摘要：根据测试经验，对值对应的卡顿严重程度打分。说明根据测试同学的经验，流畅度指标低于时，用户能感知到卡顿，在以下卡顿比较严重。
作者简介：
叶方正 2008年加入腾讯，就职于无线研发部【专项测试组】。曾经负责多个产品的性能优化工作，积累大量的移动终端平台优化以及评测经验。
通过测量应用的帧率FPS并不能准确评价App的流畅度，FPS较低并不能代表当前App在UI上界面不流畅，而1s内VSync这个Loop运行了多少次更加能说明当前App的流畅程度。
那么我们可以直接在App代码中通过Choreographer的回调FrameCallback来计算Loop被运行了几次，从而知道应用的流畅度。但在实际情况下我们不一定能修改代码（实际发布的版本不允许加入测试代码）或者根本拿不到代码（譬如和竞品进行对比）。
今天我们介绍一种更简单直观测量Android应用流畅度的方法，就是通过开源测试工具GT（http://gt.qq.com）。
1、先启动要测试的应用。
2、启动GT，在插件中选择GT Injector，再选择被测进程，点击“射它”。
3、点击后，Para界面会出现流畅度指标以及被插入程序的CPU占有率，并且会带上被插入的进程名。将流畅度后面小方框勾选（表示需要记录SM值到log文件），然后点击右个角“Gather & Warning”下小红圈（表示开始记录数值）。
4、启动App，开始做相关的测试。
5、完成测试后，在GT界面点击流畅度(SM)，则会出现已经记录的SM值图表，点击右上角磁盘图标，保存log到指定名字的文件夹。
6、最后利用工具（比如应用宝），把log导入到PC端进行后期处理（一般情况下，文件保存路径在：SD卡/GT/GW/进程名/自定义文件夹）。
我们已经收集了SM的测试数据，但测试数据是否准确？我们拿一些浏览器产品为例子，来评测下SM的数据和人的感受是否对应得上。
首先，我们为了把感官和人的感受对应上，特把主动感官分数对应到以下几种描述。
1、先看看流畅度(SM)和丢帧(SF)之间的关系
测试场景：浏览器看妹子图
评测手机：Nexus 4
流畅度主观评分(总体)：2.5（界面滑动明显顿挫感，响应用户输入有种慢半拍的感觉）
因为丢帧是个不连续的过程，所以图中的丢帧都是以点来表示其离散的状态。从上面图表可以看出：
丢帧(SF)越多，流畅度(SM)越低。
26:16~26:42之间的流畅度很低，并且丢帧最密集。
再整体梳理一下这期间流畅度、丢帧和主观评分的数据：
从这个数据可以看到，丢帧(SF)越多流畅度(SM)越低，并且主观感觉比较卡，这个关系是成立的。
2、再引入FPS看看三者关系
测试场景：浏览器看妹子图
评测手机：Nexus 4
流畅度主观评分(总体)：2.5
这次测试引入了FPS数据，从图表中可以看出:
FPS曲线和SM曲线差不多，而且同样受丢帧的影响。
有段比较奇怪的地方：流畅度很高，但FPS比较低，无丢帧情况，将这段数据放大来看：
检查这个时段的测试场景：静置在某个界面没有动，主观评分在4.5左右。
再整体梳理一下这个时间段FPS、流畅度、丢帧和主观的数据：
可以看出，流畅度SM会比FPS更加适合客观描述App卡的程度。
确定了使用SM值来评估手机App的流畅度后，我们会开始进行一个产品在不同场景，以及多个产品间在相同场景下的测试对比。场景太多，测试数据巨大，该如何有效使用SM测试结果去判断App流畅情况？
1、一些思路
不能直接用平均值和方差
根据以往经验，通过平均值，方差等一些指标，并不好说明问题。如果卡顿时间出现较短，测试时间较长，则平均值和方差这种指标不容易发现问题，但是又确实有卡顿。平均值和方差适合描述服从正态分布的随机变量，但是测试得到的SM值并不是这样的随机变量。
将测试结果按卡顿和流畅分段，对每个卡顿区间段打分
之前参考了一篇游戏流畅度评分的文章，该文章结合FPS平均值和卡顿的程度以及频率，对游戏整体流畅度打分。但是普通App和游戏的区别比较大。对普通App来说，用户不是一直在操作，而且不同的操作差异也较大，因此卡顿的频率一般较低，用平均值和卡顿的频率打分得到的结果可能会偏高。所以把测试过程按照卡顿和流畅分段，计算每个卡顿区间的打分和持续时间可能更有参考意义。
总体打分时加大卡顿时的权重，降低流畅区间的权重
虽然我们重点关注的可能是卡顿的地方，但是竞品测试，以及两个版本对比需要有总体评判结果，不能只看局部。为了加大结果的区分度，对卡顿区间增加权重，对流畅区间降低权重，来突出卡顿对整体评分的影响。因此，评估结果将包括两部分：总体打分，以及卡顿区间、流畅区间的持续时间和打分。
2、流畅度评估方法
预处理，每5个（秒）一组，取最低值。如果5秒内出现多于一次卡顿（SM低于40），则再乘以一个和卡顿次数有关的权值（小于1）。
【说明】如果卡顿出现次数较少，平均值和方差不容易发现问题。因此没有直接对数据评估，先进行了预处理，突出SM值低的部分，加大卡顿对总分的影响。
处理前的三组数据：
处理后的三组数据：
将处理后的数据按卡顿和流畅分段，针对每段打分。
【说明】如果只有最后总分，且流畅的时间较长，卡顿的数据容易被流畅的数据淹没。而且有些测试场景存在一段流畅，一段卡顿的现象，卡顿并不一定在整个测试过程中存在。这样分开流畅和卡顿的区间处理，更容易看出卡顿的程度。
根据测试经验，对SM值对应的卡顿严重程度打分。
【说明】根据测试同学的经验，流畅度指标SM低于40时，用户能感知到卡顿，SM在20以下卡顿比较严重。因此在打分时，SM值在20以下时打分最低，对应0-20，在20-30区间打分低，对应20-60，30-40区间打分较低，对应60-70，40以上打分在70以上。
总体打分时降低流畅区间的权重。
【说明】这样处理的原因和第一项的原因一样，我们更关注的是卡顿，流畅区间过长时会淹没卡顿的数据。
3、对比几个浏览器产品在同一个场景下的测试数据
测试场景：浏览网页
评测手机：Nexus 4
测试方法：打开凤凰网，来回上下滑动，在滑动的过程中记录流畅度数据
流畅度评估后数据：
从上面的数据可以看出，在滑动浏览网页时，C浏览器略微好于A浏览器和B浏览器。
当然这都是在性能比较好的手机（Nexus 4）上测试，其实主观感受差距不大，但从量化数据上就可以看出优略。
卡顿的问题严重性，可能不像崩溃来得那么强烈，但对于用户的流失影响是潜移默化，慢慢深入。若想知道自己产品流畅度如何，也可以试试用SM来评测自己产品性能。
Bugly是腾讯内部产品质量监控平台的外发版本，其主要功能是App发布以后，对用户侧发生的Crash以及卡顿现象进行监控并上报，让开发同学可以第一时间了解到App的质量情况，及时机型修改。目前腾讯内部所有的产品，均在使用其进行线上产品的崩溃监控。
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