linux 磁盘IO测试工具:FIO (同时简要介绍dd工具测试)
FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标,可以按照负载情况分成照顺序读写,随机读写两大类。
目前主流的第三方IO测试工具有fio、iometer 和 Orion,这三种工具各有千秋,在linux 下也可以使用dd 进行简单的磁盘(文件系统)测试(文末补充)。
fio在Linux系统下使用比较方便,iometer在window系统下使用比较方便,Orion是oracle的IO测试软件,可在没有安装oracle数据库的情况下模拟oracle数据库场景的读写。
Multithreaded IO generation tool , FIO 是一个多线程io生成工具,可以生成多种IO模式,用来测试磁盘设备的性能(也包含文件系统:如针对网络文件系统 NFS 的IO测试);
Description : fio is an I/O tool that will spawn a number of threads or processes doing
: a particular type of io action as specified by the user. fio takes a
: number of global parameters, each inherited by the thread unless
: otherwise parameters given to them overriding that setting is given.
: The typical use of fio is to write a job file matching the io load
: one wants to simulate.
安装:
yum install fio
yum info fio
项目地址:
https://github.com/axboe/fio.git
http://git.kernel.dk/cgit/fio/
磁盘处理:
fio 用于测试磁盘性能时,测试之前需要先把要测试的磁盘卸载掉,测试完后需格式化一遍再挂载上去。
# 卸载磁盘
umount /mnt/datadir1
# 格式化磁盘
mkfs.ext4 /dev/sdd
# 挂载磁盘
mount -t ext4 /dev/sdd /mnt/datadir1 # 自动挂载,在里面添加该盘
vim /etc/fstab
FIO 工具常用方法:
参数说明:
filename=/dev/sdb1 测试文件名称,通常选择需要测试的盘的data目录。
direct= 测试过程绕过机器自带的buffer。使测试结果更真实。
rw=randwrite 测试随机写的I/O
rw=randrw 测试随机写和读的I/O
bs=16k 单次io的块文件大小为16k
bsrange=- 同上,提定数据块的大小范围
size=5g 本次的测试文件大小为5g,以每次4k的io进行测试。
numjobs= 本次的测试线程为30.
runtime= 测试时间为1000秒,如果不写则一直将5g文件分4k每次写完为止。
ioengine=psync io引擎使用pync方式
rwmixwrite= 在混合读写的模式下,写占30%
group_reporting 关于显示结果的,汇总每个进程的信息。
此外
lockmem=1g 只使用1g内存进行测试。
zero_buffers 用0初始化系统buffer。
nrfiles= 每个进程生成文件的数量。
磁盘读写常用测试点:
. Read=% Ramdon=% rw=randread (%随机读)
. Read=% Sequence=% rw=read (%顺序读)
. Write=% Sequence=% rw=write (%顺序写)
. Write=% Ramdon=% rw=randwrite (%随机写)
. Read=% Sequence=% rw=rw, rwmixread=, rwmixwrite=
(%顺序读,%顺序写)
. Read=% Ramdon=% rw=randrw, rwmixread=, rwmixwrite=
(%随机读,%随机写)
FIO 工具测试模式:
顺序读写:
read 顺序读
write 顺序写
rw,readwrite 顺序混合读写
随机读写:
randwrite 随机写
randread 随机读
randrw 随机混合读写
测试样例:
[root@docker mnt]# fio -filename=/dev/sda -direct= -iodepth -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=20G -numjobs= -runtime= -group_reporting -name=yaoxu-sda
本文章,只是资料查找中的简要摘录,详细使用说明,请参考 man fio
测试结果:(其中加粗的输出日志,是我们关注的内容:磁盘的吞吐量bw,这个是顺序读写考察的重点;磁盘的每秒读写次数iops,这个是随机读写考察的重点)
[root@docker sda]# fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct= -thread -rw=read -filename=/dev/sda -name="BS 4KB read test" -iodepth= -runtime=
BS 4KB read test: (g=): rw=read, bs=(R) 4096B-4096B, (W) 4096B-4096B, (T) 4096B-4096B, ioengine=libaio, iodepth=
fio-3.7
Starting thread
Jobs: (f=): [R()][100.0%][r=.3MiB/s,w=0KiB/s][r=.9k,w= IOPS][eta 00m:00s]
BS 4KB read test: (groupid=, jobs=): err= : pid=: Thu Apr ::
read: IOPS=.7k, BW=.5MiB/s (.8MB/s)(5313MiB/60001msec)
slat (nsec): min=, max=, avg=6932.34, stdev=1348.82
clat (usec): min=, max=, avg=698.08, stdev=240.83
lat (usec): min=, max=, avg=705.17, stdev=240.81
clat percentiles (usec):
| .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ],
| .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ],
| .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ], .00th=[ ],
| .00th=[ ], .50th=[ ], .90th=[ ], .95th=[ ],
| .99th=[ ]
bw ( KiB/s): min=, max=, per=100.00%, avg=90669.02, stdev=3533.77, samples=
iops : min=, max=, avg=22667.27, stdev=883.44, samples=
lat (usec) : =0.01%, =0.01%, =0.01%, =93.85%, =5.14%
