说明：
iostat一直用不熟，看到别人写的这篇文章，觉得还不错，就无耻地复制了下来。后面会再改进
实例：
# iostat -x Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.26 35.01 6.57 22.86 180.96 426.40 20.64 0.05 7.35 4.05 11.91 sdb 0.01 45.12 0.29 3.81 42.91 391.53 106.06 0.10 23.89 5.05 2.07
rqm/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,因为每扇区大小为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 (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。
svctm 一般要小于 await (因为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 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,但由于 avgqu-sz 是按照单位时间的平均值,所以不能反映瞬间的 I/O 洪水.
附录：
附录1：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 (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.
附录2. 下面是别人写的对iostat输出的分析
# iostat -x 1 avg-cpu: %user %nice %sys %idle 16.24 0.00 4.31 79.44 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.00 44.90 1.02 27.55 8.16 579.59 4.08 289.80 20.57 2.23 78.21 5.00 14.29
上面的 iostat 输出表明秒有 28.57 次设备 I/O 操作: 总IO(io)/s = r/s(读) +w/s(写) = 1.02+27.55 = 28.57 (次/秒) 其中写操作占了主体 (w:r = 27:1).
平均每次设备 I/O 操作只需要 5ms 就可以完成,但每个 I/O 请求却需要等上 78ms,为什么? 因为发出的 I/O 请求太多 (每秒钟约 29 个),假设这些请求是同时发出的,那么平均等待时间可以这样计算:
平均等待时间 = 单个 I/O 服务时间 * ( 1 + 2 + … + 请求总数-1) / 请求总数
应用到上面的例子: 平均等待时间 = 5ms * (1+2+…+28)/29 = 70ms,和 iostat 给出的78ms 的平均等待时间很接近.这反过来表明 I/O 是同时发起的.
每秒发出的 I/O 请求很多 (约 29 个),平均队列却不长 (只有 2 个 左右),这表明这 29 个请求的到来并不均匀,大部分时间 I/O 是空闲的.
一秒中有 14.29% 的时间 I/O 队列中是有请求的,也就是说,85.71% 的时间里 I/O 系统无事可做,所有 29 个 I/O 请求都在142毫秒之内处理掉了.
delta(ruse+wuse)/delta(io) = await = 78.21 => delta(ruse+wuse)/s =78.21 * delta(io)/s = 78.21*28.57 = 2232.8,表明每秒内的I/O请求总共需要等待2232.8ms.所以平均队列长度应为 2232.8ms/1000ms = 2.23
附录3.
rrqm/s：每秒这个设备相关的读取请求有多少被Merge了（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。
rsec/s：每秒读取的扇区数；wsec/：每秒写入的扇区数。r/s：The number of read requests that were issued to the device per second；w/s：The number of write requests that were issued to the device per second；
await：每一个IO请求的处理的平均时间（单位是微秒毫秒）。这里可以理解为IO的响应时间，一般地系统IO响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了。
%util：在统计时间内所有处理IO时间，除以总共统计时间。例如，如果统计间隔1秒，该设备有0.8秒在处理IO，而0.2秒闲置，那么该设备的%util = 0.8/1 = 80%，所以该参数暗示了设备的繁忙程度。一般地，如果该参数是100%表示设备已经接近满负荷运行了（当然如果是多磁盘，即使%util是100%，因为磁盘的并发能力，所以磁盘使用未必就到了瓶颈）。