Io性能分析

一、iostat使用说明

 

1、命令使用方法

 

        使用ixstat –x 1 可以每隔1秒钟采集所有设备的io信息。其中的1类似于使用“vmstat  1”后面的1。

 

2、命令格式说明

 

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Linux 2.4.31-2bs (zjm-testing-ecom504.zjm.baidu.com)    01/14/2008

 

avg-cpu:  %user   %nice    %sys   %idle

 

           0.11    0.16    0.37   99.37

 

Device:   

 

rrqm/s  wrqm/s  r/s   w/s  rsec/s  wsec/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz  avgqu-sz   await  svctm  %util

 

/dev/cciss/c0d0

 

 0.02    0.05  0.01  0.19   0.23    1.98     0.11     0.99  10.87              0.03         12.73   9.73  

 

0.20

 

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Avg-cpu

 

       打印的是cpu相关的信息。不做介绍了。

 

每个设备的io相关的参数如下：

 

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。

 

wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。

 

avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。即 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。

 

二、排队论和io

 

       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。

 

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。

 

三、io分析实例

 

1、几个参数间的关系

 

    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。

 

2、实例分析

 

# iostat -x 1
avg-cpu:  %user   %nice    %sys   %idle
          16.24    0.00    4.31   79.44
Device:    rrqm/s wrqm/s   r/s   w/s  rsec/s  wsec/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
/dev/cciss/c0d0
             0.00  44.90  1.02 27.55    8.16  579.59     4.08   289.80    20.57    22.35   78.21   5.00  14.29
/dev/cciss/c0d0p1
             0.00  44.90  1.02 27.55    8.16  579.59     4.08   289.80    20.57    22.35   78.21   5.00  14.29
/dev/cciss/c0d0p2
             0.00   0.00  0.00  0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00

 

       上面的 iostat 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: delta(io)/s = r/s +w/s = 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