首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

APP测试之Monkey压力测试(一)

Monkey原理也是类似,通过向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、滑动Trackball、手势输入等操作),来对设备上的程序进行压力测试,检测程序多久的时间会发生异常。...; (三)Monkey命令详解 关于环境,我们已经在之前搭建好了,还没搭建好的小可爱请参照:速看,APP测试之ADB最全指南, 根据文章介绍下载对应工具并完成工具安装,熟悉操作环境。...需要知道待测试app的包名,可以通过使用“uiautomatorviewer.bat”工具来获取,也可以直接询问提供app的开发小哥哥,或者直接使用adb命令获取包名。...方法二:查看设备中所有的包,在cmd 窗口中执行以下命令: //获取APP包名方法二 adb shell cd data/data ls 之后输入一些Monkey命令,就可以开始测试。...Log并存到电脑本地,但是以上组合在monkey测试完成后,logcat仍然在执行,测试时需注意手动结束。

3K30

APP测试之Monkey压力测试(二)

通过APP测试之Monkey测试(一),我们了解了Monkey是什么,Monkey是如何实现对APP进行压力测试,也熟悉了Monkey基本的命令,今天将在之前的基础上进行补充和拓展,一起深入接触并掌握Monkey...,这之后,我们还将总结APP测试常见问题,不要错过哦!...Android平台应用程序可能产生以下四种Crash: App层(JAVA应用程序): 1、Force Close Crash 2、ANR Crash Native层(本地框架): 3、Tombstone...2.数字对应下面百分比对应的数字,比如下图中0:15.0%,表示分配--pct-touch事件15%,测试100次分配15次测试down-up ?...(2)检查dropbox目录下是否有相关crash日志信息,主要关注是否有以下4类crash错误信息:data_app_wtf,data_app_anr,data_app_crash,system_server_watchdog

1.7K81
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    APP测试之Monkey压力测试(一)

    大家好,我是coco小锦鲤 要问coco这个假期有什么特别的 毫无疑问的 就是应萌新们的呼吁 写了一系列APP测试相关 码了七篇很长长又很干干的文 本来预计要嗨七天 结果五天已经闪电结束 既然如此...Monkey原理也是类似,通过向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、滑动Trackball、手势输入等操作),来对设备上的程序进行压力测试,检测程序多久的时间会发生异常。...(三)Monkey命令详解 关于环境,我们已经在之前搭建好了,还没搭建好的小可爱请参照:速看,APP测试之ADB最全指南, 根据文章介绍下载对应工具并完成工具安装,熟悉操作环境。...需要知道待测试app的包名,可以通过使用“uiautomatorviewer.bat”工具来获取,也可以直接询问提供app的开发小哥哥,或者直接使用adb命令获取包名。...方法二:查看设备中所有的包,在cmd 窗口中执行以下命令: //获取APP包名方法二 adb shell cd data/data ls 之后输入一些Monkey命令,就可以开始测试

    1.9K21

    使用 monkey 对 App 进行压力测试

    它向系统发送伪随机的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等),实现对 APP 进行压力测试。 monkey 测试是一种为了测试软件的稳定性、健壮性的快速有效的方法。...,包括了测试中选中/未选中的Activity信息 2、事件选项 -s 伪随机数生成器的seed值。...Monkey测试1:adb shell monkey -p 包名 –s 10 100 Monkey 测试2:adb shell monkey -p 包名 –s 10 100 指定了相同的Seed值,就可以保证两次测试产生的随机操作序列是完全相同的...Monkey finished   Monkey finished:这个字段表明本次的 Monkey 没有异常,测试通过。   ...CRASH: com.onekchi.downloadmanager (pid 12919) ANR   如果有搜索结果,则表示测试过程中,测试对象出现了无响应的现象,因此测试不通过。

    1.9K23

    直击海外电商市场 | 看京东人在印尼如何备战12.12

    错过了11.11 你还有12.12可以买!买!买! 在海外电商市场 12.12促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12,京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所,凌晨深夜,依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来,海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...虽然在此前的工作中,已经和海外业务方“打成一片”,英文交流无障碍,但是来到印尼当地支持12.12大促,还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后, 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展, 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12

