PerfDog是怎么助力自动化性能测试-创新互联

PerfDog是怎么助力自动化性能测试，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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性能测试必要性

性能问题在整个项目的阶段数量
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性能问题不是一开始就有的，也不是某一天突然出现的，而是随着我们的开发进度不断累积产生的；
到后来我们希望用几天的时间去解决几个月甚至几年的问题，而实际上结果往往不会尽如人意。而且相同的问题，相同的人，在不同的时间去处理所花费的经历与时间完全不同。
所以说性能问题看上去是研发团队的技术问题，但本质上其实是研发团队的开发流程问题

如果我们可以规范流程，做到每一个版本皆有一份数据展示，一旦发现问题，及时处理，那么可以大大减少以后的优化时间；而人力每个版本做性能又比较鸡肋，所以完全可以采用自动化的方式处理，那么自动化的操作究竟会不会对我们得到的性能数据产生影响，下面我们来探索下；

自动化对应用性能数据的影响

第一组测试对比

测试背景：
1.打开Perfdog，记录手动跑功能和自动化跑功能的性能数据
2.本次所使用自动化功能为Airtest

测试用例：
1.未开启Airtest IDE连接，手动跑功能
2.开启Airtest IDE连接，手动跑功能
3.开启Airtest IDE连接，使用自动化脚本跑功能
4.断开Airtest IDE连接
5.关闭Airtest IDE进程

自动化脚本：
只会运行一个战斗小功能，很短的时间
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下面测试用例的断开连接是指：

先来看看FPS

PerfDog是怎么助力自动化性能测试
很明显我们发现是否采用自动化的方式跑游戏功能对比FPS的影响几乎没有

再来看看内存

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发现自动化对内存也没有影响，开不开自动化对于内存几乎都一样

再来看看CPU
PerfDog是怎么助力自动化性能测试
我们发现在开启airtest的IDE连接时，Total cpu的使用率显著上升，在跑自动化脚本时Total cpu的使用率也在上升。而app的cpu使用率几乎是没有影响的。
这是因为在开启airtest ide的连接时，ide要使用minicap服务获取手机的屏幕截图，所以会对cpu的整体使用率有影响，而在运行脚本时airtest要进行图像搜索匹配，所以也要占用cpu。但是对于app的使用率则不会有影响。