这是鼎叔的第一百四十一篇原创文章。行业大牛和刚毕业的小白，都可以进来聊聊。
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接上文聊聊移动APP的性能评测体系，我们继续聊聊过去十五年来，移动APP专项测试的核心指标和优化方法。
电量测试
电量的公式大家在中学应该都学过吧，电能=电功率*时间，电功率=电压*电流，一般而言，我们假定手机的电压是恒定的，那只要知道电流就可以知道整个耗电的大小，因为它跟时间是成正比的。
究竟应该怎么测试电量呢？当年我们常用的三种方法有：
一，直接读取Android API，通过和battery有关的API获取电量情况。这个方法的问题是不准，因为它是纯软件估算的，可能和真实情况有很大差距。另外，如果手机休眠时，我就没法进行电量测试了。而且，这个API本身也会消耗电量。
二，部分手机可以采用外接的手段，直接读取电池传感器，但现在绝大多数手机做不了，电池都是封装起来的。
三，采用外置的电流仪，可以进行高精度的采样，我们之前曾做了一个假电池去外接电流仪。方法三的主要缺点是专业电量仪太贵啦！
再重温一下以前的文章，当年我和武汉的小团队是怎么自制电量仪的，回想起来依然很有成就感。聊聊如何自研200元的电量测试仪
电量测试的TIPS
一，当年的手机流行超频的概念，现在好像不流行了，超频和功耗是有一定正相关的，打开超频会导致耗电增加。
二，手机屏幕的背景色和功耗也有密切关系。屏幕的亮度对电量测试有直接影响，所以我们要固定合适的亮点去做基准电量测试。
三，之前通过硬件测试电量有一个问题，它测出来的是整机功耗，而不是被测APP的功耗，但是手机能给你各个APP的功耗百分比。当然这个百分比存在一定的误差，这是没有办法避免的，APP的耗电非常微量。如果我们想用软件手段测试APP电量，可以用谷歌提供的battery historian，这是个系统级的分析工具，到今天还在使用，展示效果非常细致清晰。
然后我们还可以使用Android studio的energy profile,以及dumpsys batterystats，这就是个反馈统计结果的命令行。当然，你也可以使用当年我们TMQ团队开发的GT工具，实时在被测的APP上用浮窗展示它当前的耗电情况。
iOS这边的电量测试工具就比较少了，因为电量管理由系统严格控制（如后台应用限制、硬件模块访问权限），其电量统计依赖Xcode instrument中的energy dinosaustic，还可用energy log专门打印出跟耗电有关的日志。
如图，我每次看到谷歌的historian就倍感亲切，它能清晰展示某个进程的耗电很厉害，然后我们通过研究原因提炼了不少优化经验和经典案例，掌握好它们，你就可以成为半个电量测试的专家了。
案例一
APP在后台待机时耗电特别快。我们分析CPU的时间片耗时情况，发现某个进程中的时间片消耗特别异常，通过代码去定位问题，大概率会发现这里产生了大量的循环，然后导致功耗异常。所以正如前文所说，电量优化首先就是要减少大循环逻辑。
还有一种可能性，有一种所谓内存锁导致APP在后台无法真正进入休眠状态，内存锁会定时激活。
这种内存锁是干啥用的?鼎叔讲讲当年APP常见的流氓行为: 有些APP为了常驻内存，避免在后台挂起后被KILL掉，就在后台定时被激活，达到提高业务活跃度的目的，但这会导致手机无法真正休眠省电。
当年我带团队开发一个护眼监控APP，为了精确知道用户看了多久的手机屏幕（以触发疲劳提醒功能），就使用了内存锁功能，哪知道使用半天后手机发热，功耗严重。
案例二
跟网络切换有关的事件也会导致耗电。手机会不断发送广播或者监听广播，然后触发相应的处理。为了避免频繁的广播事件处理，开发者应该只对有效的数种广播进行响应。
案例三
跟传感器有关的耗电很常见。手机中有大量传感器在不断采集数据，如位置相关、摄像头相关、速度相关、姿态相关的传感器，相关算法调用频率也需要优化降低。
案例四
很多APP会频繁上报数据，如果频率超出预期的多，也会影响到电量，同时也会带来流量异常的专项问题。
以金融类APP为例，什么场景的耗电可能性比较大? 很明显，实时行情、交易咨询算是一类典型。用户会不断拉数据，不断去互动，导致耗电概率高。
最后，耗电的测试场景和内存测试一样，也要分为前台操作耗电和后台挂机耗电的场景。
流畅度测试
我们先看一张经典的图，手机屏幕当年是一秒钟刷新24次，连续的动画就应该是每一帧都有一些不同，如果GPU绘制卡壳了，就导致当前的这一帧保持不变，视觉上就是“跳”了一帧，形成卡顿。
补充一个知识，用FPS来形容流畅度是不精确的，FPS只是一个客观的刷新动作，它不能反映“绘制图片没有完成”的问题，所以我们会用英文单词junk来描述图片未完成刷新的卡顿，junk率就是每秒钟junk次数除以总帧数，这体现了卡顿的严重程度。我们还可以把发生卡顿的时间片总长度除以总时间，结果称为shutter率，也定量体现了卡顿情况。
还有一个和junk含义相反的概念单词是smoothness，即流畅度，如果完全没有卡顿，smoothness（SM）就是满分。以60Hz显示设备为例，如果一秒junk了5次，那就是丢了10帧，SM分数就是60-10=50。
