打造高效自动化性能测试平台

文章摘要

本文介绍了自动化性能测试平台的建设方案。平台采用分层架构设计，包含自动化测试执行、性能数据采集、分析报警、可视化展示和数据存储等模块，推荐使用Jenkins、ADB脚本、InfluxDB、Grafana等工具组合。提供了自动化回归流程、性能采集脚本示例（ADB/Python）、基线对比报警机制和可视化配置方法。强调建立统一的数据标准、多维对比体系和闭环优化流程，通过性能基线表和测试用例清单实现规范化管理。该平台能有效提升性能测试效率，实现数据驱动的性能质量优化。

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一、自动化性能测试平台建设

1. 平台架构建议

• 自动化测试执行层：自动拉起测试用例，支持多端（Android/iOS/PC）并发执行。
• 性能数据采集层：采集CPU、内存、帧率、网络、耗电、卡顿、崩溃等指标。
• 数据分析与报警层：对比基线，自动分析异常，触发报警。
• 数据可视化层：统一Dashboard，支持多项目、多版本、多维度对比。
• 数据存储与接口层：统一存储，支持API查询与对接CI/CD。

2. 关键模块与工具选型

模块	推荐工具/技术栈	说明