iostat来对linux硬盘IO性能进行了解

以前一直不太会用这个参数。现在认真研究了一下iostat，因为刚好有台重要的服务器压力高,所以放上来分析一下.下面这台就是IO有压力过大的服务器

$iostat -x 1

Linux 2.6.33-fukai (fukai-laptop) _i686_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

5.47 0.50 8.96 48.26 0.00 36.82

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util

sda 6.00 273.00 99.00 7.00 2240.00 2240.00 42.26 1.12 10.57 7.96 84.40

sdb 0.00 4.00 0.00 350.00 0.00 2068.00 5.91 0.55 1.58 0.54 18.80

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。

avgqu-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。

另外还可以参考

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。

别人一个不错的例子.(I/O 系统 vs. 超市排队)

举一个例子，我们在超市排队 checkout 时，怎么决定该去哪个交款台呢? 首当是看排的队人数，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，这时候交款可是很爽啊，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

平均队列长度(avgqu-sz)类似于单位时间里平均排队人的个数

平均服务时间(svctm)类似于收银员的收款速度

平均等待时间(await)类似于平均每人的等待时间

平均I/O数据(avgrq-sz)类似于平均每人所买的东西多少

I/O 操作率 (%util)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。