PerfDog是怎么助力自动化性能测试

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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
PerfDog是怎么助力自动化性能测试
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
PerfDog是怎么助力自动化性能测试
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

PerfDog是怎么助力自动化性能测试
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。