Linux系统中的 iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。 
      其特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样，iostat也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。iostat属于sysstat软件包。可以用yum install sysstat 直接安装。

命令格式： 
iostat[参数][时间][次数]

命令参数：

  • -C 显示CPU使用情况

  • -d 显示磁盘使用情况

  • -k 以 KB 为单位显示

  • -m 以 M 为单位显示

  • -N 显示磁盘阵列(LVM) 信息

  • -n 显示NFS 使用情况

  • -p[磁盘] 显示磁盘和分区的情况

  • -t 显示终端和CPU的信息

  • -x 显示详细信息

  • -V 显示版本信息


iostat 命令

下图是 每隔 10秒显示一次， 一直显示。

linux iostat 性能初析_第1张图片


CPU 属性值

  • %user：CPU处在用户模式下的时间百分比。

  • %nice：CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。

  • %system：CPU处在系统模式下的时间百分比。

  • %iowait：CPU等待输入输出完成时间的百分比。

  • %steal：管理程序维护另一个虚拟处理器时，虚拟CPU的无意识等待时间百分比。

  • %idle：CPU空闲时间百分比。

备注：

  • 如果%iowait的值过高，表示硬盘存在I/O瓶颈，

  • %idle值高，表示CPU较空闲，

  • 如果%idle值高但系统响应慢时，有可能是CPU等待分配内存，此时应加大内存容量。

  • %idle值如果持续低于10，那么系统的CPU处理能力相对较低，表明系统中最需要解决的资源是CPU。 

磁盘每一列的含义如下:

  • rrqm/s:     每秒进行 merge 的读操作数目。 即 rmerge/s

  • wrqm/s:    每秒进行 merge 的写操作数目。即 wmerge/s

  • r/s:          每秒完成的读 I/O 设备次数。 即 rio/s

  • w/s:         每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s

  • rsec/s:      每秒读扇区数。即 rsect/s

  • wsec/s:     每秒写扇区数。即 wsect/s

  • rkB/s:        每秒读 K 字节数。是 rsect/s 的一半,因为扇区大小为 512 字节

  • wkB/s:       每秒写 K 字节数。是 wsect/s 的一半

  • avgrq-sz:   平均每次设备 I/O 操作的数据大小(扇区)

  • avgqu-sz:   平均 I/O 队列长度。

  • await:        平均每次设备 I/O 操作的等待时间(毫秒)

  • svctm:       平均每次设备 I/O 操作的服务时间(毫秒)

  • %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。


备注：

  • 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。

  • 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，io响应太慢，则需要进行必要优化。

  • 如果avgqu-sz比较大，也表示有当量io在等待。

 

怎么理解这里的字段呢?

以超市结账的例子来说明。 我们在超市排队结账时,怎么决定该去哪个收银台呢? 首先是看每个收银台的排队人数,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,这时候交款就很爽啊,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

  • avgqu-sz(平均队列长度):      类似于单位时间里平均排队的人数

  • svctm(平均服务时间)          类似于收银员的收款速度

  • await(平均等待时间)          类似于平均每人的等待时间

  • avgrq-sz(平均 IO 数据)        类似于平均每人所买的东西多少

  • %util(磁盘 IO 使用率)         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:

  • 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。

  • 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。一般来说 svctm < await,因为同时等待的请求的等待时间被重复计算了。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

  • 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。

  • 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。

  • 如果%util 很大,而 rkB/s 和 wkB/s 很小,一般是因为磁盘存在较多的磁盘随机读写,最好把磁盘随机读写优化成顺序读写。