iostat 輸出解析
1. /proc/partitions
iostat 的資料的主要來源是 /proc/partitions,所以需要先看看
/proc/partitions 中有些什麼。
# cat /proc/partitions
major minor #blocks name rio rmerge rsect ruse wio wmerge wsect wuse running use aveq
3 0 19535040 hda 12524 31127 344371 344360 12941 25534 308434 1097290 -1 15800720 28214662
3 1 7172991 hda1 13 71 168 140 0 0 0 0 0 140 140
3 2 1 hda2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 5 5116671 hda5 100 477 665 620 1 1 2 30 0 610 650
3 6 265041 hda6 518 92 4616 2770 257 3375 29056 143880 0 46520 146650
3 7 6980211 hda7 11889 30475 338890 340740 12683 22158 279376 953380 0 509350 1294120
major: 主裝置號。3 代表 hda。
minor: 次裝置號。7 代表 No.7 分割槽。
#blocks: 裝置總塊數 (1024 bytes/block)。19535040*1024 => 20003880960(bytes) ~2G
name: 裝置名稱。如 hda7。
rio: 完成的讀 I/O 裝置總次數。指真正向 I/O 裝置發起並完成的讀運算元目,
也就是那些放到 I/O 佇列中的讀請求。注意很多程式發起的讀操作
(read())很可能會和其他的操作進行 merge,不一定每個 read() 呼叫
都引起一個 I/O 請求。
rmerge: 進行了 merge 的讀運算元目。
rsect: 讀扇區總數 (512 bytes/sector)
ruse: 從進入讀佇列到讀操作完成的時間累積 (毫秒)。上面的例子顯示從開機
開始,讀 hda7 操作共用了約340秒。
wio: 完成的寫 I/O 裝置總次數。
wmerge: 進行了 merge 的寫運算元目。
wsect: 寫扇區總數
wuse: 從進入寫佇列到寫操作完成的時間累積 (毫秒)
running: 已進入 I/O 請求佇列,等待進行裝置操作的請求總數。上面的例子顯
示 hda7 上的請求佇列長度為 0。
use: 扣除重疊等待時間的淨等待時間 (毫秒)。一般比 (ruse+wuse) 要小。比
如 5 個讀請求同時等待了 1 毫秒,那麼 ruse值為5ms, 而 use值為
1ms。use 也可以理解為I/O佇列處於不為空狀態的總時間。hda7 的I/O
佇列非空時間為 509 秒,約合8分半鐘。
aveq: 在佇列中總的等待時間累積 (毫秒) (約等於ruse+wuse)
2. iostat 結果解析
# iostat -x
Linux 2.4.21-9.30AX (localhost) 2004年07月14日
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
3.85 0.00 0.95 95.20
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/hda 1.70 1.70 0.82 0.82 19.88 20.22 9.94 10.11 24.50 11.83 57.81 610.76 99.96
/dev/hda1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 12.92 0.00 10.77 10.77 0.00
/dev/hda5 0.02 0.00 0.00 0.00 0.03 0.00 0.02 0.00 6.60 0.00 6.44 6.04 0.00
/dev/hda6 0.01 0.38 0.05 0.03 0.43 3.25 0.21 1.62 46.90 0.15 193.96 52.25 0.41
/dev/hda7 1.66 1.33 0.76 0.79 19.41 16.97 9.70 8.49 23.44 0.79 51.13 19.79 3.07
rrqm/s: 每秒進行 merge 的讀運算元目。即 delta(rmerge)/s
wrqm/s: 每秒進行 merge 的寫運算元目。即 delta(wmerge)/s
r/s: 每秒完成的讀 I/O 裝置次數。即 delta(rio)/s
w/s: 每秒完成的寫 I/O 裝置次數。即 delta(wio)/s
rsec/s: 每秒讀扇區數。即 delta(rsect)/s
wsec/s: 每秒寫扇區數。即 delta(wsect)/s
rkB/s: 每秒讀K位元組數。是 rsect/s 的一半,因為每扇區大小為512位元組。
wkB/s: 每秒寫K位元組數。是 wsect/s 的一半。
