移动应用常见性能指标

  要对应用开展性能测试，首先需要了解需要重点关注哪些指标？指标的参考范围大致是多少？可采用哪些工具收集这些指标？如何收集？如果指标有异常，大致有哪些high level的优化思路。这篇博客从cpu，内存，网络，其他，四个方面整理了移动应用常见指标以及参考值范围。具体如下图所示：（需要注意：指标数据范围仅供参考，以内存占用大小为例，国内很多app，实际应用大小都超过了200MB）

如何用Android Studio Profile分析应用性能

  使用Android studio上运行移动应用，在工具最下面，会自动显示Profile工具菜单，如果没有看到这个菜单，还可以通过View/Tool Windows/中选择Profile工具。选择虚拟设备，以及选择应用后，就可以通过profile观察应用消耗的cpu，内存等信息了。

  除了Android Profiler，还可以使用App Inspector观察应用的网络请求情况，数据库连接情况，后台任务情况等信息。通过收集这些信息进行性能评估。

  在Android studio上还可以连接Firebase观察crash情况。在App Quality Inspect菜单中，选择Firebase，安装FireBase官网给出的配置建议完成配置后，即可通过FireBase观察应用Crash情况。

  除了上面的性能数据收集分析工具，在Android studio中还可以查看logcat日志，查看应用运行过程中的异常信息，可帮助开发更好的进行分析。Android studio上的工具总体来将大部分都是白盒层面的工具，除了这些工具，实际还可以通过第三方黑盒类工具进行性能数据收集和分析。

如何用charles、wireshark等分析网络情况

  如果要使用工具对移动应用进行抓包，大致可以分为三个步骤。步骤一：在工具上设置代理端口以及bypass的URL，这样所有通过这个端口的流量都会转发到代理工具上。步骤二：保证移动应用和电脑连接到相同的wifi上，这样可以保证通过内部IP地址访问时，可以相互访问，在手机上将电脑的内部IP地址+工具的代理端口设置为手机的代理，这样所有经过手机的流量，实际都会转发到电脑上安装的代理工具上。步骤三：下载证书，并在手机上信任证书，这样https的请求才能被解码显示。下面以charls和fidder为例子，简要演示如何通过抓包工具抓取移动手机上http/https请求。

步骤一：代理端口和规则设置

下面是Fidder的connections菜单的设置，这里代理的端口是8866，enable“Allow remote devices to connect”，Bypass URLs中增加了*，即所有的请求都被代理转发。

如果选用Charles来抓包，charles的默认端口是8888，这里也需要配置SSL proxying，增加了*，即所有的请求都被抓取并转发。

步骤二：移动手机上手动设置代理

在手机上设置代理前，首先需要知道电脑的内网IP，这个IP可以从代理工具上获取，以charles为例，在help菜单下，点击“Install Charles Root certification on a Mobile Device”,即可显示电脑的内网IP地址，当然，你也可以通过ifconfig命令获取IP地址。

  在移动手机的wifi菜单下，手动设置代理的IP地址的端口，如下图所示：这里用的是Fidder的代理地址信息。设置代理后，所有的手机上的流量就能被抓包工具获取，并进行转发。

步骤三：下载安装证书，并信任证书

  代理设置后，就可以按工具的提示信息，到指定web地址上下载证书，下载后安装，并信任证书。以Android手机为例，设置-安全-更多安全设置-加密与凭据-安装证书，选择刚才通过网站下载的证书，即可进行安装。安装完成后，在该目录还有个用户凭证的菜单，进入查看确保刚才的证书已经添加进去了。（需要注意一点：必须先设置代理，到chls.pro/ssl地址上才能下载证书。其他抓包工具如Fidder，HTTP toolkit等也是相同的步骤）

  安装证书后，即可开始用Fidder或者Charls进行抓包了。在手机上访问移动app或者在浏览器上访问网站，在工具中会显示所有的https/http请求信息。下图是Fidder中抓取到的http请求信息，可以看到里面包含了整个请求耗费的时间，以及分段时间（即DNS time/TCP connect Time/HTTPS Handshake Time等），除时间外，还包括包的大小信息，通过这些信息，可以有效进行性能分析。

