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分类： LINUX
2010-07-07 20:04:15
6.1 读和写数据 - 内存页
Linux 内核将硬盘I/O 进行分页，多数Linux 系统的默认页大小为4K.读和写磁盘块进出到内存都为4K 页大小.你可以使用time 这个命令加-v 参数，来检查你系统中设置的页大小:
# /usr/bin/time -v date
Page size (bytes): 4096
6.2 Major and Minor Page Faults(译注:主要页错误和次要页错误)
Linux，类似多数的UNIX 系统，使用一个虚拟内存层来映射硬件地址空间.当一个进程被启动，内核先扫描CPU caches和物理内存.如果进程需要的数据在这2个地方都没找到，就需要从磁盘上读取，此时内核过程就是major page fault(MPF).MPF 要求磁盘子系统检索页并缓存进RAM.
一旦内存页被映射进内存的buffer cache(buff)中，内核将尝试从内存中读取或写入，此时内核过程就是minor page fault(MnPF).与在磁盘上操作相比，MnPF 通过反复使用内存中的内存页就大大的缩短了内核时间.
以下的例子，使用time 命令验证了，当进程启动后，MPF 和 MnPF 的变化情况.第一次运行进程，MPF 会更多:
# /usr/bin/time -v evolution
Major (requiring I/O) page faults: 163
Minor (reclaiming a frame) page faults: 5918
第二次再运行时，内核已经不需要进行MPF了，因为进程所需的数据已经在内存中:
# /usr/bin/time -v evolution
Major (requiring I/O) page faults: 0
Minor (reclaiming a frame) page faults: 5581
6.3 The File Buffer Cache(译注:文件缓存区)
文件缓存区就是指，内核将MPF 过程最小化，MnPF 过程最大化.随着系统不断的产生I/O，buffer cache也将不断的增加.直到内存不够，以及系统需要释放老的内存页去给其他用户进程使用时，系统就会丢弃这些内存页.结果是，很多sa(译注:系统管理员)对系统中过少的free memory(译注:空闲内存)表示担心，实际上这是系统更高效的在使用caches.
以下例子，是查看/proc/meminfo 文件:
# cat /proc/meminfo
MemTotal: 2075672 kB
MemFree: 52528 kB
Buffers: 24596 kB
Cached: 1766844 kB
可以看出，这个系统总计有2GB (Memtotal)的可用内存.当前的空闲内存为52MB (MemFree)，有24 MB内存被分配磁盘写操作(Buffers)，还有1.7 GB页用于读磁盘(Cached).
内核这样是通过MnPF机制，而不代表所有的页都是来自磁盘.通过以上部分，我们不可能确认系统是否处于瓶颈中.
6.4 Type of Memory Pages
在Linux 内核中，memory pages有3种，分别是:
1，Read Pages - 这些页通过MPF 从磁盘中读入，而且是只读.这些页存在于Buffer Cache中以及包括不能够修改的静态文件，二进制文件，还有库文件.当内核需要它们时，将读取到内存中.如果内存不足，内核将释放它们回空闲列表中.程序再次请求时，则通过MPF 再次读回内存.
2，Dirty Pages - 这些页是内核在内存中已经被修改过的数据页.当这些页需要同步回磁盘上，由pdflush 负责写回磁盘.如果内存不足，kswapd (与pdflush 一起)将这些页写回到磁盘上并释放更多的内存.
3，Anonymous Pages - 这些页属于某个进程，但是没有任何磁盘文件和它们有关.他们不能和同步回磁盘.如果内存不足，kswapd 将他们写入swap 分区上并释放更多的内存("swapping" pages).
6.5 将数据页写回磁盘
应用程序有很多选择可以写脏页回磁盘上，可通过I/O 调度器使用 fsync() 或 sync() 这样的系统函数来实现立即写回.如果应用程序没有调用以上函数，pdflush 进程会定期与磁盘进行同步.
# ps -ef | grep pdflush
root 186 6 0 18:04 ? 00:00:00 [pdflush]
7.0 监控 I/O
当觉得系统中出现了I/O 瓶颈时，可以使用标准的监控软件来查找原因.这些工具包括了top，vmstat，iostat，sar.它们的输出结果一小部分是很相似，不过每个也都提供了各自对于性能不同方面的解释.以下章节就将讨论哪些情况会导致I/O 瓶颈的出现.