    9K30

    如何对APP服务端进行压力测试

    APP性能测试分为客户端性能测试和服务端性能测试,客户端的性能测试主要是针对启动快慢、耗电量、耗流量、内存使用等指标进行评估,目前主流的APP客户端性能测试工具有腾讯GT、testin、听云、AppsTest...而针对APP服务端的性能测试,主要关注点在于服务端的压力,与传统软件的服务端性能测试没太大区别,都是根据客户端与服务端通信使用的不同协议来构建对应协议的请求,目前使用最多的还是http协议。...1、打开HYPERPACER,建立测试工程,选择压力测试场景 ? 2、点击【录制】图标,进行脚本录制设置,默认浏览器选择“MOBILE APP”,监听端口选择固定端口并设置为5151,如下图: ?...压力的起点是通过负载测试得来的,也就是系统正常运行的最大负载量,对于微博这种应用广泛的web应用,我们假定它的正常运行的负载量是200用户(当然实际肯定远不止如此),最大用户数是500(实际也远不止如此...执行压力测试后可以检查每秒是否低于2个交易,低于2个交易则终止执行。 ————————————————————

    7.6K30

    深入探究App压力测试的关键要点:从零开始学习Monkey

    简介Monkey 是 Google 提供的一个用于稳定性与压力测试的命令行工具可以运行在模拟器或者实际设备中它向系统发送伪随机的用户事件对软件进行稳定性与压力测试为什么要用 MonkeyMonkey 就是像猴子一样上蹿下跳地乱点为了测试软件的稳定性...,健壮性随机点击比顺序点击更容易发现问题Monkey 基本用法在命令提示符中输入 adb devices 查看有无连接的设备确认有设备连接获取 app 的包名adb shell monkey [参数]...--pct-pinchzoom:缩放事件--pct-rotation:屏幕旋转事件--pct-flip:键盘事件--pct-anyevent:任意事件注意:所有类型属性比例加起来不能超过 100雪球 app...压力测试实战确定测试 app 的包名:adb shell dumpsys activity | grep mFocusedActivity执行 8 小时:需要跑的时间/命令之间的时间间隔=要执行的次数...压力测试脚本示例adb shell monkey -p com.xueqiu.android --pct-touch 30 --pct-motion 30 --pct-syskeys 10 --pct-appswitch

    11810

    干货 | Jmeter 如何保证抢购、秒杀活动正常运行?

    前言 平常为了保证运营促销、抽奖活动能正常运行,我们一般都需要使用 Jmeter、LoadRunner 对接口进行压力测试 使用它可以模拟一定量的用户同时去参与促销抽奖活动,最后生成测试报告,以此判系统接口的稳定性...接着,添加 HTTP 信息头管理器,用于设置公共的请求头 步骤:线程组 - 右键 - 添加 - 配置元件 - HTTP 信息头管理器 比如,这里可以添加 VirAPI 应用的 app-token 及...4-2 生成测试报告 除了直接运行,也可以使用 Jmeter 命令在本地生成测试报告 # -o jmeter_report/ 测试报告生成目录 jmeter -n -t 抢购-并发测试.jmx -l...测试报告生成目录 打开测试报告,发现测试结果数据通过图表的形式详细地展示出来了 ?...最后 通过上面的步骤,完成了对接口的压力测试,以此判断接口的性能及稳定性! 实际项目中,由于单机的性能瓶颈,对于大量用户的压测,建议采用 分布式压测 的方式来进行!

    1.3K30

    jmeter模拟spike测试(尖峰测试)

    概述 尖峰测试(Spike testing)在性能测试中属于压力测试的一个子集。指的是在某一瞬间或者多个频次下用户数和压力陡然增加的场景。...Spike在英文中是钉子的意思,或者我们可以将其称之为冲击测试,反复冲击服务器。...常见的场景有 12306开始售票时用户急剧增加 网站公布高考成绩、录取分数时,用户急剧增加 网站投放商业促销广告和促销活动,如双11和618等活动开始时,用户急剧增加 等等。。。。...并发的用户就像浪花一波一波的不断涌入系统,拍打服务器,考验我们的系统能否顶住压力并平稳运行 测试方案设计 我们知道,jmeter中的基础线程组用来构成对服务器的压力。...下图是单位时间内活动的真实线程数,可以看出在中间两个批次压力下,线程根本来不及释放掉 ? 结合tps监听和聚合报告可以看出,spike场景测试下,有很多事物没有正确响应,错误率达到了20.78% ?

