摘要

　　安卓系統自進(jìn)入人們視野以來(lái),因其開(kāi)放性和穩定性備受手機廠(chǎng)商和智能硬件公司追捧,基于安卓系統的各種終端設備不斷涌現。由于待測應用程序的復雜性和移動(dòng)設備資源的有限性,以及各大安卓設備廠(chǎng)商對安卓系統進(jìn)行了深度定制,使得安卓系統測試難度不斷加大。安卓系統測試往往包含很多的重復性勞動(dòng),傳統的人工測試方式需要大量的測試人員才能滿(mǎn)足軟件測試的需求。針對以上問(wèn)題,Google公司開(kāi)源了　Uiautomator框架,以期通過(guò)自動(dòng)化程序解決安卓軟件重復性測試問(wèn)題,以節省測試人力。雖然安卓自動(dòng)化測試框架在一定程度上提高了安卓軟件的測試效率,但它并沒(méi)有解決測試用例的篩選、潛在失敗測試用例智能調度和大規模測試需求等問(wèn)題。本文基于以上問(wèn)題,提出了一種新的安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統。

　　本文的主要工作包括:(1)通過(guò)分析傳統測試技術(shù)的不足,提出一種新的安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統;(2)通過(guò)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)獲取垂直應用市場(chǎng)上的軟件信息,根據軟件評分、下載數、瀏覽數對流行應用排序,從流行應用中提取測試用例;(3)引入協(xié)同過(guò)濾推薦算法推薦潛在失敗測試用例,通過(guò)調度器達到測試用例的智能化調度,提升漏洞的挖掘效率;(4)優(yōu)化Hadoop下小文件存儲和作業(yè)調度問(wèn)題,提升測試日志的解析效率;(5)系統的驗證與測試。

　　為了評估系統的可行性,本文搭建了測試平臺,對市場(chǎng)上主流機型進(jìn)行功能驗證。實(shí)驗結果表明,安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統能夠有效的挖掘安卓系統下的潛在漏洞,同時(shí)有效避免重復性的人工勞動(dòng);基于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)提取測試用例,保證了測試用例的科學(xué)性和優(yōu)質(zhì)性;通過(guò)引入協(xié)同過(guò)濾算法推薦潛在失敗用例優(yōu)先執行,提高了失敗測試用例的挖掘效率;并提出一種適用測試場(chǎng)景的日志存儲和解析引擎,大幅度提升了測試曰志解析效率。實(shí)驗表明,本系統有效地提升了漏洞挖掘的準確性和效率,使單人多機大規模手機測試成為了可能,為后續手機測試研宄提供了重要的參考價(jià)值。

　　關(guān)鍵詞:安卓 自動(dòng)化測試 協(xié)同過(guò)濾 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) 日志存儲

ABSTRACT

　　It has been sought after by many mobile phone manufacturers and smart hardware companies since the emergence of Android system because of its openness and stability. And many terminal equipments based on Android system continue to emerge. Due to the complexity of the application to be tested and the limited resources of mobile devices, meanwhile the major android equipment manufacturers have depth customization on Android, gradually increase the difficulty of testing. Android software testing often contains a lot of repetitive work, the traditional manual testing requires a large number of testers to meet the test requirements. To solve these problems, Google make Uiautomator framework known to public, in order to solve the problem of the Android software repeatability test by means of automated procedures, thereby saving testing manpower. Automated test framework improves the efficiency of the test in a certain extent. But it does not solve the test case selection, the potential failure of intelligent scheduling and use of large-scale mobile phone testing and other issues. Based on the above pain points, this paper presents an intelligent test system for Android mobile phone performance.

　　The contributions of this paper include: (1) This paper presents a new intelligent test system of Android mobile performance through analyzing the shortcomings of traditional testing technology based on the introduction of Android automatic test technology. (2) Based on the research and implementation of web crawler-based test case extraction technology: get the software information in the vertical application market through web crawler. Sort the popular application according to the software score, download number and the views. Then write test cases based on popular applications. (3) Introduce the collaborative filtering recommendation algorithm to rapidly mining the potential failure test cases. And improve the efficiency of vulnerabilities mining through the scheduling module to test the intelligent scheduling of cases. (4) Optimize hadoop for small file storage and job scheduling to improve the efficiency of test log analysis. (5) System validation and testing.

　　In order to evaluate the feasibility of the system, this paper builds a test platforai to verify the mainstream mobile phone function. The experimental results show that the intelligent system of Android mobile performance test can effectively exploit the potential vulnerabilities under the Android system, and avoid the repetitive manual labor effectively. Ensure the test case of scientific and quality based on the network crawler extract test cases. The proposed method can improve the efficiency of mining failure test cases by introducing collaborative filtering algorithm. In addition, a log storage and parsing engine for testing scenarios is proposed, which greatly improves the eiBficiency of test log analysis. The system effectively improves the accuracy and efficiency of vulnerabilities mining, and single-person multi-machine large-scale mobile phone testing has become possible. At the same time, it provides an important reference value for the follow-up mobile phone test research.

