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APP专项测试之耗电量测试

随着应用市场不断推陈出新,用户在使用APP时更加关注电量问题。如果自己的App不小心出现在耗电量排行榜Top10,用户卸载的概率就会很高,针对APP耗电量测试,在此与大家分享。 1 耗电场景 主要的耗电场景有: cpu:复杂的运算逻辑、死循环等会直接导致CPU负载过高,会导致耗电; wakelock:只要有应用拿到wakelock这个锁,系统就无法进入睡眠状态。 、个人热点关闭、后台进程全关闭; 进入APP,根据测试用例设计的测试场景进行测试; ⚠️注意事项: 电量测试如果是对比测试,两个版本的初始电量尽量保持一致; 每个场景开始执行和结束时,记录开始和结束的时间 表中第二列是时间戳timestamp,第四列Rawlevel是对应时间点的电量值,统计电量时,通过测试场景开始和结束的具体时间点,找到对应Rawlevel的差值,即可计算出该测试场景耗电量精确数据。 Top: 该栏显示当前时刻哪个app处于最上层,就是当前手机运行的app,用来判断某个app对手机电量的影响,这样也能判断出该app耗电量信息。

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【Android场景化性能测试专栏】CPU耗电性能篇

图一源码中计算APP耗电的逻辑 先简单看下Android源码,无需过于深入理解逻辑。 在BatteryStatsHelper类中可以发现,某个App耗电量值,来源于方法processAppUsage,其中包含CPU、wakeLock、移动网络、WiFi、蓝牙、传感器、摄像头、闪光灯等细分耗电量 通过以上分析: “这个版本,我们APP耗电量高。” 就可以变成: “这个版本,我们APP占用CPU时间片过高。” “这个版本,我们APP单位时间收发网络流量过高。” 本方案,主要以这两个值为依托,输出APP耗电场景下的耗电性能。 三、数据采集 首先设计一个基类,用于各类性能测试,包括本篇的CPU耗电,以及内存性能、UI流畅度等其他专项。 开发在得知这个结果之后,需要复现测试的场景,相当于重走了测试同学的执行路径。所以如果测试多走一步,开发就可以少走两步。

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    大众点评App的短视频耗电量优化实战

    10次 对比场景:停在App首页20min,手机不灭屏 注意:测试过程不充电,每次测试环境一致 3. 那么因为动画音符导致耗电量异常的问题到这里就完美的解决了。CPU负载高,会导致耗电量高是显而易见的。但是还想深入探索一下,在手机系统各App耗电量排行榜中,耗电量是怎么计算的? 比如App在哪些地方使用WiFi、蓝牙、GPS等等。 例如最近对比测试其他App发现,在一些特定的场景下,该App置于前台20min内,扫描了WiFi 50次,这种异常会导致App耗电量大大增加。 当然,除了测试方法和测试工具,测试场景设计也非常重要。如果是在App内毫无规律的浏览,即使发现页面有问题,有很难定位到是哪个模块的问题。 所以要针对性的设计场景,并且进行一些场景的对比,找出差异的地方。 四、总结 本文主要通过一个案例,介绍关于App电量测试中使用的一些基本方法和思路。

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    2019-11-20-app专项测试【Android电量】Battery Historian耗电分析

    设备环境:macos 测试对象:Android-app 使用 Homebrew 安装docker brew cask install docker 在终端搜索Battery Historian相关的镜像 执行上面两条命令后,相当于清理了battery记录的日志,点开了微信、后置相机、今日头条运行一段时间,然后导出报告 adb bugreport bugreport.zip 或者下面的命令,加上包名,测指定的app (包名com.example.android.sunshine.app,填写自己要测的包名) adb shell dumpsys batterystats > bugreport.txt adb shell dumpsys batterystats>com.example.android.sunshine.app > bugreport.txt ?

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    应用耗电的统计

    mCpuClusterSpeed; 三:相关事件触发(开启或者关闭)时,触发对应时间计数器的方法(打开或者关闭),具体是: Paste_Image.png Paste_Image.png 四:耗电结果统计 根据时间计数器算出相应耗电项目的数值,具体是: Paste_Image.png 具体耗电项目的计算不一样, 比如 cpu会根据 cpu频率 * 单位耗电值 * 时间计数器的时间 算出耗电量 比如 非wifi的数据流量会根据流量值估算耗电量,同样的,wifi情况下,有两种计算方式,一种比较精确,和流量数据无关,一种也是根据流量值来估计耗电量,所以V**类的产品,耗电量就是这么被计算上去的

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    Android耗电分析--Battery Historian