    2.8K61

    WeTest服务器性能测试全面升级:稳中求进,助力卓越

    为帮助企业评估服务器在极端负载和高压力情况下的性能表现,提升服务器性能的稳定性和可靠性,WeTest全面升级了服务器性能测试服务——通过模拟最接近真实业务场景的压力测试,帮助企业快速定位性能瓶颈,使得服务器在紧急情况和突发事件中保持正常运行...而纵观市场上繁多的服务器压力测试方案,时常存在使用的技术门槛较高、需要从0到1搭建测试环境、需要企业自己的测试人员进行脚本及用例编写等问题,对测试人员的专业性和复杂性普遍要求较高。...WeTest能够针对线上真实用户的使用场景,提供定制化的测试方案,按照场景来分配压力大小,使测试结果更贴近现网。...WeTest服务器性能测试为某零售应用APP解决了促销季小程序秒杀失败的问题,帮助该APP在三小时内完成超6,000万人民币的成交额,将总链路TPS提升约30%。...针对某互联网金融客户,WeTest服务器性能测试团队为其活动期的高并发情况进行压测,定位了性能问题,减少并发带来的文件IO的开销,助力客户服务器性能表现显著提升。

    59020

    盘点电商大战背后的技术力量支撑

    『目标』保证促销规则支持分时段设置,多活动可叠加,促销系统中数据量超过商品信息系统的前提下,促销内容会根据执行效果快速调整,以强大的促销系统,保证有序的促销活动,使促销系统承担营销功能。...『解决方案』 step 1 :确定最基本的促销模型; step 2 :在促销模型基础上抽象出活动模型; step 3 :基础模型定型,实施解耦相关设计—— 系统交互解耦:将直读DB和存储冗余促销数据的系统修改为调用服务及监听...[未来关注于业务层面的梳理与整合,逐步回收适用于活动模型的其他“类促销”业务。] step 4 : 完善促销系统查询服务,使其具备更强大的数据处理能力和更好的性能表现。...分流:开发分流功能,按照用户id来分流,正式分流前,先使用测试白名单中的用户进行预验证。预验证通过后,再按比例由低至高逐步切换。...为达到最准确的测试效果,且不影响正常系统运行,当当的技术团队进行如何准备,以及上文重构促销系统中提到的促销模型具体设计,感兴趣可于公众号后台回复“当当”获取全文查看。

    13.5K30

    场景化设计-瑞幸咖啡APP设计案例详细解析

    静电:今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的,突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝,而且价格也不贵,相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。...在之前一直都是使用的小程序来下单,这次下载了他家的APP,感觉还是可圈可点的。...但是,瑞幸不满足于这点,中部菜单12.12和购物车,则倾向于让用户在购买咖啡的同时,可以买点别的,比如各种周边产品,咖啡杯子等等。...所以,在设计过程中,高频功能始终占据重要位置,他们分别是“下单瓷片区”,“促销广告区”,“新人优惠专享”区。...PART.003 列表区设计-流畅阅读 列表设计需统一 瑞星咖啡APP的所有列表均采用卡片设计,灰色背景+白色卡片的形式看起来很常见。

    6.4K30

    一文详解微服务架构(一)

    在竞争的压力下,小明小皮决定开展一些营销手段: 开展促销活动。比如元旦全场打折,春节买二送一,情人节狗粮优惠券等等。 拓展渠道,新增移动端营销。除了网站外,还需要开发移动端 APP,微信小程序等。...…… 这些活动都需要程序开发的支持。小明拉了同学小红加入团队。小红负责数据分析以及移动端相关开发。小明负责促销活动相关功能的开发。...因为开发任务比较紧迫,小明小红没有好好规划整个系统的架构,随便拍了拍脑袋,决定把促销管理和数据分析放在管理后台里,微信和移动端 APP 另外搭建。通宵了几天后,新功能和新应用基本完工。...加入数据分析和促销管理相关功能后出现性能瓶颈,影响了其他应用。 数据库表结构被多个应用依赖,无法重构和优化。 所有应用都在一个数据库上操作,数据库出现性能瓶颈。...开发、测试、部署、维护愈发困难。即使只改动一个小功能,也需要整个应用一起发布。有时候发布会不小心带上了一些未经测试的代码,或者修改了一个功能后,另一个意想不到的地方出错了。

    68560

    系统高峰限流

    限流是通过限制访问数量,防止系统压力过大而崩溃,是保障系统稳定性的一道屏障 例如网站计划做促销活动 活动前会预估访问量,然后进行压力测试和预演,如果现在的性能无法满足,那么就需要通过优化或者扩容来达成目标...活动开始后,如果实际情况超过了预估值,通常会使用服务降级等方式来降低压力,如果还是不行,就要限流了,放弃一部分用户的访问,来保证系统整体的稳定 具体如何限流呢?...之前看过淘宝工程师龙隆介绍的策略,思路很简洁,因为我的系统访问量比较平稳,没有做限流的处理,就没做相关测试,下面把龙隆的方法整理出来,来给自己和有需要的朋友开扩思路 限流思路 先定义上限数量,当系统接收到请求时

