App稳定性测试还在用Monkey？ 智能遍历让崩溃率降低80%

# 最简单的Monkey命令adb shell monkey -p com.example.app -v 10000

// Swift Monkey 最简启动import SwiftMonkeyclass MyTest: XCTestCase {    func testMonkey() {        let app = XCUIApplication()        app.launch()        let monkey = Monkey(application: app)        monkey.randomizeFirstAction = true        monkey.addXCTestTapAlertAction()        monkey.addDefault XCTestRandomGestureActions()        monkey.monkeyAround(iterations: 10000)    }}

# 鸿蒙Wukong稳定性测试命令hdc shell wukong -p com.example.myapp -v 10000# 参数与Monkey类似：# -p 指定包名# -v 事件数量# --throttle 事件间隔# --h 注入事件类型（touch/swipe/key）

# 标准稳定性测试命令adb shell monkey -p com.example.app \    --throttle 300 \    --randomize-throttle \    --pct-touch 50 \    --pct-motion 30 \    --pct-nav 10 \    --pct-anyevent 10 \    -s 12345 \    -v -v -v \    --kill-process-after-error \    --hprof \    --monitor-native-crashes \    100000

# 检查Java版本（需要JDK 8+）java -version# openjdk version "1.8.0_352" 或更高# 检查ADB（确保设备已连接）adb version# Android Debug Bridge version 1.0.41# 检查设备连接状态adb devices -l# List of devices attached# emulator-5554          device product:sdk_phone_x86# 8a9c5b4e               device product:xxx model:Pixel_6

# 方法一：GitHub直接下载最新JAR（推荐）wget https://github.com/testerhome/appcrawler/releases/latest/download/appcrawler-2.1.0.jar -O appcrawler.jar# 方法二：源码编译（需要Go环境）git clone https://github.com/testerhome/appcrawler.gitcd appcrawler && go build -o appcrawler .# 验证安装java -jar appcrawler.jar --version

# Python包安装pip3 install uiautomator2 pytest allure-pytest# 在目标设备上安装uiautomator2服务adb install uiautomator.apk# 验证设备上uiautomator服务运行状态adb shell dumpsys activity | grep -i uiautomator

# appcrawler_config.ymlappcrawler:  version: "2.1.0"  # ==================== 目标应用配置 ====================  desiredCapabilities:    app: "/path/to/your-app.apk"    appPackage: "com.example.myapp"    appActivity: ".MainActivity"    appWaitActivity: "com.example.myapp.*"    noReset: true              # 不重置应用状态（保留登录态）    newCommandTimeout: 300  # ==================== 遍历策略配置 ====================  traversal:    strategy: "depth-first"   # 遍历策略: depth-first / breadth-first / random    maxDepth: 8              # 最大深度（超过则回溯）    maxSteps: 5000           # 最大步数    maxDuration: 7200         # 最大运行时长（秒）    clickInterval: 500        # 每次点击间隔（毫秒）    backMaxTimes: 3           # 连续返回键最多按3次    selectorPriority:      - "clickable"      - "enabled"      - "focusable"    skipElements:      - "android.widget.TextView"      - "android.widget.ImageView"  # ==================== 黑白名单配置 ====================  filter:    blackActivity:      - "com.example.myapp.ads.**"      - "com.example.myapp.splash.**"    whiteActivity:      - "com.example.myapp.home.**"      - "com.example.myapp.order.**"  # ==================== 登录态配置（核心功能） ====================  login:    screenshotLogin: true    screenshotPath: "./login_screenshots/"    initCookies:      - name: "SESSIONID"        value: "abc123def456"        domain: ".example.com"    initCommands:      - "adb shell am start -n com.example.myapp/.LoginActivity"      - "adb shell input text username"      - "adb shell input text password"      - "adb shell input keyevent 66"  # ==================== 异常检测配置 ====================  detection:    crash:      enabled: true      monitorNative: true      dumpHprof: true    anr:      enabled: true      traceTimeout: 5    performance:      enabled: true      metrics: ["cpu", "memory", "fps"]  # ==================== 报告与输出配置 ====================  report:    outputDir: "./reports/appcrawler/"    screenshotDir: "./reports/screenshots/"    format: "allure"    saveState: true  # ==================== 智能跳过规则 ====================  smartSkip:    enabled: true    rules:      - type: "dialog"        action: "dismiss"      - type: "webview"        action: "skip"      - type: "crash_dialog"        action: "capture_and_report"

