我這邊zip解壓縮和io跑分類問題經常會涉及到不同儲存晶元間的儲存效能對比。
眾所周知，儲存效能問題，跟儲存晶元自身效能，塊裝置層和檔案系統層的效能都有關係的。所以說搞出一款工具，能夠直觀地看出
某效能問題對應的在儲存bsp層，塊裝置層和檔案系統層的耗時資訊，是有助於解決儲存效能問題的。
該工具目前比較適合用來分析單執行緒儲存效能問題。
比如zip解壓縮，androbench順序讀寫和sqlite跑分都是屬於單執行緒效能問題分析範疇的。因為這些測試專案在實際進行時，只有乙個執行緒在做效能測試工作，最後輸出的效能指標只跟該執行緒的效能有關。
1 搭建bcc環境
2 獲取儲存效能分析工具
3 開啟效能trace
執行 下面命令，開啟儲存效能trace。
adeb shell
./ioworkload_analysis.py 0 > /data/io.log
4 開始效能測試
開始跑效能測試（比如上面的zip解壓縮和io跑分），
跑完效能測試後，把上面生成的手機裡面的/data/io.log檔案adb pull到電腦端, 產生的檔案系統層，塊裝置層和bsp層的儲存效能耗時資訊都在上面的io.log檔案裡面。
5 分析儲存各層面的效能耗時
拿androbench跑分效能分析舉例，來說明怎麼得到在bsp層，塊裝置層和檔案系統層的耗時資訊。（androbench跑分效能跟thread-***這個執行緒的工作效能掛鉤的）
1> 檔案系統層
cat io.log | grep thread- | grep vfs | awk ';end '
可以得到檔案系統層面的總耗時資訊
cat io.log | grep thread- | | wc -l
可以得到檔案系統層總共傳送了多少fsync or write or read系統呼叫數目。
2> 儲存bsp層
cat io.log | grep thread- | grep req | awk ';end '
可以得到跑分時發出的塊裝置層所有請求完成（req issue到req complete）總耗時資訊。
cat io.log | grep thread- | grep req | wc -l
可以得到跑分時發出的請求總數目。
請求完成的平均耗時 = 所有請求的總耗時 / 上面的總數目.
請求完成的最大耗時和耗時分布可由sort -nr命令得出。
上面資訊便代表了儲存bsp層的耗時資訊。
3> 塊裝置層
cat io.log | grep thread- | grep req | awk ';end '
得到了io跑分時的塊裝置層的請求排隊耗時（req insert到req issue）資訊。
cat io.log | grep thread- | grep blk | awk ';end '
可以得到io跑分時的塊裝置層submit bio的總耗時。
cat io.log | grep thread- | grep blk | wc -l
得到跑分時的submit_bio呼叫次數。
上面資訊便代表了塊裝置層的耗時資訊。
因為塊裝置層的耗時有兩方面的耗時組成，乙個是submit_bio的耗時，乙個是請求排隊耗時。
目前正在應用該工具解決io跑分和zip解壓縮中不同儲存晶元對比的效能問題。
已經能夠成功看出jira：miui-1826523裡面的q版本sliqte效能衰退問題是由於檔案系統層fsync效能不如p版本造成的，
儲存bsp層和塊裝置層q版本的效能還好於p版本的。（該jira還在進一步地分析定位中）
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