一款代码质量好的iOS应用，其崩溃率应该在多少之下？
关于一款代码质量好的 iOS 应用，其崩溃率应该在多少之下，这是一个非常关键但又 没有一个绝对的、适用于所有情况的固定数字 的问题。因为“好”是一个相对的概念，受到多种因素的影响。
然而，我们可以基于行业普遍认知、苹果官方的指导以及一些常见的度量标准来给出一个参考范围，并详细解释背后的原因。
总的来说，一款代码质量优秀的 iOS 应用，其崩溃率应该力求接近于零，并且在实际运营中，我们通常会设定一个非常低的、可接受的阈值，例如：
理想状态/极高标准：0.01% 以下（甚至更低，如 0.005%）
优秀/行业标杆：0.1% 以下
良好/可接受的基准：0.5% 以下
需要关注/可能影响用户体验：1% 以上
下面我们来详细解析为什么没有一个固定数字，以及影响崩溃率的各种因素和度量方式：
为什么没有一个绝对的数字？
1. “好”的定义是相对的：
目标用户群体： 针对大众用户的社交媒体应用，其用户设备、使用场景、操作习惯更加多样化，崩溃率可能比针对特定专业领域、设备受限的生产力工具要难控制。
应用复杂度和功能： 一个简单的工具类 App（如计算器）和一款包含复杂 UI、网络请求、后台任务、大量第三方 SDK 的大型游戏，其潜在的崩溃点数量和类型差异巨大。
业务目标和市场定位： 初创产品可能更侧重快速迭代和功能验证，允许更高的容错率；而成熟的、追求用户留存和品牌声誉的应用，对崩溃率的要求会非常严苛。
2. 崩溃的来源多样化：
代码 Bug： 这是我们最常想到的，如空指针解引用、内存访问错误、逻辑错误导致异常。
设备和系统兼容性问题： 不同型号的 iPhone、iPad，以及不同版本的 iOS 系统，其硬件特性、API 实现、系统行为可能存在细微差异，导致 App 在某些特定组合下崩溃。
第三方 SDK 问题： 集成的广告 SDK、分析 SDK、推送 SDK、支付 SDK 等，如果它们自身存在 Bug 或与 App 代码存在冲突，也可能导致崩溃。
资源限制： 设备内存不足、磁盘空间不足、网络不稳定等外部因素，可能导致 App 出现异常行为甚至崩溃。
用户异常操作： 极少数情况下，用户一些非预期的操作组合也可能触发 App 的 Bug。
3. 度量标准和统计口径：
崩溃率如何计算？ 是指在所有 App 启动中发生崩溃的比例？还是指在所有使用会话中发生崩溃的比例？是针对所有用户还是活跃用户？不同的统计口径会影响最终数字。
统计周期： 崩溃率是按天、按周、还是按月统计？新版本发布初期，由于适配和未发现的 Bug，崩溃率可能会暂时升高。
行业普遍认知与度量标准
尽管没有绝对数字，但我们可以参考一些行业标准和建议：
苹果官方的期望： 苹果在 App Store Connect 中提供了 Crash Reports（崩溃报告）工具，它会根据用户设备和 iOS 版本统计崩溃。苹果鼓励开发者提交高质量、稳定的应用。虽然他们没有直接给出崩溃率数字，但频繁的崩溃一定会影响应用的排名和审核。
常见的基准线：
0.1% 是一个非常重要的里程碑。 大多数运营良好的 iOS 应用会努力将崩溃率控制在 0.1% 以下。这意味着每 1000 次使用会话，只有不到一次崩溃。
0.5% 通常被认为是“可接受”的范围。 很多中等规模的应用会在这个范围附近。但用户可能会开始注意到并感到不便。
1% 是一个危险信号。 这表明你的应用存在比较明显的问题，很可能影响用户体验、评分和留存率。
0.01% 甚至更低则代表着顶级的稳定性。 这通常是那些经过严格测试、架构设计优秀、并且持续优化的应用才能达到的水平。
如何理解和衡量崩溃率？
要理解和控制崩溃率，需要关注以下几点：
1. 收集崩溃报告是第一步：
App Store Connect (ASC): 这是最直接的来源。通过 ASC 的“App 分析”功能，你可以看到不同 iOS 版本、设备型号、App 版本的崩溃情况。
