利用BLKTRACE分析IO性能

最新推荐文章于 2024-01-01 22:41:59 发布

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文章标签：操作系统

本文介绍如何使用blktrace工具来诊断Linux系统中的I/O性能问题。通过记录I/O请求过程，blktrace帮助区分是IOScheduler还是硬件导致的问题，并提供详细分析步骤及示例。

在Linux系统上，如果I/O发生性能问题，有没有办法进一步定位故障位置呢？iostat等最常用的工具肯定是指望不上的，【容易被误读的iostat】一文中解释过await表示单个I/O所需的平均时间，但它同时包含了I/O Scheduler所消耗的时间和硬件所消耗的时间，所以不能作为硬件性能的指标，至于iostat的svctm更是一个废弃的指标，手册上已经明确说明了的。blktrace在这种场合就能派上用场，因为它能记录I/O所经历的各个步骤，从中可以分析是IO Scheduler慢还是硬件响应慢。

blktrace的原理

一个I/O请求进入block layer之后，可能会经历下面的过程：

Remap: 可能被DM(Device Mapper)或MD(Multiple Device, Software RAID) remap到其它设备
Split: 可能会因为I/O请求与扇区边界未对齐、或者size太大而被分拆(split)成多个物理I/O
Merge: 可能会因为与其它I/O请求的物理位置相邻而合并(merge)成一个I/O
被IO Scheduler依照调度策略发送给driver
被driver提交给硬件，经过HBA、电缆（光纤、网线等）、交换机（SAN或网络）、最后到达存储设备，设备完成IO请求之后再把结果发回。

blktrace能记录I/O所经历的各个步骤，来看一下它记录的数据，包含9个字段，下图标示了其中8个字段的含义，大致的意思是“哪个进程在访问哪个硬盘的哪个扇区，进行什么操作，进行到哪个步骤，时间戳是多少”：

第7个字段在上图中没有标出来，它表示操作类型，具体含义是：”R” for Read, “W” for Write, “D” for block, “B” for Barrier operation。

第6个字段是Event，代表了一个I/O请求所经历的各个阶段，具体含义在blkparse的手册页中有解释，其中最重要的几个阶段如下：

Q – 即将生成IO请求
|
G – IO请求生成
|
I – IO请求进入IO Scheduler队列
|
D – IO请求进入driver
|
C – IO请求执行完毕

根据以上步骤对应的时间戳就可以计算出I/O请求在每个阶段所消耗的时间：

Q2G – 生成IO请求所消耗的时间，包括remap和split的时间；
G2I – IO请求进入IO Scheduler所消耗的时间，包括merge的时间；
I2D – IO请求在IO Scheduler中等待的时间；
D2C – IO请求在driver和硬件上所消耗的时间；
Q2C – 整个IO请求所消耗的时间(Q2I + I2D + D2C = Q2C)，相当于iostat的await。

如果I/O性能慢的话，以上指标有助于进一步定位缓慢发生的地方：
D2C可以作为硬件性能的指标；
I2D可以作为IO Scheduler性能的指标。

blktrace的用法

使用blktrace需要挂载debugfs：
$ mount -t debugfs debugfs /sys/kernel/debug

利用blktrace查看实时数据的方法，比如要看的硬盘是sdb：
$ blktrace -d /dev/sdb -o – | blkparse -i –
需要停止的时候，按Ctrl-C。

以上命令也可以用下面的脚本代替：
$ btrace /dev/sdb

利用blktrace把数据记录在文件里，以供事后分析：
$ blktrace -d /dev/sdb
缺省的输出文件名是 sdb.blktrace.<cpu>，每个CPU对应一个文件。
你也可以用-o参数指定自己的输出文件名。

利用blkparse命令分析blktrace记录的数据：
$ blkparse -i sdb

$ blktrace -d /dev/sdb

$ blkparse -i sdb

# 第一个IO开始：

8,16 1 1 0.000000000 18166 Q R 0 + 1 [dd]

8,16 1 0 0.000009827 0 m N cfq18166S /user.slice alloced

8,16 1 2 0.000010451 18166 G R 0 + 1 [dd]

8,16 1 3 0.000011056 18166 P N [dd]

8,16 1 4 0.000012255 18166 I R 0 + 1 [dd]

8,16 1 0 0.000013477 0 m N cfq18166S /user.slice insert_request

8,16 1 0 0.000014526 0 m N cfq18166S /user.slice add_to_rr

8,16 1 5 0.000016643 18166 U N [dd] 1

8,16 1 0 0.000017522 0 m N cfq workload slice:300

8,16 1 0 0.000018880 0 m N cfq18166S /user.slice set_active wl_class:0 wl_type:2

8,16 1 0 0.000020594 0 m N cfq18166S /user.slice fifo= (null)

8,16 1 0 0.000021462 0 m N cfq18166S /user.slice dispatch_insert

8,16 1 0 0.000022898 0 m N cfq18166S /user.slice dispatched a request

8,16 1 0 0.000023786 0 m N cfq18166S /user.slice activate rq, drv=1

8,16 1 6 0.000023977 18166 D R 0 + 1 [dd]

