iOS 线上app性能检测 内存、CPU、FPS

本文介绍了如何使用Instruments进行线下性能监控,包括其最新版本的优势和自定义工具开发步骤。同时,文章讨论了线上性能监控的重要性,遵循不侵入业务代码和最小性能消耗的原则,分别阐述了CPU使用率、FPS和内存的线上监控方法。

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App 的性能问题虽然不会导致 App不可用,但依然会影响到用户体验。如果这个性能问题不断累积,达到临界点以后,问题就会爆发出来。这时,影响到的就不仅仅是用户了,还有负责App开发的你。

线下性能监控

其中线下监控使用的还是Instruments,Instruments功能很强大,下图是Instruments的各种性能检测工具。

 

Instruments性能检测.png

最新版本的Instruments 10还有以下两大优势:

1.Instruments基于os_signpost 架构,可以支持所有平台。
2.Instruments由于标准界面(Standard UI)和分析核心(Analysis Core)技术,使得我们可以非常方便地进行自定义性能监测工具的开发。当你想要给Instruments内置的工具换个交互界面,或者新创建一个工具的时候,都可以通过自定义工具这个功能来实现。

从整体架构来看,Instruments 包括Standard UI 和 Analysis Core 两个组件,它的所有工具都是基于这两个组件开发的。而且,你如果要开发自定义的性能分析工具的话,完全基于这两个组件就可以实现。

开发一款自定义Instruments工具,主要包括以下这几个步骤:

1.在Xcode中,点击File > New > Project;
2.在弹出的Project模板选择界面,将其设置为macOS;
3.选择 Instruments Package,点击后即可开始自定义工具的开发了。如下图所示。

 

开发自定义Instrument工具.png

经过上面的三步之后,会在新创建的工程里面生成一个.instrpkg 文件,接下来的开发过程主要就是对这个文件的配置工作了。这些配置工作中最主要的是要完成Standard UI 和 Analysis Core 的配置。

上面这些内容,就是你在开发一个自定义Instruments工具时,需要完成的编码工作了。可以看到,Instruments 10版本的自定义工具开发还是比较简单的。与此同时,苹果公司还提供了大量的代码片段,帮助

<think>好的,用户想了解软件测试中关于APP测试项目的经验和方法。首先,我需要整理现有的引用内容,看看有哪些相关的内容可以引用。引用1提到了Appium测试的远程执行或云测试工具,引用2和引用3讨论了流畅度测试的规划、分析和监控,以及测试报告的生成。引用4和5涉及发现bug的方法和项目经验描述。 用户的需求可能包括APP测试的各个方面,比如测试方法、工具使用、性能测试、测试报告等。需要将这些内容系统地组织起来,结合最佳实践,给出结构化的回答。可能需要分模块讲解,比如功能测试、性能测试、兼容性测试等,每个部分引用相关的内容。 要注意引用对应的标识,比如在提到流畅度测试时引用[^2]和[^3],在提到工具时引用[^1]。同时,用户可能希望了解具体的案例或步骤,所以需要结合引用中的例子,如引用5中的项目经验描述方法。 另外,用户的问题可能还隐含着如何在实际项目中应用这些方法,所以需要提供实际操作的步骤或建议,比如如何规划测试用例,如何分析数据等。同时,生成的相关问题需要与APP测试相关,引导用户深入探讨。</think># 软件测试中APP测试项目的经验与方法 ## 一、核心测试方法体系 1. **功能测试验证** - 采用$等价类划分$和$边界值分析$方法设计测试用例 - 通过$状态迁移图$验证多页面跳转逻辑 - 使用Appium实现跨平台自动化测试(支持Android/iOS)[^1] 2. **性能专项测试** - 流畅度测试需覆盖$FPS帧率$、$CPU占用率$、$内存泄漏$等核心指标 - 网络模拟工具模拟$2G/3G/4G/5G$不同网络环境 - 启动耗时采用$冷启动/热启动$双维度测量[^2] ```python # 示例:使用ADB获取冷启动时间 def get_cold_start_time(package_name): adb_command = f"adb shell am start -W -n {package_name}/.MainActivity" output = subprocess.getoutput(adb_command) return parse_activity_time(output) ``` ## 二、质量保障最佳实践 1. **兼容性测试矩阵** | 维度 | 测试范围 | |-------------|-------------------------| | 操作系统 | Android 8-13, iOS 12-16 | | 分辨率 | 720p/1080p/2K/全面屏 | | 厂商ROM | MIUI/EMUI/ColorOS等 | 2. **异常场景测试** - $弱网环境$下的数据同步测试 - $内存不足$时的应用响应机制 - 第三方服务(如支付SDK)异常处理 ## 三、数据驱动质量改进 1. **测试监控闭环** $$ 缺陷密度 = \frac{发现缺陷数}{代码行数} \times 1000 $$ 通过该公式量化版本质量水平 2. **线上监控体系** - 崩溃率统计采用$Crash/DAU$计算模型 - 建立$ANR率$预警阈值(建议<0.1%) - 用户操作路径埋点分析[^2] ## 四、项目经验结构化 在电商APP测试项目中(项目周期6个月): 1. 搭建$Jenkins+Appium$持续集成流水线 2. 发现并修复$内存泄漏$关键缺陷3处 3. 通过$Monkey测试$提升异常处理能力 4. 最终达成$零P0缺陷上线$目标[^5]
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