7.1 Calculating IO's Per Second(译注:IOPS 的计算)
每个I/O 请求到磁盘都需要若干时间.主要是因为磁盘的盘边必须旋转，机头必须寻道.磁盘的旋转常常被称为"rotational delay"(RD)，机头的移动称为"disk seek"(DS).一个I/O 请求所需的时间计算就是DS加上RD.磁盘的RD 基于设备自身RPM 单位值(译注:RPM 是Revolutions Perminute的缩写，是转/每分钟，代表了硬盘的转速).一个RD 就是一个盘片旋转的
半圆.如何计算一个10K RPM设备的RD 值呢:
1， 10000 RPM / 60 seconds (10000/60 = 166 RPS)
2， 转换为 166分之1 的值(1/166 = 0.006 seconds/Rotation)
3， 单位转换为毫秒(6 MS/Rotation)
4， 旋转半圆的时间(6/2 = 3MS) 也就是 RD
5， 加上平均3 MS 的寻道时间 (3MS + 3MS = 6MS)
6， 加上2MS 的延迟(6MS + 2MS = 8MS)
7， 1000 MS / 8 MS (1000/8 = 125 IOPS)
每次应用程序产生一个I/O，在10K RPM磁盘上都要花费平均 8MS.在这个固定时间里，磁盘将尽可能且有效率在进行读写磁盘.IOPS 可以计算出大致的I/O 请求数，10K RPM 磁盘有能力提供120-150 次IOPS.评估IOPS 的效能，可用每秒读写I/O 字节数除以每秒读写IOPS 数得出.
7.2 Random vs Sequential I/O(译注:随机/顺序 I/O)
per I/O产生的KB 字节数是与系统本身workload相关的，有2种不同workload的类型，它们是sequential和random.
7.2.1 Sequential I/O(译注:顺序IO)
iostat 命令提供信息包括IOPS 和每个I/O 数据处理的总额.可使用iostat -x 查看.顺序的workload是同时读顺序请求大量的数据.这包括的应用，比如有商业数据库(database)在执行大量的查询和流媒体服务.在这个workload 中，KB per I/O 的比率应该是很高的.Sequential workload 是可以同时很快的移动大量数据.如果每个I/O 都节省了时间，那就意味了能带来更多的数据处理.
# iostat -x 1
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 57.1 4 42.86
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/sda 0.00 12891.43 0.00 105.71 0.00 1 06080.00 0.00 53040.00 1003.46 1099.43 3442.43 26.49 280.00
/dev/sda1 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
/dev/sda2 0.00 12857.14 0.00 5.71 0.00 105782.86 0.00 52891.43 18512.00 559.14 780.00 490.00 280.00
/dev/sda3 0.00 34.29 0.00 100.00 0.00 297.14 0.00 148.57 2.97 540.29 594.57 24.00 240.00
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 23.53 76.47
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/sda 0.00 17320.59 0.00 102.94 0.00 142305.88 0.00 71152.94 1382.40 6975.29 952.29 28.57 294.12
/dev/sda1 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
/dev/sda2 0.00 16844.12 0.00 102.94 0.00 138352.94 0.00 69176.47 1344.00 6809.71 952.29 28.57 294.12
/dev/sda3 0.00 476.47 0.00 0.00 0.00 952.94 0.00 1976.47 0.00 165.59 0.00 0.00 276.47
评估IOPS 的效能，可用每秒读写I/O 字节数除以每秒读写IOPS 数得出，比如
rkB/s 除以 r/s
wkB/s 除以 w/s
53040/105 = 505KB per I/O
71152/102 = 697KB per I/O
在上面例子可看出，每次循环下，/dev/sda 的per I/O 都在增加.
7.2.2 Random I/O(译注:随机IO)
Random的worklaod环境下，不依赖于数据大小的多少，更多依赖的是磁盘的IOPS 数.Web和Mail 服务就是典型的Random workload.I/O 请求内容都很小.Random workload是同时每秒会有更多的请求数产生.所以，磁盘的IOPS 数是关键.