8,16 0 1 0.014270153 0 C R 0 + 1 [0]

# 第一个IO结束。

8,16 0 0 0.014278115 0 m N cfq18166S /user.slice complete rqnoidle 0

8,16 0 0 0.014280044 0 m N cfq18166S /user.slice set_slice=100

8,16 0 0 0.014282217 0 m N cfq18166S /user.slice arm_idle: 8 group_idle: 0

8,16 0 0 0.014282728 0 m N cfq schedule dispatch

# 第二个IO开始：

8,16 1 7 0.014298247 18166 Q R 1 + 1 [dd]

8,16 1 8 0.014300522 18166 G R 1 + 1 [dd]

8,16 1 9 0.014300984 18166 P N [dd]

8,16 1 10 0.014301996 18166 I R 1 + 1 [dd]

8,16 1 0 0.014303864 0 m N cfq18166S /user.slice insert_request

8,16 1 11 0.014304981 18166 U N [dd] 1

8,16 1 0 0.014306368 0 m N cfq18166S /user.slice dispatch_insert

8,16 1 0 0.014307793 0 m N cfq18166S /user.slice dispatched a request

8,16 1 0 0.014308763 0 m N cfq18166S /user.slice activate rq, drv=1

8,16 1 12 0.014308962 18166 D R 1 + 1 [dd]

8,16 0 2 0.014518615 0 C R 1 + 1 [0]

# 第二个IO结束。

8,16 0 0 0.014523548 0 m N cfq18166S /user.slice complete rqnoidle 0

8,16 0 0 0.014525334 0 m N cfq18166S /user.slice arm_idle: 8 group_idle: 0

8,16 0 0 0.014525676 0 m N cfq schedule dispatch

# 第三个IO开始：

8,16 1 13 0.014531022 18166 Q R 2 + 1 [dd]

...

注：
在以上数据中，有一些记录的event类型是”m”，那是IO Scheduler的调度信息，对研究IO Scheduler问题有意义：

cfq18166S – cfq是IO Scheduler的名称，18166是进程号，”S”表示Sync(同步IO)，如果异步IO则用“A”表示(Async)；
它们的第三列sequence number都是0；
它们表示IO Scheduler内部的关键函数，上例中是cfq，代码参见block/cfq-iosched.c，以下是各关键字所对应的内部函数：
alloced <<< cfq_find_alloc_queue()
insert_request <<< cfq_insert_request()
add_to_rr <<< cfq_add_cfqq_rr()
cfq workload slice:300 <<< choose_wl_class_and_type()
set_active wl_class:0 wl_type:2 <<< __cfq_set_active_queue()
fifo= (null) <<< cfq_check_fifo()
dispatch_insert <<< cfq_dispatch_insert()
dispatched a request <<< cfq_dispatch_requests()
activate rq, drv=1 <<< cfq_activate_request()
complete rqnoidle 0 <<< cfq_completed_request()
set_slice=100 <<< cfq_set_prio_slice()
arm_idle: 8 group_idle: 0 <<< cfq_arm_slice_timer()
cfq schedule dispatch <<< cfq_schedule_dispatch()

利用btt分析blktrace数据

blkparse只是将blktrace数据转成可以人工阅读的格式，由于数据量通常很大，人工分析并不轻松。btt是对blktrace数据进行自动分析的工具。

btt不能分析实时数据，只能对blktrace保存的数据文件进行分析。使用方法：
把原本按CPU分别保存的文件合并成一个，合并后的文件名为sdb.blktrace.bin：
$ blkparse -i sdb -d sdb.blktrace.bin
执行btt对sdb.blktrace.bin进行分析：
$ btt -i sdb.blktrace.bin

下面是一个btt实例：

...

ALL MIN AVG MAX N

--------------- ------------- ------------- ------------- -----------

Q2Q 0.000138923 0.000154010 0.014298247 94558

Q2G 0.000001154 0.000001661 0.000017313 94559

G2I 0.000000883 0.000001197 0.000012011 94559

I2D 0.000004722 0.000005761 0.000027286 94559

D2C 0.000118840 0.000129201 0.014246176 94558

Q2C 0.000125953 0.000137820 0.014270153 94558

==================== Device Overhead ====================

DEV | Q2G G2I Q2M I2D D2C

---------- | --------- --------- --------- --------- ---------

( 8, 16) | 1.2050% 0.8688% 0.0000% 4.1801% 93.7461%

---------- | --------- --------- --------- --------- ---------

Overall | 1.2050% 0.8688% 0.0000% 4.1801% 93.7461%

...

我们看到93.7461%的时间消耗在D2C，也就是硬件层，这是正常的，我们说过D2C是衡量硬件性能的指标，这里单个IO平均0.129201毫秒，已经是相当快了，单个IO最慢14.246176 毫秒，不算坏。Q2G和G2I都很小，完全正常。I2D稍微有点大，应该是cfq scheduler的调度策略造成的，你可以试试其它scheduler，比如deadline，比较两者的差异，然后选择最适合你应用特点的那个。