# 方式一：最小化启动（零配置，直接指定包名）java -jar appcrawler.jar \    --platform android \    --appPackage com.example.myapp \    --app /path/to/app.apk \    --output ./reports/run1/# 方式二：使用YAML配置文件启动（推荐）java -jar appcrawler.jar \    --config appcrawler_config.yml \    --platform android \    --output ./reports/run2/# 方式三：断点续跑（从上次中断处恢复）java -jar appcrawler.jar \    --config appcrawler_config.yml \    --resume ./reports/run2/state.json \    --output ./reports/run3/

$ java -jar appcrawler.jar --config appcrawler_config.yml --output ./reports/run1/[INFO] AppCrawler v2.1.0 starting...[INFO] Platform: Android | App: com.example.myapp[INFO] Strategy: depth-first | MaxDepth: 8 | MaxSteps: 5000[INFO] Connecting to device: 8a9c5b4e (Pixel 6, Android 13)[INFO] UIAutomator2 service: OK (v2.2.8)[INFO] App launched: com.example.myapp/.MainActivity[INFO] Current screen: MainActivity (depth=0)[INFO] Found 12 clickable elements, 8 enabled[STEP 001] depth=0 | Activity=MainActivity  [CLICK] android.widget.Button[id=user_avatar] -> ProfileActivity  ->  Progress: 1/5000 | Coverage: 3.2% | Memory: 142MB[STEP 002] depth=1 | Activity=ProfileActivity  [CLICK] android.widget.LinearLayout[id=settings_btn] -> SettingsActivity  ->  Progress: 2/5000 | Coverage: 6.1% | Memory: 155MB | CPU: 12%[STEP 005] depth=3 | Activity=AccountSecurityActivity  [ERROR] java.lang.NullPointerException at ProfileManager.java:142  ->  [CRASH] Native crash captured | HPROF saved: crash_005.hprof  ->  [SCREENSHOT] crash_screenshot_005.png  ->  [BACK] Returning to previous activity...[STEP 050] depth=4 | Activity=OrderDetailActivity  [PERF] Memory leak suspected: PSS 245MB (+15MB in 20 steps)  ->  [WARNING] Memory growing trend detected  ->  Progress: 50/5000 | Coverage: 41.3%[STEP 200] Summary Report  ->  Total Steps: 200 | Duration: 45min  ->  Activities Found: 23/28 (82.1%)  ->  Fragments Found: 15/22 (68.2%)  ->  Crashes: 2 (1 Java crash, 1 ANR)  ->  Report saved: ./reports/run1/summary.html

