：java，UIAutomator；

（2）CPU,内存监控: 安卓底层数据获取，java；

（3）数据分析处理与结果展示：python，numpy，Django 框架。

三、UI 监控

我们在应用宝上批量获取典型热门 top100 app 作为待测对象。然后在测试机上进行增量更新监控。

先来确定下 UI 监控框架。端上 UI 自动化框架较多，如 Appium、Robotium 等，本次工程我们我们采用 UIAutomator。UIAutomator 是为数不多的安卓官方支持的自动化框架之一。其 API 简明而高效，被广大测试同学所钟爱。尤其 UIAutomator 非常适合 App 间协作所需的跨进程测试，本专项正是此场景。

UI 监控部分使用 Android Studio 和 UIAutomator 开发，基于篇幅限制，作者默认读者已有对工具和框架已有了解，新人请参见 TMQ 已有介绍 Android Studio 和 UIAutomator 使用的文章，本文不再复述。

1、UIAutomator 精度问题

UIAutomator 扫描精度默认是 1000ms，而增量更新对时间精度要求严格，希望达到百 ms 级别。所以，需要通过反射更改底层扫描间隔，即 WaitMixin 类中的 DEFAULT_POLL_INTERVAL，其被定义为 private static final long DEFAULT_POLL_INTERVAL = 1000; 经笔者实践，在本项目场景中，DEFAULT_POLL_INTERVAL 为 200 是其精确上限，故而采用 200ms 作为 UIAutomator 扫描间隔精度。

反射机制部分核心代码：

2、UI 操作举例

该专项中 UI 操作主要分为几类：

（1）模拟按键

主要是应用市场调起后，模拟人类按键，使得进行相关测试操作。如进入应用市场后，根据 resource-id, 来点击 “管理” 按钮，下图是操作实例。下图模拟点击” 管理”。

核心代码如下所示：

（2）获取页面元素的值

我们可以通过 resouce-id，来获取页面元素的值。如图所示，在应用宝中，可以看到测试手机自带的豌豆荚软件是旧版本的，且在应用宝市场是存在增量更新的。我们可以通过获取 resouce-id 的 value 来判断是否有增量更新以及增量更新包的大小。

如下是核心代码实现，仅供参考：

（3）状态检测

上图步骤中，点击” 省流量更新”，即可进入增量更新下载增量包阶段。检测进度条尾端的状态栏，进度条满且状态值为 100% 更新下载结束。这一段时间，是时间的增量更新时间，之后按钮会变为 “合成中”。由于 100% 出现的时间极其的短暂，所以，终止态采用 “合成中” 出现时间作为终止态。

代码片段示意:

上文相关操作，最后将待测 app 在分发市场上是否有增量更新，增量大小，更新 时间，记录在 SDCARD 并推送到 PC 端聚合汇总。

四、内存监控

增量更新期间，我们会关注应用市场的内存增长情况，以期更好更全面评价性能指标。所以，UI 监控同时，我们还在测试机上进行了内存监控和 CPU 监控，监控增量更新下载期间是否有异常强情况。

由于安卓内核是剪裁的 linux 基本核。所以，安卓内存底层数据规律和 linux 是一致的。笔者研究了其内存机制，并找到了一种合适的监控方法。先说操作，再讲原理。

Adb shell 登录安卓测试机：

PS 应用名，得到 pid（进程 ID）。

红色方格为进程 ID。

cat/porc/PID/status 可以得到详细的内存情况。如下图所示：

各个字段的含义：

VmPeak:表示进程所占用最大虚拟内存大小

VmSize:表示进程当前虚拟内存大小

VmLck:表示被锁定的内存大小

VmHWM:表示进程所占用物理内存的峰值

VmRSS:表示进程当前占用物理内存的大小 (与 procrank 中的 RSS)

VmData:表示进程数据段的大小

VmStk:表示进程堆栈段的大小

VmExe:表示进程代码的大小

VmLib:表示进程所使用共享库的大小

VmPTE:表示进程页表项的大小

在本专项中，VmRSS 字段即为我们所需要的内存大小。通过 java 实现该脚本，并集成在 UIAutomator 工程之中，按时间间隔调用即可实现按间隔调用。所获取数据记录到测试手机 SDCARD 之中，监控测试结束推送到 PC 端聚合。当然，也可以 top 来找内存信息，不过其精度较差并且刷新有滞后性，所以，建议以本文的方式来获取进程的内存消耗情况较好。

五、CPU 监控

同 4，基于安卓出自于 linux 剪裁的先天条件，我们依然可以从 linux 底层找 CPU 的监控规律。当然，我们也可以用 top 来测试手机上看 cpu 使用情况。

不过，我们还是希望能更专业一些，去从底层数据，更精准的衡量 CPU 规律。

/proc///stat, 包含了所有 CPU 的相关详情信息。

该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。CPU 不是一个瞬时态，而是一个过程态的体现，这一点和内存不同，大家要清楚明白。CPU 的时间计数单位是 jiffies，为 Linux 核心变数 (unsigned long)，它被用来记录系统自开机以来，已经过了多少 tick。每发生一次 timer interrupt，Jiffies 变数会被加一。我们利用 process jiffies 的消耗，来计算 CPU 值。即 Delta T 时间段内消耗的平均 jiffies，即为该时间范围内的 CPU 值的大小。下图是获取某一时刻的 CPU 详情。

我们所需要的 process jiffies，具体是/proc//stat 文件的第 14-17 列。14－17 列分别是 utime, stime, cutime, cstime。cutime/cstime 分别是该进程 spawn 的子进程在用户态和内核态消耗 jiffies。

process jiffies = utime + stime + cutime + cstime

注意 stat 中的 jiffies 是一个绝对累计值，所以要取两个时间点，算 Delta T 中消耗的 jiffies。(cpu value)= ((current process jiffies) - (last process jiffies) )*100%/(Delta T )。

综上所述，我们在 T1，T2 时刻分别/proc///stat,然后提取出 process jiffies 并与 |T1 -T2| 做商，即可获取该时间段内的 CPU 使用情况。本专项中，采用 5S 的时间间隔，时间太短会影响 CPU 的真实值，因为抖动毛刺的缘故。

六、数据分析处理与结果展示

应用宝增量更新监控做完之后，我们利用 python 科学计算库 numpy 处理下文件。总共 100 个 app，计得 100 份文件结果，对结果进行清洗和过滤（去异常和脏数据），之后得到详情数据和最总指标数据，并将结果入库。

得到 mysql 中的结果后，为了直观展示与管理，我们将统计数据以直观的形式 WEB 展现出来。WEB 采用 Django 框架。

最后得到我们需要的结果。结果如下所示：

七、总结

本文以应用宝增量更新监控为例，向广大读者提供几点借鉴。

1、UIAutomator 框架的监控使用方法；

2、安卓 CPU 和内存的监控方法。

八、思考

本文除了介绍 andorid 的 UI 监控，还介绍了内存,cpu 管理原理与监控方法。引申一下，如果要做 android 的 IO 监控和网络监控，应该怎么做呢？

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