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容易被误读的iostat(Linux系统)

2019-06-12 10:51来源:Linux Performance所属分类:Linux

iostat,用于报告中央处理器(CPU)统计信息和整个系统、适配器、tty 设备、磁盘和 CD-ROM 的输入/输出统计信息

iostat主要用于报告中央处理器(CPU)统计信息和整个系统、适配器、tty 设备、磁盘和 CD-ROM 的输入/输出统计信息,下面小编就为大家具体的讲解Linux系统中容易被误读的IOSTAT。

iostat(1)是在Linux系统上查看I/O性能最基本的工具,然而对于那些熟悉其它UNIX系统的人来说它是很容易被误读的。比如在HP-UX上 avserv(相当于Linux上的 svctm)是最重要的I/O指标,反映了硬盘设备的性能,它是指I/O请求从SCSI层发出、到I/O完成之后返回SCSI层所消耗的时间,不包括在SCSI队列中的等待时间,所以avserv体现了硬盘设备处理I/O的速度,又被称为disk service time,如果avserv很大,那么肯定是硬件出问题了。然而Linux上svctm的含义截然不同,事实上在iostat(1)和sar(1)的man page上都说了不要相信svctm,该指标将被废弃:

“Warning! Do not trust this field any more. This field will be removed in a future sysstat version.”

在Linux上,每个I/O的平均耗时是用await表示的,但它不能反映硬盘设备的性能,因为await不仅包括硬盘设备处理I/O的时间,还包括了在队列中等待的时间。I/O请求在队列中的时候尚未发送给硬盘设备,即队列中的等待时间不是硬盘设备消耗的,所以说await体现不了硬盘设备的速度,内核的问题比如I/O调度器什么的也有可能导致await变大。那么有没有哪个指标可以衡量硬盘设备的性能呢?非常遗憾的是,iostat(1)和sar(1)都没有,这是因为它们所依赖的/proc/diskstats不提供这项数据。要真正理解iostat的输出结果,应该从理解/proc/diskstats开始。

# cat /proc/diskstats
   8       0 sda 239219 1806 37281259 2513275 904326 88832 50268824 26816609 0 4753060 29329105
   8       1 sda1 338 0 53241 6959 154 0 5496 3724 0 6337 10683
   8       2 sda2 238695 1797 37226458 2504489 620322 88832 50263328 25266599 0 3297988 27770221
   8      16 sdb 1009117 481 1011773 127319 0 0 0 0 0 126604 126604
   8      17 sdb1 1008792 480 1010929 127078 0 0 0 0 0 126363 126363
 253       0 dm-0 1005 0 8040 15137 30146 0 241168 2490230 0 30911 2505369
 253       1 dm-1 192791 0 35500457 2376087 359162 0 44095600 22949466 0 2312433 25325563
 253       2 dm-2 47132 0 1717329 183565 496207 0 5926560 7348763 0 2517753 7532688

/proc/diskstats有11个字段,以下内核文档解释了它们的含义https://www.kernel.org/doc/Documentation/iostats.txt,我重新表述了一下,注意除了字段#9之外都是累计值,从系统启动之后一直累加:

(rd_ios)读操作的次数。(rd_merges)合并读操作的次数。如果两个读操作读取相邻的数据块时,可以被合并成一个,以提高效率。合并的操作通常是I/O scheduler(也叫elevator)负责的。(rd_sectors)读取的扇区数量。(rd_ticks)读操作消耗的时间(以毫秒为单位)。每个读操作从__make_request()开始计时,到end_that_request_last()为止,包括了在队列中等待的时间。(wr_ios)写操作的次数。(wr_merges)合并写操作的次数。(wr_sectors)写入的扇区数量。(wr_ticks)写操作消耗的时间(以毫秒为单位)。(in_flight)当前未完成的I/O数量。在I/O请求进入队列时该值加1,在I/O结束时该值减1。

注意:是I/O请求进入队列时,而不是提交给硬盘设备时。(io_ticks)该设备用于处理I/O的自然时间(wall-clock time)。

请注意io_ticks与rd_ticks(字段#4)和wr_ticks(字段#8)的区别,rd_ticks和wr_ticks是把每一个I/O所消耗的时间累加在一起,因为硬盘设备通常可以并行处理多个I/O,所以rd_ticks和wr_ticks往往会比自然时间大。而io_ticks表示该设备有I/O(即非空闲)的时间,不考虑I/O有多少,只考虑有没有。在实际计算时,字段#9(in_flight)不为零的时候io_ticks保持计时,字段#9(in_flight)为零的时候io_ticks停止计时。(time_in_queue)对字段#10(io_ticks)的加权值。字段#10(io_ticks)是自然时间,不考虑当前有几个I/O,而time_in_queue是用当前的I/O数量(即字段#9 in-flight)乘以自然时间。虽然该字段的名称是time_in_queue,但并不真的只是在队列中的时间,其中还包含了硬盘处理I/O的时间。iostat在计算avgqu-sz时会用到这个字段。

iostat(1)是以/proc/diskstats为基础计算出来的,因为/proc/diskstats并未把队列等待时间和硬盘处理时间分开,所以凡是以它为基础的工具都不可能分别提供disk service time以及与queue有关的值。

