本文作者：ivweb caorich 原文出处：IVWEB社区 未经同意，禁止转载
做hybrid页面，需要测试其性能。我们不能认为用浏览器打开该网页得到的数据就算它线上的性能，因为webview的环境，其性能和浏览器还是有所差距的。最近一直做相关工作，积累的一些小经验，这里分享出来。
打点
统计线上hybrid页面的性能，本质上还是打点上报。打的点一般参考performance.timing属性。一般页面最开始给一个初始绝对时间点作为参考，其余的点减去这个初始时间就是页面渲染的相对时间了。
如果没有客户端给初始时间点，可以用performance.timing.fetchStart作为初始时间点。我这里根据上报情况看，fetchStart和客户端给的绝对初始时间差距并不大。另外，如果页面有重定向，performance.timing.redirectStart参数就不为0，将这个参数值作为初始时间应该更加合理。
html文档的加载时间：
performance.timing.domLoading - performance.timing.fetchStart
timing.domInteractive这个时间点并不太稳定，如果需要统计js执行的时间点，还是自己打点比较好。
更加详细的performing.timing打点属性可以参考这篇文章
性能测试
由于是hybrid页面的性能测试，我们不可避免的无法进行白盒测试。如果需要测试页面滚动的fps、cpu、内存使用情况该怎么办嗯？只能借助一些小工具来完成本地测试。这里列出一些（多半是针对android，因为ios不越狱就很难获取相关信息）：
gpu渲染的第一印象
要分析一个页面的卡不卡，可以先看看现在的gpu渲染情况。打开android设置->开发者选项->GPU呈现模式->柱形图。可以看到屏幕上出现杂乱柱状图，靠近底部的绿色的线代表16.7ms，也就是每秒60帧的阈值，如果一个柱状条很高很高，上部的黄色部分很小，就说明这里有几帧被丢掉了。因为CPU没有在规定的时间内提交displayList。
打开知乎app，随便滚动一下。发现一柱擎天，说明有一帧丢掉了。
这里简单说下各种颜色的柱状条代表什么。更加详细的可以google的官方文档
- 绿色： 你的主线程的运行时间，在这个时间里，你的业务代码正在飞速转动
- 深蓝色：render线程的onDraw方法的执行时间，最终生成displayList。
- 浅蓝色：加载图片资源的时间。实际上是将内存中的位图资源转换到显存中的时间。如果你非要将一张1024_1024的图片渲染到50_50大小，这段时间就会变长。
- 红色： 将displayList转换成原生渲染命令，并且发送（issue）到一个队列里。如果深蓝色的过程很长，这一部分也势必很长。不过，displayList可以缓存，渲染命令不能缓存。
- 黄色：swap时间。cpu完成了上面的红色时间，将所有渲染命令(issue command)丢到队列里面就直接转到下一帧的渲染任务上去了，如果GPU不够快，那么这个队列就会满，如果队列满了，cpu就会等待入队渲染命令。黄色区域就是cpu的等待时间。如果像上图一样，一直存在swap时间。说明GPU的渲染是滞后的。不过没关系，你看到的页面同样是流畅的。
gpu的渲染数据
上面的柱状图只能看到一个直观的印象，如果你想获取这些柱状图的数据，需要安装adb开发包。 安装后，插上android手机，在终端运行命令：
adb shell dumpsys gfxinfo <PACKAGE_NAME> framestats
具体的参照这篇文章
页面的流畅性
要保证页面滚动和动画的流畅，可能第一想到的指标是FPS，没错，但是还有另外一个衍生的指标也很重要：帧方差。帧方差就是FPS序列的方差，越小，说明页面滚动越平滑。
FPS黑盒测量
android7.0以下的手机可以用Emmagee软件来进行测试。非常方便，每秒统计一次，直接生成csv以待分析。
或者用adb工具来测试：
$ cd android-sdk/platform-tools/systrace
$ python systrace.py --time=10 -o mynewtrace.html sched gfx view wm
将改变time将改变监控测试时间。 然后打开你的app，出发动画和滚动，直到测试结束。
这个时候本地文件中将出现mynewtrace.html文件，点开看一看可以发现像时间线一样的视图数据。需要提取数据用命令：
$ grep 'postFramebuffer' mynewtrace.html | sed -e 's/.]\W//g' -e 's/:.*$//g' -e 's/.//g' > data.csv
然后进行后续的分析。
数据分析
假设现在拿到了第一手csv，需要进行加工处理。一开始着手这样工作的时候真是没少走弯路。主要是：
- 本以为用excel分分钟搞定的数据处理任务，但花了数倍的时间还未搞定。
- 缺少养眼的统计图表模板，画出来的统计图表像倒退了10年的产品。
这里安利一个统计工具: R语言。做毕设的时候浅度用过。主要是你想要某种统计效果时候，它并不耽误你的时间。比如：
以分析RN的框架时间为例：
读取数据：
table<-read.table('./native-time.csv', sep=',', header=TRUE, fileEncoding='utf-8')
查看平均值：
mean(table$time)
看看框架时间的分布：
qplot(time, data=table, geom="density")
WTF！居然有些用户框架时间超过了3秒，这怎么能忍？统计一下！
lowUsers<-subset(table, (time>3000))
nrow(lowUsers)/nrow(table) //0.012
可见1.24%的用户的框架时间高于3s，太慢了。能不能统计一下，是不是和ios的版本有关呢？
绘图按照UserAgent分类一下：
qplot(table, data=lowUsers, colour=factor(ua), geom="histogram", xlim=c(3000,5000), facets = factor(ua)~.)
很明显，可以去调研下有颜色的这三个ios版本，它们比较慢。
R更多的是一个方便的表单数据处理工具，用来分片、筛选、算总数、平均、方差等等常用的操作实在太方便了。伴随着你的思考，几条命令就可以实现了。用熟悉了是很节省时间的事情。
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