定位IO瓶颈的方法，iowait低，IO就没有到瓶颈？

通过分析mpstat的iowait和iostat的util%，判断IO瓶颈

IO瓶颈往往是我们可能会忽略的地方（我们常会看top、free、netstat等等，但经常会忽略IO的负载情况），今天给大家详细分享一下如何确认一台服务器的IO负载是否到达了瓶颈，以及可能优化、定位的点。

mpstat中看CPU的iowait高了，难道IO就瓶颈了吗？？？

先来看一台典型的IO密集型服务器的cpu统计图：

可以看到，CPU总使用率不高，平均1.3%，max到5.6%，虽然大部分都耗在了iowait上，但才百分之五左右，应该还没到瓶颈吧？？？

错了！这里要特别注意：iowait≠IO负载，要看真实的IO负载情况，一般使用iostat –x 命令：

你会发现iowait虽然只有5%，但是iostat中看到util％ 却到达99%，说明磁盘就没有闲着！！！

$ iostat –x 1
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.04    0.00    0.04    4.99    0.00   94.92 

Device:         rrqm/s   wrqm/s   r/s   w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               0.00    81.00 104.00  4.00 13760.00   680.00   133.70     2.08   19.29   9.25  99.90
sda1              0.00     0.00  0.00  0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sda2              0.00     0.00  0.00  0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sda3              0.00     0.00  0.00  0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sda4              0.00     0.00  0.00  0.00     0.00     0.00     0.00     0.00    0.00   0.00   0.00
sda5              0.00    81.00 104.00  4.00 13760.00   680.00   133.70     2.08   19.29   9.25  99.90

这里重点指标是svctm和util这两列，man一下可以看到如下解释：

svctm
       The average service time (in milliseconds) for I/O requests that were issued to the device.
%util
       Percentage  of  CPU time during which I/O requests were issued to the device (bandwidth utilization for the device). Device saturation occurs when this value is close to 100%.

svctm

可以看到，svctm指的是“平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)”，而util指的是“一秒中I/O 操作的利用率，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。”

util%

我们这里发现util已经接近100%，结合man的说明“Device saturation occurs when this value is close to 100%”可以知道其实目前这台服务器的IO已经到达瓶颈了。

那为什么最前面的cpu统计图的iowait项只有5.5%左右呢？因为这个iowait（也就是top里的wa%）指的是从整体来看，CPU等待IO的耗时占比：

wa -- iowait

Amount of time the CPU has been waiting for I/O to complete.

也就是说，CPU可能拿出一部分时间来等待IO完成（iowait），但从磁盘的角度看，磁盘的利用率已经满了（util%），这种情况下，CPU使用率可能不高，但是系统整体QPS已经上不去了，如果加大流量，会导致单次IO耗时的继续增加（因为IO请求都堵在队列里了），从而影响系统整体的处理性能。

确认了IO负载过高后，可以使用iotop工具具体查看IO负载主要是落在哪个进程上了。

那如何规避IO负载过高的问题呢？具体问题具体分析：

1. 如果你的服务器用来做日志分析，要避免多个crontab交叠执行导致多进程随机IO（参考：随机IO vs 顺序IO），避免定期的压缩、解压大日志（这种任务会造成某段时间的IO抖动）。
2. 如果是前端应用服务器，要避免程序频繁打本地日志、或者异常日志等。
3. 如果是存储服务（mysql、nosql），尽量将服务部署在单独的节点上，不要和其它服务共用，甚至服务本身做读写分离以降低读写压力；调优一些buffer参数以降低IO写的频率等等。另外还可以参考LevelDB这种将随机IO变顺序IO的经典方式。

通过vmstat和iostat，判断IO瓶颈

oot@localhost ~]# vmstat -n 3       (每个3秒刷新一次）
procs-----------memory--------------------swap---  ---io---- --system---- ------cpu--------
r   b    swpd   free       buff       cache       si   so    bi    bo   in      cs        us   sy   id   wa
1  0   144 186164 105252 2386848     0    0     18   166  83     2          48   21  31   0
2  0   144 189620 105252 2386848     0    0      0   177  1039 1210   34   10  56    0
0  0   144 214324 105252 2386848     0    0      0    10   1071   670    32   5    63    0
0  0   144 202212 105252 2386848     0    0      0   189   1035   558   20   3    77    0
2  0   144 158772 105252 2386848     0    0      0   203  1065 2832    70  14  15

