Linux系统管理员应该了解的一些I/O统计工具

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

avgrq-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：

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

然后打开有关I/O内核消息的开关：

1. 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：

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

1. Python ≥ 2.5 or Python ≥ 2.4 with the ctypes module
2. Kernel ≥ 2.6.20
3. Kernel uses options:
4. TASK_DELAY_ACCT
5. CONFIG_TASKSTATS
6. TASK_IO_ACCOUNTING
7. 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：

1. 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

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

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

然后分别通过下面的指令编译安装：

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

下面是一个使用例子：

1. iopp -i -c 2
2. pid rchar wchar syscr syscw rbytes wbytes cwbytes command
3. 2144 0 296 40 8 0 0 0 /usr/sbin/LCDd
4. 2284 0 0 2 0 0 0 0 ha_logd: read process
5. 2299 0 0 2 0 0 0 0 ha_logd: write process
6. 2520 3 3 3 3 0 0 0 /usr/lib/virtualbox/vboxwebsrv
7. 2599 2 2 2 2 0 0 0 /usr/lib/virtualbox/VBoxSVC
8. 2675 0 0 1 0 0 0 0 runsvdir
9. 3177 16 16 4 2 0 0 0 /usr/bin/gnome-shell
10. 3192 16 16 4 2 0 0 0 nautilus
11. 3305 180 340 100 60 0 0 0 /usr/lib/icedove/icedove-bin
12. 3623 1393 1440 1  1 0 0 0 sshd: wgzhao@pts/0
13. 4305 0  4603904   0 562 0  4603904 0 postgres: writer process
14. 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. $ dstat  --list
2. internal:
3. aio, cpu, cpu24, disk, disk24, disk24old, epoch, fs, int, int24, io, ipc, load, lock, mem, net,
4. page, page24, proc, raw, socket, swap, swapold, sys, tcp, time, udp, unix, vm
5. /usr/share/dstat:
6. battery, battery-remain, cpufreq, dbus, disk-tps, disk-util, dstat, dstat-cpu, dstat-ctxt,
7. dstat-mem, fan, freespace, gpfs, gpfs-ops, helloworld, innodb-buffer, innodb-io, innodb-ops, lustre,
8. memcache-hits, mysql-io, mysql-keys, mysql5-cmds, mysql5-io, mysql5-keys, net-packets, nfs3,
9. nfs3-ops, nfsd3, nfsd3-ops, ntp, postfix, power, proc-count, qmail, rpc, rpcd, sendmail, snooze,
10. squid, test, thermal, top-bio, top-bio-adv, top-childwait, top-cpu, top-cpu-adv, top-cputime,
11. top-cputime-avg, top-int, top-io, top-io-adv, top-latency, top-latency-avg, top-mem, top-oom, utmp,
12. 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. wgzhao-nb:~# dstat
2. You did not select any stats, using -cdngy by default.
3. ----total-cpu-usage---- -dsk/total- -net/total- ---paging-- ---system--
4. usr sys idl wai hiq siq| read  writ| recv  send|  in   out | int   csw
5. 2   1  87  10   0   0| 816k  385k|   0     0 |   0 0 |2279  7048
6. 5   1  78  16   0   0|2600k    0 | 140B  940B|   0 0 |5952    13k
7. 5   3  80  12   0   0|2896k  182k|  70B  358B|   0 0 |6074    14k
8. 4   2  78  16   0   0|2724k    0 |  70B  374B|   0 0 |5703    15k
9. 4   2  81  14   0   0|3008k    0 |  70B  358B|   0 0 |5924    13k
10. 5   1  80  14   0   0|1976k   17k|  70B  358B|   0 0 |5819    13k
11. 5   2  79  14   0   0|2056k    0 | 198B  374B|   0 0 |5618    13k
12. 4   2  79  15   0   0|2416k    0 |  70B  358B|   0 0 |5866    15k
13. 5   2  78  15   0   0|2528k    0 |  70B  358B|   0 0 |6356    14k
14. 5   2  78  16   0   0|2288k    0 |  70B  358B|   0 0 |6515    15k
15. 5   2  79  14   0   0|2656k 8192B|  70B  358B|   0 0 |6490    15k
16. 3   2  81  13   0   0|2296k    0 |  70B  374B|   0 0 |5573    15k
17. 4   3  76  17   0   1|2224k    0 |  70B  358B|   0 0 |5366    12k
18. 5   1  81  13   0   0|2208k    0 | 508B  358B|   0 0 |5403    13k
19. 4   2  79  15   0   0|2024k  182k|  70B  358B|   0 0 |5583    13k
20. 5   2  79  15   0   0|2148k   17k| 186B  490B|   0 0 |5400    12k

指定需要显示的列：

1. wgzhao-nb:~# dstat  -c --top-cpu -d --top-bio --top-latency
2. Module dstat_top_latency failed to load. (Kernel has no scheduler statistics, use at least 2.6.12)
3. ----total-cpu-usage---- -most-expensive- -dsk/total- ----most-expensive----
4. usr sys idl wai hiq siq|  cpu process   | read  writ|  block i/o process
5. 2 1  87  10 0 0|gnome-shell  0.7| 826k  384k|postgres 692k   52k
6. 4 2  79  16 0 0|postgres: wgz3.0|1744k  776k|postgres: w1744k 72k
7. 5 3  78  15 0 0|postgres: wgz5.0|3120k  0 |postgres: w3064k  136k
8. 6 2  73  19 0 0|postgres: wgz4.2|2608k  285k|postgres: w2608k 136k
9. 4 2  77  17 0 0|postgres: wgz3.5|2112k  848k|postgres: w2112k 88k
10. 3 2  71  25 0 0|postgres: wgz2.0| 944k 1049k|postgres: w 936k 48k
11. 3 2  58  37 0 0|postgres: wgz2.0| 920k 2070k|postgres: w 928k 64k
12. 3 2  62  34 0 0|postgres: wgz2.2|1496k  992k|postgres: w1608k 72k
13. 3 2  56  38 0 0|postgres: wgz3.0|1840k  645k|postgres: w1856k 88k
14. 3 2  78  17 0 0|postgres: wgz3.0|1420k 1200k|postgres: w1292k 80k
15. 5 2  80  12 0 1|postgres: wgz4.2|2628k 0 |postgres: w2636k  112k
16. 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. wgzhao-nb:~# dstat  --disk --mem --proc --io --sys --filesystem --tcp --vm --output dstat.csv
2. -dsk/total- ------memory-usage----- ---procs--- --io/total- ---system-- --filesystem- ----tcp-sockets---- -----virtual-memory----
3. read  writ| used  buff  cach  free|run blk new| read  writ| int   sw |files  inodes|lis act syn tim clo|majpf minpf alloc  free
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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

更详细的用法，可以参考dstat(1)手册。