MTP-Stapelladungen: Warum die Übertragungsgeschwindigkeit zwischen Dateien sinkt

Die Übertragung großer Dateimengen per MTP (Media Transfer Protocol) wirkt auf den ersten Blick einfach: Ein Kabel, ein Gerät, ein Klick – und schon beginnt der Transfer. Doch viele Nutzer beobachten ein seltsames Phänomen: Während die erste Datei noch mit hoher Geschwindigkeit von 45 MB/s übertragen wird, verlangsamt sich der Prozess bei jeder weiteren Datei. Die Zweite kommt nur noch mit 30 MB/s durch, die Dritte noch langsamer. Doch was steckt dahinter? Die Antwort liegt in der Art und Weise, wie das Protokoll selbst funktioniert – und warum es zwischen den Dateien zwangsläufig zu Verzögerungen kommt.

Die Ursache liegt im Protokoll selbst

MTP ist ein zustandsorientiertes Protokoll, das zwischen jeder Datei eine vollständige Verhandlungssequenz erfordert. Diese besteht aus den Befehlen SendObjectInfo und SendObject. Diese Schritte sind keine Implementierungslücke, die sich optimieren ließe – sie sind fester Bestandteil des MTP-Standards.

Während dieser Pause laufen mehrere Prozesse im Hintergrund ab:

• Der Flash-Controller des Android-Geräts finalisiert noch die Speicherung der vorherigen Datei.
• Das USB-Protokoll muss neu synchronisiert werden, um das nächste Objekt zu empfangen.
• Die MTP-Stack des Geräts verarbeitet Metadaten, bevor es bereit ist, neue Daten zu akzeptieren.

Das Ergebnis ist ein spürbarer Geschwindigkeitsabfall an jeder Dateigrenze. Je länger die vorherige Datei, desto länger dauert es, bis das Gerät wieder bereit ist.

Experimente und Optimierungsversuche

Bei der Entwicklung von HiyokoMTP wurden verschiedene Ansätze getestet, um die Performance zu verbessern – allerdings mit unterschiedlichen Erfolgen:

• Tokio-Thread-Pool-Überlastung: Blockierende Lese- und Schreiboperationen in asynchronen Threads führten zu Instabilitäten. Obwohl die Stabilität durch Anpassungen gesteigert werden konnte, blieb der Geschwindigkeitsabfall zwischen den Dateien bestehen.

• Chunk-Größen-Anpassung: Die Verwendung größerer USB-Bulk-Transfer-Puffer (bis zu 4 MB pro Chunk) erhöhte die Spitzenleistung, konnte das grundsätzliche Problem der inter-file-Verzögerungen jedoch nicht beheben.

• Künstliche Pausen zwischen Dateien: Überraschenderweise führten kurze Verzögerungen zwischen den Übertragungen in einigen Fällen zu einer besseren Gesamtperformance. Der Flash-Controller des Geräts erhielt so mehr Zeit, die vorherige Datei abzuschließen.

Warum sich das Problem nicht vollständig lösen lässt

Der inter-file-Overhead ist strukturell bedingt. MTP wurde nie als Streaming-Protokoll konzipiert, sondern als zustandsbasierter Befehls- und Antwortmechanismus. Jede Datei wird als eigenständige Transaktion behandelt – mit eigener Verhandlung und Abschluss. Es gibt keinen Mechanismus, um die nächste Datei vorzubereiten, während die aktuelle noch geschrieben wird.

Theoretisch könnten nicht-azyklische Bulk-Transfer-Pipelines (ähnlich wie io_uring oder Zero-Copy-USB) Abhilfe schaffen. Allerdings erfordern solche Lösungen tiefgreifende Änderungen auf der Ebene des nusb-Treiberstapels sowie Unterstützung durch die Android-MTP-Implementierungen – etwas, das aktuell kaum ein Gerät bietet.

MTP vs. ADB: Ein fairer Vergleich

Ein direkter Vergleich zwischen MTP und ADB (Android Debug Bridge) zeigt, dass beide Methoden unterschiedliche Stärken und Schwächen aufweisen:

• Spitzenleistung bei Einzeldateien: MTP erreicht höhere Geschwindigkeiten, während ADB moderater performt.
• Overhead pro Datei: MTP leidet unter dem zustandsorientierten Protokoll, ADB hingegen unter konsistenteren Verzögerungen.
• Batch-Transfer-Effizienz: Bei MTP sinkt die Geschwindigkeit zwischen den Dateien, bei ADB bleibt sie stabiler.

ADB bietet zwar weniger Overhead pro Datei, ist aber in der Rohgeschwindigkeit bei großen Einzeldateien meist langsamer als MTP. Welche Methode die bessere Wahl ist, hängt somit stark von den individuellen Anforderungen ab.

Der inter-file-Geschwindigkeitsabfall ist unvermeidbar, lässt sich aber durch gezielte Optimierungen wie in HiyokoMTP auf ein Minimum reduzieren. Wer mit den Grenzen von MTP konfrontiert ist, sollte sich bewusst sein: Das Problem liegt nicht in der Implementierung, sondern im Protokoll selbst. Es gibt also keinen Grund zur Annahme, dass man etwas falsch gemacht hat – MTP funktioniert einfach so.