avgrq-sz: 平均每次裝置I/O操作的資料大小 (扇區)。即 delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
avgqu-sz: 平均I/O佇列長度。即 delta(aveq)/s/1000 (因為aveq的單位為毫秒)。
await: 平均每次裝置I/O操作的等待時間 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
svctm: 平均每次裝置I/O操作的服務時間 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
%util: 一秒中有百分之多少的時間用於 I/O 操作,或者說一秒中有多少時間 I/O 佇列是非空的。
即 delta(use)/s/1000 (因為use的單位為毫秒)
如果 %util 接近 100%,說明產生的I/O請求太多,I/O系統已經滿負荷,該磁碟
可能存在瓶頸。
svctm 一般要小於 await (因為同時等待的請求的等待時間被重複計算了),
svctm 的大小一般和磁碟效能有關,CPU/記憶體的負荷也會對其有影響,請求過多
也會間接導致 svctm 的增加。await 的大小一般取決於服務時間(svctm) 以及
I/O 佇列的長度和 I/O 請求的發出模式。如果 svctm 比較接近 await,說明
I/O 幾乎沒有等待時間;如果 await 遠大於 svctm,說明 I/O 佇列太長,應用
得到的響應時間變慢,如果響應時間超過了使用者可以容許的範圍,這時可以考慮
更換更快的磁碟,調整核心 elevator 演算法,最佳化應用,或者升級 CPU。
佇列長度(avgqu-sz)也可作為衡量系統 I/O 負荷的指標,但由於 avgqu-sz 是
按照單位時間的平均值,所以不能反映瞬間的 I/O 洪水。
3. I/O 系統 vs. 超市排隊
舉一個例子,我們在超市排隊 checkout 時,怎麼決定該去哪個交款臺呢? 首當
是看排的隊人數,5個人總比20人要快吧? 除了數人頭,我們也常常看看前面人
購買的東西多少,如果前面有個採購了一星期食品的大媽,那麼可以考慮換個隊
排了。還有就是收銀員的速度了,如果碰上了連錢都點不清楚的新手,那就有的
等了。另外,時機也很重要,可能 5 分鐘前還人滿為患的收款臺,現在已是人
去樓空,這時候交款可是很爽啊,當然,前提是那過去的 5 分鐘裡所做的事情
比排隊要有意義 (不過我還沒發現什麼事情比排隊還無聊的)。
I/O 系統也和超市排隊有很多類似之處:
r/s+w/s 類似於交款人的總數
平均佇列長度(avgqu-sz)類似於單位時間裡平均排隊人的個數
平均服務時間(svctm)類似於收銀員的收款速度
平均等待時間(await)類似於平均每人的等待時間
平均I/O資料(avgrq-sz)類似於平均每人所買的東西多少
I/O 操作率 (%util)類似於收款臺前有人排隊的時間比例。
我們可以根據這些資料分析出 I/O 請求的模式,以及 I/O 的速度和響應時間。
4. 一個例子
# 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 輸出表明秒有 28.57 次裝置 I/O 操作: delta(io)/s = r/s +
w/s = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中寫操作佔了主體 (w:r = 27:1)。
平均每次裝置 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成,但每個 I/O 請求卻需要等上
78ms,為什麼? 因為發出的 I/O 請求太多 (每秒鐘約 29 個),假設這些請求是
同時發出的,那麼平均等待時間可以這樣計算:
平均等待時間 = 單個 I/O 服務時間 * ( 1 + 2 + ... + 請求總數-1) / 請求總數
應用到上面的例子: 平均等待時間 = 5ms * (1+2+...+28)/29 = 70ms,和
iostat 給出的 78ms 的平均等待時間很接近。這反過來表明 I/O 是同時發起的。
每秒發出的 I/O 請求很多 (約 29 個),平均佇列卻不長 (只有 2 個 左右),
這表明這 29 個請求的到來並不均勻,大部分時間 I/O 是空閒的。
一秒中有 14.29% 的時間 I/O 佇列中是有請求的,也就是說,85.71% 的時間裡
I/O 系統無事可做,所有 29 個 I/O 請求都在142毫秒之內處理掉了。
delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s =
78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 = 2232.8,表明每秒內的I/O請求總共需
要等待2232.8ms。所以平均佇列長度應為 2232.8ms/1000ms = 2.23,而 iostat
給出的平均佇列長度 (avgqu-sz) 卻為 22.35,為什麼?! 因為 iostat 中有
bug,avgqu-sz 值應為 2.23,而不是 22.35。
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