不流畅产生的原因
第一 UI层过度绘制，同一个UI层内容被重复绘制。
第二，UI布局不合理，控件继承结构过于复杂。如果用更少的次数就能调用到叶子节点控件，UI流畅度也能提升。
第三，代码导致的流畅度问题。我们可以使用一个古老的工具Link来扫描出哪些流畅度相关的代码可以优化。
流畅度分析工具
安卓平台的流畅度主要看渲染的线程，GPU是专门用来绘图的芯片，而主线程的阻塞必然会发生一些卡顿行为。
建议大家尽量选择高精度的测试工具，前面提到一秒钟60赫兹的绘制频率，如果精度不够是难以定位到准确的卡顿地方的。推荐谷歌的实时分析工具Systrace，直到今天也是最常用工具，能够系统化地看到各个线程的渲染情况。
第二个应用级工具是Android studio里的GPU profile和CPU profile，帮助我们发现负载过高的慢线程。
第三个工具是安卓9引入的系统级综合监控Perfmon，从中也能看到一些容易发生卡顿的事件。
iOS平台的流畅度分析则依赖于XCODE生态，它提供了称为“call animation”的能力模板，我们从中观察渲染性能、触控延时、GPU负载等指标，它们和卡顿现象有密切关系。
另外还有metal system trace，Xcode debug option，这两个工具分别可以做GPU的深度分析和可视化调试。
以典型金融APP场景为例，可以重点分析：
实时行情页的K线图渲染耗时（是否因复杂路径阻塞绘制）
交易页的按钮点击延迟（如主线程被数据库查询占用）
如何优化流畅度
根据过往的多年实践经验，做一个方法提炼:
方法一，按照Link扫描代码提供的建议进行优化，简单粗暴。
方法二，用traceview工具看卡顿的地方，看哪个函数占用了更多的CPU时间片；看主线程IO操作，次数频繁也很容易造成卡顿。
我们还经常通过systrace获得运行线程和API执行信息，通过设置计时器看看程序中的具体运行时间，看看是否有重复绘制。
方法三，看磁盘的IO吞吐，这也可能给页面绘制带来一些渲染过慢的问题，这需要我们采集磁盘读写信息来核实。
方法四，有些流畅度问题来自于快速滑动场景。如用户在快速滑动屏幕时，机器性能不够，可能产生页面加载不及时的情况。我们可以采取异步加载的技巧，即在滑动过程中不要实时地显示图片，而是事后再加载。
方法五，针对前面布局层次过于复杂引发卡顿，那我们就主动减少布局层次，以及尽量复用控件，去掉多余的背景颜色。不要在线程以外再去操作UI。
方法六，最重要的仍然是，避免死循环，这是低性能的万恶之源。
流量测试
这些年随着流量越来越便宜，我以为流量测试没有那么重要。但询问APP开发leader，对方说流量测试还是非常重要的，一是不能传跟用户无关的废信息，避免让用户担心传送（隐私）数据包，二是不能重复传输信息。
在十年前，APP流量测试是很重要的。当年鹅厂有一个性能监控SDK出了一个BUG，导致用户手机一天上报了7个G的流量（都是重复的crash信息），在当时算是不小的事故了。大量传输重复数据也会导致耗电异常。
测试方法
可能有流量测试经验的读者很少，其实方法也挺简单。
方法一，抓包，如TCPDump。
首先建议关闭其他APP的联网，避免我们采集到的数据包是其他APP干的。
其次根据被测APP的UID，获取收发包的数量，抓下来分析。
方法二，长时间测试。
因为流量测试往往需要一个很长的观测时间。我们可以选择一个24小时的挂机或者重复各种操作，通过后台的固定策略去触发一定事件，避免只做“纯待机”测试。比如对一个交易APP，会定时做一些用户常见的下单和卖单操作，再检查流量是否正常。
具体用到的工具有：安卓平台上的TCPDump+Wireshark的抓包分析，另外安卓studio profile也有网络相关的数据。iOS平台封闭性比较高，不会提供太多网络包的拆解能力，所以我们会用到第三方工具，如Charles，还有XCODE instrument提供的network template模式，都能分析网络流量中的信息。
流量优化思路
提炼出以下流量优化思路，多年经验总结，条条经典：
一 对协议中的重复内容进行排重，因为很多协议消息会传递很多重复信息。我们要么降低信息发送的频次，要么就把协议内容做好归并，减少信息传递的重复率。
二 预取逻辑只在WIFI环境执行。对于不需要实时上报的信息，可以降低在非WIFI环境中发送的频次。
三 很多消息都是服务器动态下发的，我们可以对服务器增量消息做一个配置，指定特定场景才需要下发消息，避免一天到晚发送消息，同时还能保持重要的连接，达到最高的性价比。
四 很多网络请求是可以合并的，以减少发送的总次数。
五 长连接。对某些应用而言，服务端需要和客户端保持长连接，对于PUSH消息的机制而言相对省流量。
六 流量的精细化监控。分析消息的整体数据是否合理且安全，避免敏感信息被发送出去，也可以针对域名去细分流量，并判断协议发送逻辑和频次是否合理。
补充- GT工具
我们之前团队自研的开源工具GT，名气不凡，它能够在各项APP专项测试中大放异彩，不但能精准测试各种指标，还能让开发非常方便的进行性能参数调优。
下次再具体介绍GT，以及其他几个重要专项指标优化：安装包大小，弱网络，响应速度等。
