LINUX教学:iostat和iowait详解

《LINUX教学:iostat和iowait详解》要点：
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简单的说,sar -u看出来的cpu应用率iowait 不实用,iostat -x 中的 svctm? 和util 参数

敕令形式: iostat -x 1

每隔一秒输出下

其中的svctm参数代表平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒),反应了磁盘的负载情况,如果该项大于15ms,而且util%接近100%,那就说明,磁盘现在是整个系统性能的瓶颈了.

await 参数代表平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒),也要多和 svctm 来参考.差的过高就一定有 IO 的问题.如果 svctm 比拟接近 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.

正常情况下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值造成影响,过多的哀求也会间接的导致svctm值的增加.

await值的大小一般取决与svctm的值和I/O队列长度以及I/O哀求模式,如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好,如果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,此时可以通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,如果%util接近100%,表示磁盘产生的I/O哀求太多,I/O系统已经满负荷的在工作,该磁盘可能存在瓶颈.长期下去,势必影响系统的性能,可以通过优化程序或者通过更换更高、更快的磁盘来解决此问题

svctm一项正常光阴在20ms左右,原因：

高速cpu会造成很高的iowait值,但这并不代表磁盘是系统的瓶颈.唯一能说明磁盘是系统瓶颈的办法,就是很高的read/write时间,一般来说超过20ms,就代表了不太正常的磁盘性能.为什么是20ms呢?一般来说,一次读写就是一次寻到+一次旋转延迟+数据传输的时间.由于,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,所以只计算这两个时间就差不多了,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,导致磁盘性能降低了.

%iowait并不克不及反应磁盘瓶颈
iowait实际测量的是cpu时间：
%iowait = (cpu idle time)/(all cpu time)

iostat来对linux硬盘IO性能进行了解
以前一直不太会用这个参数.现在认真研究了一下iostat,因为刚好有台重要的服务器压力高,所以放上来分析一下.下面这台便是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哀求太多,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 (因为同时等待的哀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,哀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 哀求的发出模式.如果 svctm 比较接近 await,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 是依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. 超市列队)

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.还有便是收银员的速度了,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许多类似之处:

r/s+w/s 相似于交款人的总数

平均队列长度(avgqu-sz)类似于单元时间里平均排队人的个数

平均服务光阴(svctm)类似于收银员的收款速度

平均期待时间(await)类似于平均每人的期待时间

平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的器械多少

I/O 操作率 (%util)类似于收款台前有人排队的光阴比例.

我们可以根据这些数据分析出 I/O 哀求的模式,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阐发

# 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 输出注解秒有 28.57 次设备 I/O 操作: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 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 哀求却需要等上 78ms,为什么? 因为发出的 I/O 哀求太多 (每秒钟约 29 个),假设这些哀求是同时发出的,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 + … + 哀求总数-1) / 哀求总数

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.这反过来注解 I/O 是同时发起的.

每秒发出的 I/O 哀求很多 (约 29 个),平均队列却不长 (只有 2 个左右),这表明这 29 个哀求的到来并不均匀,大部分时间 I/O 是空闲的.

一秒中有 14.29% 的时间 I/O 队列中是有哀求的,也就是说,85.71% 的时间里 I/O 系统无事可做,所有 29 个 I/O 哀求都在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哀求总共需要等待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

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（编辑：李大同）

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