iostat性能测试中需要特别关注的指标和分析思路

iostat 实际应用示例的命令输出字段的详细解释，以及性能测试中需要关注的关键点。

一、实际应用示例命令输出详解

示例命令

iostat -dx 2 5
  • -d: 显示磁盘统计。
  • -x: 扩展统计信息。
  • 2: 每 2 秒刷新一次。
  • 5: 共输出 5 次报告。

输出字段含义

假设输出来自磁盘 sda，部分字段如下：

Device    rrqm/s  wrqm/s  r/s   w/s   rkB/s  wkB/s  avgrq-sz  avgqu-sz  await  r_await  w_await  svctm  %util
sda        0.01    1.23   8.0  15.0   320.0   600.0    80.00      1.50    50.0    30.0     70.0    5.0    90.0

  1. rrqm/s 和 wrqm/s

    • 含义：每秒合并的读/写请求数。
      • I/O 调度器会将相邻的磁盘请求合并为更大的操作以提高效率。
    • 关注点：合并率高（如 rrqm/s > 10），说明可能存在大量随机小 I/O 请求（例如 OLTP 数据库）；合并率低则可能为大文件顺序读写。

  2. r/s 和 w/s

    • 含义：每秒实际完成的读/写操作次数。
    • 关注点：
      • 总和（r/s + w/s）决定了磁盘的随机 I/O 压力。
      • 普通 HDD 的极限约为 150-200 IOPS，SSD 可达数万 IOPS。

  3. rkB/s 和 wkB/s

    • 含义：每秒读/写的数据量（单位 KB）。如果使用 -m 选项则为 MB/s。
    • 关注点：
      • 监控磁盘的吞吐量（带宽），如持续超过磁盘硬件规格（例如 HDD 100MB/s，SSD 500MB/s）表示带宽瓶颈。

  4. avgrq-sz

    • 含义：平均每个请求的数据大小（单位为扇区，1 扇区=512B）。
    • 计算公式：avgrq-sz = (rkB/s + wkB/s) * 1024 / (r/s + w/s) / 512。
    • 关注点：
      • 值越大（如 > 64 扇区=32KB），表示顺序读写为主；
      • 值越小（如 < 16 扇区=8KB），表示随机读写为主（如数据库事务）。

  5. avgqu-sz

    • 含义：平均 I/O 队列长度（等待处理的请求数）。
    • 关注点：
      • 若长期大于 1，表示磁盘已饱和，请求需要排队；
      • 例如，若 avgqu-sz=3 表示平均有 3 个请求在队列中等待。

  6. await、r_await、w_await

    • 含义：
      • await: 所有 I/O 请求的平均耗时（包括排队时间 + 服务时间，单位毫秒）。
      • r_await/w_await: 读/写的平均耗时。
    • 关注点：
      • HDD 的合理范围通常 < 20ms，SSD < 2ms。
      • 若 await 远高于 svctm（如 await=50ms，svctm=5ms），说明大部分时间花在排队上，可能存在 I/O 拥塞。

  7. svctm

    • 含义：磁盘处理 I/O 请求的平均服务时间（实际服务时间，不包括排队时间）。
    • 注意：在较新的 Linux 内核中，svctm 可能不准确（推荐用 await - (avgqu-sz * svctm / 1000) 估算排队时间）。

  8. %util

    • 含义：磁盘的 I/O 利用率（设备忙的时间百分比）。
    • 关注点：
      • 若接近 100%，表示磁盘饱和，成为系统瓶颈。
      • SSD/NVMe 的 %util 高可能是正常的（并行处理能力强），需结合 await 综合判断。

二、性能测试中的关键关注点

1. 磁盘负载类型

  • 顺序 vs 随机读写：
    • 顺序读写（avgrq-sz 大）通常吞吐量高（适合 HDD）。
    • 随机读写（avgrq-sz 小）时，需关注 IOPS（r/s + w/s），例如数据库场景。

2. 磁盘性能规格对比

  • 如果 %util 接近 100% 且吞吐量/IOPS 接近磁盘硬件上限，说明已达瓶颈（如 HDD 吞吐量 100MB/s，SSD 500MB/s）。

3. I/O 队列状态

  • avgqu-sz 和 await 分析：
    • avgqu-sz 持续大于 1：磁盘队列堆积。
    • await > 20ms（HDD）或 > 2ms（SSD）：可能存在延迟问题。

4. CPU 与 I/O 的关系

  • %iowait 解读：
    • 高 %iowait 表示 CPU 在等待 I/O，可能是磁盘性能不足，也可能是应用频繁同步写入（如 fsync）。
    • 若 %iowait 高但磁盘 %util 低，可能是 RAID 卡或驱动程序问题。

5. 混合读写场景

  • 读写比例（r/s : w/s）会影响性能：
    • 写密集场景（如日志写入）需关注 w_await 和 wkB/s。
    • 读密集场景（如数据库查询）需关注 r_await 和 rkB/s。

三、典型性能问题案例分析

案例 1：高磁盘利用率但吞吐量低

  • 现象：%util=99%，但 rkB/s=10MB/s（假设是 SATA SSD，标称吞吐量 500MB/s）。
  • 原因：大量随机小 I/O（如 r/s=1000，avgrq-sz=8KB），导致 IOPS 耗尽但吞吐量不高。
  • 解决：优化应用 I/O 模式（合并小请求）或升级为更高 IOPS 的 NVMe 磁盘。

案例 2：高 await 但低 %util

  • 现象：await=150ms，%util=30%。
  • 原因：
    • 应用发出大量非顺序请求，磁盘寻道时间较长（HDD 常见）。
    • RAID 卡缓存策略不当（如写缓存禁用）。
  • 解决：优化 I/O 调度算法（如改为 deadline）、启用磁盘写缓存。

案例 3：SSD %util 接近 100%，但性能正常

  • 现象：NVMe SSD 的 %util=100%，但 await=0.5ms，avgqu-sz=0.1。
  • 解释：SSD 并行处理能力强，%util 仅是时间片占用比例，只要延迟低、队列短，无需担心。

四、性能测试最佳实践

  1. 持续监控：使用 iostat -dx 1 实时观察动态负载，尤其在压测时关注峰值。
  2. 综合工具分析：
    • 使用 iotop 查看具体进程的 I/O。
    • 结合 vmstat 的 bi（块输入）、bo（块输出）字段验证全局 I/O 负载。
  3. 区分稳态与峰值：
    • 稳态负载：关注 avgqu-sz 和 %util 是否稳定。
    • 突发峰值：可能导致短暂队列堆积（如 avgqu-sz 突增），需分析是否可接受。
  4. 跨多磁盘分析：
    • 若使用 RAID/LVM，需检查所有物理磁盘的负载是否均衡（例如 iostat -x sda sdb）。

五、总结要点

  • 核心字段：r/s + w/s（IOPS）、rkB/s + wkB/s（吞吐量）、await、%util。
  • 性能瓶颈判断：
    • %util 高 + await 高 → 磁盘是瓶颈；
    • %iowait 高但 %util 低 → 可能是应用层问题。
  • 优化方向：
    • 硬件升级（如 HDD → SSD）；
    • 调整 I/O 调度算法或文件系统参数（如 noatime）；
    • 优化应用逻辑（减少随机 I/O 或合并写入）。
posted @ 2025-05-23 10:12  玛卡巴卡糖  阅读(328)  评论(0)    收藏  举报