其他测试框架 Sonic 平台的移动性能监控初次探索

Eason for Sonic云真机系列 · 2023年01月31日 · 最后由 tester1.0 回复于 2024年06月14日 · 7099 次阅读

前言

Sonic 官网 https://sonic-cloud.cn

Sonic 前不久正努力探索移动设备性能监控的方案,在不少用户催促下,还是把 iOS 和安卓的性能监控初版做出来了。

安卓

主要使用 sonic-android-supply 插件进行捕获。(路过觉得不错的话,不妨点个 star)

目前捕获的性能指标:
System:

  1. 各单核 CPU 使用率
  2. 系统总 CPU 使用率与明细
  3. 系统内存占用
  4. 系统网络上下行

Process:

  1. CPU 占用率
  2. Mem 占用率
  3. FPS
  4. 线程数

各指标大家可能参考的文章都比较多了,这里稍微说下 FPS 与 Jank。
FPS 目前用的比较多的是 SurfaceFlinger 和 gfxinfo。SurfaceFlinger 的话,我们要先清除旧的记录

dumpsys SurfaceFlinger --latency-clear

然后我们要找出我们应用的顶层 Activity

lines, err = client.OpenShell(
        fmt.Sprintf("dumpsys SurfaceFlinger --latency '%s'", activity))

将会打印最后 128 帧的数据,这里有几个注意事项
我们获得的数据有可能长这样

16954612
7657467895508   7657482691352   7657493499756
7657484466553   7657499645964   7657511077881
7657500793457   7657516600576   7657527404785

也可能是这样

16954612
0   0   0
0   0   0
7657500793457   7657516600576   7657527404785

还可能有超过 1e6 的数据存在,所以有不同情况需要去筛选。

至于 gfxinfo 就粗暴很多,但是要先前往开发者模式打开 GPU 呈现

lines, err := client.OpenShell(
        fmt.Sprintf("dumpsys gfxinfo %s | grep '.*visibility=0' -A129 | grep Draw -A128 | grep 'View hierarchy:' -B129", pid))

如果成功获取,那么输出大概长这样

Draw        Prepare Process Execute
3.01        6.12            1.63    0.98
.....

一帧的耗时就是

total := render.Draw + render.Prepare + render.Process + render.Execute

如果总耗时超过 16.67,那么计算为一次 vsync
最后 fps 就是

frameCount * 60 / (frameCount + vsyncCount)

当然 gfxinfo 的坑比较多,兼容性问题也不少,所以我们默认优先 SurfaceFlinger,如果拿不到数据再走 gfxinfo 的逻辑。

iOS

iOS 主要使用 sonic-ios-bridge 也就是 sib 进行捕获

目前捕获的性能指标:
System:

  1. 系统总 CPU 使用率与明细
  2. 系统内存占用
  3. 系统 FPS
  4. 系统 GPU
  5. 系统 Disk
  6. 系统网络上下

Process:

  1. CPU 占用率
  2. Mem 占用率
  3. Process 网络状态

sib 就不用说了,与 tidevice、py-ios-device 等前辈的开源项目类似,使用 instruments 协议获取设备的性能数据,跟 Xcode 的 instruments 工具获取性能一致。(但是连 xcode 的 instruments 工具拿的数据都有 swap 虚拟内存超级大的情况,所以暂时还不知道这个数据是什么意思)

未来展望

目前性能数据仅仅满足简单需求,后续会继续在无侵入式上努力获取更多有效性能数据。当然也在研究侵入式 SDK 性能数据的获取,希望能更好的服务移动领域的性能测试。

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