各种IO监视工具在Linux IO 体系结构中的位置
源自 Linux Performance and Tuning Guidelines.pdf
1 系统级IO监控
iostat
iostat -xdm 1 # 个人习惯
%util 代表磁盘繁忙程度。100% 表示磁盘繁忙, 0%表示磁盘空闲。但是注意,磁盘繁忙不代表磁盘(带宽)利用率高
argrq-sz 提交给驱动层的IO请求大小,一般不小于4K,不大于max(readahead_kb, max_sectors_kb)
可用于判断当前的IO模式,一般情况下,尤其是磁盘繁忙时, 越大代表顺序,越小代表随机
svctm 一次IO请求的服务时间,对于单块盘,完全随机读时,基本在7ms左右,既寻道+旋转延迟时间
注: 各统计量之间关系
=======================================
%util = ( r/s + w/s) * svctm / 1000 # 队列长度 = 到达率 * 平均服务时间
avgrq-sz = ( rMB/s + wMB/s) * 2048 / (r/s + w/s) # 2048 为 1M / 512
=======================================
总结:
iostat 统计的是通用块层经过合并(rrqm/s, wrqm/s)后,直接向设备提交的IO数据,可以反映系统整体的IO状况,但是有以下2个缺点:
1 距离业务层比较遥远,跟代码中的write,read不对应(由于系统预读 + pagecache + IO调度算法等因素, 也很难对应)
2 是系统级,没办法精确到进程,比如只能告诉你现在磁盘很忙,但是没办法告诉你是谁在忙,在忙什么？
2 进程级IO监控
iotop 和 pidstat (仅rhel6u系列)
iotop 顾名思义, io版的top
pidstat 顾名思义, 统计进程(pid)的stat,进程的stat自然包括进程的IO状况
这两个命令,都可以按进程统计IO状况,因此可以回答你以下二个问题
- 当前系统哪些进程在占用IO,百分比是多少?
- 占用IO的进程是在读?还是在写?读写量是多少?
pidstat 参数很多,仅给出几个个人习惯
pidstat -d 1 #只显示IO
pidstat -u -r -d -t 1 # -d IO 信息,
# -r 缺页及内存信息
# -u CPU使用率
# -t 以线程为统计单位
# 1 1秒统计一次
iotop, 很简单,直接敲命令
block_dump, iodump
iotop 和 pidstat 用着很爽,但两者都依赖于/proc/pid/io文件导出的统计信息, 这个对于老一些的内核是没有的,比如rhel5u2
因此只好用以上2个穷人版命令来替代:
echo 1 > /proc/sys/vm/block_dump # 开启block_dump,此时会把io信息输入到dmesg中
# 源码: submit_bio@ll_rw_blk.c:3213
watch -n 1 "dmesg -c | grep -oP \"\w+\(\d+\): (WRITE|READ)\" | sort | uniq -c"
# 不停的dmesg -c
echo 0 > /proc/sys/vm/block_dump # 不用时关闭
也可以使用现成的脚本 iodump, 具体参见 http://code.google.com/p/maatkit/source/browse/trunk/util/iodump?r=5389
iotop.stp
systemtap脚本,一看就知道是iotop命令的穷人复制版,需要安装Systemtap, 默认每隔5秒输出一次信息
stap iotop.stp # examples/io/iotop.stp
总结
进程级IO监控 ，
- 可以回答系统级IO监控不能回答的2个问题
- 距离业务层相对较近(例如,可以统计进程的读写量)
但是也没有办法跟业务层的read,write联系在一起,同时颗粒度较粗,没有办法告诉你,当前进程读写了哪些文件? 耗时? 大小 ？
3 业务级IO监控
ioprofile
ioprofile 命令本质上是 lsof + strace, 具体下载可见 http://code.google.com/p/maatkit/
ioprofile 可以回答你以下三个问题:
1 当前进程某时间内,在业务层面读写了哪些文件(read, write)？
2 读写次数是多少?(read, write的调用次数)
3 读写数据量多少?(read, write的byte数)
假设某个行为会触发程序一次IO动作,例如: "一个页面点击,导致后台读取A,B,C文件"
============================================
./io_event # 假设模拟一次IO行为,读取A文件一次, B文件500次, C文件500次
ioprofile -p `pidof io_event` -c count # 读写次数
ioprofile -p `pidof io_event` -c times # 读写耗时
ioprofile -p `pidof io_event` -c sizes # 读写大小
注: ioprofile 仅支持多线程程序,对单线程程序不支持. 对于单线程程序的IO业务级分析,strace足以。
总结:
ioprofile本质上是strace,因此可以看到read,write的调用轨迹,可以做业务层的io分析(mmap方式无能为力)
4 文件级IO监控
文件级IO监控可以配合/补充"业务级和进程级"IO分析
文件级IO分析,主要针对单个文件, 回答当前哪些进程正在对某个文件进行读写操作.
