monkey压测曲线展示app性能图

作者: 望月成三人 | 来源:发表于2016-06-08 16:46 被阅读316次

    monkey 压力测试android

    Monkey的特征

    • 测试的对象仅为应用程序包,有一定的局限性。
    • Monkey测试使用的事件流数据流是随机的,不能进行自定义。
    • 可对MonkeyTest的对象,事件数量,类型,频率等进行设置。

    Monkey的基本用法

    • 基本语法如下:
      • $ adb shell monkey [options]
      • 如果不指定options,Monkey将以无反馈模式启动,并把事件任意发送到安装在目标环境中的全部包。下面是一个更为典型的命令行示例,它启动指定的应用程序,并向其发送500个伪随机事件:
      • $ adb shell monkey -p your.package.name -v 500

    分析日志

    • 通过Android trace文件分析死锁ANR实例过程
    • system/build.prop 日志文件主要记录手机系统信息,如版本,型号,品牌
    • adb logcat 导出日志文件

    monkey.ini 配置文件

    cmd=adb shell monkey -p com.dgm.user --throttle 500 --ignore-timeouts --ignore-crashes   --monitor-native-crashes -v -v
    package_name=com.dgm.user
    logdir=d:\android
    remote_path=d:\android_server
    phone_msg_log=d:\android_temp\phone.txt
    sum = 100 -
    activity = com.dgm.user.SplashActivity
    exceptions=['NullPointer','IllegalState','IllegalArgument','ArrayIndexOutOfBounds','RuntimeException','SecurityException'] 
    
    • throttle 每次事件等待500毫秒
    • sum 定义随机事件数
    • exceptions 异常定义,用于后面扩展

    结果生成为可视化图片 使用的是matplotlib

    Paste_Image.png
    • 当然可以看日志文件

    代码分析

    • 获得cpu-men
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import subprocess
    pkg_name = "com.dgm.user"
    cpu = []
    men = []
    def top_cpu(pkg_name):
        cmd = "adb shell dumpsys cpuinfo | grep " + pkg_name
        temp = []
        # cmd = "adb shell top -n %s -s cpu | grep %s$" %(str(times), pkg_name)
        top_info = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).stdout.readlines()
        for info in top_info:
            temp.append(info.split()[2].decode()) # bytes转换为string
            # print("cpu占用:%s" %cpu)
        for i in temp:
             if i != "0%":
                cpu.append(i.split("%")[0])
        return cpu
    
    def get_men(pkg_name):
        cmd = "adb shell  dumpsys  meminfo %s"  %(pkg_name)
        print(cmd)
        temp = []
        m = []
        men_s = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).stdout.readlines()
        for info in men_s:
            temp.append(info.split())
            # print("内存占用:%s" %men[19][1].decode()+"K")
        m.append(temp)
        for t in m:
            men.append(t[19][1].decode())
        return men
    
    • 入口代码
    import monkeyConfig
    from adb_common import AndroidDebugBridge as ai
    import matplotlibBase as mt
    import MenCpu as m
    import datetime as dt
    CPU = [[],[]] # time,使用情况
    MEN = [[],[]] #当前时间,和内存使用情况
    # 得到手机信息
    def getPhoneMsg(cmd_log):
        l_list = []
        f = open(cmd_log, "r")
        lines = f.readlines()
        for line in lines:
            line = line.split('=')
            #Android 系统,如anroid 4.0
            if (line[0] == 'ro.build.version.release'):
                l_list.append(line[1])
                #手机名字
            if (line[0]=='ro.product.model'):
                l_list.append(line[1])
                #手机品牌
            if (line[0]=='ro.product.brand'):
                l_list.append(line[1])
        f.close()
        return l_list
    
    #开始脚本测试
    def start_monkey(cmd, logdir, now1, logcatname):
        print(cmd)
        os.popen(cmd)
        # os.kill()
        #print"使用Logcat导出日志"
        cmd2 = "adb logcat -d >%s" % logcatname
        os.popen(cmd2)
        #print"导出traces文件"
        tracesname = logdir + "\\" + now1 + r"traces.log"
        cmd3 = "adb shell cat /data/anr/traces.txt>%s" % tracesname
        os.popen(cmd3)
    
    if __name__ == '__main__':
        ini_file = 'monkey.ini'
        if os.path.isfile(ini_file):
            if ai().attached_devices():
                mc = monkeyConfig.baseReadnin(ini_file)
                ai().open_app(mc.get_package_name(), mc.get_activity())
                os.system('adb shell cat /system/build.prop >'+mc.get_phone_msg_log()) #存放的手机信息
                ll_list = getPhoneMsg(mc.get_phone_msg_log())
                # monkey开始测试
                sum = mc.get_sum()
                temp = ""
                monkeylog = ""
                start_monkey(mc.get_cmd(), mc.get_logdir(), mc.get_now(), mc.get_logcatname())
                for i in range(sum):
                    time.sleep(1)
                    print(i)
                    dn = dt.datetime.now()
                    CPU[0].append(dn)
                    m.top_cpu(mc.get_package_name())
                    MEN[0].append(dn)
                    m.get_men(mc.get_package_name())
                    monkeylog = open(mc.get_logdir() + "\\" + mc.get_now()+"monkey.log")
                    temp = monkeylog.read()
                    monkeylog.close()
                    if temp.count('Monkey finished')>0:
                        print("测试完成咯")
                        CPU[1].append(m.cpu)
                        MEN[1].append(m.men)
                        # geterror(ll_list, mc.get_log(), mc.get_remote_path(), mc.now) 错误显示
                        mt.cpu_men_plots(CPU, MEN)
                        break
            else:
                print("设备不存在")
        else:
            print(u"配置文件不存在"+ini_file)
    
    • 结果以曲线图展示
    def cpu_men_plots(cpu, men):
        import matplotlib.pyplot as pl
        import matplotlib.dates as mdates
        import datetime
    
        # 处理异常数据,有时候得到数据(占用情况)会比时间多一次循环的数据,造成xy的数据不一致,而引起报错
        if len(cpu[0]) != len(cpu[1][0]):
            cpu[1][0]= cpu[1][0][0:len(cpu[0])]
    
        if len(men[0]) != len(men[1][0]):
            men[1][0]= men[1][0][0:len(men[0])]
        print(men[0])
        print(men[1][0])
        a1 = pl.subplot(311)
        a1.set_title("CPU")
        a1.set_ylabel("占用情况%")
        a1.plot(cpu[0], cpu[1][0])
        a1.xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=1))
        a1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))
    
        a2 = pl.subplot(312)
        a2.set_title("内存")
        a2.set_ylabel("使用情况 K")
        a2.plot(men[0], men[1][0])
        a2.xaxis.set_major_locator(mdates.SecondLocator(interval=2))
        a2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))
    
        # a3 = pl.subplot(313)
        # a3.set_title("流量")
        # a3.set_ylabel("使用情况 K")
        # a3.plot(x,list2)
        # a3.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))
    
        # a1.margins(x=0.2)
        pl.tight_layout()
        pl.show()
    

    更多请参考我的源码

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