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剖析生产系统的I/O模式

了解I/O的特点对于优化系统性能非常重要,I/O是顺序的还是随机的,是读操作还是写操作,读写的比例是多少,I/O数据块的大小,这些都是影响性能的关键因素。很多存储设备都基于特定的I/O模式做过调校,通用的测试工具跑分都相当漂亮,然而一到实际环境区别就来了,同样的应用环境下,不同的设备表现可能天差地别。我就见过不同厂商的设备,档次差不多,测试跑分高的那个在生产环境下的IO响应速度却慢了十倍。所以跑分高的设备真的不一定适合你的应用。

如果能够模拟出应用的I/O模式,那么在问题复现、乃至设备选型等方面都会有很大帮助。在此之前,了解I/O模式是第一步,这并不容易,像iostat之类的工具只能看到平均值,然而应用系统的I/O请求有可能是波浪式的,一秒之内也可以时高时低,I/O延迟可能平均值不高但是波动很大,而且I/O块大小也可以是变化的,尤其现在大数据应用的块大小可能在很大的范围内变化,与过去常见的交易型数据库有所不同,它们的块大小基本是固定的。

要剖析生产系统的I/O模式,好像没有现成的工具。但是我们可以利用blktrace自己做一个,blktrace在内核的block layer记录每一个I/O,提供了分析的素材。它记录的格式如下:

下面是一个简化版的示例,主要利用了Event “Q”和”C”,分别表示IO开始和IO完成,两者之间的耗时就相当于iostat看到的await,但blktrace可以精确到单个IO:

输出示例:

这个例子统计了IO的读/写数量、最大延迟、延迟的分布情况、块大小及数量,这些信息比iostat要具体得多,有助于进一步了解系统的IO模式。blktrace数据还有更多的利用空间等待你去发掘,譬如还可以根据时间戳去统计每个毫秒内的IO数,有助于更微观地了解IO请求数量的波动。

参考:
利用BLKTRACE分析IO性能

 

转载自:

http://linuxperf.com/?cat=11

 posted on 2019-06-27 13:45  xibuhaohao  阅读(73)  评论(0编辑  收藏