iostat 输出解析

1. /proc/partitions

对于kernel 2.4, iostat 的数据的主要来源是 /proc/partitions，而对于kernel 2.6, 数据主要来自/proc/diskstats或者/sys/block/[block-device-name]/stat。

先看看 /proc/partitions 中有些什么。

# cat /proc/partitions
major minor #blocks name

3 0 19535040 hda
3 1 7172991 hda1
3 2 1 hda2
3 5 5116671 hda5
3 6 265041 hda6
3 7 6980211 hda7

major: 主设备号。3 代表 hda。
minor: 次设备号。7 代表 No.7 分区。
#blocks: 设备总块数 (1024 bytes/block)。19535040*1024 => 20003880960(bytes) ~2G
name: 设备名称。如 hda7。

2. iostat 结果解析

# 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

avg-cpu 段：

%user： 在用户级别运行所使用 CPU 的百分比。

%nice： nice 操作所使用 CPU 的百分比。

%sys： 在系统级别（kernel）运行所使用 CPU 的百分比。

%iowait： CPU等待硬件 I/O 时，所占用 CPU 百分比。

%idle： CPU 空闲时间的百分比。

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。
wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。
avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。即 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。

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。

3. 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。


4. 一个例子

# 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 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: delta(io)/s = r/s +
w/s = 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。