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背景

工作中常有些这样需求，需要分析zip解压缩，androbench和应用安装等存储应用场景在不同版本，不同平台的性能差异，并且需要对这些场景做性能优化。

想要做好这些需求工作，首先得对这些场景下的IO特点有所熟悉，知道这些场景会给手机施加什么样的workload。

这一步做好后，对下来无论是调研存储性能优化方案，还是分析这些场景对应的性能jira都会有很大帮助的。

IO workload解析

解析工具介绍

由于部分app代码不开源（比如androbench等），并且就算代码开源，由于上层代码逻辑复杂，要想对手机众多使用场景下的io workload做很好地解析，

最好开发出一个统一的解析方案，可以对不同io workload进行解析。

这边经过一番调研，发现结合着使用如下两个工具可以很好地做到解析工作。

自己定制的collect-straces.sh脚本

      该脚本借助于Linux平台上强大的strace工具，可以对指定进程运行时的各种syscall 调用（目前只限于IO方面）进行trace跟踪记录，

 并且也可以自动对跟踪进程派发出来的子线程进行syscall跟踪，而且还可以算出来syscall调用耗时，追踪到syscall有无调用失败等。

基于ebpf接口的bcc工具

      上面介绍的是syscall层面的workload跟踪，很多时候还想清楚地知道底层kernel里面文件系统层，block层和存储设备层各个层面的workload状况。

  这样便于对kernel存储模块进行调优。所以这个时候就可以借助bcc工具了。

      该工具集由我这边做了定制和功能强化，里面有几个工具可以做到workload解析。

1：ioworkload_analysis工具

     该工具会卡住vfs_read/vfs_write等函数，可以在文件系统这一层进行跟踪。

2：directio_analysis工具

     该工具卡住__blockdev_direct_IO函数，可以在block这一层进行workload跟踪（目前仅限于ext4文件系统+Androbench场景使用）。

3：biosnoop工具

      该工具会卡住blk_start_request，blk_account_io_completion函数，可以对存储设备层处理IO请求方面进行跟踪。

4：stackcount工具

     该工具的-P选项和-d选项结合起来用，可以看到待trace函数在系统所有进程里面的上级函数调用链状状况（调用链包括用户态函数调用）。

下面是由我解析出来的一些手机应用场景对应的io workload状况。

bcc工具对系统进行trace时，产生的overhead比strace工具要小的多。strace工具跟踪时，产生的overhead比较大，对IO性能会有比较大的影响的。

androbench解析

micro测试项

分析方法

syscall层面，可以用上面说的strace工具。

内核层面，用bcc里面的stackcount工具分析Android系统底层submit bio时对应的上级函数调用链。发现androbench进行存储测试时，submit bio的上级调用函数链必经过vfs_read和vfs_write。

所以用ioworkload_analysis工具卡住vfs_read和vfs_write这两个内核函数，便可以分析到androbench在内核层面具体是怎么进行micro测试的。

解析出的workload状况

androbench测试之前，会顺序buffer write写生成8个文件（文件名依次为0 - 7），文件尺寸都为64M。各个文件生成完后，会分别调用fsync保证文件数据，元数据落盘。

一 顺序读写测试

单线程测试

1：依次direct顺序读上面生成的0-7文件，循环读3轮，每个文件读两次，每次读(对应vfs_read)32M的数据。

2：依次direct顺序写上面生成的0-7文件，循环写3轮，每个文件写两次，每次写(对应vfs_write)32M的数据。

      写是带有O_SYNC flag的，这意味着每次写调用在最后一步都做fsync的工作。

顺序读写产生的总文件数据量为1536MB = 8 × 3 × 64MB，该数据量是固定不变的，每轮测试都一样。

其中的8对应0-7共8个文件，3对应循环测试3轮，

64MB是缺省模式下每个文件的尺寸大小（前面已经提过），因为缺省模式下，顺序读写的IO大小为32M，所以正好每个文件需要顺序读or写2次，才能完成整个文件的IO访问。

顺序读写评测的是手机存储芯片的吞吐量：MB/s.

吞吐量计算公式：1536MB  /  顺序（读 or 写）测试耗时。

（仅在e1 android q上验证是这样的，目前用bcc工具算出的值都是很接近，但是稍微大于androbench app算出的值，还需要多机型再验证）。

二 随机读写测试

多线程测试，会开启8个线程（缺省模式的配置）进行并发IO测试，每个线程对应操作0-7中的一个文件。

具体的IO测试工作如下：

1：先做多线程的随机读测试，每次读IO大小为4kb。

2：后做多线程的随机写测试，每次写IO大小为4kb。

     写也是带有O_SYNC flag的，也会每次写后，做fsync的工作。

随机读写的文件逻辑地址不会超过文件的大小：64M。

随机读写评测的是手机存储芯片的IOPS性能。

IOPS计算公式：随机（读 or 写）测试总共产生的IOPS次数  /  随机（读 or 写）测试耗时。

（仅在e1 android q上验证是这样的，目前用bcc工具算出的值都是很接近，但是稍微小于androbench app算出的值，感觉还有点问题，还需要多机型再验证）。

总结

从micro测试项的workload解析，可以看出来androbench这个存储测试工具设计目标是尽量绕开内核文件系统层（1测试之前fsync待测文件的数据; 2采用direct io方式进行性能测试；3无论顺序读写还是随机读写都是覆盖读写，文件逻辑地址都不会超过64M，避免读写测试时陷入ext4文件系统的磁盘物理块分配这种耗时工作），最大程度上感知手机存储芯片的IO性能。

sqlite测试项

java层面分析

打开sqlite相关调试开关后，看到logcat中SQLiteStatements相关输出：

androbench增删改测试项，都是对testing_sqlite.db文件进行测试的，各自不断循环输出如下内容

sqlite insert:

.........

08-28 23:13:58.562 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "BEGIN EXCLUSIVE;"

08-28 23:13:58.563 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "INSERT INTO friends(position,phonetic_name,phone_number,member_type,contact_id,type,raw_phone_number,ext..........."

08-28 23:13:58.612 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "COMMIT;"

sqlite update:

..........

08-28 23:14:03.692 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "BEGIN EXCLUSIVE;"

08-28 23:14:03.692 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "UPDATE friends SET position=0,phonetic_name=NULL......."

08-28 23:14:03.692 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "COMMIT;"

sqlite delete:

..........

08-28 23:14:05.706 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "BEGIN EXCLUSIVE;"

08-28 23:14:05.706 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "DELETE FROM friends where id=17321;"

08-28 23:14:05.706 14204 14353 V SQLiteStatements: /data/user/0/com.andromeda.androbench2/databases/testing_sqlite.db: "COMMIT;"

内核层面分析

共同之处：

sqlite增删改测试用的是testing_sqlite.db和testing_sqlite.db-wal这两个文件。

具体测试时，都是单线程buffer IO读写，对testing_sqlite.db-wal文件统一写完后，会对该文件执行下fsync（赶好对应sqlite的normal mode）。然后把wal文件内容写回到testing_sqlite.db文件中（对应的正是数据库的checkpoint工作）。

sqlite insert ：

数据库的checkpoint的时候，才会有读操作。

sqlite delete：

非checkpoint阶段，也会有读操作。

由于对sqlite的细致工作流程还不熟悉，所以这部分后来有空还可以继续解析。

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