基于Benchmark的性能測試量化指標(biāo)方案是一種用于評估和量化系統(tǒng)性能的方法。通過使用Benchmark測試工具，該方案旨在提供可靠的性能數(shù)據(jù)，并使用具體的指標(biāo)來衡量系統(tǒng)在各個方面的表現(xiàn)。

Part 01 背景

隨著App業(yè)務(wù)不斷增長和功能的迭代，代碼量快速增加，導(dǎo)致應(yīng)用結(jié)構(gòu)復(fù)雜度提高。同時，在App開發(fā)過程中，與競爭對手的App進行性能比較也是必要的。為了避免代碼增長和功能迭代帶來的性能下降，我們需要一套技術(shù)方案來監(jiān)控App版本的性能，以指導(dǎo)開發(fā)人員及時進行代碼重構(gòu)。

Part 02 方案說明

Benchmark，即基準(zhǔn)測試，是檢查和監(jiān)控應(yīng)用性能的一種方式。通過對每個移動App版本的迭代運行基準(zhǔn)測試，可以幫助分析和調(diào)試性能問題，并確保迭代的更改不會引起性能下降。

以下是一些常見的移動App的benchmark方法和工具：

1.Startup Time Benchmark：評估應(yīng)用程序的啟動時間，即從用戶點擊應(yīng)用圖標(biāo)到應(yīng)用程序完全加載并可交互的時間?？梢允褂酶鞣N工具和方法來測量啟動時間，如使用應(yīng)用性能監(jiān)測工具或手動計時。

2.Responsiveness Benchmark：評估應(yīng)用程序?qū)τ脩舨僮鞯捻憫?yīng)速度，包括用戶界面的流暢度和操作的延遲?？梢允褂眯阅鼙O(jiān)測工具記錄用戶操作和應(yīng)用程序響應(yīng)時間，或者進行用戶體驗測試來評估應(yīng)用的響應(yīng)性能。

3.Memory Usage Benchmark：評估應(yīng)用程序在運行過程中使用的內(nèi)存量?？梢允褂脙?nèi)存分析工具來監(jiān)測應(yīng)用程序的內(nèi)存使用情況，并進行比較和分析。

4.Battery Consumption Benchmark：評估應(yīng)用程序?qū)υO(shè)備電池的消耗情況。可以使用電池消耗監(jiān)測工具來測量應(yīng)用程序在不同使用情景下的電池消耗量，并進行比較和分析。

5.Network Performance Benchmark：評估應(yīng)用程序在使用網(wǎng)絡(luò)功能時的性能和速度?？梢允褂镁W(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測工具來模擬不同網(wǎng)絡(luò)條件下的應(yīng)用性能，并進行測試和比較。

針對Startup Time Benchmark和Responsiveness Benchmark，Google提供了Macrobenchmark庫，該庫主要用于評估Android App整體性能的基準(zhǔn)測試。其旨在模擬真實世界的使用情景，通過測試用例以涵蓋各種應(yīng)用使用過程中交互操作，以綜合評估應(yīng)用的性能和響應(yīng)能力。

2.1 Macrobenchmark

2.1.1 設(shè)置Macrobenchmark

1. 打開應(yīng)用Application工程，在 Android Studio 的 Project 面板中右鍵點擊項目或模塊，然后依次點擊 New > Module。

2. 從Templates窗格中選擇 Benchmark。

3. 自定義目標(biāo)應(yīng)用（要進行基準(zhǔn)測試的應(yīng)用），以及新的Macrobenchmark模塊的軟件包和模塊名稱。

4. 點擊Finish，從而創(chuàng)建Macrobenchmark Module。

2.1.2 創(chuàng)建Macrobenchmark類

在Macrobenchmark，我們根據(jù)業(yè)務(wù)自身情況，創(chuàng)建所需的性能指標(biāo)Benchmark測試用例。測試用例可以基于Macrobenchmark 庫中的`MacrobenchmarkRule` JUnit4規(guī)則所含的API實現(xiàn)。

比如我們現(xiàn)在需要對App應(yīng)用啟動時間進行監(jiān)控。則可以在Macrobenchmark Module編寫一個測試用例類，在測試用例類中編寫測試用例方案，如測量5次打開應(yīng)用時間。

創(chuàng)建startup測試用例，該用例基于MacrobenchmarkRule.measureRepated。

其中各參數(shù)：

• packageName：App的包名；
• metrics：測量度量。此處我們選擇 StartupTimeMetric，標(biāo)識測量啟動時長；
• iterations：重復(fù)次數(shù)。表示該項用例的測試次數(shù)，可以通過多次測量取均值的方式，避免單次測量的偏差影響；
• setupBlock：用例前置操作。；
• 最后的 {} ：用例內(nèi)容。此處我們執(zhí)行 startActivityAndWait，表示啟動App并等待啟動完成，App首幀顯示。

2.1.3 運行基準(zhǔn)

在Android Studio中運行測試，以衡量應(yīng)用在設(shè)備上的性能。可以像使用測試類或方法旁邊的邊線操作運行任何其他 `@Test` 一樣運行基準(zhǔn)，如下圖所示。

也可以通過`gradle`命令，從命令行運行Gradle模塊中的所有基準(zhǔn)：

2.1.4 基準(zhǔn)結(jié)果

基準(zhǔn)運行成功后，指標(biāo)會直接顯示在Android Studio中，還會以JSON文件形式輸出以供持續(xù)集成環(huán)境使用。

每次衡量的迭代過程均會捕獲單獨的系統(tǒng)跟蹤文件。點擊Test Results窗格中的其中一個鏈接，可以打開這些結(jié)果跟蹤文件，如下圖所示。即平均啟動時長為748.1ms。

跟蹤文件加載完成后，Android Studio會提示您選擇要分析的進程。系統(tǒng)會預(yù)先填充目標(biāo)應(yīng)用進程：

跟蹤文件加載完成后，Studio將在CPU性能剖析器工具中顯示結(jié)果：

Part 03 應(yīng)用實例

在實驗工程中，在Application.onCreate中增加了200ms睡眠。

運行實驗工程，構(gòu)建App，運行App，運行Macrobenchmark。在CPU性能剖析器工具中可以看到主線程在app.onCreate方法執(zhí)行時耗時達223.12ms。

通過分析CPU性能剖析器工具 的示圖，可以判斷app.onCreate 時，主線程存在約200ms異常時延。再閱讀相關(guān)代碼，可以查出該異常部分的睡眠邏輯。

將該異常睡眠邏輯移除，從新運行實驗工程，構(gòu)建App，運行App，運行Macrobenchmark。

在CPU性能CPU性能剖析器工具中可以看到主線程在app.onCreate方法耗時約為22.01ms，時延正常，方法執(zhí)行過程中只執(zhí)行了相關(guān)調(diào)用方法，說明問題得到了修復(fù)。

通過以上案例，我們可以看出通過Macrobenchmark + CPU性能剖析器工具， 我們可以對應(yīng)用特定場景進行時延分析，并對新增時延進行有效歸因，從而能針對性的進行優(yōu)化處理。

??參考文獻

[1] 基準(zhǔn)化分析：https://developer.android.com/topic/performance/benchmarking/benchmarking-overview?hl=zh-cn.

[2] 使用Macrobenchmark 測量用戶啟動好卡頓：https://www.youtube.com/watch?v=0adLO2VRJtc.