iostat 命令分析Linux 系统IO性能：
iostat 是Linux系统下的一款开源分析系统IO性能的工具。
rrqm/s: 每秒这个设备相关的读取请求有多少被Merge(当系统调用需要读取数据的时候，VFS将请求发到各个FS，如果FS发现不同的读取请求读取的是相同Block的数据，FS会将这个请求合并Merge)。
wrqm/s: 每秒这个设备相关的写入请求有多少被Merge了。
r/s: 每秒读取设备的量。
w/s：每秒写设备的量。
rsec/s: 每秒读取的扇区数。
wsec/s: 每秒写入的扇区数。
avgqu-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.
实例1：
tps：该设备每秒的传输次数（Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.）。“一次传输”意思是“一次I/O请求”。多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”。“一次传输”请求的大小是未知的。
kB_read/s：每秒从设备（drive expressed）读取的数据量；kB_wrtn/s：每秒向设备（drive expressed）写入的数据量；kB_read：读取的总数据量；kB_wrtn：写入的总数量数据量；这些单位都为Kilobytes。
形象的比喻：
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.