第三方崩溃收集工具： 如 Sentry, Firebase Crashlytics, Bugsnag, BuddyBuild 等。这些工具通常提供更详细、更及时的崩溃信息，并且可以自定义过滤和告警规则。它们能够帮助你更早地发现和定位问题。
2. 关注“活跃用户崩溃率”和“会话崩溃率”：
活跃用户崩溃率 (Active User Crash Rate): 这是指在特定时间段内，至少发生过一次崩溃的活跃用户数量 占总活跃用户数量的比例。这个指标更能反映有多少用户受到了崩溃的影响。
会话崩溃率 (Session Crash Rate): 这是指在特定时间段内，所有 App 会话中，发生过崩溃的会话数量 占总会话数量的比例。这个指标更能反映 App 的整体稳定性，特别是对于那些可能在一个会话中多次崩溃的用户。
通常情况下，会话崩溃率会比活跃用户崩溃率高一些。 如果你的目标是用户体验，活跃用户崩溃率更重要；如果目标是应用整体稳定性，会话崩溃率更重要。
3. 细分数据进行分析：
按 App 版本： 发现新版本发布后崩溃率是否升高。
按 iOS 版本： 确定是否是特定 iOS 版本导致的问题。
按设备型号： 找出是否在某些特定设备上崩溃更严重。
按崩溃类型： 了解最常见的崩溃原因是什么（例如，`EXC_BAD_ACCESS`、`SIGABRT`、内存警告导致的退出等）。
按崩溃发生的场景： 如用户登录时、支付时、浏览特定页面时。
4. 设置合理的报警阈值：
例如，当某个新版本在发布后 24 小时内，其整体会话崩溃率超过 0.2% 时，触发告警。
或者当某个特定 iOS 版本上的崩溃率超过 0.5% 时，触发告警。
如何达到并维持低崩溃率？
一个高质量、低崩溃率的 iOS 应用，需要：
1. 良好的架构设计： 遵循苹果的开发模式（如 MVC, MVVM, VIPER），合理划分模块，降低耦合度，提高可测试性。
2. 严格的代码审查 (Code Review): 团队成员互相审查代码，发现潜在的 Bug 和不良实践。
3. 全面的单元测试和集成测试： 对关键逻辑和功能模块编写测试用例，确保代码的正确性。
4. 持续集成/持续交付 (CI/CD): 自动化测试流程，确保每次代码合并都能及时发现问题。
5. 使用静态代码分析工具： 如 SwiftLint, Clang Static Analyzer, RuboCop 等，帮助发现代码风格、潜在 Bug 和安全问题。
6. 内存管理： 避免内存泄漏、过度使用内存。使用 Instruments 工具进行性能分析和内存检测。
7. 异常处理： 合理使用 `trycatch` 块，处理可能抛出异常的代码，避免程序直接崩溃。
8. 网络请求处理： 处理网络异常、超时、数据解析错误，并提供用户友好的反馈。
9. 第三方库管理： 选择稳定、经过充分测试的第三方库，并及时更新到最新版本。注意库之间的兼容性。
10. Beta 测试计划： 在正式发布前，邀请一部分用户进行 Beta 测试，收集真实环境下的反馈和崩溃报告。
11. 持续监控和快速响应： 建立监控机制，一旦发现崩溃率升高，立即投入资源分析原因并发布修复版本。
总结
虽然没有一个放之四海而皆准的“绝对崩溃率数字”，但基于行业实践和对用户体验的考量，一款代码质量好的 iOS 应用，其 活跃用户崩溃率或会话崩溃率应该力争低于 0.1%。
0.01% 以下： 顶尖水平，非常稳定。
0.1% 以下： 优秀水平，用户体验良好。
0.1% 0.5%： 良好至可接受，但应努力优化。
0.5% 1%： 需要高度关注并采取措施。
1% 以上： 表明存在严重问题，急需改进。
最终目标是 尽可能接近零崩溃，并建立一套有效的流程来持续监控、识别和修复问题，确保用户始终获得流畅、可靠的 App 使用体验。
