Linux 下的I/O性能分析 iotop

iotop是一款基于Python的命令行工具,具有类似于top的用户界面,用于监控Linux系统中各进程的I/O活动情况。该工具适用于Linux内核版本2.6.20及以上,并且需要配置选项包括TASK_DELAY_ACCT、CONFIG_TASKSTATS、TASK_IO_ACCOUNTING和CONFIG_VM_EVENT_COUNTERS。本文介绍如何在Ubuntu 10上安装和使用iotop。

Linux has always been able to show how much I/O was going on (the bi and bo columns of the vmstat 1 command).

Iotop is a Python program with a top like UI used to show of behalf of which process is the I/O going on. It requires Python ≥ 2.5 (or Python ≥ 2.4 with the ctypes module) and a Linux kernel ≥ 2.6.20 with the TASK_DELAY_ACCT CONFIG_TASKSTATS, TASK_IO_ACCOUNTING and CONFIG_VM_EVENT_COUNTERS options on.


Screenshot

Download

Iotop is licensed under the terms of the GNU GPL.

The latest version is Iotop 0.4.2 (NEWS), available here: iotop-0.4.2.tar.bz2 or iotop-0.4.2.tar.gz.

Freshmeat project page to stay informed: http://freshmeat.net/projects/iotop.

Git repository hosted on repo.or.cz. To get a snapshot of iotop with a complete history, use the following command:

git clone git://repo.or.cz/iotop.git 
 
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Linux下的IO统计工具如iostat, nmon等大多数是只能统计到per设备的读写情况, 如果你想知道每个进程是如何使用IO的就比较麻烦.
当然如果你会systemtap, 或者blktrace这些事情难不到你, 但是没专用工具总不是很舒服的. 幸运的是Linux 2.6.20内核以后提供了基于每个进程的IO记账功能,所以就有了类似iotop这样方便的工具.

官网地址: http://guichaz.free.fr/iotop/

Iotop is a Python program with a top like UI used to show of behalf of which process is the I/O going on.

在RHEL6或者ubuntu下使用就非常简单, 我简单的演示下ubuntu10下使用:
安装先:
$ apt-get install iotop

直接运行就好:
$iotop

 

 

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下面来说一具体运用:

 

可以用左右箭头操作,按 r 是相反方向,按 o 是动态切换

用法 iotop -参数

–version 查看版本信息的

-h, –help 查看帮助信息的

-o, –only 只显示在划硬盘的程序
-b, –batch 批量处理 用来记录日志的

-n NUM  设定循环几次

-d SEC, –delay=SEC  设定显示时间间隔

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计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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