使用blktrace统计磁盘块I/O访问频率

如果我们想知道,在一段时间内,那一个磁盘块被读写的频率最高,怎么办?
    我问这个问题是看到taobao kernel wiki上面有这么一段话,看了我十分心痒:
  1. 通过对blktrace的输出结果进行分析,我们可以对特定时间段内发生的读、写操作的磁盘块进行I/O频次统计。结合通过将磁盘块I/O频度统计和page cache命中率统计相结合,就可以比较有效的判断服务器节点的cache使用效率。通过这套工具,CDN系统修正了一个固态硬盘上cache管理的缺陷,显著提高了I/O性能(详细信息)
    淘宝大神给了一个shell脚本解决这个问题,但是我守着代码,不知道怎么用。就研究了下blktrace和大神的代码。
    常常听淘宝的霸爷,提起blktrace。 iostat,iotop这些的工具也是统计磁盘IO的,也非常有用,但是和blktrace比,信息过于summarized,而blktrace跟踪了发生在块设备层的很多事件,简直就是整个块设备层事件的回放。
    blktrace能够trace那些事件呢?
使用blktrace统计磁盘块I/O访问频率_第1张图片
    上面这个胶片来自HP的介绍blktrace的胶片,介绍的非常好,是参考文献中一篇。
    这些事件都会被blktrace 捕捉到。由于这些事件要和kernel代码中block device的work flow一一对应,目前我的功力尚不足,所以我就不一一介绍这些事件了。
    blktrace输出的东西,不是文本,是一些特殊的格式,要想可读,需要blkparse解析blktrace的输出。
    我们看下blktrace和blkparse合作方式  
  1. blktrace -d /dev/sda -o - |blkparse -i - -o blkparse.out
    这是一个比较典型的使用:
   blktrace -d表示monitor哪个设备,-o -表示讲输出吐出到标准输出。
   blkparse -i -  表示从标准输入获取信息,-o 表示讲解析的内容记录在blkparse.out
    我们看下输出长的什么样子:
    使用blktrace统计磁盘块I/O访问频率_第2张图片
    这个胶片非常好的介绍了各个字段的含义。主次设备号,CPU ID,sequence num,time stamp PID ,起始扇区号,进程名字比较好理解,比较难理解的是$6,$7
    $6中的GPQMDC,一堆字母,代表什么含义?$7的WR 又代表什么含义呢?
    一个一个来,对于$6,表示的是event,官方手册给了事件对应表:
    使用blktrace统计磁盘块I/O访问频率_第3张图片
    那么$7是干嘛的呢  ?   
    基本上是R和W,也会出现B和S. R表示是
read操作,W表示write操作,B是barrier operation,S是synchronous operation。
    看到这个blkparse的输出,我们发现这些更像是raw data,需要我们挖掘背后的信息。btt这个工具就是一个分析输出得到更高层信息的tool,他不是我们本文的重点,我们不提他。
    回到开篇的问题,如何知道which磁盘扇区被读写的次数最多?有了blkparse的输出,我们完全可以做到这个统计:淘宝的Coly大神的shell脚本已经帮我们作了这个事情。   
  1. root@manu-hacks:~/code/shell/blkstrace_calculator# cat cal.sh
  2. #!/bin/bash

  3. TMP_DIR=".blktrace_cal"

  4. # extend the blktrace log to "blockid R/W"
  5. extend()
  6. {
  7.     awk -v max=$2 -v mod=$3 '{
  8.         if ( NR%max==mod && $6 == "D" && (index($7, "R") || index($7, "W")) ) {
  9.             for(i=0; i<$10; i++) {
  10.                 print $8+i" "substr($7, 1, 1);
  11.             }
  12.         }
  13.     }' $1 | sort -k1 -nr > $TMP_DIR/.tmp.$1.$3
  14.     touch $TMP_DIR/$3.ok
  15. }

  16. usage()
  17. {
  18.     echo "Usage: $1 input_log [parallel_num]"
  19.     exit
  20. }

  21. rm -rf $TMP_DIR
  22. mkdir $TMP_DIR

  23. if [ "$1" == "" ]; then
  24.     usage $0
  25. fi

  26. # does input_log exists?
  27. if [ ! -f $1 ]; then
  28.     echo "($1) not exists"
  29.     exit
  30. fi

  31. parallel=$2

  32. if [ "$2" == "" ]; then
  33.     parallel=4
  34. fi

  35. echo "[input: $1]"

  36. max=`expr $parallel - 1`
  37. files=""
  38. filename=`basename $1`

  39. echo "[run $parallel process]"

  40. for i in `seq 0 $max`
  41. do
  42.     extend $filename $parallel $i &
  43.     files=$files" $TMP_DIR/.tmp.$filename.$i"
  44. done
  45. echo "processing...."