    1K50

    一次生产事故的优化经历

    在一次正常的活动促销之后,客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP,在打开的时候标的就已经被抢光了,刚开始没有特别的上心,觉得抢标不就是这样吗,抢小米手机的时候也不就这样吗?...我们前端一共三款产品,app、官网、H5,其中app使用量最大,官网其次,H5平时使用量极少但是做活动期间流量会暴增(活动一般都是H5游戏居多,H5也便于推广营销),前端的三款产品都是分别使用lvs负载到后端的两台...3 彻底解决这些问题,需要综合考虑平台的整体优化,如:业务优化(去掉业务中热点)、增加缓存、部分页面静态化(可以使用雅虎和谷歌的前端优化规则,网上也有很多的测试网站可以评测)等等。...目前平台有三款产品面对用户,平台官网、平台APP、平台小网页;其中平台官网和平台APP压力比较大。...数据库压力主要在两个时期比较突出 1)当平台做活动的时候,官网、小网页、APP访问量巨增,导致数据查询量跟着巨增,当到达数据库处理极限时,就会表现出网站打开慢等问题; 2)当用户抢标的时候,用户抢标的压力又分为两个阶段

    1K60

    记一次流量暴增造成的“生产事故”优化经历!

    前言 “在一次正常的活动促销之后,客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者 APP,在打开的时候标的就已经被抢光了。...我们前端一共有三款产品:APP、官网和 H5,其中 APP 使用量最大,官网其次,H5 平时使用量极少但是做活动期间流量会暴增(活动一般都是 H5 游戏居多,H5 也便于推广营销)。...彻底解决这些问题,需要综合考虑平台的整体优化,如:业务优化(去掉业务中热点)、增加缓存、部分页面静态化(可以使用雅虎和谷歌的前端优化规则,网上也有很多的测试网站可以评测)等等。...数据库服务器压力巨大。 数据库压力主要在两个时期比较突出: 当平台做活动的时候,官网、小网页、APP 访问量巨增,导致数据查询量跟着巨增,当到达数据库处理极限时,就会表现出网站打开慢等问题。...目前平台官网、APP 均连接 MySQL 主库导致主库压力倍增,把服务中的查询全部迁移到从数据库可以大量减轻主库的压力。 增加缓存服务器。

    2.2K00

    十三届双11,一部电商流量变迁史

    01 PC时代的“压力测试” “双11”代表的造节运动,本就是“压力测试”的结果。 把时间拨回到2009年,中国电商市场的格局远比现在热闹。...这场“压力测试”的结果并不让人陌生,在流量入口和流量规模都有限的局面下,谁能掌握更多的流量,谁就有机会成为最大的赢家。...到了移动互联网时代,网民规模随着智能手机的销量持续增长,微信、淘宝、微博等月活上亿的超级APP相继诞生。庞大的流量红利,深度改变了电商市场的游戏规则,一年一度的双11正式和疯狂挂钩。...2018年的双11迎来了最高潮,除了微博、微信、各大APP和电视台的植入式营销,线下也出现了形形色色的灯箱广告。...有些平台为了冲数据想了各种办法让用户下单,导致双11后退货率极高;有些商家在优惠活动中玩猫腻,消费者以为“薅羊毛”,实际上被商家“割了韭菜”;有些平台为了刺激用户消费,推出了各种巧立名目的金融产品;物流承压

    11.6K40

    揭开服务降级的面纱!!!

    写在前面 ---- 互联网分布式系统中,经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增,比如促销活动时访问量会暴增,为了保证系统核心功能的稳定性和可用性,我们需要一些应对策略。...所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉,在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮,也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...我们先考虑一个场景,例如电商平台要搞促销活动,我们按照预估的峰值访问量,准备了30台机器。...但是活动开始后,实际参加的人数比预估的人数翻了5倍,这就远远超出了我们的服务处理能力,给后端服务、缓存、数据库等带来巨大的压力。随着访问请求的不断涌入,最终很可能造成平台系统崩溃。...因为促销活动流量来自于用户,用户的请求会先经过网关层再到后端服务,所以网关层是最合适的限流位置,如下图。 ? 另外,考虑到用户体验问题,我们还需要相应的限流页面。

    1.8K40
    领券