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shell脚本通过dumpsys SurfaceFlinger –latency数据计算FPS 和评价流畅度。

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开篇前述:

由于采购机械臂测试性能用例和屏幕实际帧率变化,最终工具方案实现后搁置,拿出来”晒晒“。

一、设计初衷

1、面临用户和公司内领导试用中反馈的卡顿问题,思考如何能有效量化评估?
2、如何在尝试复现卡顿的过程中持续监控FPS和丢帧情况?

二、设定预期倒推查找解决方案

1、无root权限限制,可直接采集数据计算FPS、丢帧率、最大单帧间隔。
2、控制脚本影响,不要使监控脚本成为“负担”。
3、数据获取灵活,即可控制台实时输出数据,也可以后台长时间监控。
4、设计评价得分标准,可按:百分比*用例单项评分量化每条用例,从而计算总分使用。

设计实现部分

参考了网上现有的FPS计算方式原理,绕来绕去也没有满足自己的预期需求,索性自己从数据源出发自己设计脚本计算逻辑处理。参考如下
用第三方库(surface_stats_collector.py) 获取 AndroidFPS 过程分析 (https://testerhome.com/topics/2232)
如何准确评测Android应用的流畅度? (http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=75&extra=page%3D1)

一、确定数据来源原因(dumpsys SurfaceFlinger –latency)

1、可以清零重新记录,避免如何分清哪些数据是上次的。(dumpsys SurfaceFlinger –latency-clear)
2、按window获取数据,可以配合手工操作逐一获取每个case的流畅度。
3、历史记录127行数据,按60帧算可记录2.12S数据,从而不用频繁获取。(最终考虑设定1.6S间隔刷新数据。)

二、根据需求确定计算规则

1、有刷新则计算帧率,无刷新则不输出数据。
原因:
(1)要做成监控指定窗口流畅度的功能,所以要控制无意义数据。
(2)配合手工操作,静置状态不输出,操作停止后直接刷新数据,从而使数据和操作对应。
2、间隔500ms以上则判定为操作延迟,每到间隔500ms情况发生重新计算帧率。
原因:
(1)一般做monkey压力测试设置的是500ms间隔
(2)一般用户操作频率间隔是大于500ms情况
3、每次采样数据大于等于1帧则计算FPS,丢帧率,最大帧间隔。
原因:帧数/总耗时=帧率,所以无论有多少帧都可以直接计算
4、设定流畅度评价规则:
(1)满足KPI帧率则达成一半需求,占比50%
(2)小于KPI单帧耗时比例评价画面变化是否稳定,占比40%
(3)单帧渲染峰值代表瞬时卡顿最大影响,占比10%
5、代码实现过程中遇到一坑:SurfaceFlinger中同一帧存在间隔复用情况,即相同一行数据间隔几帧出现两次。(通过监控微信红包点击后的弹出框的帧率发现的。)
补充规则:发生两帧同步时间做差小于第一行帧刷新周期,则总时间+帧刷新周期,上一帧数据=前一帧同步时间+帧刷新周期,总帧数+1

三、代码实现

#!/system/bin/sh

show_help() {
echo "
Usage: sh fps.sh [ -t target_FPS ] [ -w monitor_window ] [ -k KPI ] [ -f csv_path ] [ -h ]

Show: FU(s) LU(s) Date FPS Frames jank MFS(ms) OKT SS(%)

FU(s): Uptime of the first frame.
LU(s): Uptime of the last frame.
Date: The date and time of LU.
FPS: Frames Per Second.
Frames: All frames of a loop.
jank: When the frame latency crosses a refresh period, jank is added one.
MFS(ms): Max Frame Spacing.
OKT: Over KPI Times. The KPI is the used time of one frame.
SS(%): Smoothness Score. SS=(FPS/target FPS)*60+(KPI/MFS)*20+(1-OKPIT/Frames)*20
IF FPS > target FPS: FPS/The target FPS=1
IF KPI > MFS: KPI/MFS=1
WN: the window number of same name's window. Eg. SurfaceView

