linux 性能相关
lovelily 2011-09-09
转载本站文章请注明，转载自：扶凯[http://www.php-oa.com]
本文链接:http://www.php-oa.com/2009/02/03/iostat.html
以前一直不太会用这个参数。现在认真研究了一下iostat，因为刚好有台重要的服务器压力高,所以放上来分析一下.下面这台就是IO有压力过大的服务器
$iostat-x1
Linux2.6.33-fukai(fukai-laptop)_i686_(2CPU)
avg-cpu:%user%nice%system%iowait%steal%idle
5.470.508.9648.260.0036.82
Device:rrqm/swrqm/sr/sw/srsec/swsec/savgrq-szavgqu-szawaitsvctm%util
sda6.00273.0099.007.002240.002240.0042.261.1210.577.9684.40
sdb0.004.000.00350.000.002068.005.910.551.580.5418.80
rrqm/s:每秒进行merge的读操作数目。即delta(rmerge)/s
wrqm/s:每秒进行merge的写操作数目。即delta(wmerge)/s
r/s:每秒完成的读I/O设备次数。即delta(rio)/s
w/s:每秒完成的写I/O设备次数。即delta(wio)/s
rsec/s:每秒读扇区数。即delta(rsect)/s
wsec/s:每秒写扇区数。即delta(wsect)/s
rkB/s:每秒读K字节数。是rsect/s的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算)
wkB/s:每秒写K字节数。是wsect/s的一半。(需要计算)
avgrq-sz:平均每次设备I/O操作的数据大小(扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
avgqu-sz:平均I/O队列长度。即delta(aveq)/s/1000(因为aveq的单位为毫秒)。
await:平均每次设备I/O操作的等待时间(毫秒)。即delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
svctm:平均每次设备I/O操作的服务时间(毫秒)。即delta(use)/delta(rio+wio)
%util:一秒中有百分之多少的时间用于I/O操作，或者说一秒中有多少时间I/O队列是非空的。即delta(use)/s/1000(因为use的单位为毫秒)
如果%util接近100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘
可能存在瓶颈。
idle小于70%IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait.
同时可以结合vmstat查看查看b参数(等待资源的进程数)和wa参数(IO等待所占用的CPU时间的百分比,高过30%时IO压力高)
另外await的参数也要多和svctm来参考。差的过高就一定有IO的问题。
avgqu-sz也是个做IO调优时需要注意的地方，这个就是直接每次操作的数据的大小，如果次数多，但数据拿的小的话，其实IO也会很小.如果数据拿的大，才IO的数据会高。也可以通过avgqu-sz×(r/sorw/s)=rsec/sorwsec/s.也就是讲，读定速度是这个来决定的。
另外还可以参考
svctm一般要小于await(因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，svctm的大小一般和磁盘性能有关，CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致svctm的增加。await的大小一般取决于服务时间(svctm)以及I/O队列的长度和I/O请求的发出模式。如果svctm比较接近await，说明I/O几乎没有等待时间；如果await远大于svctm，说明I/O队列太长，应用得到的响应时间变慢，如果响应时间超过了用户可以容许的范围，这时可以考虑更换更快的磁盘，调整内核elevator算法，优化应用，或者升级CPU。
队列长度(avgqu-sz)也可作为衡量系统I/O负荷的指标，但由于avgqu-sz是按照单位时间的平均值，所以不能反映瞬间的I/O洪水。
别人一个不错的例子.(I/O系统vs.超市排队)
举一个例子，我们在超市排队checkout时，怎么决定该去哪个交款台呢?首当是看排的队人数，5个人总比20人要快吧?除了数人头，我们也常常看看前面人购买的东西多少，如果前面有个采购了一星期食品的大妈，那么可以考虑换个队排了。还有就是收银员的速度了，如果碰上了连钱都点不清楚的新手，那就有的等了。另外，时机也很重要，可能5分钟前还人满为患的收款台，现在已是人去楼空，这时候交款可是很爽啊，当然，前提是那过去的5分钟里所做的事情比排队要有意义(不过我还没发现什么事情比排队还无聊的)。
I/O系统也和超市排队有很多类似之处:
r/s+w/s类似于交款人的总数
平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数
平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度
平均等待时间(await)类似于平均每人的等待时间
平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的东西多少
I/O操作率(%util)类似于收款台前有人排队的时间比例。
我们可以根据这些数据分析出I/O请求的模式，以及I/O的速度和响应时间。
下面是别人写的这个参数输出的分析
#iostat-x1
avg-cpu:%user%nice%sys%idle
16.240.004.3179.44
Device:rrqm/swrqm/sr/sw/srsec/swsec/srkB/swkB/savgrq-szavgqu-szawaitsvctm%util
/dev/cciss/c0d0
0.0044.901.0227.558.16579.594.08289.8020.5722.3578.215.0014.29
上面的iostat输出表明秒有28.57次设备I/O操作:总IO(io)/s=r/s(读)+w/s(写)=1.02+27.55=28.57(次/秒)其中写操作占了主体(w:r=27:1)。
平均每次设备I/O操作只需要5ms就可以完成，但每个I/O请求却需要等上78ms，为什么?因为发出的I/O请求太多(每秒钟约29个)，假设这些请求是同时发出的，那么平均等待时间可以这样计算:
平均等待时间=单个I/O服务时间*(1+2+…+请求总数-1)/请求总数
应用到上面的例子:平均等待时间=5ms*(1+2+…+28)/29=70ms，和iostat给出的78ms的平均等待时间很接近。这反过来表明I/O是同时发起的。
每秒发出的I/O请求很多(约29个)，平均队列却不长(只有2个左右)，这表明这29个请求的到来并不均匀，大部分时间I/O是空闲的。
一秒中有14.29%的时间I/O队列中是有请求的，也就是说，85.71%的时间里I/O系统无事可做，所有29个I/O请求都在142毫秒之内处理掉了。
delta(ruse+wuse)/delta(io)=await=78.21=>delta(ruse+wuse)/s=78.21*delta(io)/s=78.21*28.57=2232.8，表明每秒内的I/O请求总共需要等待2232.8ms。所以平均队列长度应为2232.8ms/1000ms=2.23，而iostat给出的平均队列长度(avgqu-sz)却为22.35，为什么?!因为iostat中有bug，avgqu-sz值应为2.23，而不是22.35。
