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11 | I/O优化（下）：如何监控线上I/O操作？

通过前面的学习，相信你对I/O相关的基础知识有了一些认识，也了解了测量I/O性能的方法。

但是在实际应用中，你知道有哪些I/O操作是不合理的吗？我们应该如何发现代码中不合理的I/O操作呢？或者更进一步，我们能否在线上持续监控应用程序中I/O的使用呢？今天我们就一起来看看这些问题如何解决。

I/O跟踪

在监控I/O操作之前，你需要先知道应用程序中究竟有哪些I/O操作。

我在专栏前面讲卡顿优化的中提到过，Facebook的Profilo为了拿到ftrace的信息，使用了PLT Hook技术监听了“atrace_marker_fd”文件的写入。那么还有哪些方法可以实现I/O跟踪，而我们又应该跟踪哪些信息呢？

1. Java Hook

出于兼容性的考虑，你可能第一时间想到的方法就是插桩。但是插桩无法监控到所有的I/O操作，因为有大量的系统代码也同样存在I/O操作。

出于稳定性的考虑，我们退而求其次还可以尝试使用Java Hook方案。以Android 6.0的源码为例，FileInputStream的整个调用流程如下。

java : FileInputStream -> IoBridge.open -> Libcore.os.open 
-> BlockGuardOs.open -> Posix.open

在Libcore.java中可以找到一个挺不错的Hook点，那就是BlockGuardOs这一个静态变量。如何可以快速找到合适的Hook点呢？一方面需要靠经验，但是耐心查看和分析源码是必不可少的工作。

public static Os os = new BlockGuardOs(new Posix());
// 反射获得静态变量
Class<?> clibcore = Class.forName("libcore.io.Libcore");
Field fos = clibcore.getDeclaredField("os");

我们可以通过动态代理的方式，在所有I/O相关方法前后加入插桩代码，统计I/O操作相关的信息。事实上，BlockGuardOs里面还有一些Socket相关的方法，我们也可以用来统计网络相关的请求。

// 动态代理对象
Proxy.newProxyInstance(cPosix.getClassLoader(), getAllInterfaces(cPosix), this);

beforeInvoke(method, args, throwable);
result = method.invoke(mPosixOs, args);
afterInvoke(method, args, result);

看起来这个方案好像挺不错的，但在实际使用中很快就发现这个方法有几个缺点。

• 性能极差。I/O操作调用非常频繁，因为使用动态代理和Java的大量字符串操作，导致性能比较差，无法达到线上使用的标准。

• 无法监控Native代码。例如微信中有大量的I/O操作是在Native代码中，使用Java Hook方案无法监控到。

• 兼容性差。Java Hook需要每个Android版本去兼容，特别是Android P增加对非公开API限制。

2. Native Hook

如果Java Hook不能满足需求，我们自然就会考虑Native Hook方案。Profilo使用到是PLT Hook方案，它的性能比GOT Hook要稍好一些，不过GOT Hook的兼容性会更好一些。

关于几种Native Hook的实现方式与差异，我在后面会花篇幅专门介绍，今天就不展开了。最终是从libc.so中的这几个函数中选定Hook的目标函数。

int open(const char *pathname, int flags, mode_t mode);
ssize_t read(int fd, void *buf, size_t size);
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t size); write_cuk
int close(int fd);

因为使用的是GOT Hook，我们需要选择一些有调用上面几个方法的library。微信Matrix中选择的是libjavacore.so、libopenjdkjvm.so、libopenjdkjvm.so，可以覆盖到所有的Java层的I/O调用，具体可以参考io_canary_jni.cc。

不过我更推荐Profilo中atrace.cpp的做法，它直接遍历所有已经加载的library，一并替换。

void hookLoadedLibs() {
  auto& functionHooks = getFunctionHooks();
  auto& seenLibs = getSeenLibs();
  facebook::profilo::hooks::hookLoadedLibs(functionHooks, seenLibs);
}

不同版本的Android系统实现有所不同，在Android 7.0之后，我们还需要替换下面这三个方法。

open64
__read_chk
__write_chk

3. 监控内容

在实现I/O跟踪后，我们需要进一步思考需要监控哪些I/O信息。假设读取一个文件，我们希望知道这个文件的名字、原始大小、打开文件的堆栈、使用了什么线程这些基本信息。

接着我们还希望得到这一次操作一共使用了多长时间，使用的Buffer是多大的。是一次连续读完的，还是随机的读取。通过上面Hook的四个接口，我们可以很容易的采集到这些信息。

下面是一次I/O操作的基本信息，在主线程对一个大小为600KB的“test.db”文件。

使用了4KB的Buffer，连续读取150次，一次性把整个文件读完，整体的耗时是10ms。因为连读读写时间和打开文件的总时间相同，我们可以判断出这次read()操作是一气呵成的，中间没有间断。