IO

-bi:从块设备读入的数据总量（读磁盘）（KB/S）

-bo:写入到块设备的数据总量（写磁盘）（KB/S）

随机磁盘读写的时候，这2个值越大（如超出1M),能看到CPU在IO等待的值也会越大

iostat 实现

程序代码

iostat [ -c | -d ] [ -k ] [ -t ] [ -V ] [ -x [ device ] ] [ interval [ count ] ]

-c为汇报CPU的使用情况；

-d为汇报磁盘的使用情况；

-k表示每秒按kilobytes字节显示数据；

-t为打印汇报的时间；

-v表示打印出版本信息和用法；

-x device指定要统计的设备名称，默认为所有的设备；

interval指每次统计间隔的时间；

count指按照这个时间间隔统计的次数。

iostat在内核2.4和内核2.6中数据来源不太一样，对于kernel 2.4, iostat 的数据的主要来源是 /proc/partitions；在2.6中，数据来源主要是/proc/diskstats和/sys/block/sd*/stat这两个文件

#cat /proc/diskstats | grep sda
   8     0   sda   17945521   1547188    466667211   174042714   15853874  42776252   469241932   2406054445  0   137655809   2580960422
   8    1   sda1  936           1876          6                12
   8    2   sda2  19489178  466659986 58655070    469240224
   8    3   sda3  1270         1441          33               264
   8    4   sda4  4               8               0                 0
   8    5   sda5  648           1442          0                 0
   8    6   sda6  648           1442          0                 0

第1列 : 磁盘主设备号(major)
第2列 : 磁盘次设备号(minor)
第3列 : 磁盘的设备名(name)
第4列 : 读请求总数(rio)
第5列 : 合并的读请求总数(rmerge)
第6列 : 读扇区总数(rsect)
第7列 :   读数据花费的时间，单位是ms.(从__make_request到 end_that_request_last)(ruse)
第8列 :   写请求总数(wio)
第9列 :   合并的写请求总数(wmerge)
第10列 : 写扇区总数(wsect)
第11列 : 写数据花费的时间，单位是ms. (从__make_request到 end_that_request_last)(wuse)
第12列 : 现在正在进行的I/O数(running),等于I/O队列中请求数
第13列 : 系统真正花费在I/O上的时间，除去重复等待时间(aveq)
第14列 : 系统在I/O上花费的时间(use)。

#iostat -x 1
Linux 2.6.18-53.el5PAE (localhost.localdomain)  03/27/2009
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          30.72    0.00    5.00    5.72    0.00   58.56
Device:   rrqm/s   wrqm/s    r/s    w/s     rsec/s   wsec/s   avgrq-sz avgqu-sz   await    svctm    %util
sda         0.79       21.81     9.15   8.08   237.99   239.29    27.69       1.32         76.31    4.07      7.02
sdb         0.69      19.13      3.26   2.99   153.08   176.92    52.85       0.43         68.80    5.96      3.72
sdc         3.47       89.30     10.95  7.30   213.30   772.94    54.04       1.32         72.43    4.18      7.63

每项数据的含义如下，

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，因为每扇区大小为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)。即 (rsect+wsect)/(rio+wio)
avgqu-sz:   平均I/O队列长度。即 aveq/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 (ruse+wuse)/(rio+wio)
svctm:     平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 use/(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use/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。

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。

io/s = r/s +w/s

await=(ruse+wuse)/io（每个请求的等待时间）

awaitio/s=每秒内的I/O请求总共需要等待的ms

avgqu-sz=await(r/s+w/s)/1000 (队列长度)

以下数据其实与/proc/diskstats中除设备号与设备名外的其它数据是一一对应关系，只是统计的方法略有差别而已。

#cat /sys/block/sda/stat
17949157  1547772 466744707 174070520 15855905 42781288 469298468 2406092114        2 137680700 2581025934