然而，我们可以基于行业普遍认知、苹果官方的指导以及一些常见的度量标准来给出一个参考范围，并详细解释背后的原因。
总的来说，一款代码质量优秀的 iOS 应用，其崩溃率应该力求接近于零，并且在实际运营中，我们通常会设定一个非常低的、可接受的阈值，例如：
理想状态/极高标准：0.01% 以下（甚至更低，如 0.005%）
优秀/行业标杆：0.1% 以下
良好/可接受的基准：0.5% 以下
需要关注/可能影响用户体验：1% 以上
下面我们来详细解析为什么没有一个固定数字，以及影响崩溃率的各种因素和度量方式：
为什么没有一个绝对的数字？
1. “好”的定义是相对的：
目标用户群体： 针对大众用户的社交媒体应用，其用户设备、使用场景、操作习惯更加多样化，崩溃率可能比针对特定专业领域、设备受限的生产力工具要难控制。
应用复杂度和功能： 一个简单的工具类 App（如计算器）和一款包含复杂 UI、网络请求、后台任务、大量第三方 SDK 的大型游戏，其潜在的崩溃点数量和类型差异巨大。
业务目标和市场定位： 初创产品可能更侧重快速迭代和功能验证，允许更高的容错率；而成熟的、追求用户留存和品牌声誉的应用，对崩溃率的要求会非常严苛。
2. 崩溃的来源多样化：
代码 Bug： 这是我们最常想到的，如空指针解引用、内存访问错误、逻辑错误导致异常。
设备和系统兼容性问题： 不同型号的 iPhone、iPad，以及不同版本的 iOS 系统，其硬件特性、API 实现、系统行为可能存在细微差异，导致 App 在某些特定组合下崩溃。
第三方 SDK 问题： 集成的广告 SDK、分析 SDK、推送 SDK、支付 SDK 等，如果它们自身存在 Bug 或与 App 代码存在冲突，也可能导致崩溃。
资源限制： 设备内存不足、磁盘空间不足、网络不稳定等外部因素，可能导致 App 出现异常行为甚至崩溃。
用户异常操作： 极少数情况下，用户一些非预期的操作组合也可能触发 App 的 Bug。
3. 度量标准和统计口径：
崩溃率如何计算？ 是指在所有 App 启动中发生崩溃的比例？还是指在所有使用会话中发生崩溃的比例？是针对所有用户还是活跃用户？不同的统计口径会影响最终数字。
统计周期： 崩溃率是按天、按周、还是按月统计？新版本发布初期，由于适配和未发现的 Bug，崩溃率可能会暂时升高。
行业普遍认知与度量标准
尽管没有绝对数字，但我们可以参考一些行业标准和建议：
苹果官方的期望： 苹果在 App Store Connect 中提供了 Crash Reports（崩溃报告）工具，它会根据用户设备和 iOS 版本统计崩溃。苹果鼓励开发者提交高质量、稳定的应用。虽然他们没有直接给出崩溃率数字，但频繁的崩溃一定会影响应用的排名和审核。
常见的基准线：
0.1% 是一个非常重要的里程碑。 大多数运营良好的 iOS 应用会努力将崩溃率控制在 0.1% 以下。这意味着每 1000 次使用会话，只有不到一次崩溃。
0.5% 通常被认为是“可接受”的范围。 很多中等规模的应用会在这个范围附近。但用户可能会开始注意到并感到不便。
1% 是一个危险信号。 这表明你的应用存在比较明显的问题，很可能影响用户体验、评分和留存率。
0.01% 甚至更低则代表着顶级的稳定性。 这通常是那些经过严格测试、架构设计优秀、并且持续优化的应用才能达到的水平。
如何理解和衡量崩溃率？
要理解和控制崩溃率，需要关注以下几点：
1. 收集崩溃报告是第一步：
App Store Connect (ASC): 这是最直接的来源。通过 ASC 的“App 分析”功能，你可以看到不同 iOS 版本、设备型号、App 版本的崩溃情况。
第三方崩溃收集工具： 如 Sentry, Firebase Crashlytics, Bugsnag, BuddyBuild 等。这些工具通常提供更详细、更及时的崩溃信息，并且可以自定义过滤和告警规则。它们能够帮助你更早地发现和定位问题。
2. 关注“活跃用户崩溃率”和“会话崩溃率”：
