技术头条 - 一个快速在微博传播文章的方式     搜索本站
您现在的位置首页 --> 系统运维 --> Linux下的一些I/O统计工具

Linux下的一些I/O统计工具

浏览:4815次  出处信息

    作为一个Linux系统管理员,统计各类IO是一项必不可少的工作。其统计工具中iostat显然又是最重要的一个统计手段。但是这里iostat不是本文的重点,因为这个工具的使用在网络上已经有大量的教程,可以供大家参考。这里主要是想介绍一些其他统计工具以来满足不同的需求。

iostat

    iostat的功能异常强大,输出项也特别多,比如下面这个例子:

1
2
3
Device: rrqm/s  wrqm/s  r/s     w/s    rkB/s    wkB/s    avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util

sda     0.00     0.50  173.50   73.50  3076.00   604.00    29.80   149.93    676.58   74.36 2098.15  4.05 100.00

    其各项的含义分别是:

  • 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.

        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.

        有时间的话,我会单独写几个帖子来说说iostat。

    iodump

        iodump 是一个统计每一个进程(线程)所消耗的磁盘I/O工具。这个一个perl脚本,其原理时打开有关I/O的内核记录消息开关,而后读取消息然后分析输出。简单使用步骤如下:

        首先下载这个工具

        wget http://aspersa.googlecode.com/svn/trunk/iodump

        然后打开有关I/O内核消息的开关

        echo 1 >/proc/sys/vm/block_dump

        上述开关打开后,内核会记录下每一个I/O操作的消息。我们只需要定时获取并分析就好了,比如下面这样

        while true; do sleep 1; dmesg -c ; done |perl iodump

        等待一段时间,然后通过ctrl+c来结束上述脚本,你将获得下面类似的信息:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    
    TASK                   PID      TOTAL       READ      WRITE      DIRTY DEVICES
    postgres              5799       1919       1919          0          0 sda7
    jbd2/sda7-8           1572         35          0         35          0 sda7
    jbd2/sda2-8            250         32          0         32          0 sda2
    flush-8:0             2229         31          0         31          0 sda2, sda7
    postgres              4308          2          0          2          0 sda7
    bash                  5804          1          0          1          0 sda2

        上述输出的单位为块(block),每块的大小取决于创建文件系统时指定的块大小。比如我这个里的sda7的block大小是1KB。

    iotop

        iotop是一个Python编写的工具,有类似top工具的UI,包括一些参数也和top类似。不过它对系统有一些要求,分别是:

  • Python ≥ 2.5 or Python ≥ 2.4 with the ctypes module
  • Kernel ≥ 2.6.20
  • Kernel uses options:
  • TASK_DELAY_ACCT
  • CONFIG_TASKSTATS
  • TASK_IO_ACCOUNTING
  • CONFIG_VM_EVENT_COUNTERS
  •     如果是基于RPM包的系统,可以直接下载编译好的二进制包(here)或者二进制源代码包(here)

        如果是Debian/Ubuntu系统,直接使用

        sudo apt-get install iotop

        即可(不得不说,Debian系统提供的软件真的是相当丰富呀),其他系统则可以通过下面的指令下载源代码,然后编译

        git clone git://repo.or.cz/iotop.git

        具体的使用方法可以参考iotop(8)手册,下面是在我机器上的一个显示:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    
    iotop -o -u wgzhao
    Total DISK READ:       2.15 M/s | Total DISK WRITE:    1601.15 K/s
      TID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN      IO    COMMAND
     5984 be/4 wgzhao      2.15 M/s   70.55 K/s  0.00 % 83.67 % postgres: wgzhao pgbench [local] UPDATE
     4305 be/4 wgzhao      0.00 B/s  227.34 K/s  0.00 %  0.00 % postgres: writer process
     4308 be/4 wgzhao      0.00 B/s   90.15 K/s  0.00 %  0.00 % postgres: stats collector process

    iopp

        iopp是另外一个统计每一个进程I/O的工具,使用C语言编写,理论上应该比上述两个重狙效率都要高。安装方法很简单,首先通过下面的指令下载源代码:

        git://github.com/markwkm/iopp.git

        然后分别通过下面的指令编译安装

    1
    2
    3
    
    cmake CMakeLists.txt
    make
    make install DESTDIR=/usr

        下面是一个使用例子

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    
    iopp -i -c 2
      pid    rchar    wchar    syscr    syscw   rbytes   wbytes  cwbytes command
     2144        0      296       40        8        0        0        0 /usr/sbin/LCDd
     2284        0        0        2        0        0        0        0 ha_logd: read process
     2299        0        0        2        0        0        0        0 ha_logd: write process
     2520        3        3        3        3        0        0        0 /usr/lib/virtualbox/vboxwebsrv
     2599        2        2        2        2        0        0        0 /usr/lib/virtualbox/VBoxSVC
     2675        0        0        1        0        0        0        0 runsvdir
     3177       16       16        4        2        0        0        0 /usr/bin/gnome-shell
     3192       16       16        4        2        0        0        0 nautilus
     3305      180      340      100       60        0        0        0 /usr/lib/icedove/icedove-bin
     3623     1393     1440        1        1        0        0        0 sshd: wgzhao@pts/0
     4305        0  4603904        0      562        0  4603904        0 postgres: writer process   
     6257  2064384  1892352      252      215  3719168   139264        0 postgres: wgzhao pgbench [local] UPDATE

