iostat来对linux硬盘IO性能进行了解

本文详细解析了iostat工具的各个参数含义及如何利用这些参数评估服务器IO性能的方法。通过具体示例阐述了如何判断系统是否存在IO瓶颈。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 以前一直不太会用这个参数.现在认真研究了一下iostat,因为刚好有台重要的服务器压力高,所以放上来分析一下.下面这台就是IO有压力过大的服务器

 

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$iostat -x 1
Linux 2.6.33-fukai (fukai-laptop)          _i686_    (2 CPU)
avg-cpu:  %user   %nice%system %iowait  %steal   %idle
           5.47    0.50    8.96   48.26    0.00   36.82
 
Device:         rrqm/s  wrqm/s    r/s    w/s  rsec/s  wsec/savgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               6.00   273.00   99.00    7.00  2240.00  2240.00    42.26     1.12   10.57   7.96  84.40
sdb               0.00     4.00    0.00  350.00     0.00  2068.00     5.91     0.55    1.58   0.54  18.80

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)

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.idle小于70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait.

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),另外 await 的参数也要多和 svctm 

来参考.差的过高就一定有 IO 的问题.avgqu-sz 也是个做 IO 调优时需要注意的地方,这个就是直接每次操作的数据的大小,如果次数多,但数据拿的小的话,其实 IO 也会

很小.如果数据拿的大,才IO 的数据会高.也可以通过 avgqu-sz × ( r/s or w/s ) = rsec/s or wsec/s.也就是讲,读定速度是这个来决定的。另外还可以参考

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.

一个不错的例子.(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.

下面是别人写的这个参数输出的分析

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# iostat -x 1
avg-cpu: %user %nice%sys %idle
16.24 0.00 4.31 79.44
Device: rrqm/swrqm/sr/sw/srsec/swsec/srkB/swkB/savgrq-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

上面的 iostat 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中写操作占了主体 (w:r = 27:1).

平均每次设备 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成,但每个 I/O 请求却需要等上 78ms,为什么? 因为发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约 29 个),假设这些请求是同时发出的,那么平均等待时间可以这样计算:

平均等待时间 = 单个 I/O 服务时间 * ( 1 + 2 + … + 请求总数-1) / 请求总数

应用到上面的例子: 平均等待时间 = 5ms * (1+2+…+28)/29 = 70ms,和 iostat 给出的78ms 的平均等待时间很接近.这反过来表明 I/O 是同时发起的.

每秒发出的 I/O 请求很多 (约 29 个),平均队列却不长 (只有 2 个 左右),这表明这 29 个请求的到来并不均匀,大部分时间 I/O 是空闲的.

一秒中有 14.29% 的时间 I/O 队列中是有请求的,也就是说,85.71% 的时间里 I/O 系统无事可做,所有 29 个 I/O 请求都在142毫秒之内处理掉了.

delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s =78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 = 2232.8,表明每秒内的I/O请求总共需要等待2232.8ms.所以平均队列长度应为 2232.8ms/1000ms = 2.23,而 iostat 给出的平均队列长度 (avgqu-sz) 却为 22.35,为什么?! 因为 iostat 中有 bug,avgqu-sz 值应为 2.23,而不是 22.35.


转载自:http://www.php-oa.com/2009/02/03/iostat.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强的应用。实际开发中,还需优化 ListView 性能,确保应用流畅运
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