# iostat -x 1
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
2.04 0.00 97.96 0.00
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/sda 0.00 633.67 3.06 102.31 24.49 5281.63 12.24 2640.82 288.89 73.67 113.89 27.22 50.00
/dev/sda1 0.00 5.10 0.00 2.04 0.00 57.14 0.00 28.57 28.00 1.12 55.00 55.00 11.22
/dev/sda2 0.00 628.57 3.06 100.27 24.49 5224.49 12.24 2612.24 321.50 72.55 121.25 30.63 50.00
/dev/sda3 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
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
2.15 0.00 97.85 0.00
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/sda 0.00 41.94 6.45 130.98 51.61 352.69 25.81 3176.34 19.79 2.90 286.32 7.37 15.05
/dev/sda1 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
/dev/sda2 0.00 41.94 4.30 130.98 34.41 352.69 17.20 3176.34 21.18 2.90 320.00 8.24 15.05
/dev/sda3 0.00 0.00 2.15 0.00 17.20 0.00 8.60 0.00 8.00 0.00 0.00 0.00 0.00
计算方式和之前的公式一致:
2640/102 = 23KB per I/O
3176/130 = 24KB per I/O
(译注:对于顺序I/O来说，主要是考虑读取大量数据的能力即KB per request.对于随机I/O系统，更需要考虑的是IOPS值)
7.3 When Virtual Memory Kills I/O
如果系统没有足够的RAM 响应所有的请求，就会使用到SWAP device.就像使用文件系统I/O，使用SWAP device 代价也很大.如果系统已经没有物理内存可用，那就都在SWAP disk上创建很多很多的内存分页，如果同一文件系统的数据都在尝试访问SWAP device，那系统将遇到I/O 瓶颈.最终导致系统性能的全面崩溃.如果内存页不能够及时读或写磁盘，它们就一直保留在RAM中.如果保留时间太久，内核又必须释放内存空间.问题来了，I/O 操作都被阻塞住了，什么都没做就被结束了，不可避免地就出现kernel panic和system crash.
下面的vmstat 示范了一个内存不足情况下的系统:
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- ----cpu----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa
17 0 1250 3248 45820 1488472 30 132 992 0 2437 7657 23 50 0 23
11 0 1376 3256 45820 1488888 57 245 416 0 2391 7173 10 90 0 0
12 0 1582 1688 45828 1490228 63 131 1348 76 2432 7315 10 90 0 10
12 2 3981 1848 45468 1489824 185 56 2300 68 2478 9149 15 12 0 73
14 2 10385 2400 44484 1489732 0 87 1112 20 2515 11620 0 12 0 88
14 2 12671 2280 43644 1488816 76 51 1812 204 2546 11407 20 45 0 35
这个结果可看出，大量的读请求回内存(bi)，导致了空闲内存在不断的减少(free).这就使得系统写入swap device的块数目(so)和swap 空间(swpd)在不断增加.同时看到CPU WIO time(wa)百分比很大.这表明I/O 请求已经导致CPU 开始效率低下.
要看swaping 对磁盘的影响，可使用iostat 检查swap 分区
# iostat -x 1
avg-cpu: %user %nice %sys %idle
0.00 0.00 100.00 0.00
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/sda 0.00 1766.67 4866.67 1700.00 38933.33 31200.00 19466.67 15600.00 10.68 6526.67 100.56 5.08 3333.33
/dev/sda1 0.00 933.33 0.00 0.00 0.00 7733.33 0.00 3866.67 0.00 20.00 2145.07 7.37 200.00
/dev/sda2 0.00 0.00 4833.33 0.00 38666.67 533.33 19333.33 266.67 8.11 373.33 8.07 6.90 87.00
/dev/sda3 0.00 833.33 33.33 1700.00 266.67 22933.33 133.33 11466.67 13.38 6133.33 358.46 11.35 1966.67
在这个例子中，swap device(/dev/sda1) 和 file system device(/dev/sda3)在互相作用于I/O. 其中任一个会有很高写请求(w/s)，也会有很高wait time(await)，或者较低的服务时间比率(svctm).这表明2个分区之间互有联系，互有影响.
7.4 结论
I/O 性能监控包含了以下几点:
1，当CPU 有等待I/O 情况时，那说明磁盘处于超负荷状态.
2，计算你的磁盘能够承受多大的IOPS 数.
3，确定你的应用是属于随机或者顺序读取磁盘.
4，监控磁盘慢需要比较wait time(await) 和 service time(svctm).
5，监控swap 和系统分区，要确保virtual memory不是文件系统I/O 的瓶颈.
