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Ios tat 监视I/O子系统

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iOS程序应用
发布2022-11-10 10:29:08
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发布2022-11-10 10:29:08
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文章被收录于专栏:appuploader使用操作流程

iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,用来动态监视系统的磁盘操作活动。

11.1. 命令格式

iostat[参数][时间][次数]

11.2. 命令功能

通过iostat方便查看CPU、网卡、tty设备、磁盘、CD-ROM 等等设备的活动情况, 负载信息。

11.3. 命令参数

· -C 显示CPU使用情况

· -d 显示磁盘使用情况

· -k 以 KB 为单位显示

· -m 以 M 为单位显示

· -N 显示磁盘阵列(LVM) 信息

· -n 显示NFS 使用情况

· -p[磁盘] 显示磁盘和分区的情况

· -t 显示终端和CPU的信息

· -x 显示详细信息

· -V 显示版本信息

11.4. 工具实例

实例1:显示所有设备负载情况

/root$iostat

Linux 2.6.32-279.el6.x86_64 (colin)   07/16/2014      _x86_64_        (4 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle

10.81    0.00   14.11    0.18    0.00   74.90

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn

sda               1.95         1.48        70.88    9145160  437100644

dm-0              3.08         0.55        24.34    3392770  150087080

dm-1              5.83         0.93        46.49    5714522  286724168

dm-2              0.01         0.00         0.05      23930     289288

cpu属性值说明:

· %user:CPU处在用户模式下的时间百分比。

· %nice:CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。

· %system:CPU处在系统模式下的时间百分比。

· %iowait:CPU等待输入输出完成时间的百分比。

· %steal:管理程序维护另一个虚拟处理器时,虚拟CPU的无意识等待时间百分比。

· %idle:CPU空闲时间百分比。

注:如果%iowait的值过高,表示硬盘存在I/O瓶颈,%idle值高,表示CPU较空闲,如果%idle值高但系统响应慢时,有可能是CPU等待分配内存,此时应加大内存容量。%idle值如果持续低于10,那么系统的CPU处理能力相对较低,表明系统中最需要解决的资源是CPU。

disk属性值说明:

· rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 rmerge/s

· wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 wmerge/s

· r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 rio/s

· w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s

· rsec/s: 每秒读扇区数。即 rsect/s

· wsec/s: 每秒写扇区数。即 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)。

· avgqu-sz: 平均I/O队列长度。

· await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。

· svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。

· %util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作,即被io消耗的cpu百分比

备注: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。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,io响应太慢,则需要进行必要优化。如果avgqu-sz比较大,也表示有当量io在等待。

实例2:定时显示所有信息

/root$iostat 2 3

Linux 2.6.32-279.el6.x86_64 (colin)   07/16/2014      _x86_64_        (4 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle

10.81    0.00   14.11    0.18    0.00   74.90

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn

sda               1.95         1.48        70.88    9145160  437106156

dm-0              3.08         0.55        24.34    3392770  150088376

dm-1              5.83         0.93        46.49    5714522  286728384

dm-2              0.01         0.00         0.05      23930     289288

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle

22.62    0.00   19.67    0.26    0.00   57.46

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn

sda               2.50         0.00        28.00          0         56

dm-0              0.00         0.00         0.00          0          0

dm-1              3.50         0.00        28.00          0         56

dm-2              0.00         0.00         0.00          0          0

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle

22.69    0.00   19.62    0.00    0.00   57.69

Device:            tps   Blk_read/s   Blk_wrtn/s   Blk_read   Blk_wrtn

sda               0.00         0.00         0.00          0          0

dm-0              0.00         0.00         0.00          0          0

dm-1              0.00         0.00         0.00          0          0

dm-2              0.00         0.00         0.00          0          0

说明:每隔 2秒刷新显示,且显示3次

实例3:查看TPS和吞吐量

/root$iostat -d -k 1 1

Linux 2.6.32-279.el6.x86_64 (colin)   07/16/2014      _x86_64_        (4 CPU)

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn

sda               1.95         0.74        35.44    4572712  218559410

dm-0              3.08         0.28        12.17    1696513   75045968

dm-1              5.83         0.46        23.25    2857265  143368744

dm-2              0.01         0.00         0.02      11965     144644

· 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1.95,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)

实例4:查看设备使用率(%util)和响应时间(await)

/root$iostat -d -x -k 1 1

Linux 2.6.32-279.el6.x86_64 (colin)   07/16/2014      _x86_64_        (4 CPU)

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util

sda               0.02     7.25    0.04    1.90     0.74    35.47    37.15     0.04   19.13   5.58   1.09

dm-0              0.00     0.00    0.04    3.05     0.28    12.18     8.07     0.65  209.01   1.11   0.34

dm-1              0.00     0.00    0.02    5.82     0.46    23.26     8.13     0.43   74.33   1.30   0.76

dm-2              0.00     0.00    0.00    0.01     0.00     0.02     8.00     0.00    5.41   3.28   0.00

· 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。

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。

形象的比喻:

· 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

设备IO操作:总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写)

平均等待时间=单个I/O服务器时间*(1+2+...+请求总数-1)/请求总数

每秒发出的I/0请求很多,但是平均队列就4,表示这些请求比较均匀,大部分处理还是比较及时。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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