1 lsof 或者 ls /proc/pid/fd
2 inodewatch.stp
lsof 告诉你 当前文件由哪些进程打开
lsof ../io # io目录 当前由 bash 和 lsof 两个进程打开
lsof 命令 只能回答静态的信息, 并且"打开" 并不一定"读取", 对于 cat ,echo这样的命令, 打开和读取都是瞬间的,lsof很难捕捉
可以用 inodewatch.stp 来弥补
stap inodewatch.stp major minor inode # 主设备号, 辅设备号, 文件inode节点号
stap inodewatch.stp 0xfd 0x00 523170 # 主设备号, 辅设备号, inode号,可以通过 stat 命令获得
5 IO模拟器
iotest.py # 见附录
开发人员可以 利用 ioprofile (或者 strace) 做详细分析系统的IO路径,然后在程序层面做相应的优化。
但是一般情况下调整程序,代价比较大,尤其是当不确定修改方案到底能不能有效时,最好有某种模拟途径以快速验证。
以为我们的业务为例，发现某次查询时,系统的IO访问模式如下:
访问了A文件一次
访问了B文件500次, 每次16字节, 平均间隔 502K
访问了C文件500次, 每次200字节, 平均间隔 4M
这里 B,C文件是交错访问的, 既
1 先访问B,读16字节,
2 再访问C,读200字节,
3 回到B,跳502K后再读16字节,
4 回到C,跳4M后,再读200字节
5 重复500次
strace 文件如下:
一个简单朴素的想法, 将B,C交错读,改成先批量读B , 再批量读C,因此调整strace 文件如下:
将调整后的strace文件, 作为输入交给 iotest.py, iotest.py 按照 strace 文件中的访问模式, 模拟相应的IO
iotest.py -s io.strace -f fmap
fmap 为映射文件,将strace中的222,333等fd,映射到实际的文件中
===========================
111 = /opt/work/io/A.data
222 = /opt/work/io/B.data
333 = /opt/work/io/C.data
===========================
6 磁盘碎片整理
一句话: 只要磁盘容量不常年保持80%以上,基本上不用担心碎片问题。
如果实在担心,可以用 defrag 脚本
7 其他IO相关命令
blockdev 系列
=======================================
blockdev --getbsz /dev/sdc1 # 查看sdc1盘的块大小
block blockdev --getra /dev/sdc1 # 查看sdc1盘的预读(readahead_kb)大小
blockdev --setra 256 /dev/sdc1 # 设置sdc1盘的预读(readahead_kb)大小,低版的内核通过/sys设置,有时会失败,不如blockdev靠谱
=======================================
附录 iotest.py
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: gbk -*-
import os
import re
import timeit
from ctypes import CDLL, create_string_buffer, c_ulong, c_longlong
from optparse import OptionParser
usage = '''%prog -s strace.log -f fileno.map '''
_glibc = None
_glibc_pread = None
_c_char_buf = None
_open_file = []
def getlines(filename):
_lines = []
with open(filename,'r') as _f:
for line in _f:
if line.strip() != "":
_lines.append(line.strip())
return _lines
def parsecmdline():
parser = OptionParser(usage)
parser.add_option("-s", "--strace", dest="strace_filename",
help="strace file", metavar="FILE")
parser.add_option("-f", "--fileno", dest="fileno_filename",
help="fileno file", metavar="FILE")
(options, args) = parser.parse_args()
if options.strace_filename is None: parser.error("strace is not specified.")
