当前位置:首页 > 服务器 > 正文

使用iostat来对linux硬盘IO性能进行检测

使用iostat来对linux硬盘IO性能进行检测
近期公司安装了几台DELL PE2650和2850的服务器,统一安装的是RHLE5.132位系统,而服务器的SCSI硬盘都统一做了raid1。公司老总要求对硬盘IO作统一检测报告,在Linux下找了许多工具,发现最实用的还是iostat,这个需要先安装sysstat ,即yum -y install sysstat;公司内部的yum服务器搭建这个不是本文的重点,这里不作详细叙述。

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)

另外还可以参考
一般:
svctm < 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: 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。 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 /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 输出表明秒有 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 请求却需要等上 78ms,为什么? 因为发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约29 个),假设这些请求是同时发出的,那么平均等待时间可以这样计算: 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。这反过来表明 I/O 是同时发起的。 每秒发出的 I/O 请求很多 (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 系统无事可做,所有 29 个I/O 请求都在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请求总共需要等待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。
※附带说明下,我用iostat对服务器检测时,一般用iostat -d命令;而返回的结果,我关注的一般是tps、blk_read/s、blk_wrth/s这三项,我一般是拿三台不同型号的服务器在相同环境下作对比测试,这样性能上的差异,一下子就出来了。

本文转自:
http://hi.baidu.com/yuhongchun027/blog/item/f212222a7c550890033bf6c9.html

暂无评论

发表评论