  当然，除了Fidder，Charles也同样可以获取到https/http请求的时间，包大小等信息。具体如下所示：

  对于https请求，为什么charles等工具可以进行解码呢？Charles和类似的中间人（Man-in-the-Middle, MITM）代理工具能够解密 HTTPS 请求的原因在于它们能够扮演客户端和服务器之间的中间人角色，通过安装自签名根证书来实现。以下是详细的解释其工作原理和具体步骤：
  Charles 生成一个自签名的根证书，并要求用户在其设备上安装并信任这个根证书。当 Charles 代理 HTTPS 请求时，它会在客户端和目标服务器之间建立两个独立的 SSL/TLS 连接。对于每一个客户端请求，Charles 生成一个与目标服务器对应的伪造证书，这个伪造证书是用 Charles 的自签名根证书签名的。

  Charles 与客户端建立 SSL/TLS 连接，并将自己伪装成目标服务器。因为客户端信任 Charles 的根证书，所以它会信任这个伪造的服务器证书。
  同时，Charles 与目标服务器建立另一个 SSL/TLS 连接，并使用服务器的真实证书进行通信。Charles 代理解密从客户端发送到服务器的加密数据，然后将其转发到目标服务器。同样地，它解密从服务器返回到客户端的加密数据，再将其转发回客户端。

  当然，如果请求数据是应用层加密的，Charles 或其他类似的工具无法直接解密这些内容。你需要应用本身的密钥和算法来解密，这通常是不可能的，因为这些信息对于普通用户来说是不可访问的。例如，抓取weixin的包，是无法看到包的request具体内容的，应该是weixin进行了请求数据层面的再次加密。

  charles和fidder主要是抓取https/http请求，如果要对网络进行更加细致的分析，需要配合wireshark，wireshark是一个开源的抓包分析工具，对于https请求，wireshark不支持自动解密操作，这个部分可以用charles或者fidder解决。当开启了charles或者fidder一类的工具后，因为移动手机上的所有流量都会经过代理工具，所以开启wireshark，选择以太网端口抓取流量，即可抓取电脑上所有流量，再通过在过滤器中设置过滤来查看需要的分析的包信息。启动wireshark(这里为了不会有权限问题，使用sudo命令启动应用：sudo /Applications/Wireshark.app/Contents/MacOS/Wireshark)。在filter中通过设置ip地址为移动手机地地址来筛选出移动手机上的所有请求，然后进行分析。

  当然，除了启动代理工具，来让wireshark抓取移动手机上流量包外，还可以在电脑上开启热点，手机连接到热点网络上，在启动wireshark时选择热点网路，也可以实现抓取移动手机上流量的效果。

如何用UIAutomator2进行巡检

  除了上面的性能数据收集工具，还可以使用Android提供的UIAutomator2工具编写巡检代码。自动检查某些关键操作是否在期望时间内完成。例如，这里假设期望的所有操作都能在200ms内完成，下面代码调用Android提供的uiautomator2框架，对应用的一些需要检查的元素进行操作，并判断耗费的时间，将生成的结果存储到巡检报告文件中。为了测试更加稳定，也可以多次操作，求平均值，如果平均值在200ms内即可。

import uiautomator2 as u2
import time# 连接设备
d = u2.connect()# 定义关键元素的资源ID或其他属性
elements_to_check = [{"resourceId": "com.example:id/button1"},{"resourceId": "com.example:id/button2"},{"resourceId": "com.example:id/input_field"},{"resourceId": "com.example:id/submit_button"}
]def check_operation_timing(element):# 开始计时start_time = time.time()# 执行操作try:el = d(**element)if el.exists:el.click()else:print(f"元素 {element} 不存在")return False, 0except Exception as e:print(f"操作失败: {e}")return False, 0# 结束计时end_time = time.time()# 计算响应时间response_time = (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒# 检查响应时间是否在200ms以内if response_time <= 200:print(f"操作成功，响应时间：{response_time:.2f} 毫秒")return True, response_timeelse:print(f"操作超时，响应时间：{response_time:.2f} 毫秒")return False, response_timedef perform_inspection(elements):response_times = []for element in elements:success, response_time = check_operation_timing(element)if success:response_times.append(response_time)time.sleep(0.5)  # 添加一些延迟，以避免设备过载return response_times# 进行巡检
response_times = perform_inspection(elements_to_check)# 统计结果
if response_times:average_time = sum(response_times) / len(response_times)print(f"平均响应时间：{average_time:.2f} 毫秒")
else:print("没有成功的操作")# 处理巡检结果，例如，保存到文件或数据库

  以上就是在进行移动应用性能测试分析时，需要关注的常用指标以及一些常用工具的使用。