1.6 KiB
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Phase 6 Benchmark 方法
执行
python3 benchmark/runner/run_emulator.py startup_local --repeat 20
python3 benchmark/runner/run_emulator.py seek_local --repeat 50
python3 benchmark/runner/run_emulator.py stress_lifecycle --repeat 100
python3 benchmark/runner/run_emulator.py play_pause --repeat 200
runner 通过 hdc/uitest 驱动 Playback Lab，每次 load 使用内置 sample.mp4，记录 timeline、错误、状态和进程采样。startup 的首轮标为 cold-ish，后续为 warm；OS page cache 未被强制清空。seek 使用加载后立即触发的原生 +10s，避免短样片在输入框多次 keyEvent 期间自然结束。
每个场景输出逐次 JSON 和 min/max/avg/median/P90/P95。百分位采用排序后的 nearest-rank；负时间线值是 unavailable，不参与统计。错误单独保留，不从成功样本中删除。
采样边界
- VmRSS、VmSize、Threads、fd count 和原始 CPU jiffies 来自
/proc；PSS、精确 native heap、可靠 CPU permille 未被模拟器公开，输出 null/原始值。 - host wall time 包含 hdc 往返，只用于发现自动化超时，不作为启动性能结论。
firstAudioCallbackMs是 Playback Lab 诊断轮询观察到 callback_count>0 的时间；要取得 callback 内精确时间需独立 tracing，因此不把它当作硬件时钟证据。stress_lifecycle覆盖 load/stop；release/recreate 需要新 XComponent surface，另行作为实体设备/手工场景。- HTTPS、HLS、鉴权、网络字幕必须使用受控 fixture；本轮没有把公网失败当作性能数据。