    背景 APP越来越大,功能越来越多,导致后台运行时耗电急速上升,使用官方推荐的Baterry-Historian进行分析 官方链接:https://github.com/google/battery-historian 首先需要开启手机的电量记录 adb shell dumpsys batterystats --enable full-wake-history 接着在操作完成后,静置后台 静置后台一段时间后,清理在前台或者屏幕亮着的时候的耗电信息 adb shell dumpsys batterystats --reset 等30mins后或者整晚后,收集这段时间内系统耗电的信息,在read-only的文件系统中不可运行,必须在可写的文件系统中才会生成 adb bugreport <zip_file> 最终在当前文件夹下会生成zip_file,其中的bugreport.txt就是我们所需要的耗电信息 PS: 在adb shell的Context下使用

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    如何才能更持久——耗电元凶

    为什么要这么纠结耗电量? ,屏幕耗电与屏幕亮度有着直接关系。 先来看看蓝牙的情况,三条折线分别是蓝牙固定传输间隔时间40ms、470ms、1.2s模式,可以看出传输间隔时间越长越不耗电,每秒传输数据量越大越耗电,不过仔细看竖轴其实功耗并不大,可以说很小,不过先不下定论 那就来见识下已日趋普及的3G的耗电表现[3]。 ? 上图数据可以看出,3G在小量数据传输时的耗电量要比GSM明显高很多,但随着传输数据越大越来越趋同,但不论如何都可以得出结论:3G比GSM耗电。 4、屏幕材质耗电量波动不大,屏幕耗电与屏幕亮度有着直接关系。

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    Matrix-iOS 耗电监控

    这些数据确实暴露了微信的一些代码问题,拿到几份 Energy Log 后,我们能快速地定位出一些耗电场景。 在 iPhone 7 Plus 下测试,执行 backtrace( ) 获得一个线程的堆栈平均耗时是 50 微秒;在实际应用场景中,应用 CPU 占用过高时,一般最多只有 5 个线程的 CPU 占用会超过 耗电监控已经在 iOS 微信灰度并上线了一段时间,期间通过耗电堆栈,我们发现了一些耗电场景: 1. 同时上传或者下载多张图片; 2. 同时下载大量微信收藏资源; 3. 其中“计算微信占用磁盘空间大小”这个场景,对应的耗电堆栈如下: ? 通过这份堆栈,并结合 Xcode 提供的 Instrument 工具,我们分析了这个场景占用 CPU 的具体原因。 最近,我们通过缓存文件夹大小的计算结果对这个场景进行了优化。

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    iOS耗电量测试方法-Sysdiagnose

    随着iOS系统的更新,APP耗电排行榜的推出,用户开始更加关注电量问题。如果自己的App不小心出现在电量排行榜Top10里,用户卸载的概率就会很高,这也使得我们必须认真对待电量问题。 最近小编在项目的性能测试中,对SDK的耗电量进行了测试,期间学习并实践了iOS耗电量测试的方法sysdiagnose,针对iOS的APP和SDK耗电量测试都适用,在此与大家分享。 ,开始执行测试,测试完毕后再记录一次剩余电量,电量差就是这个场景在这个时长内的耗电量。 下面的柱状图会告诉你耗电的组成部分:CPU,Network,Location,GPU。其中Overhead表示不是由你的App引起的耗电。 ? 、音量最低、个人热点关闭、后台进程全关闭; 进入APP,根据测试用例设计的测试场景进行测试; PS: 1.

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    Android耗电量线下监控: Battery Historian

    top 该栏显示当前时刻哪个 app 处于最上层,就是当前手机运行的 app,用来判断某个 app 对手机电量的影响,这样也能判断出该 app耗电量信息。 测试场景是这样的 通过 小木箱 的账号进入游戏开播竖屏页面,开启游戏直播 通过 小木箱 的账号进入直播回放竖屏页面, 进行直播回放 通过 小木箱 的账号进入秀场直播竖屏页面, 开启秀场直播 为了保证测试数据的准确性 ,会定时唤醒 CPU 这样可能会有耗电风险,然后如果自定义 View 设计不合理,进行高频刷新 UI,也会造成耗电,而且本公司产品 UI 布局设计很不合理,布局嵌套很严重,存在重复渲染问题。 耗电优化建议 省电这一块 主要是需要控制 wakelock 的使用。 控制无谓的 CPU 运行和计算 频繁定位类的 App 确实是耗电大户,可以在非必须的情况下,采用缓存数据,或者通过简化业务流程的情况下来进行优化 避免在后台进行日志上报以及前台进行拉活工作 如果面有一些任务的队列里面积累了大量的任务

