四步搞定移动端性能测试|京东金融移动端测试实践

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了四步搞定移动端性能测试|京东金融移动端测试实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


四步搞定移动端性能测试|京东金融移动端测试实践
四步搞定移动端性能测试|京东金融移动端测试实践
四步搞定移动端性能测试|京东金融移动端测试实践

 17年刚接触移动端非功能测试,当时对移动端测试虽然不是很陌生,但更多的停留在概念层次,没有很好的去实践,入职第一件事情就是要做App的性能测试,当时通过了很长时间实践,逐渐总结出来一套移动端性能测试、现象分析、问题定位一套方法。我称之为“移动端性能测试四步法”。本文以京东金融某次性能专项测试为例,阐述移动端性能测试四步法的具体应用与实践。

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  移动端性能四步测试法

移动端性能测试四步法,主要是通过四轮测试,解决发现并排除移动端性能问题的所在。

第一轮进行基本排查,主要检视和发现各种异常数据;

第二轮针对基本用例进行多次对比测试,进一步定位和发现风险和异常场景;

第三轮针对问题场景长时间多次测试,通过日志和抓包、内存堆栈等进行分析,进一步排查异常测试场景的问题所在;

第四轮部分重要功能对标竞品测试。

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  测试实验过程分析

1)常规风险排查   

在本轮测试主要涉及到基础业务中九个场景:未登录,划过引导页;登录、底部tab页点击、FL业务、LQ业务、QD业务、RW中心、ZQ业务、DD业务、BH业务和BQ业务等功能。

通过第一轮测试结果如下:

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根据多次测试结果显示:

DD业务:在点击DD业务时,整机CPU和APP进程CPU较高,分别达到63%    和80%左右,其平均值分别为20%和40%
RW业务:点击 RW业务时,整机CPU和APP进程CPU分别达到61%和78%左右,其平均值分别为20%和40%
已知问题:通过前期优化,登录cpu占用有所下降,但依然在80%左右

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通过多次测试平均取值福利中心、领券中心、签到功能在操作过程中内存占用较高,达到30M左右。

第一轮测试总结
操作DD业务、RW业务手机端cpu占用比较高,存在风险。
操作FL业务、LQ业务、QD业务功能内存增加较多。

2)  业务比对测试与排查

通过第一轮测试,初步发现部分业务场景的风险;第二轮通过多用例重复执行,通过对比发现异常情况。测试结果如下:

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CPU占用

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内存占用

由内存占用图片很明显可以看到某个功能存在内存泄漏的风险,经过分析查看,发现该LQ业务存在内存泄漏。另外由CPU占用可以看到单单返和任务中心CPU占用依然偏高。

3)  异常定位排查

LQ业务内存排查

在第二轮测试过程中发现领券中心存在内存泄漏的风险。本次测试专门针对LQ业务进行多次反复测试(100次)。

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如图所示,当执行到15次时,APP崩溃,内存占用直线下跌,内存恢复正常。

本次测试确定LQ业务存在内存泄漏问题。需要进一步进行排查崩溃原因。

BH业务和BQ业务

针对白条还款、取现、借钱功能进行反复验证测试发现,白条取现、白条借钱功能在操作过程中CPU和内存偏高,操作前后内存增幅达到35-50%,CPU最高增幅是平均CPU的6倍,但在操作后基本恢复到正常值。

BH业务问题排查

通过分析对比,BH业务内存和cpu占用均比其支付相关业务要高,为此对BH业务进一步分析排查。

为了方便排查对比,部分抓包和数据分析数据通过pc页面抓包。由以下抓包数据可以看到, bundle.js业务一次请求时间为1163ms,请求时间站到整个业务请求时间的95%以上,手机端数据流量是429KB,站到流量数据的95%以上。

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第二次请求同一个页面(PC),发现bundle.js页面请求时间变短,请求流量1.1MB,说明数据缓存没有起作用。

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通过对bundle.js页面代码分析,发现有7张图片占用比较大。

BQ业务问题排查

在测试时BQ业务内存一直较高,通过对抓包分析发现

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BQ业务功能在操作时内存偏高,通过简单数据抓包不能定位和确定问题所在,但暴露出来一些问题。比如请求次数过多,需要进一步梳理业务,另外从代码规范上需要进一步加强。

4)  京东金融与支付宝对标测试

选取支付宝和京东金融部分基础公共业务进行对比测试(因业务敏感性,此处省略若干)。下图分别是支付宝和京东金融流量累计图

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支付宝流量累计图


京东金融流量累计图

由流量累计图对比可知,相似功能京东金融流量消耗14M,支付宝流量消耗1M,京东金融流量消耗是支付宝的14倍。
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  测试结果分析
从目前的测试来看,主要有以下问题及风险。
(1)LQ业务存在 内存泄漏问题 ,需要修改,通过和开发进一步排查,发现RN框架中的其他RN框架相关的功能都存在问题。初步 定位到RN框架问题
(2)DD业务、RW业务、BQ业务、BH业务等功能在操作时cpu和内存增幅偏高,虽然目前对APP功能使用没有影响,但打开速度慢会影响用户体验。需要优化。
(3)在和支付宝对标测试中,涉及8个测试场景,支付宝大部分场景是原生功能;而京东金融基本都是H5。所以在流量消耗上京东金融流量消耗是支付宝的14倍。需要产品及其相关人员重点关注。
(4)SS功能加载慢。通过分析竞品支付宝、招商银行网上生活、京东商城,发现SS业务入口基本和首页一起加载出来,京东金融扫一扫功能延迟约1.68s后加载出来(不同手机取平均值)
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   优化建议
在本次测试过程中对对存在内存、cpu操作时占用过高问题持续分析,提出以下建议。
BH功能:
在测试分析中发现bundle.js在整个请求过程,耗时和流量消耗占用该业务的95%以上。建议优化
(1)在合并bundle.js时考虑去掉无用信息。在该文件中最占资源的7张图片是否有用?如果没用建议去掉。
(2)在bundle.js 中DataURL是用Base64的方式,将图片变成文本编码放入代码的方式 。建议优化Base64编码方式,对于较大图片改成使用二进制图片编码格式,减少数据流量
(3)bundle.js数据缓存数据无效,通过抓包分析bundle.js返回304,说明使用缓存,但实际数据交互过程中没有缓存,通过多次抓包分析,每次返回数据包为手机端464kb、pc大概1.1M说明缓存没有起效果。缓存没有效果,其原因是Base64编码,每次页面刷新都需要重新加载这部分数据
BQ功能:
在BQ功能中,通过初步分析主要原因是请求次数过多。建议优化
(1)建议重新梳理业务,减少请求次数,减少无用信息;合并js、css等代码。
(2)Js脚本进行压缩,比如example.js。
(3)确定引入的js脚本是否都有必要,剔除没必要的js脚本引入。
(4)确定应答的json是否需要压缩处理。
(5)建立三方接入规范,形成初步代码准入机制和代码规范框架。
以上通过一次真实的移动端专项测试为例,说明移动端性能测试四步法的应用,在实际过程中业务可能更加复杂,需要根据实际情况灵活运用,但四步法的整体逻辑是具有一定的通用性,如在使用过程中出现任何问题,欢迎沟通交流。
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