手機終端app內存CPU測試

1、Android端內存測試，可以通過adb命令：

adb shell dumpsys meminfo <package_name>

Dalvik : dalvik使用的內存
Native : native堆上的內存
Other dev: 除了dalvik和native的內存
Pss : 指將共享內存按比例分配到使用了共享內存的進程
Alloc: 已使用的內存
Free : 空閑的內存
Private Dirty : 非共享，又不能被換頁出去的內存
Share Dirty : 共享，但有不能被換頁出去的內存
Total 的 PSS 信息，這個值就是應用正真占用的內存大小

重點關注如下幾個字段：
　　1） Native/Dalvik 的 Heap 信息，具體在上面的第一行和第二行，如果發現這個值一直增長，則代表程序可能出現了內存泄漏。
　　2） Total 的 PSS 信息，這個值就是你的應用真正占據的內存大小，通過這個信息，你可以輕松判別手機中哪些程序占內存比較大了。

2、Android端CPU測試

1）使用android提供的adb shell dumpsys cpuinfo |packagename來獲取當前CPU使用率
2）使用top命令 adb shell top |grep packagename 來獲取實時CPU使用率

top命令中每項參數含義：
PID：應用程序在系統中的ID；
CPU%：當前瞬時所以使用CPU占用率；
S：進程的狀態， 其中S表示休眠，R表示正在運行；
Z：表示僵死狀態，N表示該進程優先值是負數；
#THR：程序當前所用的線程數；
VSS : 虛擬耗用內存；
RSS : 實際使用物理內存；
PCY：前台(fg)和后台(bg)進程；
UID：運行當前進程的用戶ID；
Name : 應用程序名稱。

可以通過Python2腳本輸出內存和CPU情況：

使用系統cmd命令，在一定時間內操作應用，實時監控內存CPU變化，最后計算出內存均值和峰值。

# encoding:utf-8
import os
import tempfile
import time
import re

def run_once_mem(cmd):
    #     out_file = 'mem_out.tmp.txt.%s' % time.time()
    #     err_file = 'mem_err.tmp.txt.%s' % time.time()
    #     cmd = '%(cmd)s 1>>%(out)s 2>>%(err)s' % {
    #             'cmd': cmd,
    #
    #             'out': out_file,
    #             'err': err_file
    #         }
    #     return_code = os.system(cmd)
    #
    #     f1 = open(out_file)
    #     stdout = f1.read()
    #     f2 = open(err_file)
    #     stderr = f2.read()
    #     f1.close()
    #     f2.close()

    result = os.popen(cmd)
    stdout = result.read()
    return stdout, 0, 0

def run_once_cpu(cmd):
    #     out_file = 'cpu_out.tmp.txt.%s' % time.time()
    #     err_file = 'cpu_err.tmp.txt.%s' % time.time()
    #     cmd = '%(cmd)s 1>>%(out)s 2>>%(err)s' % {
    #             'cmd': cmd,
    #             'out': out_file,
    #             'err': err_file
    #         }
    #     return_code = os.system(cmd)
    #     f1 = open(out_file)
    #     stdout = f1.read()
    #     f2 = open(err_file)
    #     stderr = f2.read()
    #     f1.close()
    #     f2.close()
    result = os.popen(cmd)
    stdout = result.read()
    return stdout, 0, 0

i = 0
file_name = 'res2.txt'
if os.path.exists(file_name):
    os.remove(file_name)
# f = open(file_name, 'a+')
summem = countmem = 0
sumcpu = countcpu = 0
time1 = time.time()
tempcpu = 0
tempmem = 0

# import  os
# result = os.popen("ipconfig")
# print (result.read())
while i < 250:#根據時間修改
    tempsum = 0
    i = i + 1
    #     time.sleep(1)
    cmdmem = 'adb shell dumpsys meminfo <package_name>'#修改自己的應用
    outmem, std_errmem, codemem = run_once_mem(cmdmem)

    cmdcpu = 'adb shell top  -n 1 -d 0.02 |findstr <package_name>'#修改自己的應用
    outcpu, std_err, codecpu = run_once_cpu(cmdcpu)
    #print(outcpu)
    print i
    # print out
    # print std_err
    # print code

    if codemem == 0:
        #         f.write(outmem)
        mem = re.compile('TOTAL[ ]+(\d+)[ ]+.*')
        resmem = mem.findall(outmem)
        print (resmem)
        if len(resmem):
            summem += int(resmem[0])
            countmem += 1
            if (tempmem < int(resmem[0])):
                tempmem = int(resmem[0])

    if codecpu == 0:
        cpu = re.compile('(\d+)\%.*')
        rescpu = cpu.findall(outcpu)
        #print rescpu
        if len(rescpu):
            for iter in range(len(rescpu)):
                tempsum = tempsum + float(rescpu[iter])
            print (tempsum)
            sumcpu += tempsum
            countcpu += 1
            if (tempcpu < tempsum):
                tempcpu = tempsum
time2 = time.time()
time = time2 - time1

print ('運行時間：' + str(time) + ' s')
print ('內存均值：'+str(summem/countmem/1024.0)+' MB')
print ('內存峰值：'+str(tempmem/1024.0)+' MB')
print ('cpu均值：'+str(sumcpu/countcpu)+' %')
print 'cpu峰值：'+str(tempcpu)+' %'

3、iOS端內存CPU測試

使用工具，手機連接電腦，使用xcode-open developer tool - instrument-activity monitor，選擇對應的手機對應的應用。查看下方待測應用對應的 %CPU ，CPU time,Real Mem列。

開始后，手機上按照測試用例操作待測應用；
每操作一步，記錄real Mem的值 即內存，查看%CPU的值，記錄操作過程中的最大值，即峰值；
操作一定時間后，如5分鍾；
CPU峰值即為操作過程中記錄的最大值；
CPU均值為CPU time/操作時間（S）；
內存峰值為操作過程中Real Mem記錄的最大值；
內存均值為操作過程中Ream Mem記錄下所有值(比如N個值)的和/N。

 

謝謝查看，持續修改完善！

2019-10-05