关于linux系统性能的查看与分析
作者 佚名技术
来源 Linux系统
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发布时间 2012-04-10
| avgqu-sz await svctm %util sda 0.00 3.50 0.40 2.50 5.60 48.00 18.48 0.00 0.97 0.97 0.28 sdb 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sdc 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sdd 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 sde 0.00 0.10 0.30 0.20 2.40 2.40 9.60 0.00 1.60 1.60 0.08 sdf 17.40 0.50 102.00 0.20 12095.20 5.60 118.40 0.70 6.81 2.09 21.36 sdg 232.40 1.90 379.70 0.50 76451.20 19.20 201.13 4.94 13.78 2.45 93.16 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,  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 ( 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 ( 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) 另外还可以参考 一般: svctm < await ( 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: 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  avgqu-sz 是按照单位时间的平均值,  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( |
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