iostat來對linux硬盤IO性能進行檢測
近期公司安裝了幾臺DELL PE2650和2850的服務器，統一安裝的是RHLE5.132位系統，而服務器的SCSI硬盤都統一做了raid1。公司老總要求對硬盤IO作統一檢測報告，在Linux下找了許多工具，發現最實用的還是iostat，這個需要先安裝sysstat ，即yum -y install sysstat;公司內部的yum服務器搭建這個不是本文的重點，這里不作詳細敘述。
# iostat -x 1 10 Linux 2.6.18-92.el5xen 03/01/2010 avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 1.10 0.00 4.82 39.54 0.07 54.46 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.00 3.50 0.40 2.50 5.60 48.00 18.48 0.00 0.97 0.97 0.28 sdb 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sdc 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sdd 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sde 0.00 0.10 0.30 0.20 2.40 2.40 9.60 0.00 1.60 1.60 0.08 sdf 17.40 0.50 102.00 0.20 12095.20 5.60 118.40 0.70 6.81 2.09 21.36 sdg 232.40 1.90 379.70 0.50 76451.20 19.20 201.13 4.94 13.78 2.45 93.16
rrqm/s: 每秒進行 merge 的讀操作數目。即 delta(rmerge)/s
wrqm/s: 每秒進行 merge 的寫操作數目。即 delta(wmerge)/s
r/s: 每秒完成的讀 I/O 設備次數。即 delta(rio)/s
w/s: 每秒完成的寫 I/O 設備次數。即 delta(wio)/s
rsec/s: 每秒讀扇區數。即 delta(rsect)/s
wsec/s: 每秒寫扇區數。即 delta(wsect)/s
rkB/s: 每秒讀K字節數。是 rsect/s 的一半，因為每扇區大小為512字節。(需要計算)
wkB/s: 每秒寫K字節數。是 wsect/s 的一半。(需要計算)
avgrq-sz: 平均每次設備I/O操作的數據大小 (扇區)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio)
avgqu-sz: 平均I/O隊列長度。即 delta(aveq)/s/1000 (因為aveq的單位為毫秒)。
await: 平均每次設備I/O操作的等待時間 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio)
svctm: 平均每次設備I/O操作的服務時間 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio)
%util: 一秒中有百分之多少的時間用于 I/O 操作，或者說一秒中有多少時間 I/O 隊列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (因為use的單位為毫秒)
如果%util接近100%，說明產生的I/O請求太多，I/O系統已經滿負荷，該磁盤
可能存在瓶頸;idle小于70% IO壓力就較大了,一般讀取速度有較多的wait。
同時可以結合vmstat 查看查看b參數(等待資源的進程數)和wa參數(IO等待所占用的CPU時間的百分比,高過30%時IO壓力高)
另外還可以參考
一般:
svctm < await (因為同時等待的請求的等待時間被重復計算了)，
svctm的大小一般和磁盤性能有關:CPU/內存的負荷也會對其有影響，請求過多也會間接導致 svctm 的增加。
await: await的大小一般取決于服務時間(svctm) 以及 I/O 隊列的長度和 I/O 請求的發出模式。
如果svctm 比較接近await，說明I/O 幾乎沒有等待時間;
如果await 遠大于svctm，說明I/O隊列太長，應用得到的響應時間變慢
如果響應時間超過了用戶可以容許的范圍，這時可以考慮更換更快的磁盤，調整內核elevator算法，優化應用，或者升級 CPU。
隊列長度(avgqu-sz)也可作為衡量系統 I/O 負荷的指標，但由于 avgqu-sz 是按照單位時間的平均值，所以不能反映瞬間的 I/O 洪水。
別人一個不錯的例子(I/O 系統vs超市排隊)
舉一個例子，我們在超市排隊 checkout 時，怎么決定該去哪個交款臺呢? 首當是看排的隊人數，5個人總比20人要快吧?除了數人頭，我們也常常看看前面人購買的東西多少，如果前面有個采購了一星期食品的大媽，那么可以考慮換個隊排了。還有就是收銀員的速度了，如果碰上了連錢都點不清楚的新手，那就有的等了。另外，時機也很重要，可能 5分鐘前還人滿為患的收款臺，現在已是人去樓空，這時候交款可是很爽啊，當然，前提是那過去的 5 分鐘里所做的事情比排隊要有意義(不過我還沒發現什么事情比排隊還無聊的)。
I/O 系統也和超市排隊有很多類似之處:
r/s+w/s 類似于交款人的總數
平均隊列長度(avgqu-sz)類似于單位時間里平均排隊人的個數
平均服務時間(svctm)類似于收銀員的收款速度
平均等待時間(await)類似于平均每人的等待時間
平均I/O數據(avgrq-sz)類似于平均每人所買的東西多少
I/O 操作率 (%util)類似于收款臺前有人排隊的時間比例。
我們可以根據這些數據分析出 I/O 請求的模式，以及 I/O 的速度和響應時間。
下面是別人寫的這個參數輸出的分析
# 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 輸出表明秒有 28.57 次設備 I/O 操作: 總IO(io)/s = r/s(讀) +w/s(寫) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中寫操作占了主體 (w:r = 27:1)。
平均每次設備 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成，但每個I/O 請求卻需要等上 78ms，為什么? 因為發出的 I/O 請求太多 (每秒鐘約29 個)，假設這些請求是同時發出的，那么平均等待時間可以這樣計算:
平均等待時間 = 單個I/O 服務時間 * ( 1 + 2 + ... + 請求總數-1) / 請求總數
應用到上面的例子: 平均等待時間 = 5ms * (1+2+...+28)/29 = 70ms，和 iostat 給出的78ms 的平均等待時間很接近。這反過來表明 I/O 是同時發起的。
每秒發出的 I/O 請求很多 (約29 個)，平均隊列卻不長 (只有2 個左右)，這表明這 29 個請求的到來并不均勻，大部分時間 I/O 是空閑的。
一秒中有 14.29% 的時間 I/O 隊列中是有請求的，也就是說，85.71% 的時間里 I/O 系統無事可做，所有 29 個I/O 請求都在142毫秒之內處理掉了。
delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s=78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 =2232.8，表明每秒內的I/O請求總共需要等待2232.8ms。所以平均隊列長度應為 2232.8ms/1000ms = 2.23，而iostat 給出的平均隊列長度 (avgqu-sz) 卻為22.35，為什么?因為iostat 中有bug，avgqu-sz值應為2.23，而不是22.35。
※附帶說明下，我用iostat對服務器檢測時，一般用iostat -d命令;而返回的結果，我關注的一般是tps、blk_read/s、blk_wrth/s這三項，我一般是拿三臺不同型號的服務器在相同環境下作對比測試，這樣性能上的差異，一下子就出來了。
原文：http://hi.baidu.com/yuhongchun027/blog/item/f212222a7c550890033bf6c9.html
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