import osimport reimport jsonimport globfrom collections import Counterfrom datetime import datetimeclass CrashAnalyzer:    """App稳定性测试崩溃日志自动分析工具"""    def __init__(self, log_dir: str):        self.log_dir = log_dir        self.crashes = []        self.anrs = []    def scan_and_parse(self) -> dict:        """扫描目录，解析所有崩溃和ANR日志"""        crash_files = glob.glob(            os.path.join(self.log_dir, "**/crash*.txt"), recursive=True        )        anr_files = glob.glob(            os.path.join(self.log_dir, "**/anr*.txt"), recursive=True        )        for fpath in crash_files:            crash = self._parse_crash_file(fpath)            if crash:                self.crashes.append(crash)        for fpath in anr_files:            anr = self._parse_anr_file(fpath)            if anr:                self.anrs.append(anr)        return self._generate_summary()    def _parse_crash_file(self, fpath: str) -> dict:        """解析单个崩溃日志文件"""        with open(fpath, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:            content = f.read()        crash_type = self._classify_crash_type(content)        stack_trace = self._extract_stack_trace(content)        classes = re.findall(r'(com\.[\w\.]+)\.([\w\$]+)', stack_trace)        classes = list(set([c[0] for c in classes]))[:5]        return {            "file": os.path.basename(fpath),            "type": crash_type,            "timestamp": self._extract_timestamp(content),            "exception": self._extract_exception_name(content),            "message": self._extract_exception_message(content),            "stack_trace": stack_trace[:500],            "involved_classes": classes,            "package": self._extract_package(content)        }    def _classify_crash_type(self, content: str) -> str:        """根据异常类型分类"""        if "NullPointerException" in content: return "NullPointer"        if "IndexOutOfBoundsException" in content: return "IndexOutOfBounds"        if "OutOfMemoryError" in content or "OOM" in content: return "OOM"        if "IllegalStateException" in content: return "IllegalState"        if "ClassNotFoundException" in content: return "ClassNotFound"        if "SecurityException" in content: return "Security"        if "NetworkOnMainThreadException" in content: return "NetworkOnMainThread"        return "Unknown"    def _extract_stack_trace(self, content: str) -> str:        match = re.search(r'at (.+?\.java:\d+)', content)        return match.group(0) if match else ""    def _extract_exception_name(self, content: str) -> str:        match = re.search(r'(Exception|Error|Throwable): (.+)', content)        return match.group(1) if match else "Unknown"    def _extract_exception_message(self, content: str) -> str:        match = re.search(r'(Exception|Error|Throwable): (.+)', content)        return match.group(2).strip() if match else ""    def _extract_timestamp(self, content: str) -> str:        match = re.search(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2})', content)        return match.group(1) if match else ""    def _extract_package(self, content: str) -> str:        match = re.search(r'com\.[\w\.]+', content)        return match.group(0) if match else ""    def _parse_anr_file(self, fpath: str) -> dict:        """解析ANR日志"""        with open(fpath, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:            content = f.read()        blocked_thread = re.search(r'".*" \(tid=\d+\)', content)        return {            "file": os.path.basename(fpath),            "type": "ANR",            "blocked_thread": blocked_thread.group(0) if blocked_thread else "",            "trace": content[:600]        }    def _generate_summary(self) -> dict:        crash_types = Counter([c["type"] for c in self.crashes])        return {            "total_crashes": len(self.crashes),            "total_anrs": len(self.anrs),            "crash_by_type": dict(crash_types),            "crash_files": [c["file"] for c in self.crashes],            "anr_files": [a["file"] for a in self.anrs],            "top_exception": crash_types.most_common(1)[0] if crash_types else ("N/A", 0)        }    def export_json(self, output_path: str):        data = {            "generated_at": datetime.now().isoformat(),            "crashes": self.crashes,            "anrs": self.anrs,            "summary": self.scan_and_parse()        }        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)        print(f"Exported to {output_path}")if __name__ == "__main__":    analyzer = CrashAnalyzer("./reports/appcrawler/run1/crashes/")    summary = analyzer.scan_and_parse()    print(f"\nTotal Crashes: {summary['total_crashes']}")    print(f"Total ANRs:   {summary['total_anrs']}")    print(f"Top Exception: {summary['top_exception']}")    analyzer.export_json("./reports/crash_analysis.json")

# ai_crash_analyzer.pyimport jsonimport osimport urllib.requestimport urllib.errordef analyze_crash_with_ai(crash_data: dict, api_key: str) -> str:    """    将崩溃数据发送给LLM进行根因分析    支持：OpenAI GPT-4 / 智谱GLM / 阿里通义千问    """    prompt = f"""你是一位资深Android测试工程师和移动端开发专家。请分析以下崩溃信息，并输出结构化的缺陷报告。## 崩溃基本信息- 崩溃类型：{crash_data.get('type', 'Unknown')}- 异常名称：{crash_data.get('exception', 'Unknown')}- 异常信息：{crash_data.get('message', 'N/A')}- 相关类：{', '.join(crash_data.get('involved_classes', []))}## 堆栈跟踪```{crash_data.get('stack_trace', 'N/A')}```## 请按以下格式输出分析报告：### 1. 根因分析（不超过3句话）### 2. 触发条件### 3. 修复建议（至少2条）### 4. 测试覆盖建议### 5. 影响评估（严重程度：高/中/低）"""    # 以智谱GLM为例    url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"    headers = {        "Authorization": f"Bearer {api_key}",        "Content-Type": "application/json"    }    payload = {        "model": "glm-4-flash",        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],        "temperature": 0.3,        "max_tokens": 800    }    req = urllib.request.Request(        url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),        headers=headers, method="POST"    )    try:        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:            result = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))            return result["choices"][0]["message"]["content"]    except Exception as e:        return f"[Error] {str(e)}"if __name__ == "__main__":    api_key = os.environ.get("GLM_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")    # 加载崩溃数据并分析    with open("./reports/crash_analysis.json", encoding="utf-8") as f:        data = json.load(f)    for i, crash in enumerate(data.get("crashes", [])):        print(f"Analyzing {i+1}: {crash['exception']}...")        analysis = analyze_crash_with_ai(crash, api_key)        print(analysis)