        上述输出的各项含义是:

  • pid 进程ID
  • rchar 将要从磁盘读取的字节数
  • wchar 已经写入或应该要写入磁盘的字节数
  • syscr 读I/O数
  • syscw 写I/O数
  • rbytes 真正从磁盘读取的字节数
  • wbytes 真正写入到磁盘的字节数
  • cwbytes 因为清空页面缓存而导致没有发生操作的字节数
  • command 执行的命令
  •     其中rbytes,wbytes,cwbytes会因给出-k或者-m参数,而显示为rkb,wkb,cwkb或rmb,wmb,cwmb。command一列如果给出-c的参数则显示完整的命令名而不仅仅只是命令本身。这些参数的使用和top类似。

        更具体的可以参考iopp(8)手册。

    dstat

        dstat 号称各种资源统计工具,其目的是想替代vmstat,iostat,netstat,ifstat等各种单一统计工具,从而做到All in one。 dstat用Python语言编写。

        dstat能够清晰显示每列的信息,特别是单位及大小很明确,不会在单位换算上犯迷糊和失误。最重要的是,因为它是基于模块化设计,因此我们可以很容易的写一个插件来收集我们需要的统计信息。

        另外,dstat的输出还可以导出为CSV格式文件,从而可以在电子表格工具里分方便的生成统计图形。

        目前dstat的插件已经相当多了,这是我机器上目前的输出:

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    
    $ dstat  --list
    internal:
      aio, cpu, cpu24, disk, disk24, disk24old, epoch, fs, int, int24, io, ipc, load, lock, mem, net, 
      page, page24, proc, raw, socket, swap, swapold, sys, tcp, time, udp, unix, vm
    /usr/share/dstat:
      battery, battery-remain, cpufreq, dbus, disk-tps, disk-util, dstat, dstat-cpu, dstat-ctxt, 
      dstat-mem, fan, freespace, gpfs, gpfs-ops, helloworld, innodb-buffer, innodb-io, innodb-ops, lustre, 
      memcache-hits, mysql-io, mysql-keys, mysql5-cmds, mysql5-io, mysql5-keys, net-packets, nfs3, 
      nfs3-ops, nfsd3, nfsd3-ops, ntp, postfix, power, proc-count, qmail, rpc, rpcd, sendmail, snooze, 
      squid, test, thermal, top-bio, top-bio-adv, top-childwait, top-cpu, top-cpu-adv, top-cputime, 
      top-cputime-avg, top-int, top-io, top-io-adv, top-latency, top-latency-avg, top-mem, top-oom, utmp, 
      vm-memctl, vmk-hba, vmk-int, vmk-nic, vz-cpu, vz-io, vz-ubc, wifi

        下面给出几个使用的列子(实际输出是带彩色的,很容易识别)

        dstat的缺省输出

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    
    wgzhao-nb:~# dstat
    You did not select any stats, using -cdngy by default.
    ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
    usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw 
      2   1  87  10   0   0| 816k  385k|   0     0 |   0     0 |2279  7048 
      5   1  78  16   0   0|2600k    0 | 140B  940B|   0     0 |5952    13k
      5   3  80  12   0   0|2896k  182k|  70B  358B|   0     0 |6074    14k
      4   2  78  16   0   0|2724k    0 |  70B  374B|   0     0 |5703    15k
      4   2  81  14   0   0|3008k    0 |  70B  358B|   0     0 |5924    13k
      5   1  80  14   0   0|1976k   17k|  70B  358B|   0     0 |5819    13k
      5   2  79  14   0   0|2056k    0 | 198B  374B|   0     0 |5618    13k
      4   2  79  15   0   0|2416k    0 |  70B  358B|   0     0 |5866    15k
      5   2  78  15   0   0|2528k    0 |  70B  358B|   0     0 |6356    14k
      5   2  78  16   0   0|2288k    0 |  70B  358B|   0     0 |6515    15k
      5   2  79  14   0   0|2656k 8192B|  70B  358B|   0     0 |6490    15k
      3   2  81  13   0   0|2296k    0 |  70B  374B|   0     0 |5573    15k
      4   3  76  17   0   1|2224k    0 |  70B  358B|   0     0 |5366    12k
      5   1  81  13   0   0|2208k    0 | 508B  358B|   0     0 |5403    13k
      4   2  79  15   0   0|2024k  182k|  70B  358B|   0     0 |5583    13k
      5   2  79  15   0   0|2148k   17k| 186B  490B|   0     0 |5400    12k

