perfdog-芒果tv视频-性能测试实践

观察一段时间移动端性能测试工具perfdog,发现算法数据维度比较全面,导出数据十分方便,对手机权限要求少,进行首次尝鲜,希望下方实践给大家移动端性能测试一些参考价值。现在开始,GO~!

环境搭建参考

一、场景 视频播放

  1. 总时长压测 手动1h
  2. 总时长中,分隔成不同时间段(每隔10min),每个时间段内数据,进行横向对比
  3. perfdog-tab命名规则 次数-时长-开始/结束
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二、执行操作规则

  1. 进入芒果TV,完成登录/设置(避免其他弹窗/广告)

  2. 启动perfdog,选择芒果TV,完成设置


    perfdog-芒果tv视频-性能测试实践_第1张图片
    选择待测APP-芒果TV.png
  3. 点击开始录制


    开始录制.png
  4. 录制中,依据数据选择规则,设置标签
    点击tab1(命名:1-10-开始),自行进行10min闹钟(比如手机设备/流沙罐等,10分钟原因是 方案需要,小伙伴可以灵活调整时间)
    10min后tab2(命名:2-10-开始)…直至,.tab6 (命名:6-10-结束)

或者不同闹钟,算好节点时间,0:16--10:16--20:16,依据时刻点,打点添加tab

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双击添加tab.png
  1. 点击关闭录制

PS 如何确保时间间隔准确性,闹钟部分,下方角标可以查看具体时刻,精确到秒s

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开始录制,进度条展示时间.png

三、导出整体数据

1.Tab1-Tab6,总体时间数据

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导出数据.png

2.Tab1/tab2.Tab6 分别导出数据
拖曳选择区间后,右键选择save,完成数据上传和存放本地


四、数据分析

进入perfdog官网(https://perfdog.qq.com)选择查看数据

4.1 整体数据趋势分析

双击目标数据,进入结果页面


双击数据.png
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结果页面.png

4.2 分析FPS结果

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FPS整体趋势图.png
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Frametime.png

观察结果页面,三项FPS/junk/bigjunk/FrameTime 数据趋势

  1. FPS整体平稳,90%处于54--60区间内,说明流畅度处于比较好状态
  2. tab区间(每隔10分钟)tab1 tab2 tab3 出现1次junk,tab4区间出现4次junk,基本是属于低FPS值(如图展示FPS40-48区间)
  3. tab1 tab2 tab3 tab4对比实际场景,肉眼并未察觉卡顿,说明流畅度处于可接受状态,需要找到tab1 tab2 tab3 tab4 此时绘制场景图像
    【后续措施】进行复测,评估此时间段内(05:50--06:00 17:00-18:00等出现junk区域关注) 绘制内容是否超量
    4.观察FrameTime (两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)),单帧耗时,可以发现,出现卡顿junk时间和FrameTime单帧绘制超时时间重合
    进一步说明,FPS降低的愿意是绘制单帧界面数据超时(图中可以读取纵轴,部分>80ms 甚至>150ms)
    【后续措施】进行复测,评估此时间段内 绘制内容是否超量


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    image.png

4.3 分析CPU结果

1.CPU Usage
CPU Usage(传统CPU利用率,也叫未规范化CPU利用率,TotalCPU表示整机未规范化CPU使用率,AppCPU表示进程未规范化CPU使用率。备注:统计结果和Android Studio Profiler一致。具体参考https://bbs.perfdog.qq.com/detail-146.html)

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CPU.png

2.CPU Usage (Normalized)
CPU Usage (Normalized)(规范化CPU利用率)
TotalCPU表示整机规范化CPU使用率,AppCPU表示进程规范化CPU使用率。备注:建议参考规范化CPU利用率,性能参考更精准具体说明参考

如下图数据,CPU处于8~18%,低于第一警戒线30%,性能表现OK


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CPU-normalized.png
  1. CPU-温度
    互娱类产品,由于用户使用时间长,需关注CPU温度,CPU温度越高,越影响性能数据
    如下图数据,基本处于35°~38°之间,那么手机设备温度也受此影响,用户使用时操作体感发烫,体验一般
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CPU-温度.png

4.4 分析内存memory结果

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memory.png

??之前学的是 看PSS USS
PSS随着时间逐步升高,但其间变更处于360~480之间,也是可控???
vss虚拟内存处于平稳状态

4.5 选择不同tab数据进行对比分析

tab1 vs tab4

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tab1 vs tab4.png
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4.5.1 FPS/JUNK

tab1 比 tab4 junk少

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tab1 vs tab4_FPS/JUNK.png
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tab1 vs tab4_JUNK.png
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tab1 vs tab4_Frametime.png

观察FPS/junk/FrameTime (两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)),单帧耗时,可以发现,出现卡顿junk时间和FrameTime单帧绘制超时时间重合
进一步说明,FPS降低的愿意是绘制单帧界面数据超时(图中可以读取纵轴,部分 甚至>150ms),这些时间段内需要重点关注,是否出现卡顿

4.5.2 CPU

下图数据,说明tab1 vs tab4绘制,tab1波峰,tab4波谷或者平稳横线,说明两者绘制趋势不同,可能因为本来每帧绘制内容不同
但是整体都处于可控区域 tab1 8~14,tab4 7~12

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tab1 vs tab4_CPU.png
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tab1 vs tab4_CPU_normalized.png
4.5.3 memory

下图数据没有看懂
和cpu数据趋势一样,tab1 vs tab4绘制,tab1波峰,tab4波谷或者平稳横线,说明两者绘制趋势不同,可能因为本来每帧绘制内容不同

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vss tab1 是刚启动,从低到高,爬坡过程,正常;tab4是中间阶段,vss处于平稳状态,正常


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memory_vss.png

五、反思结果

5.1 更快定位APP实际场景

当发现部分区域阶段有问题,如何更快的定位APP实操场景

  1. perfdog直接开启 shootshoot 功能
    perfdog_shootshoot.png

弊端是,开启shootshoot会加大性能损耗,影响性能数据,对测试结果有影响
如果前期对FPS要求没有那么精准,可以开启shootshoot,方便一次性定位性能问题对应的APP场景

  1. APP性能场景搭建,增加其他录像功能

可拍照手机/设备,可录制 待测性能的APP界面+跑马灯设备+PC端运行perfdog工具
当perfdog数据需要对应APP界面场景,可以直接拿到数据

5.2 执行反思

1.操作顺序不能出错,降低由于人为操作造成的数据误差
Ex 开始打标签时,没有录制开始,此时没有数据,虽然差一会,也影响最后性能结果数据
2.分隔好后自动导出数据,拖曳选中区间,比较难,也怕出错
3.如何能一次场景 自动定义时间间隔,比如总体xxh,自定义每隔xxmin 把数据分隔出来,进行对比(类似jira那样的流程,工具选择时间间隔)

5.2 性能指标

后续仍需查性能指标,积累更多参考价值
手游FPS的性能指标,CPU指标,内存指标
视频FPS的性能指标,CPU指标,内存指标

如果没有找到行业统一标准,则选择团队内稳定版本&稳定模块,收集一波基线数据

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