注:下面的公式中“Δ”表示两次取样之间的差值,“Δt”表示采样周期。

r/s:每秒读操作的次数=[Δrd_ios/Δt]r/s:每秒读操作的次数=[Δwr_ios/Δt]tps:每秒I/O次数=[(Δrd_ios+Δwr_ios)/Δt]rkB/s:每秒读取的千字节数=[Δrd_sectors/Δt]*[512/1024]wkB/s:每秒写入的千字节数=[Δwr_sectors/Δt]*[512/1024]rrqm/s:每秒合并读操作的次数=[Δrd_merges/Δt]wrqm/s:每秒合并写操作的次数=[Δwr_merges/Δt]avgrq-sz:每个I/O的平均扇区数=[Δrd_sectors+Δwr_sectors]/[Δrd_ios+Δwr_ios]avgqu-sz:队列里的平均I/O请求数量=[Δtime_in_queue/Δt]

(更恰当的理解应该是平均未完成的I/O请求数量。)await:每个I/O平均所需的时间=[Δrd_ticks+Δwr_ticks]/[Δrd_ios+Δwr_ios]

不仅包括硬盘设备处理I/O的时间,还包括了在kernel队列中等待的时间。r_await:每个读操作平均所需的时间=[Δrd_ticks/Δrd_ios]

不仅包括硬盘设备读操作的时间,还包括了在kernel队列中等待的时间。w_await:每个写操作平均所需的时间=[Δwr_ticks/Δwr_ios]

不仅包括硬盘设备写操作的时间,还包括了在kernel队列中等待的时间。%util:该硬盘设备的繁忙比率=[Δio_ticks/Δt]

表示该设备有I/O(即非空闲)的时间比率,不考虑I/O有多少,只考虑有没有。svctm:已被废弃的指标,没什么意义,svctm=[util/tput]

对iostat(1)的恰当解读有助于正确地分析问题,我们结合实际案例进一步讨论。

关于rrqm/s和wrqm/s

前面讲过,如果两个I/O操作发生在相邻的数据块时,它们可以被合并成一个,以提高效率,合并的操作通常是I/O scheduler(也叫elevator)负责的。

以下案例对许多硬盘设备执行同样的压力测试,结果惟有sdb比其它硬盘都更快一些,可是硬盘型号都一样,为什么sdb的表现不一样?

容易被误读的iostat(Linux系统)

可以看到其它硬盘的rrqm/s都为0,而sdb不是,就是说发生了I/O合并,所以效率更高,r/s和rMB/s都更高,我们知道I/O合并是内核的I/O scheduler(elevator)负责的,于是检查了sdb的/sys/block/sdb/queue/scheduler,发现它与别的硬盘用了不同的I/O scheduler,所以表现也不一样。

%util与硬盘设备饱和度

%util表示该设备有I/O(即非空闲)的时间比率,不考虑I/O有多少,只考虑有没有。由于现代硬盘设备都有并行处理多个I/O请求的能力,所以%util即使达到100%也不意味着设备饱和了。举个简化的例子:某硬盘处理单个I/O需要0.1秒,有能力同时处理10个I/O请求,那么当10个I/O请求依次顺序提交的时候,需要1秒才能全部完成,在1秒的采样周期里%util达到100%;而如果10个I/O请求一次性提交的话,0.1秒就全部完成,在1秒的采样周期里%util只有10%。可见,即使%util高达100%,硬盘也仍然有可能还有余力处理更多的I/O请求,即没有达到饱和状态。那么iostat(1)有没有哪个指标可以衡量硬盘设备的饱和程度呢?很遗憾,没有。

await多大才算有问题

await是单个I/O所消耗的时间,包括硬盘设备处理I/O的时间和I/O请求在kernel队列中等待的时间,正常情况下队列等待时间可以忽略不计,姑且把await当作衡量硬盘速度的指标吧,那么多大算是正常呢?

对于SSD,从0.0x毫秒到1.x毫秒不等,具体看产品手册;

对于机械硬盘,可以参考以下文档中的计算方法:

http://101.96.10.61/cseweb.ucsd.edu/classes/wi01/cse102/sol2.pdf

大致来说一万转的机械硬盘是8.38毫秒,包括寻道时间、旋转延迟、传输时间。

在实践中,要根据应用场景来判断await是否正常,如果I/O模式很随机、I/O负载比较高,会导致磁头乱跑,寻道时间长,那么相应地await要估算得大一些;如果I/O模式是顺序读写,只有单一进程产生I/O负载,那么寻道时间和旋转延迟都可以忽略不计,主要考虑传输时间,相应地await就应该很小,甚至不到1毫秒。在以下实例中,await是7.50毫秒,似乎并不大,但考虑到这是一个dd测试,属于顺序读操作,而且只有单一任务在该硬盘上,这里的await应该不到1毫秒才算正常:

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sdg               0.00     0.00  133.00    0.00  2128.00     0.00    16.00     1.00    7.50   7.49  99.60

对磁盘阵列来说,因为有硬件缓存,写操作不等落盘就算完成,所以写操作的service time大大加快了,如果磁盘阵列的写操作不在一两个毫秒以内就算慢的了;读操作则未必,不在缓存中的数据仍然需要读取物理硬盘,单个小数据块的读取速度跟单盘差不多

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