分类： LINUX
2008-07-02 12:52:47
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 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。
rio: 完成的读 I/O 设备总次数。指真正向 I/O 设备发起并完成的读操作数目，
也就是那些放到 I/O 队列中的读请求。注意很多进程发起的读操作
(read())很可能会和其他的操作进行 merge，不一定每个 read() 调用
都引起一个 I/O 请求。
rmerge: 进行了 merge 的读操作数目。
rsect: 读扇区总数 (512 bytes/sector)
ruse: 从进入读队列到读操作完成的时间累积 (毫秒)。上面的例子显示从开机
开始，读 hda7 操作共用了约340秒。
wio: 完成的写 I/O 设备总次数。
wmerge: 进行了 merge 的写操作数目。
wsect: 写扇区总数
wuse: 从进入写队列到写操作完成的时间累积 (毫秒)
running: 已进入 I/O 请求队列，等待进行设备操作的请求总数。上面的例子显
示 hda7 上的请求队列长度为 0。
use: 扣除重叠等待时间的净等待时间 (毫秒)。一般比 (ruse+wuse) 要小。比
如 5 个读请求同时等待了 1 毫秒，那么 ruse值为5ms, 而 use值为
1ms。use 也可以理解为I/O队列处于不为空状态的总时间。hda7 的I/O
队列非空时间为 509 秒，约合8分半钟。
aveq: 在队列中总的等待时间累积 (毫秒) (约等于ruse+wuse)。为什么是“约等于”而不是等于呢？让我们看看aveq, ruse, wuse的计算方式，这些量一般是在I/O完成后进行更新的：
aveq += in-flight * (now - disk->stamp);
ruse += jiffies - req->start_time; // 如果是读操作的话
wuse += jiffies - req->start_time; // 如果是写操作的话
注
意aveq计算中的in-flight，这是当前还在队列中的I/O请求数目。这些I/O还没有完成，所以不能计算到ruse或wuse中。理论上，只有
在I/O全部完成后，aveq才会等于ruse+wuse。举一个例子，假设初始时队列中有三个读请求，每个请求需要1秒钟完成。在1.5秒这一时刻，
aveq和ruse各是多少呢？
ruse = 1 // 因为此时只有一个请求完成
aveq = 3*1 + 2*0.5 = 4 // 因为第二个请求刚发出0.5秒钟，另还有一个请求在队列中呢。
// 这样第一秒钟时刻有3个in-flight，而1.5秒时刻有2个in-flight.
如果三个请求全部完成后，ruse才和aveq相等：
ruse = 1 + 2 + 3 = 6
aveq = 1 + 2 + 3 = 6
详细说明请参考 linux/drivers/block/ll_rw_blk.c中的end_that_request_last()和disk_round_stats()函数。
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
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。
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。