　　KEY WORDS: Android, Automated testing, Collaborative filtering, Web crawler, Log storag

　　隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,接入互聯(lián)網(wǎng)的智能手機、平板電腦和可穿戴設備的數量也快速增長(cháng),同時(shí)運行在智能設備上的各種應用程序迎來(lái)爆發(fā)。安卓系統得益于其靈活的移植性、開(kāi)放性和可擴展性被廣泛應用于各類(lèi)移動(dòng)智能終端設備。普通用戶(hù)對手機性能的要求逐漸提高,使得各種手機商也開(kāi)始重視安卓設備的穩定性、易用性和可信賴(lài)性。

　　為了符合國內用戶(hù)習慣,打開(kāi)國內手機市場(chǎng),國內各大手機廠(chǎng)商不惜花費巨大人力成本對安卓系統進(jìn)行深度定制,例如小米公司的MIUI系統在原生系統的基礎上添加了偽甚站識別功能并優(yōu)化將電模式等功能;錘子科技的Smartisanos開(kāi)創(chuàng )性地加入了OneStep、Big　Bang等新特性,創(chuàng )造出信息處理的全新交互模式,并結合訊飛語(yǔ)音輸入,優(yōu)化文字輸入、編輯和分享等功能,大幅提升了安卓手機的性能。安卓系統的開(kāi)源特性給手機廠(chǎng)商帶來(lái)諸多優(yōu)勢的同時(shí),也增加了測試難度。近年來(lái)每天都有大量基于安卓系統的新產(chǎn)品上市,要保證這些產(chǎn)品的質(zhì)量,加快產(chǎn)品的上線(xiàn)速度,必須依靠全面正規的測試。很多軟件問(wèn)題和系統問(wèn)題可以在測試階段被發(fā)現,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)測試報告找到當前程序的不足之處,對程序加以改進(jìn),從而不斷提高程序性能[1]。程序嚴謹的邏輯性決定了測試工作往往是重復的和低腦力的,并且又需要穩定準確的操作。在這種場(chǎng)景下,計算機的優(yōu)勢遠大于人力。同時(shí),傳統的手工測試方式具有以下缺點(diǎn):測試人員的代碼能力較低是國內測試人員的一個(gè)通病,測試人員很難在代碼層面做出測試。由于測試工作的枯燥性和重復性,測試人員長(cháng)時(shí)間工作之后難免會(huì )出現各種疏忽,從而造成測試結果的不準確性。一些系統級相關(guān)的錯誤,往往通過(guò)壓力測試才能發(fā)現,很難通過(guò)人工測試找到。基于以上問(wèn)題,自動(dòng)化測試技術(shù)在軟件測試領(lǐng)域具有很大的應用前景和應用價(jià)值。

　　安卓手機自動(dòng)化測試系統是由測試用例提取、測試管理系統、測試用例調度、日志存儲和日志分析等模塊組成。其中測試用例的提取是整個(gè)測試系統的基礎,全面優(yōu)質(zhì)的測試用例有助于提高測試結果的準確性和全面性。傳統的測試用例提取主要是依賴(lài)人工篩選,測試人員根據主流軟件應用的特點(diǎn)和類(lèi)別提取測試用例,人工篩選測試用例有很大的主觀(guān)性和局限性,這種方式篩選的測試用例往往不能覆蓋手機的大部分功能,造成一些潛在漏洞不能被及時(shí)挖掘,進(jìn)而影響用戶(hù)使用體驗[2]。同時(shí)人工篩選的測試用例往往在功能點(diǎn)上是冗余的,會(huì )造成功能的重復測試,無(wú)形中增加了測試周期[3]。傳統的測試系統一般是單人單機、單人一組機的模式,在這種模式下,一個(gè)測試人員只能負責少量的測試機型,由于系統功能的不完整,在測試過(guò)程中需要測試人員不停的檢查測試狀態(tài),造成整個(gè)系統的測試效率比較低下。日志分析模塊是測試系統的重要一環(huán),失敗用例的分析和潛在失敗測試用例的相關(guān)性推薦[4][5]都需要測試日志作為支撐,然而測試日志一般是非結構化的文本,如何快速地在大量日志中提取出有價(jià)值的信息成為測試系統的性能瓶頸。

　　盡管傳統的自動(dòng)化技術(shù)受到廣大手機廠(chǎng)商的重視和支持,但是多年來(lái)并沒(méi)有在實(shí)際測試中得到大規模應用,究其原因就在于傳統的自動(dòng)化測試系統在測試效率和漏洞挖掘方面存在明顯不足。在此背景下,本文在傳統的測試平臺基礎上,針對測試用例提取、測試系統架構、日志存儲和日志分析等技術(shù)進(jìn)行了系統研宄,通過(guò)吸收傳統測試技術(shù)的優(yōu)秀思想,研宄一種新的安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統,以期化解傳統測試系統的缺陷和弱點(diǎn)。