活跃用户崩溃率 (Active User Crash Rate): 这是指在特定时间段内，至少发生过一次崩溃的活跃用户数量 占总活跃用户数量的比例。这个指标更能反映有多少用户受到了崩溃的影响。
会话崩溃率 (Session Crash Rate): 这是指在特定时间段内，所有 App 会话中，发生过崩溃的会话数量 占总会话数量的比例。这个指标更能反映 App 的整体稳定性，特别是对于那些可能在一个会话中多次崩溃的用户。
通常情况下，会话崩溃率会比活跃用户崩溃率高一些。 如果你的目标是用户体验，活跃用户崩溃率更重要；如果目标是应用整体稳定性，会话崩溃率更重要。
3. 细分数据进行分析：
按 App 版本： 发现新版本发布后崩溃率是否升高。
按 iOS 版本： 确定是否是特定 iOS 版本导致的问题。
按设备型号： 找出是否在某些特定设备上崩溃更严重。
按崩溃类型： 了解最常见的崩溃原因是什么（例如，`EXC_BAD_ACCESS`、`SIGABRT`、内存警告导致的退出等）。
按崩溃发生的场景： 如用户登录时、支付时、浏览特定页面时。
4. 设置合理的报警阈值：
例如，当某个新版本在发布后 24 小时内，其整体会话崩溃率超过 0.2% 时，触发告警。
或者当某个特定 iOS 版本上的崩溃率超过 0.5% 时，触发告警。
如何达到并维持低崩溃率？
一个高质量、低崩溃率的 iOS 应用，需要：
1. 良好的架构设计： 遵循苹果的开发模式（如 MVC, MVVM, VIPER），合理划分模块，降低耦合度，提高可测试性。
2. 严格的代码审查 (Code Review): 团队成员互相审查代码，发现潜在的 Bug 和不良实践。
3. 全面的单元测试和集成测试： 对关键逻辑和功能模块编写测试用例，确保代码的正确性。
4. 持续集成/持续交付 (CI/CD): 自动化测试流程，确保每次代码合并都能及时发现问题。
5. 使用静态代码分析工具： 如 SwiftLint, Clang Static Analyzer, RuboCop 等，帮助发现代码风格、潜在 Bug 和安全问题。
6. 内存管理： 避免内存泄漏、过度使用内存。使用 Instruments 工具进行性能分析和内存检测。
7. 异常处理： 合理使用 `trycatch` 块，处理可能抛出异常的代码，避免程序直接崩溃。
8. 网络请求处理： 处理网络异常、超时、数据解析错误，并提供用户友好的反馈。
9. 第三方库管理： 选择稳定、经过充分测试的第三方库，并及时更新到最新版本。注意库之间的兼容性。
10. Beta 测试计划： 在正式发布前，邀请一部分用户进行 Beta 测试，收集真实环境下的反馈和崩溃报告。
11. 持续监控和快速响应： 建立监控机制，一旦发现崩溃率升高，立即投入资源分析原因并发布修复版本。
总结
虽然没有一个放之四海而皆准的“绝对崩溃率数字”，但基于行业实践和对用户体验的考量，一款代码质量好的 iOS 应用，其 活跃用户崩溃率或会话崩溃率应该力争低于 0.1%。
0.01% 以下： 顶尖水平，非常稳定。
0.1% 以下： 优秀水平，用户体验良好。
0.1% 0.5%： 良好至可接受，但应努力优化。
0.5% 1%： 需要高度关注并采取措施。
1% 以上： 表明存在严重问题，急需改进。
最终目标是 尽可能接近零崩溃，并建立一套有效的流程来持续监控、识别和修复问题，确保用户始终获得流畅、可靠的 App 使用体验。
网友意见
崩溃过的设备数/总活跃设备数
iOS App没有多开，基本一个设备代表一个用户。
崩溃率，0.7%合格， 0.3%优秀。
0.7%相当于App你天天用，一年也就崩溃2～3次。
而且有相当数量崩溃是发生在退到后台的时候，用户看不到。
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