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Gnirehtet终端设备共享PC网络实践

2022年3月17日 | 最近更新于 下午8:03

目前的生产测试环境中,群控测试系统的基础架构是一个服务端对应N个PC Slave节点,每个PC Slave节点上连接着多台设备,这些设备有手机和车机,设备的网络连接方式是通过设备的WI-FI功能连接一个WI-FI信号实现,这种网络连接方式存在以下问题。

  • 当设备的WI-FI模块出问题或着路由的WI-FI信号中断的时候容易影响测试。
  • QA所处的区域并没有可连接的WI-FI信号或WI-FI信号很弱,不足以支持正常场景下的操作。
  • 特别是当生产环境的网络不好的时候,一旦出现较大的波动,就容易出现大面积测试过程中网络中断的问题。

基于以上对网络稳定性的需求,需要使用更稳妥可靠的网络连接方案,无线网络不可靠,那么我们就[……]

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Android模拟定位实现详解

2021年5月5日 | 最近更新于 下午8:50

在导航测试场景中经常需要定位模拟和路线回放,记录下通过LocationManager.setTestProviderLocation()方法实现模拟地位,如果要测试的应用不支持TestProviderLocation模拟位置输入,可以考虑从HAL层入手,hook系统默认的GPS实现。

一、Android模拟权限开启配置

在Android6.0以下的版本中,需要在设置中勾选模拟定位的开关,在6.0以上就改成了选择模拟定位的应用,对应的开启配置方式也不一样,相同的是在AndroidManifest.xml都需要配置以下两个权限:

<uses-permission android:name="android.permissio[......]

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Monkey测试有效性验证及测试策略优化

2021年1月24日 | 最近更新于 下午5:10

目前在应用稳定性测试中,经常用长时间的Monkey压测来发现一些时序上的问题,保证发版项目的稳定性,但是Monkey测试存在的问题就是随机性操作带来测试范围的偏差,记录下如何验证Monkey测试的有效性,如何优化Monkey稳定性测试,提高测试效率。

这边的测试验证以测试时长、代码覆盖率、单台和多台设备多次测试采集覆盖率数据来分析。

一、统计代码覆盖率的方式

Java层的覆盖率数据统计使用Jacoco,C++层的代码覆盖率使用gcov,gcov是Linux下GCC自带的一个C/C++代码覆盖率分析工具,关于Jacoco和gcov这边不做过多的介绍,自行搜索了解即可。

二、单台设备不同测试时长的代码覆盖率

因为目前测试的[……]

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Android 性能监控之内存监控

2020年3月23日 | 最近更新于 上午2:19

接上一篇Android CPU监控,接着记录下Android内存的监控,包括系统内存和独立进程内存获取方式解析,以及系统内存和独立进程内存信息在C++层获取的实现。

一、Android系统内存解析

1. dumpsys meminfo方式解析

通常获取系统内存是通过dumpsys meminfo的方式:

adb shell dumpsys meminfo

示例输出:

Applications Memory Usage (in Kilobytes):
Uptime: 118719544 Realtime: 448708145

Total PSS by process:
    246,397K: com.au[……]

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Android 性能监控之CPU监控

2020年3月15日 | 最近更新于 上午12:33

Android性能监控需要读取CPU和内存基础数据,本文对CPU基础信息获取的实现做个记录,在做了资料查询和Demo测试之后,最后确认在C++层从系统proc伪文件中获取系统和独立进程的CPU数据是可行的方法。

如果是在Java层实现CPU和内存的基础数据获取,在Android高版本会遇到Runtime.getRuntime().exec()执行shell命令权限限制问题。Android平台版本碎片化严重,一个功能开发出来适配成本大于收益是没有实现价值的。如果要实现Android全平台的兼容性,并在兼顾监控程序性能占用方面,直接下沉到C++是最简单直接的做法。

不建议直接使用类似控制台输命令持续获取CPU和内存信息,一个[……]

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