本系列文章将围绕如何构建客户端性能保障体系，分别从开发周期的各个阶段来讨论构建完整的性能保障体系；
- 开发阶段
静态分析和代码风格一致性
模板代码
执行单测
- 测试阶段
自动化性能测试
- 线上运行阶段
APM 性能监控
性能测试是指收集每次版本迭代的性能差异，暴露进程启动和运行时方法执行快慢、帧率等和体验息息相关的指标。有些团队会定义性能基线，每次回归测试时由人工执行一些主要用例。
对于性能测试而言，持续的性能测试是防止性能劣化非常有效的手段，而如何保证持续性，关键就是如何实现人工的替换，而尽可能采用自动化的执行方式；
本文将从实操的角度出发，概述如何实现完备的 iOS 自动化性能测试；
Instruments
Instruments 是 Xcode 工具链中重要的性能分析工具，能够揭示大部分性能问题。在 Instruments 10 时迎来了重大重构版本的 Instruments。将界面和分析核心完全解耦，使开发者可以自定义模板，阶梯性的定义开发者需要的初级、中级以及高级应用。
Instruments 10 将命令行工具集成到 xcrun xctrace 工具中，基于 xctrace 可以很方便的将分析结果 trace 文件解析成 xml 让其他工具链读取。
# 命令行启动 TimeProfile 并导出分析结果
xcrun xctrace record --template TimeProfile --launch --output ./output.trace longbridge-ios-app.app
# 将分析结果导出为 xml 格式
xcrun xctrace export --input ${trace} --toc --output ${exportXMLName}
将 xcrun 集成到我们的自动化任务中，便可以执行导出测试数据做进一步分析和展示了。
然 Instruments 生成的数据是类数据库表的二进制格式，在 Instrument 10 发布之前，要解析性能数据可以借助开源库 TraceUtility 来实现，而 TraceUtility 是通过逆向工程调用了 Instruments 相关的 Framework 来实现的，也仅仅是实现了一部分的数据导出，如果要完全解析将是一个漫长的逆向过程。
在 Instruments 10 之后，xctrace 提供了导出的功能，但是导出的数据是未经符号化的函数调用地址，且仅有函数地址，缺少符号化必要的偏移量、基地址等信息（如果哪位同学知道这些信息在哪里请告诉我不胜感激）。
因为无法符号化，所以我不得不放弃使用 Instruments TimeProfile 这样的模板来统计方法调用耗时，而是采用了运行时统计。
相比 Instruments 的基于采样，运行时统计有一定侵入性，统计代码本身也可能会影响性能数据，但相比 Instruments 采样的数据更精确一些。
除了方法耗时无法符号化之外，Instruments 的另外一些模板还是值得使用的，比如获取启动耗时、获取所有网络请求记录等。
运行时统计方法耗时
所有 OC 方法的调用都会走
objc_msgSend 方法，所以理论上通过Hook objc_msgSend 方法 就可以统计所有方法的调用及耗时，而且很容易获取到 Class 、SEL 等符号信息。具体如何实现可参考 DoraemonKit 的代码片段，或者博文 https://github.com/QiShare/Qi_ObjcMsgHook 本文将不再展开概述 hook 原理。
统计相关代码可以通过 cocoapods 指定 debug 环境引入或者直接注入的形式，最好是不要发布到线上，造成线上的性能影响。
APP 端统计到耗时方法后需要做进一步的处理，比如拿到方法名称后去拉取 Git log 定位修改人，这时候就需要电脑端和 app 进行通信，本文推荐使用 peertalk(https://github.com/rsms/peertalk) 通过 USB 传输桥接通信，并且提供了更高级别的封装，使用简单可靠。
iOS自动化测试
有了上面的获取耗时的方法，我们还需要自动执行操作，iOS 自动化测试限于平台限制，各个框架基本都是基于 WebDriveAgent 来实现的，这种方式有一定缺点，第一是比较慢，第二是无法保证测试任务的高可用性，实际测下来总有一些环节会失败，所以需要增加必要的重试逻辑。
最好的方式是直接在 APP 内注入远程调用控制逻辑，本文受限于开发周期而采用老牌的 Appium 来驱动：
对于测试脚本，我使用的是 Nodejs，把方法耗时和 appium 结合以后，写出来的测试代码大概是这样：
最终导出来的方法耗时效果：
定位到耗时方法后，还可以通过 Git Log 来获取到修改人，从而通知到相关开发，甚至自动的创建 jira 任务跟踪修复情况。
而对于其他性能数据，比如 FPS、CPU 占用等，如何获取可以参考滴滴的 DoraemonKit 的相关实现，获取到之后通过 peertalk 实时推手到电脑端做进一步的处理，之所以推送到电脑端来处理是为了尽可能减少注入的统计代码对原 APP 整体性能的影响。
另外还需要一些必要的基础设施，例如对性能数据的统计分析、展示页面等，推荐使用 Nodejs 也是为了能够更方便的构建这些基础设施，毕竟 Full-Stack JavaScript 的学习成本还是比较低的。