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    Ubuntu Windows8耗电量简单测试

    使用计量插座测定耗电量。

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    Android 性能测试之 CPU 耗电性能篇

    图一 源码中计算APP耗电的逻辑 先简单看下Android源码,无需过于深入理解逻辑。 在BatteryStatsHelper类中可以发现,某个App耗电量值,来源于方法processAppUsage,其中包含CPU、wakeLock、移动网络、WiFi、蓝牙、传感器、摄像头、闪光灯等细分耗电量 utime=1587 该任务在用户态运行的时间,单位为jiffies stime=10 该任务在核心态运行的时间,单位为jiffies 本方案,主要以这两个值为依托,输出APP耗电场景下的耗电性能。 图三 JIFFS性能数据收集具体逻辑 数据使用 获得单一进程的JIFFS数据后,使用如下表的平均值即可评估出一个特定UI自动化用例场景下,对应的每5秒 utime、stime是否有优化或者达标。 图四 平均值评估CPU耗电 但如上,获得333.10jiffs/5s这个不符合预期的之后,如何驱动开发去修改问题,似乎更加重要。开发复现测试的场景,相当于重走了测试同学的执行路径。

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    uni-app: 多种组合天气,如何制作不同的场景

    1、moment.js 使用(分白天和夜晚2种场景) 2、indexOf(根据天气字段分割成多种天气场景) 3、vue 组件(组件传值等) 4、css3(动画,绘制云朵、落雪等) ? dayOrNight}">

    Vue动态绑定Class的几种方式 indexOf(根据天气字段分割成多种天气场景) ? 这是高德天气api返回给我们的天气数据,我们可以取到weater(多云)字段,根据它,来分割成多种场景。 weatherNum就是我们根据天气分配不同场景的依据。 vue 组件(组件传值等) ? 我们在根目录新建/components/scene.vue,/components/scene目录(存放具体的场景) <!

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    场景化设计-瑞幸咖啡APP设计案例详细解析

    静电:今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的,突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝,而且价格也不贵,相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。 在之前一直都是使用的小程序来下单,这次下载了他家的APP,感觉还是可圈可点的。 PART.001 从菜单开始场景化设计 菜单决定了一个应用的属性 菜单是场景化设计的起始点,通过菜单,可以满足用户在不同场景下的需求。 PART.002 从首页排版看场景化设计 突显高频功能,最大满足用户场景化需求 接下来看首页设计,首先,用户下单点咖啡是最强烈的属性之一。 PART.003 列表区设计-流畅阅读 列表设计需统一 瑞星咖啡APP的所有列表均采用卡片设计,灰色背景+白色卡片的形式看起来很常见。

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    全渠道、多场景、跨平台的App数据监测方案

    随着互联网流量生态的发展,App渠道投放的效率和体验已经得到质的提升,但移动端多场景的数据监测却变得愈发复杂,用户行为往往需要横跨社交媒体、广告推送、扫码触达、应用市场、站内交互等多个场景,如何高效打通用户从来源到转化场景的链路 openinstall全渠道、多场景、跨平台的一站式数据统计解决方案,能满足追踪多渠道安装来源、分析多维度数据、优化投放策略等需求,帮助App企业监测并分析用户从浏览页面到下载安装,再到转化消费的全链路多维度行为 一、全渠道数据追踪,提升转化效率openinstall全渠道、多场景、跨平台的渠道统计功能中,主要通过“H5渠道、广告平台渠道、ASA渠道”实现全渠道安装效果统计,高效监测App、落地页、广告平台、应用商店等场景的拉新转化效果 图片(1)H5落地页&AppApp在移动端推广时,绝大部分场景都需要投放不同的H5落地页吸引用户下载、激活App,落地页起到承接流量和转化客户的功能。 、社交运营等业务场景转化效率更高、参与流程更短,降低App推广或活动在用户体验上的摩擦。

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    浅谈4款低功耗电流测试“神器”

    由于应用场地限制,很大一部分的IOT设备只能使用电池进行供电,于是需要长时间网络连接的IOT设备,对应的超低功耗电流测试数据成为研发工程师评估设备寿命的一个极其关键的参数。 这样一套系统价格大概3W RMB,笔者曾试用过这套系统,对于低功耗电流测量很精确直观,唯一的不足就是对于不同电流量程的测试,仪器内部是通过继电器进行自动切换,机械式的切换方式会直接导致在频繁的突发电流测量场景中 这台仪器可让用户挑选不同的功能模块进行组合,最多可将电源、数字万用表、示波器、任意波形发生器、数据记录的特性融为一体,低功耗电流测量仅仅只是其中的功能之一。 虽然这样的价格快赶上一部低配版的卡罗拉,但不得不说,这台仪器是我用过的低功耗电流测试仪中,用起来最为得心应手的!

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