简单的说,sar -u看出来的cpu利用率iowait 不实用，iostat -x 中的 svctm 和util 参数linux
命令形式: iostat -x 1ios
每隔一秒输出下算法
其中的svctm参数表明平均每次设备I/O操做的服务时间 (毫秒)，反应了磁盘的负载状况，若是该项大于15ms，而且util%接近100%，那就说明，磁盘如今是整个系统性能的瓶颈了。服务器
await 参数表明平均每次设备I/O操做的等待时间 (毫秒)， 也要多和 svctm 来参考。差的太高就必定有 IO 的问题。若是 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；若是 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用获得的响应时间变慢。数据结构
正常状况下svctm应该是小于await值的，而svctm的大小和磁盘性能有关，CPU、内存的负荷也会对svctm值形成影响，过多的请求也会间接的致使svctm值的增长。
await值的大小通常取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O请求模式，若是svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好，若是await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢，此时能够经过更换更快的硬盘来解决问题。
%util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标，若是%util接近100%，表示磁盘产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷的在工做，该磁盘可能存在瓶颈。长期下去，势必影响系统的性能，能够经过优化程序或者经过更换更高、更快的磁盘来解决此问题
ide
svctm一项正常时间在20ms左右，缘由：
性能
高速cpu会形成很高的iowait值，但这并不表明磁盘是系统的瓶颈。惟一能说明磁盘是系统瓶颈的方法，就是很高的read/write时间，通常来讲超过20ms，就表明了不太正常的磁盘性能。为何是20ms呢？通常来讲，一次读写就是一次寻到+一次旋转延迟+数据传输的时间。因为，现代硬盘数据传输就是几微秒或者几十微秒的事情，远远小于寻道时间2~20ms和旋转延迟4~8ms，因此只计算这两个时间就差很少了，也就是15~20ms。只要大于20ms，就必须考虑是否交给磁盘读写的次数太多，致使磁盘性能下降了。优化
%iowait并不能反应磁盘瓶颈spa
iowait实际测量的是cpu时间：
%iowait = (cpu idle time)/(all cpu time).net
iostat来对linux硬盘IO性能进行了解
之前一直不太会用这个参数。如今认真研究了一下iostat，由于恰好有台重要的服务器压力高,因此放上来分析一下.下面这台就是IO有压力过大的服务器
$iostat -x 1
Linux 2.6.33-fukai (fukai-laptop) _i686_ (2 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
5.47 0.50 8.96 48.26 0.00 36.82
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 6.00 273.00 99.00 7.00 2240.00 2240.00 42.26 1.12 10.57 7.96 84.40
sdb 0.00 4.00 0.00 350.00 0.00 2068.00 5.91 0.55 1.58 0.54 18.80
rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操做数目。即 delta(rmerge)/s
wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操做数目。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，由于每扇区大小为512字节。(须要计算)
wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(须要计算)
avgrq-sz: 平均每次设备I/O操做的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (由于aveq的单位为毫秒)。
await: 平均每次设备I/O操做的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
svctm: 平均每次设备I/O操做的服务时间 (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 操做，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (由于use的单位为毫秒)
若是 %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,通常读取速度有较多的wait。
同时能够结合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。差的太高就必定有 IO 的问题。
avgqu-sz 也是个作 IO 调优时须要注意的地方，这个就是直接每次操做的数据的大小，若是次数多，但数据拿的小的话，其实 IO 也会很小.若是数据拿的大，才IO 的数据会高。也能够经过 avgqu-sz × ( r/s or w/s ) = rsec/s or wsec/s.也就是讲，读定速度是这个来决定的。
另外还能够参考
svctm 通常要小于 await (由于同时等待的请求的等待时间被重复计算了)，svctm 的大小通常和磁盘性能有关，CPU/内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接致使 svctm 的增长。await 的大小通常取决于服务时间(svctm) 以及 I/O 队列的长度和 I/O 请求的发出模式。若是 svctm 比较接近 await，说明 I/O 几乎没有等待时间；若是 await 远大于 svctm，说明 I/O 队列太长，应用获得的响应时间变慢，若是响应时间超过了用户能够允许的范围，这时能够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)也可做为衡量系统 I/O 负荷的指标，但因为 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值，因此不能反映瞬间的 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，咱们在超市排队 checkout 时，怎么决定该去哪一个交款台呢? 首当是看排的队人数，5我的总比20人要快吧? 除了数人头，咱们也经常看看前面人购买的东西多少，若是前面有个采购了一星期食品的大妈，那么能够考虑换个队排了。还有就是收银员的速度了，若是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，如今已经是人去楼空，这时候交款但是很爽啊，固然，前提是那过去的 5 分钟里所作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不少相似之处:
r/s+w/s 相似于交款人的总数
平均队列长度(avgqu-sz)相似于单位时间里平均排队人的个数
平均服务时间(svctm)相似于收银员的收款速度
平均等待时间(await)相似于平均每人的等待时间
平均I/O数据(avgrq-sz)相似于平均每人所买的东西多少
I/O 操做率 (%util)相似于收款台前有人排队的时间比例。
咱们能够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 -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
上面的 iostat 输出代表秒有 28.57 次设备 I/O 操做: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中写操做占了主体 (w:r = 27:1)。
平均每次设备 I/O 操做只须要 5ms 就能够完成，但每一个 I/O 请求却须要等上 78ms，为何? 由于发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约 29 个)，假设这些请求是同时发出的，那么平均等待时间能够这样计算:
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。这反过来代表 I/O 是同时发起的。
每秒发出的 I/O 请求不少 (约 29 个)，平均队列却不长 (只有 2 个左右)，这代表这 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 系统无事可作，全部 29 个 I/O 请求都在142毫秒以内处理掉了。
delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s =78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 = 2232.8，代表每秒内的I/O请求总共须要等待2232.8ms。因此平均队列长度应为 2232.8ms/1000ms = 2.23，而 iostat 给出的平均队列长度 (avgqu-sz) 却为 22.35，为何?! 由于 iostat 中有 bug，avgqu-sz 值应为 2.23，而不是 22.35