IO实时监控iostat命令详解
IO实时监控iostat命令详解
小小人故事 发表于2年前
IO实时监控iostat命令详解
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Linux系统出现了性能问题,一般我们可以通过top、iostat、free、vmstat等命令来查看初步定位问题。其中iostat可以提供更丰富的IO性能状态数据。

安装iostat

[root@166087 mysql]# yum install sysstat 
[root@166087 mysql]# /etc/init.d/sysstat start
Calling the system activity data collector (sadc)...

[root@166087 mysql]# checkfig sysstat on


  1. 基本使用

$iostat -d -k 1 10
参数 -d 表示,显示设备(磁盘)使用状态;-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位;1 10表示,数据显示每隔1秒刷新一次,共显示10次。

[root@zabbixServer /]# iostat -d -k 1 10
Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64 (zabbixServer) 	2015年12月25日 	_x86_64_	(1 CPU)

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
xvda              0.31         1.09         2.08   11316562   21678876

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
xvda              0.00         0.00         0.00          0          0

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
xvda              0.00         0.00         0.00          0          0

tps:该设备每秒的传输次数(Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.)。“一次传输”意思是“一次I/O请求”。多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”。“一次传输”请求的大小是未知的。
kB_read/s:每秒从设备(drive expressed)读取的数据量;kB_wrtn/s:每秒向设备(drive expressed)写入的数据量;kB_read:读取的总数据量;kB_wrtn:写入的总数量数据量;这些单位都为Kilobytes。
上面的例子中,我们可以看到磁盘sda以及它的各个分区的统计数据,当时统计的磁盘总TPS是39.29,下面是各个分区的TPS。(因为是瞬间值,所以总TPS并不严格等于各个分区TPS的总和)

2. -x 参数

[root@zabbixServer /]# iostat -d -x -k 1 10
Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64 (zabbixServer) 2015年12月25日 _x86_64_(1 CPU)
Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
xvda              0.00     0.27    0.06    0.25     1.09     2.08    20.45     0.00   13.14   0.85   0.03
Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
xvda              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
xvda              0.00     0.00    0.00    0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00

rrqm/s:每秒这个设备相关的读取请求有多少被Merge了(当系统调用需要读取数据的时候,VFS将请求发到各个FS,如果FS发现不同的读取请求读取的是相同Block的数据,FS会将这个请求合并Merge);wrqm/s:每秒这个设备相关的写入请求有多少被Merge了。
rsec/s:每秒读取的扇区数;wsec/:每秒写入的扇区数。r/s:The number of read requests that were issued to the device per second;w/s:The number of write requests that were issued to the device per second;
await:每一个IO请求的处理的平均时间(单位是微秒毫秒)。这里可以理解为IO的响应时间,一般地系统IO响应时间应该低于5ms,如果大于10ms就比较大了。
%util:在统计时间内所有处理IO时间,除以总共统计时间。例如,如果统计间隔1秒,该设备有0.8秒在处理IO,而0.2秒闲置,那么该设备的%util = 0.8/1 = 80%,所以该参数暗示了设备的繁忙程度。一般地,如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了(当然如果是多磁盘,即使%util是100%,因为磁盘的并发能力,所以磁盘使用未必就到了瓶颈)。

3. -c 参数

iostat还可以用来获取cpu部分状态值:
[root@zabbixServer /]# iostat -c 1 10
Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64 (zabbixServer) 2015年12月25日 _x86_64_(1 CPU)
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.23    0.00    0.34    0.02    0.00   99.41
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    1.01    0.00    0.00   98.99
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

延伸

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/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.


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