POSIX options | GNU long options

-t | --target The target FPS of the choosed window. Default: 60
-w | --window The choosed window. Default: no window.
-k | --KPI The used time of a frame. Default: KPI=1000/The target FPS.
-f | --file The path of the csv file. Default: output result to console.
-h | --help Display this help and exit
"
}

file=""
window=""
target=60
KPI=16
while :
do
case $1 in
-h | --help)
show_help
exit 0
;;
-t | --target)
shift
target=$1
KPI=$((1000/$1))
shift
;;
-w | --window)
shift
window="$1"
shift
;;
-k | --KPI)
shift
KPI=$1
shift
;;
-f | --file)
shift
file="$1"
shift
;;
--) # End of all options
shift
break
;;
*) # no more options. Stop while loop
break
;;
esac
done

if [ -f /data/local/tmp/busybox ];then
export bb="/data/local/tmp/busybox"
else
echo "No /data/local/tmp/busybox"
exit
fi
if [ -f /data/local/tmp/stop ];then
$bb rm /data/local/tmp/stop
fi

if [ -f /data/local/tmp/FPS.pid ];then
pid=`cat /data/local/tmp/FPS.pid`
if [ -f /proc/$pid/cmdline ];then
if [ `$bb awk 'NR==1{print $1}' /proc/$pid/cmdline`"a" == "sha" ];then
echo "The $pid is sh command."
exit
fi
fi
fi
echo $$ >/data/local/tmp/FPS.pid

if [ $target -le 60 -a $target -gt 0 ];then
sleep_t=1600000
else
echo "$target is out of (0-60]"
exit
fi
mac=`cat /sys/class/net/*/address|$bb sed -n '1p'|$bb tr -d ':'`
model=`getprop ro.product.model|$bb sed 's/ /_/g'`
build=`getprop ro.build.fingerprint`
if [ -z $build ];then
build=`getprop ro.build.description`
fi