因为I/O操作真的非常频繁，采集如此多的信息，对应用程序的性能会造成多大的影响呢？我们可以看看是否使用Native Hook的耗时数据。

你可以看到采用Native Hook的监控方法性能损耗基本可以忽略，这套方案可以用于线上。

线上监控

通过Native Hook方式可以采集到所有的I/O相关的信息，但是采集到的信息非常多，我们不可能把所有信息都上报到后台进行分析。

对于I/O的线上监控，我们需要进一步抽象出规则，明确哪些情况可以定义为不良情况，需要上报到后台，进而推动开发去解决。

1. 主线程I/O

我不止一次说过，有时候I/O的写入会突然放大，即使是几百KB的数据，还是尽量不要在主线程上操作。在线上也会经常发现一些I/O操作明明数据量不大，但是最后还是ANR了。

当然如果把所有的主线程I/O都收集上来，这个数据量会非常大，所以我会添加“连续读写时间超过100毫秒”这个条件。之所以使用连续读写时间，是因为发现有不少案例是打开了文件句柄，但不是一次读写完的。

在上报问题到后台时，为了能更好地定位解决问题，我通常还会把CPU使用率、其他线程的信息以及内存信息一并上报，辅助分析问题。

2. 读写Buffer过小

我们知道，对于文件系统是以block为单位读写，对于磁盘是以page为单位读写，看起来即使我们在应用程序上面使用很小的Buffer，在底层应该差别不大。那是不是这样呢？

read(53, "*****************"\.\.\., 1024) = 1024       <0.000447>
read(53, "*****************"\.\.\., 1024) = 1024       <0.000084>
read(53, "*****************"\.\.\., 1024) = 1024       <0.000059>

虽然后面两次系统调用的时间的确会少一些，但是也会有一定的耗时。如果我们的Buffer太小，会导致多次无用的系统调用和内存拷贝，导致read/write的次数增多，从而影响了性能。

那应该选用多大的Buffer呢？我们可以跟据文件保存所挂载的目录的block size来确认Buffer大小，数据库中的pagesize就是这样确定的。

new StatFs("/data").getBlockSize()

所以我们最终选择的判断条件为：

• buffer size小于block size，这里一般为4KB。

• read/write的次数超过一定的阈值，例如5次，这主要是为了减少上报量。

buffer size不应该小于4KB，那它是不是越大越好呢？你可以通过下面的命令做一个简单的测试，读取测试应用的iotest文件，它的大小是40M。其中bs就是buffer size，bs分别使用不同的值，然后观察耗时。

// 每次测试之前需要手动释放缓存
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time dd if=/data/data/com.sample.io/files/iotest of=/dev/null bs=4096

通过上面的数据大致可以看出来，Buffer的大小对文件读写的耗时有非常大的影响。耗时的减少主要得益于系统调用与内存拷贝的优化，Buffer的大小一般我推荐使用4KB以上。

在实际应用中，ObjectOutputStream和ZipOutputStream都是一个非常经典的例子，ObjectOutputStream使用的buffer size非常小。而ZipOutputStream会稍微复杂一些，如果文件是Stored方式存储的，它会使用上层传入的buffer size。如果文件是Deflater方式存储的，它会使用DeflaterOutputStream的buffer size，这个大小默认是512Byte。

你可以看到，如果使用BufferInputStream或者ByteArrayOutputStream后整体性能会有非常明显的提升。

正如我上一期所说的，准确评估磁盘真实的读写次数是比较难的。磁盘内部也会有很多的策略，例如预读。它可能发生超过你真正读的内容，预读在有大量顺序读取磁盘的时候，readahead可以大幅提高性能。但是大量读取碎片小文件的时候，可能又会造成浪费。

你可以通过下面的这个文件查看预读的大小，一般是128KB。

/sys/block/[disk]/queue/read_ahead_kb

一般来说，我们可以利用/proc/sys/vm/block_dump或者/proc/diskstats的信息统计真正的磁盘读写次数。

/proc/diskstats
块设备名字|读请求次数|读请求扇区数|读请求耗时总和\.\.\.\.
dm-0 23525 0 1901752 45366 0 0 0 0 0 33160 57393
dm-1 212077 0 6618604 430813 1123292 0 55006889 3373820 0 921023 3805823

3. 重复读

微信之前在做模块化改造的时候，因为模块间彻底解耦了，很多模块会分别去读一些公共的配置文件。

有同学可能会说，重复读的时候数据都是从Page Cache中拿到，不会发生真正的磁盘操作。但是它依然需要消耗系统调用和内存拷贝的时间，而且Page Cache的内存也很有可能被替换或者释放。

你也可以用下面这个命令模拟Page Cache的释放。

echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

如果频繁地读取某个文件，并且这个文件一直没有被写入更新，我们可以通过缓存来提升性能。不过为了减少上报量，我会增加以下几个条件：

• 重复读取次数超过3次，并且读取的内容相同。

• 读取期间文件内容没有被更新，也就是没有发生过write。

加一层内存cache是最直接有效的办法，比较典型的场景是配置文件等一些数据模块的加载，如果没有内存cache，那么性能影响就比较大了。

public String readConfig() {
  if (Cache != null) {
     return cache; 
  }
  cache = read("configFile");
  return cache;
}