# anr_monitor.py - Android ANR实时监控脚本import osimport timeimport subprocessimport reimport threadingfrom datetime import datetimeclass ANRMonitor:    """Android ANR实时监控器"""    def __init__(self, device_id: str, app_package: str, interval: float = 2.0):        self.device_id = device_id        self.app_package = app_package        self.interval = interval        self.anr_detected = []        self.running = False    def _exec(self, cmd: str) -> str:        result = subprocess.run(            f"adb -s {self.device_id} shell {cmd}",            shell=True, capture_output=True, text=True        )        return result.stdout    def get_anr_traces(self) -> list:        """检查/data/anr/目录下的最新ANR trace文件"""        files = self._exec("ls -lt /data/anr/ | head -10")        traces = []        for line in files.split("\n"):            parts = line.split()            if len(parts) >= 8:                fname = parts[-1]                if fname.startswith("trace_"):                    traces.append(fname)        anr_details = []        for fname in traces[:3]:            content = self._exec(f"cat /data/anr/{fname}")            if self.app_package in content:                anr_details.append({                    "file": fname,                    "timestamp": datetime.now().isoformat(),                    "content": content[:2000]                })        return anr_details    def monitor_loop(self):        """监控主循环"""        while self.running:            try:                anrs = self.get_anr_traces()                for anr in anrs:                    print(f"[ANR DETECTED] {anr['file']}")                    self.anr_detected.append(anr)                    trace_file = f"./reports/anr_{len(self.anr_detected)}.txt"                    with open(trace_file, "w", encoding="utf-8") as f:                        f.write(anr["content"])            except Exception as e:                print(f"[Monitor Error] {e}")            time.sleep(self.interval)    def start(self):        self.running = True        self.thread = threading.Thread(target=self.monitor_loop, daemon=True)        self.thread.start()        print(f"ANR Monitor started (interval: {self.interval}s)")    def stop(self):        self.running = False        print(f"Total ANRs detected: {len(self.anr_detected)}")        return self.anr_detectedif __name__ == "__main__":    monitor = ANRMonitor("8a9c5b4e", "com.example.myapp", 3.0)    monitor.start()    time.sleep(3600)  # 运行1小时    anrs = monitor.stop()

