iostat(1)是在Linux系統上查看I/O性能最基本的工具,然而對於那些熟悉其它UNIX系統的人來說它是很容易被誤讀的。比如在HP-UX上 avserv(相當於Linux上的 svctm)是最重要的I/O指標,反映了硬盤設備的性能,它是指I/O請求從SCSI層發出、到I/O完成之後返回SCSI層所消耗的時間,不包括在SCSI隊列中的等待時間,所以avserv體現了硬盤設備處理I/O的速度,又被稱為disk service time,如果avserv很大,那麼肯定是硬件出問題了。然而Linux上svctm的含義截然不同,事實上在iostat(1)和sar(1)的man page上都說了不要相信svctm,該指標將被廢棄:
“Warning! Do not trust this field any more. This field will be removed in a future sysstat version.”
在Linux上,每個I/O的平均耗時是用await表示的,但它不能反映硬盤設備的性能,因為await不僅包括硬盤設備處理I/O的時間,還包括了在隊列中等待的時間。I/O請求在隊列中的時候尚未發送給硬盤設備,即隊列中的等待時間不是硬盤設備消耗的,所以說await體現不了硬盤設備的速度,內核的問題比如I/O調度器什麼的也有可能導致await變大。那麼有沒有哪個指標可以衡量硬盤設備的性能呢?非常遺憾的是,iostat(1)和sar(1)都沒有,這是因為它們所依賴的/proc/diskstats不提供這項數據。要真正理解iostat的輸出結果,應該從理解/proc/diskstats開始。
# 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個字段,以下內核文檔解釋了它們的含義https://www.kernel.org/doc/Documentation/iostats.txt,我重新表述了一下,注意除了字段#9之外都是累計值,從系統啟動之後一直累加:
iostat(1)是以/proc/diskstats為基礎計算出來的,因為/proc/diskstats並未把隊列等待時間和硬盤處理時間分開,所以凡是以它為基礎的工具都不可能分別提供disk service time以及與queue有關的值。
注:下面的公式中“Δ”表示兩次取樣之間的差值,“Δt”表示采樣周期。
對iostat(1)的恰當解讀有助於正確地分析問題,我們結合實際案例進一步討論。
前面講過,如果兩個I/O操作發生在相鄰的數據塊時,它們可以被合並成一個,以提高效率,合並的操作通常是I/O scheduler(也叫elevator)負責的。
以下案例對許多硬盤設備執行同樣的壓力測試,結果惟有sdb比其它硬盤都更快一些,可是硬盤型號都一樣,為什麼sdb的表現不一樣?
可以看到其它硬盤的rrqm/s都為0,而sdb不是,就是說發生了I/O合並,所以效率更高,r/s和rMB/s都更高,我們知道I/O合並是內核的I/O scheduler(elevator)負責的,於是檢查了sdb的/sys/block/sdb/queue/scheduler,發現它與別的硬盤用了不同的I/O scheduler,所以表現也不一樣。
%util表示該設備有I/O(即非空閒)的時間比率,不考慮I/O有多少,只考慮有沒有。由於現代硬盤設備都有並行處理多個I/O請求的能力,所以%util即使達到100%也不意味著設備飽和了。舉個簡化的例子:某硬盤處理單個I/O需要0.1秒,有能力同時處理10個I/O請求,那麼當10個I/O請求依次順序提交的時候,需要1秒才能全部完成,在1秒的采樣周期裡%util達到100%;而如果10個I/O請求一次性提交的話,0.1秒就全部完成,在1秒的采樣周期裡%util只有10%。可見,即使%util高達100%,硬盤也仍然有可能還有余力處理更多的I/O請求,即沒有達到飽和狀態。那麼iostat(1)有沒有哪個指標可以衡量硬盤設備的飽和程度呢?很遺憾,沒有。
await是單個I/O所消耗的時間,包括硬盤設備處理I/O的時間和I/O請求在kernel隊列中等待的時間,正常情況下隊列等待時間可以忽略不計,姑且把await當作衡量硬盤速度的指標吧,那麼多大算是正常呢?
對於SSD,從0.0x毫秒到1.x毫秒不等,具體看產品手冊;
對於機械硬盤,可以參考以下文檔中的計算方法:
http://cseweb.ucsd.edu/classes/wi01/cse102/sol2.pdf
大致來說一萬轉的機械硬盤是8.38毫秒,包括尋道時間、旋轉延遲、傳輸時間。
在實踐中,要根據應用場景來判斷await是否正常,如果I/O模式很隨機、I/O負載比較高,會導致磁頭亂跑,尋道時間長,那麼相應地await要估算得大一些;如果I/O模式是順序讀寫,只有單一進程產生I/O負載,那麼尋道時間和旋轉延遲都可以忽略不計,主要考慮傳輸時間,相應地await就應該很小,甚至不到1毫秒。在以下實例中,await是7.50毫秒,似乎並不大,但考慮到這是一個dd測試,屬於順序讀操作,而且只有單一任務在該硬盤上,這裡的await應該不到1毫秒才算正常:
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/savgrq-sz avgqu-sz await svctm %util對磁盤陣列來說,因為有硬件緩存,寫操作不等落盤就算完成,所以寫操作的service time大大加快了,如果磁盤陣列的寫操作不在一兩個毫秒以內就算慢的了;讀操作則未必,不在緩存中的數據仍然需要讀取物理硬盤,單個小數據塊的讀取速度跟單盤差不多。