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Monkey工具之fastbot-iOS实践

news 2026/2/2 3:49:43

背景

目前移动端App上线后 crash 率比较高，尤其在iOS端。我们需要一款Monkey工具测试App的稳定性，更早的发现crash问题并修复。

去年移动开发者大会上有参加 fastbot 的分享，所以很自然的就想到Fastbot工具。

Fastbot-iOS安装配置

准备工具

XCode: iOS开发IDE。
CocoaPads: 用来管理XCode依赖库的项目。
Fastbot_iOS: github项目。
tidevice: iOS 自动化工具。

通过macOS应用商店下载XCode。

安装cocoapods

> sudo gem install cocoapods -v=1.8.1

克隆fastbot_iOS项目，并初始化

> git clone https://github.com/bytedance/Fastbot_iOS
> cd Fastbot_iOS
> cd Fastbot-iOS && pod install --repo-update

Fastbot_iOS 是克隆的项目目录，Fastbot-iOS是项目下面的子目录。

通过Xcode 打开项目Fastbo-iOS项目。

GitHub - bytedance/Fastbot_iOS: About Fastbot(2.0) is a model-based testing tool for modeling GUI transitions to discover app stability problems

具体配置查看github项目中的《中文手册》，操作步骤非常详细。

运行测试（XCode）

点击顶部FastbotRunner 弹出菜单，选择Edit Scheme... 选项。

在Scheme中设置参数，参考表格：

字段	说明	示例
BUNDLEID	被测试App的 Bundle ID	com.apple.Pages
duration	测试时长，单位分钟	240
throttle	操作间隔，单位毫秒	300
launchenv	启动测试App的环境变量，一般为空，或者以 ':'分割的key=value形式	isAutoTestUI=1:=AutoTest

执行测试

点击testFastbot 按钮，开始运行Monkey测试。你可以在手机端看到被测试App以及启动，并开始自动执行操作。

运行测试（tidevice）

tidevice是阿里开源的iOS自动化测试工具，其实叫自动化工具有点不准确。他本质上有点像android 的 adb 工具，可以理解为PC与iOS之间的通信工具。提供了一些非常有用的功能，查看设备信息、安装卸载应用，当然，最主要的是可以执行XCTest。

github: GitHub - alibaba/taobao-iphone-device: tidevice can be used to communicate with iPhone device

安装tidevices

> pip install -U tidevice

使用tidevice检查连接的设备udid

> tidevice list
List of apple devices attached
xxxx-xxxxxxxxxxx iPhone USB

检查是否安装FastbotRunner-Runner App。

> tidevice ps --json
[{"pid": 11549,"name": "FastbotRunner-Runner","bundle_id": "bytedance.FastbotRunner.name.xctrunner","display_name": "FastbotRunner-Runner"},
]

前参考前面fastbot-iOS《中文手册》，他会详细说明如何在手机上安装FastbotRunner-Runner APP。这一步极为重要。

通过tidevices 运行测试

> tidevice xctest -B bytedance.FastbotRunner.name.xctrunner -e BUNDLEID:com.apple.Pages -e duration:480 -e throttle:300  --debug

参考前面，Scheme参数说明。

遇到的问题

fastbot是如何遍历的？

这是我们想搞懂的一个问题，以便于看看是否有可配置的选项。

fastbot- 算法原理

我们将页面的 GUI 信息抽象成模型中的 State，将执行的动作抽象成模型中的 Action，通过 State 作为图的节点，Action 作为图的边，连接形成有向有环图模型。遍历决策想法上源于 Alphago 的蒙特卡洛搜索树的思想，此基础上我们也使用了其他强化学习的方法，设计了 N 步 Q-Learning 算法和基于页面变化程度的 reward function，为页面下每个 Action 计算出相应的 Q 值，基于 Q 值选取最优动作。
...
我们选择使用好奇心强化学习的方法来解决奖励稀疏问题，同时结合自然语言处理对页面信息做特征抽象，在原有 reward function 基础上增加好奇心（Curiosity）的 reward

上面摘自《奔跑吧！智能Monkey之Fastbot跨平台》一文，所以不用做过多的人工配置或干预。随着不断执行App 的遍历，也是不断强化遍历的工具的学习的过程。

fastbot不识别元素或无法解析DOM tree怎办?

这一点对我们尤为重要，因为我们的App中大量页面是用flutter实现的，做传统的UI自动化是非常麻烦。

在 Fastbot 低能耗、低耗时、高性能前提要求下，我们优先选用最基础的图像处理技术来识别 GUI 界面信息，可以在毫秒级完成构建一个页面的信息。

上面摘自《奔跑吧！智能Monkey之Fastbot跨平台》一文，强烈建议阅读原文，多读几遍，受益匪浅。

如何同时执行多个设备？

tidevice的作者给了答案，通过设备的udid号区分就可以了。当你的PC连接多个手机时。

> tidevice list
List of apple devices attached
xxxx-xxxxxxxxxxx iPhone USB
yyyy-yyyyyyyyyyy iPhone USB

启动x设备

> tidevice -u xxxx-xxxxxxxxxxx xctest -B bytedance.FastbotRunner.name.xctrunner -e BUNDLEID:com.apple.Pages -e duration:480 -e throttle:300  --debug

启动y设备

> tidevice -u yyyy-yyyyyyyyyyy xctest -B bytedance.FastbotRunner.name.xctrunner -e BUNDLEID:com.apple.Pages -e duration:480 -e throttle:300  --debug

测出了崩溃怎么办？

我一开始想当然的以为测出了崩溃工具就停止呗，以至于我跑了两天都以为工具没发现崩溃。后来，在官方的微信群里问过才知道，崩溃后重新启动App继续执行。直到设置的运行时间结束。

如何获取崩溃报告？

这一步也很重要，总不能崩溃就崩溃了吧！monkey的执行过程我们又无法复现。我一开始以为日志藏在tidevice 中，因为他运行的过程（加--debug参数）中会打印大量的日志。我又没办法把这个日志写到文件中(命令结尾加 > log.txt 无用），花了半天时间改 tidevice 的代码，在logger的地方写文件。

后来，发现这么做没有卵用！tidevice/fastbot 相当于是指令的发出者，他只会说：“我发送了一条指令哦！” 这样的废话，至于 App 接收到指令后是否执行，是否引起崩溃，无法给到 tidevice/fastbot 工具。

但是，作者说fastbot工具可以集成报告。

Where can I get the test report? · Issue #2 · bytedance/Fastbot_iOS · GitHub

我觉得，他也只是说说，因为这是8月份的问题，当然这么好用的工具愿意开源就很好了，不要不知好歹。可能他又有别的KPI要忙~！

那么，我们的App是有集成firebase的SDK，如果App崩溃，那么会上报日志到firebase平台，可以在firebase平台上统计分析。