IOSTAT命令了解

转自http://www.php-oa.com/2009/02/03/iostat.html

其余参考资料：http://bubuko.com/infodetail-348072.html

 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.