APP兼容性（2）揭秘岩鼠智能遍历

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概述

APP兼容性测试大部分采用的是通用的方法，就是在app内随机操做。Android自带的Monkey工具因为简单方便，一直沿用到如今并在开发者中普遍使用。但随着在大规模的应用，原生Monkey一些弊端也随之显现出来。

优势	简单方便一条命令就可以使用，测试稳定；每秒钟能够发送大量操做事件，压力足够，经常能够发现正常使用没法发现的问题
缺点	测试过程不可控，经常点击到咱们不但愿点击到的控件和界面，例如随意点击系统设置，关闭开发者等；单位时间内对app内全部控件的覆盖状况可能并不如意；测试过程信息没法记录，以致于发现问题后没法分析问题产生的过程和缘由

原生Monkey的缺点致使测试效果和效率都不可控，如何改善这些问题呢？岩鼠在这方面重点投入进行了较多探索，开发了“智能遍历工具”——利用UI自动化的方式获取APP的控件，进行一个随机的可控的遍历，来达到尽量覆盖被测APP内全部的界面和控件的目的。

框架技术方案

基于UI自动化实现的Monkey遍历工具主要分为如下2类

技术方案	基于Macaca或者Appium作驱动，在PC端实现遍历算法进行测试	基于Uiautomator驱动在Android手机上实现遍历算法进行测试
表明	Appcrawler, Macaca自带的NoSmoke	Maxim
优势	1.不须要太关注驱动，利用现有ui自动化框架 2.测试结果数据便于在PC端保存	1.利用Uiautomator能够方便快捷执行monkey，兼容性好 2.测试效率和稳定性更高
缺点	比较依赖框架，效率和稳定性更差一些	测试结果数据可能巨大，很差保存在手机端

从以上对比，能够看到基于Uiautomator方式直接在手机端运行，更方便部署执行，效率和稳定性也更好。所以岩鼠选择了这个方案进行改造。
固然在这里面还有一个问题就是Uiautomator官方已经不在进行维护，已经被Uiautomator2替代，像主流的Appium等框架也都是基于Uiautomator2进行开发了。但当前Android即便最新版本的android Q也仍然还可以使用Uiautomator，相关的api也基本可以知足Monkey遍历测试的需求。
相比于Uiautomator2，Uiautomator的优点是不须要安装apk能够推送jar到手机端直接执行，避免了像Uiautomator2的框架都须要安装2个额外APK的问题，特别是oppo，vivo等手机须要安装密码等致使的安装成功率问题。
而Uiautomator2的优点是后续官方的持续支持，更多更好用的API，能够得到应用context从而得到android的服务实现更多的功能。
岩鼠当前也正在逐步的演进，即将使用Uiautomator2来驱动测试。

遍历技术方案

控件的遍历方案是最核心的部分了。固然目标只有一个就是怎么样能够尽量的覆盖APP全部的控件和功能，执行到最多的代码。

但遍历过程可能会遇到不少问题，例如：

• 如何探索到全部的可操做的控件，访问到全部须要被测的activity？
  
• 如何提升遍历效率，避免控件过多的重复操做？
  
• 如何屏蔽掉咱们不想要的操做？
  
• 如何限定在咱们想要的测试范围？
  
• 如何解决登陆问题？
  
• 如何评估测试效果？
  
• 如何帮助后续复现问题？

包括但不限于以上的种种问题都是在实现可控Monkey过程当中可能会遇到的问题，目前尚未一个统一的完美的解决方案，更多仍是在实践中不断的改进和完善。

智能遍历算法

  智能遍历流程  

智能遍历测试流程总体上是遵循业界比较流行的方式经过Uiautomator获取当前页面的控件进行智能分析，提取分析出可遍历操做的控件。这样的好处是不言而喻的，对比原生monkey，避免了大量的无效点击，大大提升了单位时间内对App控件操做的覆盖率，提高测试效率。

 深度优先搜索（DFS）

保证有效的测试，核心是有效可靠的遍历算法。根据github上的一些开源工具的研究发现，大部分的工具是使用深度优先搜索（DFS），原理就是限定可以访问的层级，而后递归的点击记录操做的控件，遇到走不到下一个界面时就回退到上一个界面循环下去。
听上去很不错，其实其中存在不少问题。例如 webview界面网页产生大量的控件并且深度也是不可控的。测试中遇到崩溃跳出等致使的从新递归。各类界面如何断定控件是被访问过的，都会对遍历过程产生很大的影响。
对于简单的APP这种遍历方式仍是颇有用的，但对于复杂的存在大量动态内容的APP执行的效果就很差评估了。

  岩鼠智能遍历算法  

岩鼠以前尝试使用DFS算法，可是效果并不太满意。所以自主开发了效果更优的智能遍历算法。
岩鼠智能遍历算法，主要是记录页面的控件信息，经过控件特征信息的提取对界面的惟一性进行定义，并记录了页面之间访问的关系。因为存在这些必要的访问关系，咱们能够更智能的了解到访问过的页面和测试路径信息，避免了大量的重复点击和实现新路径的探索。
同时咱们也能够对页面进行定向干预，对指定页面例如网页的访问，知足增强特定页面测试覆盖的需求。
另外因为咱们的测试是运行在手机上的，并不依赖于例如appium的框架进行测试，所以相对比而言不依赖于这些框架的点击效率，总体测试效率的提高也是很是明显的。

评估智能遍历的效果

对于遍历效果的分析，岩鼠智能遍历工具提供了对于Activity级别的点击覆盖状况分析，能够知道具体访问过哪些Activity以及对应的点击次数。这个是能够经过岩鼠的报告页面进行查看。

另外一个评估效果的方式，是对每次操做和点击位置的截图以及对界面控件信息的记录。但这对于在手机端执行的“智能遍历”来讲数据量比较大，特别是不少时候都是运行几个小时，产生过几千次的点击在手机端保存这些信息不会太合适。不过岩鼠提供了实时的崩溃分析并进行崩溃点的录像。能够知足必定的崩溃定位需求，这个能够经过岩鼠测试报告进行查看。

另外平台也提供了遍历点击操做日志的下载，你能够看到测试过程当中操做的activity以及控件的基本描述和操做类型，让你对测试状况有一个大概的了解。

将来方向

• 优化算法，提高APP控件遍历覆盖度和效率
  
• 创建遍历效果评估体系
  
• 引入AI算法实现更智能的遍历
  

欢迎体验

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