观察一段时间移动端性能测试工具perfdog，发现算法数据维度比较全面，导出数据十分方便，对手机权限要求少，进行首次尝鲜，希望下方实践给大家移动端性能测试一些参考价值。现在开始，GO~!
一、场景 视频播放
- 总时长压测 手动1h
- 总时长中，分隔成不同时间段（每隔10min），每个时间段内数据，进行横向对比
- perfdog-tab命名规则 次数-时长-开始/结束
二、执行操作规则
进入芒果TV，完成登录/设置（避免其他弹窗/广告）
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启动perfdog，选择芒果TV，完成设置
选择待测APP-芒果TV.png -
点击开始录制
开始录制.png 录制中，依据数据选择规则，设置标签
点击tab1（命名：1-10-开始），自行进行10min闹钟（比如手机设备/流沙罐等，10分钟原因是 方案需要，小伙伴可以灵活调整时间）
10min后tab2（命名：2-10-开始）…直至，.tab6 (命名：6-10-结束）
或者不同闹钟，算好节点时间，0:16--10:16--20:16，依据时刻点，打点添加tab
- 点击关闭录制
PS 如何确保时间间隔准确性，闹钟部分，下方角标可以查看具体时刻，精确到秒s
三、导出整体数据
1.Tab1-Tab6，总体时间数据
2.Tab1/tab2.Tab6 分别导出数据
拖曳选择区间后，右键选择save，完成数据上传和存放本地
四、数据分析
进入perfdog官网（https://perfdog.qq.com）选择查看数据
4.1 整体数据趋势分析
双击目标数据，进入结果页面
4.2 分析FPS结果
观察结果页面，三项FPS/junk/bigjunk/FrameTime 数据趋势
- FPS整体平稳，90%处于54--60区间内，说明流畅度处于比较好状态
- tab区间（每隔10分钟）tab1 tab2 tab3 出现1次junk，tab4区间出现4次junk，基本是属于低FPS值（如图展示FPS40-48区间）
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tab1 tab2 tab3 tab4对比实际场景，肉眼并未察觉卡顿，说明流畅度处于可接受状态，需要找到tab1 tab2 tab3 tab4 此时绘制场景图像
【后续措施】进行复测，评估此时间段内（05:50--06:00 17:00-18:00等出现junk区域关注） 绘制内容是否超量
4.观察FrameTime （两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)），单帧耗时，可以发现，出现卡顿junk时间和FrameTime单帧绘制超时时间重合
进一步说明，FPS降低的愿意是绘制单帧界面数据超时（图中可以读取纵轴，部分>80ms 甚至>150ms）
【后续措施】进行复测，评估此时间段内 绘制内容是否超量
image.png
4.3 分析CPU结果
1.CPU Usage
CPU Usage(传统CPU利用率，也叫未规范化CPU利用率，TotalCPU表示整机未规范化CPU使用率，AppCPU表示进程未规范化CPU使用率。备注：统计结果和Android Studio Profiler一致。具体参考https://bbs.perfdog.qq.com/detail-146.html)
2.CPU Usage (Normalized)
CPU Usage (Normalized)(规范化CPU利用率)
TotalCPU表示整机规范化CPU使用率，AppCPU表示进程规范化CPU使用率。备注：建议参考规范化CPU利用率，性能参考更精准具体说明参考
如下图数据，CPU处于8~18%，低于第一警戒线30%，性能表现OK
- CPU-温度
互娱类产品，由于用户使用时间长，需关注CPU温度，CPU温度越高，越影响性能数据
如下图数据，基本处于35°~38°之间，那么手机设备温度也受此影响，用户使用时操作体感发烫，体验一般
4.4 分析内存memory结果
??之前学的是 看PSS USS
PSS随着时间逐步升高，但其间变更处于360~480之间，也是可控？？？
vss虚拟内存处于平稳状态
4.5 选择不同tab数据进行对比分析
tab1 vs tab4
4.5.1 FPS/JUNK
tab1 比 tab4 junk少
观察FPS/junk/FrameTime （两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)），单帧耗时，可以发现，出现卡顿junk时间和FrameTime单帧绘制超时时间重合
进一步说明，FPS降低的愿意是绘制单帧界面数据超时（图中可以读取纵轴，部分 甚至>150ms），这些时间段内需要重点关注，是否出现卡顿
4.5.2 CPU
下图数据，说明tab1 vs tab4绘制，tab1波峰，tab4波谷或者平稳横线，说明两者绘制趋势不同，可能因为本来每帧绘制内容不同
但是整体都处于可控区域 tab1 8~14，tab4 7~12
4.5.3 memory
下图数据没有看懂
和cpu数据趋势一样，tab1 vs tab4绘制，tab1波峰，tab4波谷或者平稳横线，说明两者绘制趋势不同，可能因为本来每帧绘制内容不同
vss tab1 是刚启动，从低到高，爬坡过程，正常；tab4是中间阶段，vss处于平稳状态，正常
五、反思结果
5.1 更快定位APP实际场景
当发现部分区域阶段有问题，如何更快的定位APP实操场景
- perfdog直接开启
shootshoot功能
perfdog_shootshoot.png
弊端是，开启shootshoot会加大性能损耗，影响性能数据，对测试结果有影响
如果前期对FPS要求没有那么精准，可以开启shootshoot，方便一次性定位性能问题对应的APP场景
- APP性能场景搭建，增加其他录像功能
可拍照手机/设备，可录制 待测性能的APP界面+跑马灯设备+PC端运行perfdog工具
当perfdog数据需要对应APP界面场景，可以直接拿到数据
5.2 执行反思
1.操作顺序不能出错，降低由于人为操作造成的数据误差
Ex 开始打标签时，没有录制开始，此时没有数据，虽然差一会，也影响最后性能结果数据
2.分隔好后自动导出数据，拖曳选中区间，比较难，也怕出错
3.如何能一次场景 自动定义时间间隔，比如总体xxh，自定义每隔xxmin 把数据分隔出来，进行对比（类似jira那样的流程，工具选择时间间隔）
5.2 性能指标
后续仍需查性能指标，积累更多参考价值
手游FPS的性能指标，CPU指标，内存指标
视频FPS的性能指标，CPU指标，内存指标
如果没有找到行业统一标准，则选择团队内稳定版本&稳定模块，收集一波基线数据