        指定需要显示的列

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    
    wgzhao-nb:~# dstat  -c --top-cpu -d --top-bio --top-latency
    Module dstat_top_latency failed to load. (Kernel has no scheduler statistics, use at least 2.6.12)
    ----total-cpu-usage---- -most-expensive- -dsk/total- ----most-expensive----
    usr sys idl wai hiq siq|  cpu process   | read  writ|  block i/o process   
      2   1  87  10   0   0|gnome-shell  0.7| 826k  384k|postgres    692k   52k
      4   2  79  16   0   0|postgres: wgz3.0|1744k  776k|postgres: w1744k   72k
      5   3  78  15   0   0|postgres: wgz5.0|3120k    0 |postgres: w3064k  136k
      6   2  73  19   0   0|postgres: wgz4.2|2608k  285k|postgres: w2608k  136k
      4   2  77  17   0   0|postgres: wgz3.5|2112k  848k|postgres: w2112k   88k
      3   2  71  25   0   0|postgres: wgz2.0| 944k 1049k|postgres: w 936k   48k
      3   2  58  37   0   0|postgres: wgz2.0| 920k 2070k|postgres: w 928k   64k
      3   2  62  34   0   0|postgres: wgz2.2|1496k  992k|postgres: w1608k   72k
      3   2  56  38   0   0|postgres: wgz3.0|1840k  645k|postgres: w1856k   88k
      3   2  78  17   0   0|postgres: wgz3.0|1420k 1200k|postgres: w1292k   80k
      5   2  80  12   0   1|postgres: wgz4.2|2628k    0 |postgres: w2636k  112k
      4   3  69  25   0   0|postgres: wgz3.8|2168k  576k|postgres: w2224k  104k

        指定需要显示的列,并同时将结果导出到文件

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    
    wgzhao-nb:~# dstat  --disk --mem --proc --io --sys --filesystem --tcp --vm --output dstat.csv
    -dsk/total- ------memory-usage----- ---procs--- --io/total- ---system-- --filesystem- ----tcp-sockets---- -----virtual-memory----
     read  writ| used  buff  cach  free|run blk new| read  writ| int   csw |files  inodes|lis act syn tim clo|majpf minpf alloc  free
     844k  404k| 829M 19.4M 2920M  124M|  0 0.0 0.7|47.5  38.4 |2336  7185 | 4928  12286 | 11   3   0   0   2|   1   620   602   605 
    2128k 1526k| 828M 19.4M 2915M  130M|  0 2.0   0| 111   157 |4588    14k| 4928  12285 | 11   3   0   0   2|   0  1859   995  2278 
     920k 2151k| 826M 19.4M 2917M  129M|  0 2.0   0|52.0   237 |3091  7540 | 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0  4448  2330  2144 
    2124k 1003k| 826M 19.4M 2921M  126M|1.0 1.0   0| 135   106 |4705    14k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   331   865     1 
    2344k 1024k| 826M 19.4M 2924M  122M|1.0 2.0   0| 121   118 |4074    13k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   249   953     1 
    1572k 1624k| 827M 19.4M 2926M  120M|1.0 2.0   0|87.0   190 |3231    11k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0    98   530     1 
     916k  788k| 827M 19.4M 2928M  119M|  0 2.0   0|68.0  92.0 |3452  8709 | 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   128   383     4 
    2452k 1665k| 826M 19.4M 2931M  116M|1.0 1.0   0| 132   197 |4779    14k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   208   822     1 
    1552k 1328k| 827M 19.4M 2933M  114M|  0 2.0   0|97.0   156 |3762  9117 | 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   133   473     1 
    1192k 2024k| 827M 19.4M 2934M  112M|  0 2.0   0|81.0   239 |4068    11k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   135   414     2 
    2668k  584k| 827M 19.4M 2937M  109M|  0 2.0   0| 148  71.0 |4415    10k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   174   870     4 
    1712k  960k| 827M 19.4M 2940M  106M|  0 2.0   0| 122   113 |4454    14k| 4928  12284 | 11   3   0   0   2|   0   182   616     2

    建议继续学习:

    1. 关于IO的同步,异步,阻塞,非阻塞    (阅读:14300)
    2. Linux服务器性能评估    (阅读:7909)
    3. 提升磁盘IO性能的几个技巧    (阅读:7525)
    4. I/O模型-读书笔记    (阅读:6781)
    5. Innodb IO优化-配置优化    (阅读:6419)
    6. 查看 CPU, Memory, I/O and NetFlow    (阅读:6240)
    7. blktrace 深度了解linux系统的IO运作    (阅读:5933)
    8. Linux操作系统内核3.3版本I/O Stack的流图    (阅读:5712)
    9. Linux IO协议栈框图    (阅读:5161)
    10. MySQL Tuning之浅析I/O优化    (阅读:5017)
    QQ技术交流群:445447336,欢迎加入!
    扫一扫订阅我的微信号:IT技术博客大学习
    © 2009 - 2024 by blogread.cn 微博:@IT技术博客大学习

    京ICP备15002552号-1