if not os.path.exists(options.strace_filename): parser.error("strace file does not exist.")
if options.fileno_filename is None: parser.error("fileno is not specified.")
if not os.path.exists(options.strace_filename): parser.error("fileno file does not exist.")
return options.strace_filename, options.fileno_filename
# [type, ...]
# [pread, fno, count, offset]
# pread(15, "", 4348, 140156928)
def parse_strace(filename):
lines = getlines(filename)
action = []
_regex_str = r'(pread|pread64)[^\d]*(\d+),\s*[^,]*,\s*([\dkKmM*+\-. ]*),\s*([\dkKmM*+\-. ]*)'
for i in lines:
_match = re.match(_regex_str, i)
if _match is None: continue # 跳过无效行
_type, _fn, _count, _off = _match.group(1), _match.group(2), _match.group(3), _match.group(4)
_off = _off.replace('k', " * 1024 ").replace('K', " * 1024 ").replace('m', " * 1048576 ").replace('M', " * 1048576 ")
_count = _count.replace('k', " * 1024 ").replace('K', " * 1024 ").replace('m', " * 1048576 ").replace('M', " * 1048576 ")
#print _off
action.append([_type, _fn, str(int(eval(_count))), str(int(eval(_off))) ])
return action
def parse_fileno(filename):
lines = getlines(filename)
fmap = {}
for i in lines:
if i.strip().startswith("#"): continue # 注释行
_split = [j.strip() for j in i.split("=")]
if len(_split) != 2: continue # 无效行
fno, fname = _split[0], _split[1]
fmap[fno] = fname
return fmap
def simulate_before(strace, fmap):
global _open_file, _c_char_buf
rfmap = {}
for i in fmap.values():
_f = open(i, "r+b")
#print "open {0}:{1}".format(_f.fileno(), i)
_open_file.append(_f)
rfmap[i] = str(_f.fileno()) # 反向映射
to_read = 4 * 1024 # 默认4K buf
for i in strace:
i[1] = rfmap[fmap[i[1]]] # fid -> fname -> fid 映射转换
to_read = max(to_read, int(i[2]))
#print "read buffer len: %d Byte" % to_read
_c_char_buf = create_string_buffer(to_read)
def simulate_after():
global _open_file
for _f in _open_file:
_f.close()
def simulate(actions):
#timeit.time.sleep(10) # 休息2秒钟, 以便IO间隔
start = timeit.time.time()
for act in actions:
__simulate__(act)
finish = timeit.time.time()
return finish - start
def __simulate__(act):
global _glibc, _glibc_pread, _c_char_buf
if "pread" in act[0]:
_fno = int(act[1])
_buf = _c_char_buf
_count = c_ulong(int(act[2]))
_off = c_longlong(int(act[3]))
_glibc_pread(_fno, _buf, _count, _off)
#print _glibc.time(None)
else:
pass
pass
def loadlibc():
global _glibc, _glibc_pread
_glibc = CDLL("libc.so.6")
_glibc_pread = _glibc.pread64
if __name__ == "__main__":
_strace, _fileno = parsecmdline() # 解析命令行参数
loadlibc() # 加载动态库
_action = parse_strace(_strace) # 解析 action 文件
_fmap = parse_fileno(_fileno) # 解析 文件名映射 文件
simulate_before(_action, _fmap) # 预处理
#print "total io operate: %d" % (len(_action))
#for act in _action: print " ".join(act)
print "%f" % simulate(_action)