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更新时间:23-09-02
系统:Pc
移动App性能评测与优化是一本APP性能评测优化指导教材,由腾讯公司的TMQ专项测试团队编著。全书除了较为体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面,在一些单点上也有很多原创性的突破,如电量的硬件测试方案、GT评测插件等。移动App性能评测与优化通过六个专题方向介绍腾讯公司在移动应用方面的实战经验,涉及内存、电量、流畅度、导航、网络优化和应用安装包瘦身。每个专题都有案例说明,重点在讲述问题解决的思路,以及过程中碰到的问题,读者可以通过本书快速了解提升应用的思路与方法,打造更加优秀的移动应用。
移动App性能评测与优化共7章:
第1章是内存篇,介绍了各种内存使用情况分析的方法和一些优化技巧。使读者能够准确地了解应用内存的消耗情况,找出存在的内存问题,并在开发过程中尽量节约使用内存。
第2章是电量篇,本章从app层面到rom层面,从硬件测试方法到软件测试方法,结合多个案例从多方面介绍电量测试的切入点和测试方法以及测试原理。介绍了基本的硬件测试方法;介绍了GT、PowerStat、BatteryHistorian等软件测试方法;以及一种通过大数据去分析用户异常耗电场进而景制定优化策略的测试思路;总结了一些在功耗测试中的优化经验。
第3章是流畅度篇,介绍了android流畅度的测试和优化方法。一开始先介绍评测APP流畅度的方法,结合我们实际的测试经验,阐述FPS在流畅度测试中的不足之处,然后针对FPS的不足,讨论我们如何对测试方法进行改进,从而使得我们的测试方法能够准确地反映出当前APP的流畅度情况。接着结合具体的案例,阐述我们如何对AndroidAPP的流畅度进行测试以及优化。最后总结我们在实践中的流畅度优化方法,这些方法针对Android大部分的APP都具有通用性。
第4章是导航篇,介绍了路线规划,语音播报这两个导航中最重要模块的测试方法和经验。导航类评测的难点在于,case无穷尽;单看自家产品的结果很难给出优劣的评价;人工评测费时费力,达不到足够的量。我们通过后台日志筛选了用户访问量大的case,作为评测的case,以有限的量尽可能覆盖更多的用户。利用多个产品进行对比,更容易发现产品的好坏。我们还提出了几种自动化评测的方案,提高了评测效率,也提升了评测的量。
第5章是网络篇,重点介绍了我们团队网络优化的两个案例。一个是提升上传速度和成功率的“鱼翅项目”,重点讲解了在移动网络环境下如何根据一次次的实验结果,来一步步改进优化算法,最终提炼出了能应对网络质量瞬息万变的鱼翅算法;另一个是某产品流量优化项目,重点讲解了流量测试方法、自动化测试的经验以及提炼出的流量优化的通用方法。在两个案例中都详细分享了我们解决问题的思路,相信这些思考问题的方法能给大家在网络优化以及其他方面深入开展工作带来一些启发。
第6章是应用安装包瘦身篇,结合一个瘦身实际案例介绍了当前常用的瘦身方法、瘦身工具以及瘦身过程中的技巧。
第7章是工具篇,通过前面章节介绍的测试探索与实践,我们已经积累了比较丰富的测试经验,但在实践时经常发现,市面上很难找到能够满足特点测试需求或提高测试效率的工具来辅助测试活动,所以我们就需要自己动手来实现这样的工具。像我们团队开发的可以公开的工具目前有APT、GT、PowerStats,不同的工具适用于不同的测试场景。各有不同的使用限制,其中以GT的适用性最广。本章将以GT为例,先讨论开发测试工具的初心:即“什么时候是开发一个工具的恰当时机?”“我们需要解决什么样的问题?”“我们如何决定工具的形态?”这三个问题,然后对GT的基础能力在实际调测活动中起到的作用进行简要的论证。
前言
第1章 越用越卡为哪般—降低待机内存 1
1.1 新手入门 1
1.2 规范测试流程及常见等问题 6
1.2.1 测试流程 7
1.2.2 Dalvik Heap的常见问题 8
