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我的朋友

分类: LINUX

2009-09-10 14:22:12

iostat [ -c | -d ] [ -k ] [ -t ] [ -V ] [ -x [ device ] ] [ interval  [ count ] ]

基本语法 iostat  interval count

option - 让你指定所需信息的设备,像磁盘、cpu或者终端(-d , -c , -t or -tdc ) 。x 选项给出了完整的统计结果。iostat的默认参数是tdc(terminal, disk, and CPU)。如果任何其他的选项被指定,这个默认参数将被完全替代。

interval – 统计运行的间隔时间(秒),  count – 统计运行的次数

其中,-c为汇报CPU的使用情况;-d为汇报磁盘的使用情况;-k表示每秒按kilobytes字节显示数据;-t为打印汇报的时间;-v表示打印出版本信息和用法;-x device指定要统计的设备名称,默认为所有的设备;

iostat -d -k -t 2

Device: 显示磁盘名称

tps: 表示每秒钟输出到物理磁盘的传输次数。一次传输就是一个对物理磁盘的 I/O 请求。多个逻辑请求可被并为对磁盘的一个单一 I/O 请求。传输具有中等的大小。

kB_read/s: 每秒从磁盘读取的数据量,单位为KB。

kB_wrtn/s: 每秒从写入磁盘的数据量,单位为KB。

Kb_read: 读取的 KB 总数。 

Kb_wrtn: 写入的 KB 总数

 iostat -x 1 10
 

  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)

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。

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。

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)

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。

 

 

%iowait      IO等待所占用的CPU时间的百分比
             Show the percentage of time that the CPU or CPUs were idle during which the system had an outstanding  disk I/O request.

%uitl
             Percentage of CPU time during which I/O requests were issued to the device (bandwidth utilization for the device).
               Device saturation occurs when this value is close to 100%.

 %idle
             Show the percentage of time that the CPU or CPUs were idle and the system did not have an outstanding  disk I/O request.

 

uitl 和 iostat 区别在于...........................?

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