4. 资源泄漏

在崩溃分析中，我说过有部分的OOM是由于文件句柄泄漏导致。资源泄漏是指打开资源包括文件、Cursor等没有及时close，从而引起泄露。这属于非常低级的编码错误，但却非常普遍存在。

如何有效的监控资源泄漏？这里我利用了Android框架中的StrictMode，StrictMode利用CloseGuard.java类在很多系统代码已经预置了埋点。

到了这里，接下来还是查看源码寻找可以利用的Hook点。这个过程非常简单，CloseGuard中的REPORTER对象就是一个可以利用的点。具体步骤如下：

• 利用反射，把CloseGuard中的ENABLED值设为true。

• 利用动态代理，把REPORTER替换成我们定义的proxy。

虽然在Android源码中，StrictMode已经预埋了很多的资源埋点。不过肯定还有埋点是没有的，比如MediaPlayer、程序内部的一些资源模块。所以在程序中也写了一个MyCloseGuard类，对希望增加监控的资源，可以手动增加埋点代码。

I/O与启动优化

通过I/O跟踪，可以拿到整个启动过程所有I/O操作的详细信息列表。我们需要更加的苛刻地检查每一处I/O调用，检查清楚是否每一处I/O调用都是必不可少的，特别是write()。

当然主线程I/O、读写Buffer、重复读以及资源泄漏是首先需要解决的，特别是重复读，比如cpuinfo、手机内存这些信息都应该缓存起来。

对于必不可少的I/O操作，我们需要思考是否有其他方式做进一步的优化。

• 对大文件使用mmap或者NIO方式。MappedByteBuffer就是Java NIO中的mmap封装，正如上一期所说，对于大文件的频繁读写会有比较大的优化。

• 安装包不压缩。对启动过程需要的文件，我们可以指定在安装包中不压缩，这样也会加快启动速度，但带来的影响是安装包体积增大。事实上Google Play非常希望我们不要去压缩library、resource、resource.arsc这些文件，这样对启动的内存和速度都会有很大帮助。而且不压缩文件带来只是安装包体积的增大，对于用户来说，Download size并没有增大。

• Buffer复用。我们可以利用Okio开源库，它内部的ByteString和Buffer通过重用等技巧，很大程度上减少CPU和内存的消耗。

• 存储结构和算法的优化。是否可以通过算法或者数据结构的优化，让我们可以尽量的少I/O甚至完全没有I/O。比如一些配置文件从启动完全解析，改成读取时才解析对应的项；替换掉XML、JSON这些格式比较冗余、性能比较较差的数据结构，当然在接下来我还会对数据存储这一块做更多的展开。

2013年我在做Multidex优化的时候，发现代码中会先将classes2.dex从APK文件中解压出来，然后再压缩到classes2.zip文件中。classes2.dex做了一次无用的解压和压缩，其实根本没有必要。

那个时候通过研究ZIP格式的源码，我发现只要能构造出一个符合ZIP格式的文件，那就可以直接将classses2.dex的压缩流搬到classes2.zip中。整个过程没有任何一次解压和压缩，这个技术也同样应用到Tinker的资源合成中。

总结

今天我们学习了如何在应用层面监控I/O的使用情况，从实现上尝试了Java Hook和Native Hook两种方案，最终考虑到性能和兼容性，选择了Native Hook方案。

对于Hook方案的选择，在同等条件下我会优先选择Java Hook方案。但无论采用哪种Hook方案，我们都需要耐心地查看源码、分析调用流程，从而寻找可以利用的地方。

一套监控方案是只用在实验室自动化测试，还是直接交给用户线上使用，这两者的要求是不同的，后者需要99.9%稳定性，还要具备不影响用户体验的高性能才可以上线。从实验室到线上，需要大量的灰度测试以及反复的优化迭代过程。

课后练习

微信的性能监控分析工具Matrix终于开源了，文中大部分内容都是基于matrix-io-canary的分析。今天的课后作业是尝试接入I/O Canary，查看一下自己的应用是否存在I/O相关的问题，请你在留言区跟同学们分享交流一下你的经验。

是不是觉得非常简单？我还有一个进阶的课后练习。在io_canary_jni.cc中发现目前Matrix只监控了主线程的I/O运行情况，这主要为了解决多线程同步问题。

//todo 解决非主线程打开，主线程操作问题
int ProxyOpen(const char *pathname, int flags, mode_t mode) {

事实上其他线程使用I/O不当，也会影响到应用的性能，“todo = never do”，今天就请你来尝试解决这个问题吧。但是考虑到性能的影响，我们不能简单地直接加锁。针对这个case是否可以做到完全无锁的线程安全，或者可以尽量降低锁的粒度呢？我邀请你一起来研究这个问题，给Matrix提交Pull request，参与到开源的事业中吧。

欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给好友，邀请他一起学习。最后别忘了在评论区提交今天的作业，我也为认真完成作业的同学准备了丰厚的“学习加油礼包”，期待与你一起切磋进步哦。