1.2.3 示例 9
1.2.4 新的问题 10
1.3 新问题的进一步挖掘 12
1.3.1 Dalvik Heap内部机制 13
1.3.2 问题所在 15
1.3.3 优化Dalvik内存碎片 17
1.4 进阶:内存原理 19
1.4.1 从物理内存到应用 20
1.4.2 smaps 22
1.4.3 zygote共享内存机制 25
1.4.4 多进程应用 25
1.5 案例:优化dex相关内存 26
1.5.1 从class对象说起 27
1.5.2 一个类的内存消耗 28
1.5.3 dex mmap 29
1.5.4 dex文件优化 30
1.6 本章小结 33
第2章 手机发烫是为何—降低耗电量 35
2.1 电量测试方法 36
2.1.1 硬件测试 37
2.1.2 软件测试 42
2.2 电量优化方法 55
2.2.1 优化方法一:CPU时间片 55
2.2.2 优化方法二:wake lock 55
2.2.3 优化方法三:传感器 56
2.2.4 优化方法四:云省电策略 56
2.3 本章小结 56
第3章 怎样才能如丝般顺滑—流畅度评测 57
3.1 流畅度评测方法介绍 57
3.2 流畅度 59
3.3 真的?用SM就够了吗 65
3.4 流畅度优化案例 69
3.4.1 通过SM评估App的流畅度 70
3.4.2 从最简单的UI层优化入手 71
3.4.3 Lint扫描,发现代码中的流畅度性能问题 79
3.4.4 优化App的逻辑层 84
3.4.5 优化App的IO层 88
3.4.6 流畅度优化经验 89
3.5 本章小结 91
第4章 坑爹的路线如何破—导航评测 93
4.1 路线规划评测 93
4.1.1 路测,人工评测,还是自动化 94
4.1.2 选择测试用例 95
4.1.3 寻找bad case的判断准则 96
4.1.4 判断路线是否相似 97
4.1.5 自动化评测方案—无路况版 97
4.1.6 自动化评测方案—路况版 101
4.1.7 特殊情况 104
4.1.8 展望 106
4.2 播报诱导评测 106
4.2.1 播报诱导常用测试方法:路测 106
4.2.2 室内评测是否能代替路测 107
4.2.3 耳听为虚,眼见为实 109
4.2.4 找到更多不好的用例 110
4.2.5 评测平台的建成 113
4.2.6 评测用例的优化 113
4.2.7 让评测更快,更好,更准 116
4.3 本章小结 117
第5章 修一条时刻畅通的高速路—网络优化 119
5.1 上传速度和成功率的优化 119
5.1.1 任务背景及方案雏形 120
5.1.2 鱼翅的要点 124
5.1.3 探索过程中的经验与思考 131
5.2 流量优化 135
5.2.1 摸清现状 136
5.2.2 优化精简 148
5.2.3 持续监控 153
5.2.4 优化过程中的经验与思考 153
5.3 本章小结 154
第6章 苗条才是美—应用安装包瘦身 155
6.1 瘦身的方向选择 155
6.2 案例:瘦成一道闪电 156
6.2.1 代码部分 157
6.2.2 资源部分 168
6.2.3 极限压缩zip 175
6.3 本章小结 181
第7章 工欲善其事必先利其器—打造趁手的测试工具GT 183
7.1 初心 184
7.1.1 选择恰当的时机 184
7.1.2 需要解决的问题 185
7.1.3 决定工具的形态 186
7.2 在实践中发挥作用 186
7.2.1 CPU 186
7.2.2 Jiffies 188
7.2.3 电量 189
7.2.4 流畅度和FPS 191
7.2.5 内存 191
7.2.6 流量 192
7.3 工具的获取 193
7.4 GT使用 193
7.4.1 GT在场测中 194
7.4.2 GT在自动化测试中 203
7.5 本章小结 205
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