APP 性能分析工作台——你的最佳桌面端性能分析助手

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背景

Fastbot 是一款由字节跳动 Quality Lab 团队出品，基于 model-based testing 结合机器学习、强化学习的 App 稳定性测试工具。相比 Android 自带的原生 Monkey 等工具，Fastbot 表现出更好的性能，在相同时间内的 Android Activity 覆盖率和代码覆盖率要远高于其他工具。

图 1  Fastbot 性能对比图

之前在《奔跑吧！智能 Monkey之Fastbot跨平台》一文，我们曾详细地介绍了 Fastbot 在跨平台方面的设计思路、技术演进及应用。

图 2  Fastbot 跨平台架构图

目前，Fastbot 已广泛应用于字节客户端类产品的稳定性测试与兼容性测试。每日启动任务数超过 300 次，每日平均发现 5000 个以上的崩溃，并有超过 100 个新捕获的崩溃。借助 Fastbot 的能力，在发版前(主要用在机架测试)就可以修复大部分的 crash，确保线上用户的使用体验。

在 2020 年 12 月，Fastbot 在 Github 上开源后，受到了广大开发者的喜爱，并积极提供的使用反馈，其中两点被反复提及：

1. Android 输出的崩溃以文本形式按时间序存储在 sd 卡中，不方便开发者解析；

2. iOS 没有崩溃的读取支持；

Github 地址

Android：https://github.com/bytedance/Fastbot_Android

iOS：https://github.com/bytedance/Fastbot_ios

与此同时，在字节跳动内部，我们通过一款内部代号为「Diggo」的桌面端软件，帮助质量测试同学完成 App 的性能测评，给研发同学实现性能问题的归因分析。在打磨、迭代一年多之后，我们决定把它整理、开放出来，为广大的应用开发者和质量测试同学提供服务。

两个团队碰撞后，我们思考为什么不用 Diggo 为 Fastbot 提供一个方便使用的工具环境，或者做一个 Fastbot 的桌面端，为开发者们提供更便捷测试工具呢？MARS-App 性能分析工作台应运而生。

产品介绍

App 性能分析工作台是由火山引擎 MARS-APMPlus 团队打造，是一款 App 性能和稳定性的测试与归因分析的桌面端助手，为开发者提供本地开发调试工具。通过丰富的可视化插件，分析手机中的 App 异常崩溃和性能数据。

目前 MARS-App 性能分析工作台版本为开发者提供 Fastbot 桌面版的服务。并基于 Fastbot 原生功能的基础上，解决了命令行 Fastbot 不方便在本地分析日志的问题，尤其解决了无法在本地对 iOS 崩溃日志进行可视化查询和分析的问题。旨在帮助开发者们更快、更便捷地开启智能测试之旅，成倍提升稳定性测试的效率。

1. 可视化的启动操作

使用过 Fastbot 的用户应该知道：Fastbot 原来的启动方式是通过命令行指定设备、应用以及测试时长等参数。在 MARS-App 性能分析工作台中，我们对原生 Fastbot 进行了封装，开发者可以方便地通过可视化的方式进行设备和 App 的选取，以及参数的编辑。

图 3：软件截图-启动 Fastbot

2. 崩溃日志分析功能

在原来 Fastbot 中，运行结果日志是放在 sd 卡里的 crash-dump.log 文件，不方便开发者进行解析，也没有归类去重等能力。而 App 性能分析工作台新增崩溃日志分析功能，以及解混淆/符号化的能力。当开发者完成 Fastbot 测试后，可以通过「崩溃分析」功能对结果日志进行分析。

图 4：软件截图-崩溃分析

技术说明

基础架构

开发桌面版时，我们参考了 Facebook 的 Flipper, 使用 Electron 技术进行了开发。

设备操作

对 Android 的操作是通过 adbkit 实现了对原有 Fastbot 执行所需要的 adb shell 命令的封装。

iOS 设备控制能力无需单独安装依赖工具，如 Appium 所依赖的 imobiledevice 与 ios-deploy 工具，MARS-App 性能分析工作台参考 imobiledevice 独自实现了一个类 ADB 的设备控制工具，实现了即插即用。

日志解析

Android 通过对 Fastbot 记录的 logcat 日志进行分析。其中，对 Java 崩溃支持了 retrace 操作和去重操作，去重操作的原理是根据日志的堆栈计算 md5 值，md5 值相同的崩溃日志被认为是重复的。

iOS 日志除了支持平常使用的 ips 崩溃日志，还支持 ResourceBug 与 Jetsam 日志的提取与展现，其中 ips 崩溃日志与 ResourceBug 日志均支持符号解析，解析效果参考 Xcode 的 symbolicatecrash。

特别对于 iOS15，ips 崩溃日志记录格式发生了升级，对于以往的符号解析工具，面临了格式兼容问题，而 App 性能分析工作台完美兼容了新老格式，均支持解析。

且对于部分对包大小有优化的 App，如 TEXT 段迁移优化方案，会导致新格式的 ips 崩溃日志丢失有效的 Binary Image 信息，导致 TEXT 段迁移后的代码无法正常符号化。由于段迁移优化方案在字节全线产品均有使用，故该问题成了不得不解决的问题。MARS-App 性能分析工作台针对该问题也提供相应解决方案，即通过 dsym 逆向还原丢失的 Binary Image 信息，目前在字节系 App 中还原准确度高达 99%。大致方案如下：

offset_max = pc – main_low_pc + vmoffset_min = pc – main_high_pc + vmlib_size = addr – vm + sizealign = int(0x1000)offset = (offset_min / align + 1) * align

结语

目前 MARS-App 性能分析工作台仅支持 Mac 用户安装，预计在 2 月底我们会完成 Windows 的适配，欢迎大家持续关注。

未来，我们会持续提供性能分析的能力；在 2 月底更新的版本中会包含内部版的性能测评工具，提供无侵入免越狱环境下的各项基础指标的测试，4 月底的新版本将会包含性能指标的归因分析能力，敬请期待。

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