iostat 工具分析I/O性能

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      0sda23921918063728125925132759043268883250268824268166090475306029329105
  8      1sda133805324169591540549637240633710683
  8      2sda223869517973722645825044896203228883250263328252665990329798827770221
  8      16sdb1009117481101177312731900000126604126604
  8      17sdb11008792480101092912707800000126363126363
253      0dm-01005080401513730146024116824902300309112505369
253      1dm-11927910355004572376087359162044095600229494660231243325325563
253      2dm-24713201717329183565496207059265607348763025177537532688

/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：

1. (rd_ios)读操作的次数。
2. (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。
3. (rd_sectors)读取的扇区数量。
4. (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。
5. (wr_ios)写操作的次数。
6. (wr_merges)合并写操作的次数。
7. (wr_sectors)写入的扇区数量。
8. (wr_ticks)写操作消耗的时间（以毫秒为单位）。
9. (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。
10. (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。
11. (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。

• tps：每秒I/O次数=[(Δrd_ios+Δwr_ios)/Δt]
  • r/s：每秒读操作的次数=[Δrd_ios/Δt]
  • w/s：每秒写操作的次数=[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：平均未完成的I/O请求数量=[Δtime_in_queue/Δt]
  （手册上说是队列里的平均I/O请求数量，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？

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：

sol2

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：

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。

怎么理解这里的字段呢?
以超市结账的例子来说明。 我们在超市排队结账时,怎么决定该去哪个收银台呢? 首先是看每个收银台的排队人数,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,这时候交款就很爽啊,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
• avgqu-sz(平均队列长度):      类似于单位时间里平均排队的人数
• svctm(平均服务时间)          类似于收银员的收款速度
• await(平均等待时间)          类似于平均每人的等待时间
• avgrq-sz(平均 IO 数据)        类似于平均每人所买的东西多少
• %util(磁盘 IO 使用率)         类似于收款台前有人排队的时间比例。

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:
• 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 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。一般来说 svctm < await,因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了。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
• 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。
• 如果%util 很大,而 rkB/s 和 wkB/s 很小,一般是因为磁盘存在较多的磁盘随机读写,最好把磁盘随机读写优化成顺序读写。