# memory_leak_detector.pyimport subprocessimport timeimport reclass MemoryLeakDetector:    """内存泄漏检测器：监控PSS内存变化趋势"""    def __init__(self, device_id: str, app_package: str):        self.device_id = device_id        self.app_package = app_package        self.samples = []    def get_memory_info(self) -> dict:        """获取App内存信息（PSS = Proportional Set Size）"""        output = subprocess.run(            f"adb -s {self.device_id} shell dumpsys meminfo {self.app_package}",            shell=True, capture_output=True, text=True        ).stdout        mem_info = {}        match = re.search(r'TOTAL\s+(\d+)', output)        if match:            mem_info["pss_mb"] = round(int(match.group(1)) / 1024, 2)        java_match = re.search(r'Java Heap:\s+(\d+)', output)        native_match = re.search(r'Native Heap:\s+(\d+)', output)        if java_match:            mem_info["java_heap_mb"] = round(int(java_match.group(1)) / 1024, 2)        if native_match:            mem_info["native_heap_mb"] = round(int(native_match.group(1)) / 1024, 2)        return mem_info    def run_session(self, duration_sec: int = 1800, interval_sec: int = 10) -> dict:        """运行内存监控会话"""        start_time = time.time()        end_time = start_time + duration_sec        print(f"Memory monitoring started for {duration_sec}s...")        print(f"{'Time':<10} {'PSS(MB)':<12} {'JavaHeap(MB)':<15} {'NativeHeap(MB)':<15}")        print("-" * 55)        while time.time() < end_time:            mem = self.get_memory_info()            timestamp = time.strftime("%H:%M:%S")            pss = mem.get("pss_mb", 0)            java = mem.get("java_heap_mb", 0)            native = mem.get("native_heap_mb", 0)            self.samples.append({                "timestamp": timestamp,                "time_sec": int(time.time() - start_time),                "pss_mb": pss,                "java_heap_mb": java,                "native_heap_mb": native            })            print(f"{timestamp:<10} {pss:<12} {java:<15} {native:<15}")            time.sleep(interval_sec)        return self.analyze_trend()    def analyze_trend(self) -> dict:        """分析内存增长趋势，检测泄漏"""        if len(self.samples) < 5:            return {"leak_suspected": False, "reason": "样本不足"}        pss_values = [s["pss_mb"] for s in self.samples]        first_half_avg = sum(pss_values[:len(pss_values)//2]) / (len(pss_values)//2)        second_half_avg = sum(pss_values[len(pss_values)//2:]) / (len(pss_values) - len(pss_values)//2)        growth_pct = (second_half_avg - first_half_avg) / first_half_avg * 100        return {            "samples": len(self.samples),            "first_half_avg_pss_mb": round(first_half_avg, 2),            "second_half_avg_pss_mb": round(second_half_avg, 2),            "growth_pct": round(growth_pct, 2),            "leak_suspected": growth_pct > 10,            "max_pss_mb": max(pss_values),            "min_pss_mb": min(pss_values),            "recommendation": (                f"检测到内存增长 {growth_pct:.1f}%，建议通过 heap dump 进一步分析"                if growth_pct > 10                else "内存增长在正常范围内"            )        }if __name__ == "__main__":    detector = MemoryLeakDetector("8a9c5b4e", "com.example.myapp")    result = detector.run_session(duration_sec=1800, interval_sec=10)    print(f"\nLeak suspected: {result['leak_suspected']}")    print(f"Recommendation: {result.get('recommendation', 'N/A')}")

// SwiftSmartMonkey.swift - 智能增强版class SwiftSmartMonkey: NSObject {    private weak var application: XCUIApplication!    private var visitedScreens: Set = []    private var screenDepth: Int = 0    // 页面特征提取：用于识别当前页面是否已访问过    private func currentScreenSignature() -> String {        let elements = application.descendants(matching: .any)        var identifiers: [String] = []        for i in 0.. (() -> Void) {        let signature = currentScreenSignature()        if visitedScreens.contains(signature) {            // 已访问过的页面：优先点击未点击的元素            return { [weak self] in                self?.clickDeepestUnvisitedElement()            }        } else {            // 新页面：记录并全面探索            visitedScreens.insert(signature)            return { [weak self] in                self?.exploreAllElements()            }        }    }    private func clickDeepestUnvisitedElement() {        let tables = application.descendants(matching: .table)        for cell in tables.cells.allElementsBoundByIndex {            cell.tap()            return        }        application.navigationBars.buttons.firstMatch.tap()    }    private func exploreAllElements() {        let buttons = application.buttons.allElementsBoundByIndex        for button in buttons {            if button.isHittable {                button.tap()                Thread.sleep(forTimeInterval: 0.5)            }        }    }    func runSmart(steps: Int = 5000, maxDepth: Int = 8) {        var stepCount = 0        while stepCount < steps && screenDepth < maxDepth {            let action = smartNextAction()            action()            Thread.sleep(forTimeInterval: 0.3)            stepCount += 1            if application.navigationBars.count > 0 {                screenDepth += 1            }        }        print("Smart traversal: \(stepCount) steps, \(visitedScreens.count) screens")    }}

// Hypium遍历示例 - ArkTSimport { describe, it, expect } from '@ohs/hypium';import { Driver, ON } from '@ohos.UiTest';export default function stabilityTest() {  describe('StabilityTest', () => {    it('smartTraversal', 0, async (done: Function) => {      const driver = Driver.create();      await driver.delayMs(1000);      // 遍历主页所有可点击组件      const components = await driver.findComponents(ON.clickable());      console.info(`Found ${components.length} clickable components`);      for (let i = 0; i < components.length; i++) {        await components[i].click();        await driver.delayMs(500);        // 检查是否崩溃        const currentWindow = await driver.findWindow({          filter: (win) => win.isFocused        });        console.info(`Step ${i}: Window=${currentWindow.title}`);        // 返回上一页        await driver.pressBack();        await driver.delayMs(300);      }      done();    });  });}