  46. nr=0
  47. # awk will finish if all *.ok created.
  48. while [ $nr -ne "$parallel" ]
  49. do
  50.     nr=`find $TMP_DIR -maxdepth 1 -name "*.ok"|wc -l`
  51.     echo -n "."
  52.     sleep 1
  53. done

  54. echo ""
  55. echo "merge sort"
  56. sort -m -k1 -nr $files | uniq -c | sort -k1 -nr > tmp
  57. total=`awk '{sum+=$1} END{print sum}' tmp`
  58. awk -v sum=$total '{
  59.     print $0"\t"$1*1000/sum;
  60. }' tmp > result

  61. echo "sort finish."

  62. rm -rf $TMP_DIR
    这段代码是Coly大神的代码,我无意抄袭前辈,只是晚辈拿来欣赏学习,光荣属于淘宝的Coly前辈。
    先说parallel,这个是为了充分利用CPU资源,让多个CPU一起来执行extend。
NR % max = = mod 将一个文件按照行分开,由多个进程分别处理之。不多讲。
    extend的含义也比较简单
  1.   8,0 0 909 19.618798623 6475 Q W 20397704 + 8 [evince-thumbnai]
  2.   8,0 0 910 19.618803866 6475 G W 20397704 + 8 [evince-thumbnai]
     20397704是起始扇区,+ 8表示的 连续8个扇区都在本次事件之内,也就是说 20397704/20397705/20397706.. 都是本次事件涉及的扇区。
    OK,我们看下cal.sh的使用及输出:
  1. ../blkstrace_calculator/cal.sh blkparse.out 4
    当前目录下生成了tmp和result文件:
  1. root@manu-hacks:~/code/shell/blktrace# head result
  2.      39 454375583 W    0.228744
  3.      39 454375582 W    0.228744
  4.      39 454375581 W    0.228744
  5.      39 454375580 W    0.228744
  6.      39 454375579 W    0.228744
  7.      39 454375578 W    0.228744
  8.      39 454375577 W    0.228744
  9.      39 454375576 W    0.228744
  10.      27 264753359 W    0.158361
  11.      27 264753358 W    0.158361
    我们可以看到,扇区号为 454375583被访问的次数为39次,占总访问的 千分之 0 . 228744。
  
那这个扇区属于拿个文件呢?debugfs就可以来帮忙了.我们以访问27次的264753359扇区为例。扇区是512字节,我的文件系统ext4的块大小是4K,所以根据扇区可以定位的块号,debugfs根据块号,可以定位到inode,再根据inode,就可定位到filename。
  1. root@manu-hacks:~/code/shell/blktrace# echo 264753359/8 |bc
  2. 33094169
  3.   
  4. root@manu-hacks:~/code/shell/blktrace# debugfs -R "icheck 33094169" /dev/sda1
  5. debugfs 1.42 (29-Nov-2011)
  6. Block    Inode number
  7. 33094169    14290766

  8. root@manu-hacks:~/code/shell/blktrace# debugfs -R "ncheck 14290766" /dev/sda1
  9. debugfs 1.42 (29-Nov-2011)
  10. Inode    Pathname
  11. 14290766    /home/manu/.pki/nssdb/key4.db
    我们发现,这个文件被读写的次数最多。谁干的? lsof来帮忙?  
  1. root@manu-hacks:~/code/shell/blktrace# lsof /home/manu/.pki/nssdb/key4.db
    lsof: WARNING: can't stat() fuse.gvfs-fuse-daemon file system /home/manu/.gvfs
    Output information may be incomplete.
    COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
    chromium- 5717 manu 57u REG 8,1 11264 14290766 /home/manu/.pki/nssdb/key4.db
    chromium- 5902 manu 7u REG 8,1 11264 14290766 /home/manu/.pki/nssdb/key4.db
    chromium- 5906 manu 7u REG 8,1 11264 14290766 /home/manu/.pki/nssdb/key4.db
    我们用Coly大神的脚本和blktrace/blkparse就解决了磁盘块IO访问频率的统计。如果有个别的block被频繁的读取,表示cache的替换效率不高。
    
参考文献
通过blktrace, debugfs分析磁盘IO
2   Documents/kernel team successful stories
3 Block I/O Layer Tracing: blktrace   Alan D. Brunelle

你可能感兴趣的:(linux基本命令)