　　安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統：

測試用例控制圖

手機狀態(tài)和日志下載頁(yè)面圖

傳統爬蟲(chóng)DNS解析性能與新型爬蟲(chóng)DNS解析性能對比

隨著(zhù)時(shí)間推移緩存命中數

a與MAE關(guān)系圖

數據稀疏性與MAE關(guān)系

隨著(zhù)文件數據量增大作業(yè)分配時(shí)間占比變化

測試用例調度器架構圖

測試用例執行器架構圖

目錄

　　第一章 緒論
　　　　1.1�夗椖勘尘�
　　　　1.2�壯绣超F狀
　　　　　　1.2.1�墖�外研究現況
　　　　　　1.2.2�墖鴥妊芯楷F況
　　　　1.3�壷饕�工作
　　　　　　1.3.1�壯绣硟热�
　　　　　　1.3.2�墑�(chuàng )新之處
　　　　　　1.3.3�墤�用前景
　　　　1.4�壵撐慕Y構
　　第二章 安卓手機自動(dòng)化測試智能系統相關(guān)技術(shù)介紹
　　　　2.1�壈沧肯到y介紹
　　　　2.2�壈沧肯到y的特點(diǎn)和優(yōu)勢
　　　　2.3�壈沧肯到y架構介紹
　　　　2.4�壈沧渴謾C測試的價(jià)值
　　　　2.5�壃F有的安卓手機自動(dòng)化測試技術(shù)
　　　　2.6�墏鹘y自動(dòng)化測試系統的不足
　　　　2.7�夑P(guān)鍵技術(shù)背景介紹
　　　　　　2.7.1�壘W(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)介紹
　　　　　　2.7.2�壨扑]算法介紹
　　　　　　2.7.3�塇DFS存儲原理介紹
　　　　　　2.7.4�塎apReduce執行原理介紹
　　　　2.8�壉菊滦〗Y
　　第三章 安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統關(guān)鍵技術(shù)研究與設計
　　　　3.1�壔�于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的測試用例提取
　　　　　　3.1.1�壍湫偷臏y試用例介紹
　　　　　　3.1.2�壱苿�(dòng)應用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)架構
　　　　　　3.1.3�塂NS解析模塊優(yōu)化
　　　　3.2�墲撛谑�敗用例相關(guān)性推薦
　　　　　　3.2.1�壔�于屬性和獎懲因子的item-based協(xié)同過(guò)濾算法優(yōu)化與實(shí)現
　　　　3.3�壔�于HDFS和Hbase小型測試日志存儲優(yōu)化
　　　　　　3.3.1�壭∥募�導致的問(wèn)題
　　　　　　3.3.2�墏鹘y的小文件存儲問(wèn)題解決方案
　　　　　　3.3.3�壐倪M(jìn)的小文件存儲方案
　　　　3.4�塎apReduce作業(yè)執行過(guò)程優(yōu)化
　　　　3.5�壉菊滦〗Y
　　第四章 安卓手機性能自動(dòng)化測試智能系統實(shí)現
　　　　4.1�壈沧渴謾C性能自動(dòng)化測試智能系統架構
　　　　4.2�墱y試用例提取層設計與實(shí)現
　　　　　　4.2.1�壘W(wǎng)頁(yè)下載器設計與實(shí)現
　　　　　　4.2.2�壘W(wǎng)頁(yè)解析器實(shí)現
　　　　　　4.2.3�塙RL去重模塊實(shí)現
　　　　　　4.2.4�壭畔⒋鎯δ�塊實(shí)現
　　　　　　4.2.5�墱y試用例劃分和編寫(xiě)實(shí)現
　　　　4.3�壙刂破鲗�(shí)現
　　　　4.4�墱y試用例調度器實(shí)現
　　　　4.5�壨ㄐ拍�塊實(shí)現
　　　　4.6�墱y試用例執行器實(shí)現
　　　　4.7�壢罩敬鎯�和解析模塊實(shí)現
　　　　　　4.7.1�壴贖adoop上解析日志
　　　　4.8�墧祿�存儲模塊實(shí)現
　　　　　　4.8.1�墧祿�表設計
　　　　　　4.8.2�墧祿�表操作
　　　　4.9�売脩�(hù)輸入層實(shí)現
　　　　4.10�壉菊滦」�
　　第五章 系統搭建及驗證測試
　　　　5.1�壪到y環(huán)境與配置說(shuō)明
　　　　5.2�壈沧渴謾C性能自動(dòng)化測試智能系統測試與驗證
　　　　　　5.2.1�壭滦团老x(chóng)DNS解析優(yōu)化性能分析
　　　　　　5.2.2�壐倪M(jìn)后的item-based協(xié)同過(guò)濾算法性能分析
　　　　　　5.2.3�墐�(yōu)化后的MapReduce處理作業(yè)調度性能分析
　　　　　　5.2.4�墱y試系統穩定性測試
　　　　　　5.2.5�壜┒捶答伖δ苄詼y試
　　　　5.3�壉菊滦〗Y
　　第六章 結束語(yǔ)
　　　　6.1�壵撐目偨Y
　　　　6.2�壪乱徊窖芯抗ぷ�
　　參考文獻
　　致謝
　　攻讀碩士期間發(fā)表的論文

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