autoMonkey框架原理与应用（四）：autoMonkey框架

四、autoMonkey框架

【APP测试前瞻】
当前移动互联网已经过了草创时期，各家公司都在抢占市场和用户；那么，就看哪一家做的更精致（交互做的更好，崩溃出现的更少）。

Android用户也许会经常碰到以下的问题：
1.稳定性问题 —— ANR /Crash等问题；ANR是指当Android系统监测到应用程序在5秒内没有响应输入的事件或广播在10秒内没有执行完毕时抛出无响应提示。Crash是指当应用程序出现错误时导致程序异常停止或退出的情况。
2.性能问题 —— 应用启动慢（首次/非首次启动应用，进入应用特别慢），CPU不足/内存泄露（应用使用过程中，越来越卡），应用耗电快（应用后台开着，手机很快没电）等问题。

注：卡顿与ARN的问题。卡顿简单的来说，就是手机没有及时响应、页面延迟，出现丢帧的现象，或者点击无响应。绝大多数的卡顿，稍等片刻系统就会恢复正常，但假如超过5S，就可能会引发手机ANR警告。

APP测试涉及各个方面，而稳定性和性能测试一般在功能测试完成后开展。如何应用自动化测试场景，如图1所示：

图1 自动化测试应用场景

自动化框架的选择
1.autoMonkey框架：Android平台一般都会考虑使用系统自带的Monkey工具进行测试，此工具既易上手也实用，但运用起来有非常多的讲究和技巧，简单的Monkey工具不一定能完成使命，在测试中也需要花费心思去对Monkey进行封装改造（还可以修改原生的Monkey），以满足测试需求。
2.MBT（Model based testing）：基于模型的测试。建模过程，通常是指对被测系统的某些方面的描述，以及对被测系统预期行为的抽象描述。FSM（有限状态机）用途最广泛，一般用于黑盒测试的建模。MBT与Monkey测试理论的结合，即放一只“猴子”在FSM模型中随机漫游，开展充分的稳定性测试。

本文是针对APP完成首轮功能测试后，使用autoMonkey框架进行稳定性和性能测试，从而提高产品的稳定性和留存率。知识结构分为四个部分，如图2所示：

图2 autoMonkey框架原理与应用

四、autoMonkey框架
根据上文对Monkey的介绍和分析，我们现在考虑如何封装autoMonkey框架就比较容易了。个人选择Windows系统下，以Python语言实现。基本思路是在Monkey测试的同时，再增加一个线程监测并记录CPU、内存、流量和流畅度等信息。其他功能封装在appShell.py和util.py两个文件中，因为代码较多，具体实现下载源代码。测试策略通过time类获取时间，区分白天工作时间，晚上和周末非工作时间（test_policy()方法）。如果要测试自己的APP，请在config.py中修改包名，如下：

# APP 包名config['G_APP_PACKAGE_NAME'] = 'xxx.xxx'

框架结构，如图7所示：
1）框架入口：start.py
2）参数预设：conf
3）核心逻辑：core

图7 autoMonkey框架结构

1. 框架入口start.py，代码如下：

# encoding=utf-8import timeimport datetimeimport randomimport threadingimport unittestfrom conf.config import configfrom conf.setCondition import pre_condition, except_condition, post_condition, appfrom core.util import createLogPath, combineTestResultclass AutoMonkey(unittest.TestCase):    def setUp(self):        # 创建log目录        create_log_path()        # 配置初始化参数，启动服务及记录日志等        pre_condition()    def test_monkey(self):        # 生成一个线程，实时记录内存、流量和流畅度等信息        app.start()        time.sleep(2)        # monkey 测试        package = config['G_APP_PACKAGE_NAME']        for i in xrange(1, 5):            # 记录 logcat 日志            app.record_android_log(str(i) + config['U_LOGCAT_LOG'])            try:                print 'Round: {}'.format(i)                seed = random.randint(100, 10000)                count = random.randint(10000, 20000)                monkey_log = str(i) + config['U_MONKEY_LOG']                traces_log = str(i) + config['U_TRACES_LOG']                # monkey 策略                policy, count = test_policy()                # 执行 monkey 命令，并保存日志                app.run_monkey(package, 'L2', seed, 500, count, monkey_log, policy)                # 分析 monkey 测试日志，统计结果                res = app.analyze_monkey_log(monkey_log)                if res == 0:                    config['TEST_RESULTS']['PASS'] += 1                elif res == -1:                    config['TEST_RESULTS']['ANR'] += 1                    # ANR时，导出 trace.txt 日志                    app.get_error_log(traces_log)                elif res == -2:                    config['TEST_RESULTS']['Exception'] += 1                elif res == -3:                    config['TEST_RESULTS']['CRASH'] += 1                elif res == -4:                    config['TEST_RESULTS']['OOM'] += 1                elif res == -5:                    config['TEST_RESULTS']['FAIL'] += 1                # 结束 logcat 进程                app.stop_running_process('logcat')                # 结束 APP 进程                app.stop_running_app(config['G_APP_PACKAGE_NAME'])            except Exception as error:                # 异常处理                print str(error)                except_condition(str(i))        print 'Test Results: ', config['TEST_RESULTS']        # 结束线程        app.stop()    def tearDown(self):        # 生成测试报告，绘制手机资源使用趋势图        combineTestResult(config['TEST_RESULTS'], config['TEST_DETAILS'])        # 结束服务        post_condition()if __name__ == '__main__':    unittest.main()

2.Monkey测试记录样例

1）Monkey测试结果概况，如图8所示：

图8 Monkey测试结果概况

2）被测手机的基本信息

图9 被测手机的基本信息

2）CPU使用趋势图，如图10所示：

图10 CPU使用趋势图

3）内存使用趋势图，如图11所示：

图11 内存使用趋势图

4）内存详情趋势图，如图12所示：

图12 内存详情趋势图

5）引用未释放的Activities趋势图，如图13所示：

图13 引用未释放的Activities趋势图

6）流量趋势图，如图14所示：

图14 流量趋势图

7）流畅度趋势图，如图15所示：

图 15 流畅度趋势图

PS：更多关于内存监控和分析，请参考个人博客“Android内存监控与分析”

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