uptime=`$bb awk -v T="$EPOCHREALTIME" 'NR==3{printf("%.6f",T-$3/1000000000+8*3600)}' /proc/timer_list`
if [ -z "$file" ];then
echo ""
echo `date +%Y/%m/%d" "%H:%M:%S`": $window"
if [ `$bb awk -F. '{print $1}' /proc/uptime` -lt 1000 ];then
echo -e "FU(s) \tLU(s) \tDate \t\t\tFPS:$target\tFrames\tjank\tjank2\tMFS(ms)\tOKT:$KPI\tSS(%)\tWN"
else
echo -e "FU(s) \t\tLU(s) \t\tDate \t\t\tFPS:$target\tFrames\tjank\tjank2\tMFS(ms)\tOKT:$KPI\tSS(%)\tWN"
fi
while true;do
dumpsys SurfaceFlinger --latency-clear
$bb usleep $sleep_t
dumpsys SurfaceFlinger --latency "$window"|$bb awk -v time=$uptime -v target=$target -v kpi=$KPI '{if(NR==1){r=$1/1000000;if(r<0)r=$1/1000;b=0;n=0;w=1}else{if(n>0&&$0=="")O=1;if(NF==3&&$2!=0&&$2!=9223372036854775807){x=($3-$1)/1000000/r;if(b==0){b=$2;n=1;d=0;D=0;if(x<=1)C=r;if(x>1){d+=1;C=int(x)*r;if(x%1>0)C+=r};if(x>2)D+=1;m=r;o=0}else{c=($2-b)/1000000;if(c>500){O=1}else{n+=1;if(c>=r){C+=c;if(c>kpi)o+=1;if(c>=m)m=c;if(x>1)d+=1;if(x>2)D+=1;b=$2}else{C+=r;b=sprintf("%.0f",b+r*1000000)}}};if(n==1)s=sprintf("%.3f",$2/1000000000)};if(n>0&&O==1){O=0;if(n==1)t=sprintf("%.3f",s+C/1000);else t=sprintf("%.3f",b/1000000000);T=strftime("%F %T",time+t)"."sprintf("%.0f",(time+t)%1*1000);f=sprintf("%.2f",n*1000/C);m=sprintf("%.0f",m);g=f/target;if(g>1)g=1;h=kpi/m;if(h>1)h=1;e=sprintf("%.2f",g*60+h*20+(1-o/n)*20);print s"\t"t"\t"T"\t"f+0"\t"n"\t"d"\t"D"\t"m"\t"o"\t"e"\t"w;n=0;if($0==""){b=0;w+=1}else{b=$2;n=1;d=0;D=0;if(x<=1)C=r;if(x>1){d+=1;C=int(x)*r;if(x%1>0)C+=r};if(x>2)D+=1;m=r;o=0}}}}'
if [ -f /data/local/tmp/stop ];then
break
fi
done
else
start_time="`date +%Y/%m/%d" "%H:%M:%S`"
echo "PID:$$\nWindow:$window\nT-FPS:$target\nKPI:$KPI\nStart time:$start_time\nmodel:$model\nmac:$mac\nbuild:$build"
echo "FU(s),LU(s),Date:$window,FPS:$target,Frames,jank,jank2,MFS(ms),OKT:$KPI,SS(%),WN" >$file
while true;do
dumpsys SurfaceFlinger --latency-clear
if [ -f /data/local/tmp/stop ];then
echo "Stop Time:`date +%Y/%m/%d" "%H:%M:%S`"
break
fi
$bb usleep $sleep_t
dumpsys SurfaceFlinger --latency "$window"|$bb awk -v time=$uptime -v target=$target -v kpi=$KPI '{if(NR==1){r=$1/1000000;if(r<0)r=$1/1000;b=0;n=0;w=1}else{if(n>0&&$0=="")O=1;if(NF==3&&$2!=0&&$2!=9223372036854775807){x=($3-$1)/1000000/r;if(b==0){b=$2;n=1;d=0;D=0;if(x<=1)C=r;if(x>1){d+=1;C=int(x)*r;if(x%1>0)C+=r};if(x>2)D+=1;m=r;o=0}else{c=($2-b)/1000000;if(c>500){O=1}else{n+=1;if(c>=r){C+=c;if(c>kpi)o+=1;if(c>=m)m=c;if(x>1)d+=1;if(x>2)D+=1;b=$2}else{C+=r;b=sprintf("%.0f",b+r*1000000)}}};if(n==1)s=sprintf("%.3f",$2/1000000000)};if(n>0&&O==1){O=0;if(n==1)t=sprintf("%.3f",s+C/1000);else t=sprintf("%.3f",b/1000000000);T=strftime("%F %T",time+t)"."sprintf("%.0f",(time+t)%1*1000);f=sprintf("%.2f",n*1000/C);m=sprintf("%.0f",m);g=f/target;if(g>1)g=1;h=kpi/m;if(h>1)h=1;e=sprintf("%.2f",g*60+h*20+(1-o/n)*20);print s","t","T","f+0","n","d","D","m","o","e","w;n=0;if($0==""){b=0;w+=1}else{b=$2;n=1;d=0;D=0;if(x<=1)C=r;if(x>1){d+=1;C=int(x)*r;if(x%1>0)C+=r};if(x>2)D+=1;m=r;o=0}}}}' >>$file
done
fi

四、监控数据可视化交互结果设计

既然设计了数据监控的形式,自然要设计配套的数据可视化呈现方式
1、呈现数据
(1)x轴为同步时间点,每次采样数据为起始时间点到采样结束时间的一条横线。
(2)y轴数据为平均FPS、超KPI帧数比例、和流畅度得分。左右双y轴设计,左侧为帧率,右侧为百分比。
(3)两次数据起始时间间隔超500ms则断开
(4)每点交互数据显示此次原始数据记录
(5)按每次间隔时间超过500ms为准计算每次操作对应的响应时长,作图呈现。持续监控情况则每超10秒计算一次。
2、一次监视频控播放窗口结果图实例:
shell脚本通过dumpsys SurfaceFlinger --latency数据计算FPS 和评价流畅度。
下方总趋势图是可选的,鼠标按住左键拖动选取查看范围。
shell脚本通过dumpsys SurfaceFlinger --latency数据计算FPS 和评价流畅度。

五、脚本源码

(https://pan.baidu.com/s/1qYjzIZ6)

原理介绍引用

下面文章介绍的挺清晰的,虽然实现方案不一样,但原理出发点一样,可以作为参考文章。
(http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=936&extra=page%3D1)

原创文章,作者:测试通,如若转载,请注明出处:https://www.stest.com

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