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1.启动时间测试常用方案介绍

如何精确测试启动时间，其实这个问题可大可小，主要需要看团队对启动时间的测试精度要求，当启动时间测试误差需要精确到小几十毫秒时，很多问题都会暴露，因为其实目前很难有一种方式去评估数据的有效性。当前设备状态，CPU温度，内存，系统GC，研发人员的代码以及线程模式等，都有可能导致启动时间波动增大。目前已知的启动时间测试方案有几种，可以例举一下：

  • 插桩法：通过在整个启动的生命周期打日志，然后通过解析日志来得到本次启动时间

  • 录屏分帧：包括高速摄像头或者其他客户端录屏/截图，通过录制启动时间的整个过程，通过做分帧处理，来得到起始结束位置

但其实这些方法都有各自的问题，插桩引入的测试误差本身很小，但因为系统误差的关系，会导致本身波动会很大，而录屏分帧，虽然可以用于竞品分析，但测试误差会比较大，目前工业级的摄像头，也只能到8ms/帧率，一般高速摄像头的也会引入33ms的系统误差，此外，如果在android端录屏，可能会导致启动时间波动更加增大，因此如果单纯从测试方法上来改善启动时间测试，效果肯定不会好。因为我们需要明白，系统随机误差的引入，所以启动时间的测试数据是一个概率问题，而不是一个可以100%一定出现在某个区域的问题（有时间写一篇统计学跟误差分析的文章）。
其实自然而然这就引申出两个问题：

  • 问题定位方法的改进

  • 误差需要用科学的方法去做估算

当然这篇文章只讲第一个问题，也就是怎么去定位启动时间问题，下面进入正题。

2.启动时间问题定位方案

在这里要推荐的是Traceview。Traceview的介绍可以看这篇文章：https://testerhome.com/topics/5049

因为系统随机误差比较大，因此单独看某一个生命周期中的耗时，并不能帮助定位问题，而Traceview可以帮我们查看到每一个线程的调用栈以及方法的CPU时间或者堆栈累加时间。往往可以通过Traceview来做问题定位，但目前有一些限制：