lat (msec) : =0.99%, =0.01%, =0.01%, =0.01%, =0.01%
cpu : usr=5.35%, sys=23.17%, ctx=, majf=, minf=
IO depths : =0.1%, =0.1%, =0.1%, =0.1%, =100.0%, =0.0%, >==0.0%
submit : =0.0%, =100.0%, =0.0%, =0.0%, =0.0%, =0.0%, >==0.0%
complete : =0.0%, =100.0%, =0.0%, =0.1%, =0.0%, =0.0%, >==0.0%
issued rwts: total=,,, short=,,, dropped=,,,
latency : target=, window=, percentile=100.00%, depth= Run status group (all jobs):
READ: bw=.5MiB/s (.8MB/s), .5MiB/s-.5MiB/s (.8MB/s-.8MB/s), io=5313MiB (5571MB), run=-60001msec Disk stats (read/write):
sda: ios=/, merge=/, ticks=/, in_queue=, util=99.88%
io=执行了多少M的IO
bw=平均IO带宽
iops=IOPS
runt=线程运行时间
slat=提交延迟
clat=完成延迟
lat=响应时间
bw=带宽
cpu=利用率
IO depths=io队列
IO submit=单个IO提交要提交的IO数
IO complete=Like the above submit number, but for completions instead.
IO issued=The number of read/write requests issued, and how many of them were short.
IO latencies=IO完延迟的分布
io=总共执行了多少size的IO
aggrb=group总带宽
minb=最小.平均带宽.
maxb=最大平均带宽.
mint=group中线程的最短运行时间.
maxt=group中线程的最长运行时间.
ios=所有group总共执行的IO数.
merge=总共发生的IO合并数.
ticks=Number of ticks we kept the disk busy.
io_queue=花费在队列上的总共时间.
util=磁盘利用率
fio 有很多测试任务配置文件,在git工程 examples 文件夹中,我们可以使用命令行参数进行直接配置,也可以直接通过配置文件配置一次测试的内容。
更详细对fio输出说明请参考博文:Fio Output Explained
IO状态监控:
进行磁盘测试的时候,我们可以使用iostat 等监控工具,查看所有磁盘当前的读写状态(fedora 系统上 sysstat-11.7.3-2.fc29.x86_64 收录了此工具)。
监控磁盘IO命令:iostat –mx 1
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.25 0.00 3.01 80.70 0.00 16.04 Device r/s w/s rMB/s wMB/s rrqm/s wrqm/s %rrqm %wrqm r_await w_await aqu-sz rareq-sz wareq-sz svctm %util
sda 13417.00 0.00 209.64 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.23 0.00 29.96 16.00 0.00 0.07 100.00
rrqms: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:The number of sectors read from the device per second.
wsec/s:The number of sectors written to the device per second.
rKB/s:The number of kilobytes read from the device per second.
wKB/s:The number of kilobytes written to the device per second.
avgrq-sz:平均请求扇区的大小,The average size (in sectors) of the requests that were issued to the device.
avgqu-sz:是平均请求队列的长度。毫无疑问,队列长度越短越好,The average queue length of the requests that were issued to the device.
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。
这个时间包括了队列时间和服务时间,也就是说,一般情况下,await大于svctm,它们的差值越小,则说明队列时间越短,反之差值越大,队列时间越长,说明系统出了问题。
svctm:表示平均每次设备I/O操作的服务时间(以毫秒为单位)。如果svctm的值与await很接近,表示几乎没有I/O等待,磁盘性能很好。
如果await的值远高于svctm的值,则表示I/O队列等待太长,系统上运行的应用程序将变慢。
%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/ = %,
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%表示磁盘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)。
更多关于磁盘顺序io 部分,可以参考 dd 工具的使用;https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/dd.html
参考链接:
https://www.cnblogs.com/bugutian/p/6653083.html
https://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/143251.htm
https://blog.csdn.net/jiecxy/article/details/58197387 (有很好的fio 输出日志注释,解释了每行输出内容的含义,建议阅读。)
https://www.cnblogs.com/raykuan/p/6914748.html
https://blog.csdn.net/feng4656/article/details/11054595
https://tobert.github.io/post/2014-04-17-fio-output-explained.html
https://github.com/axboe/fio/blob/master/HOWTO
保持更新,转载请注明出处。
linux 磁盘IO测试工具:FIO (同时简要介绍dd工具测试)的更多相关文章
- MySQL 调优基础(四) Linux 磁盘IO
1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以wri ...
- (转)Linux 磁盘IO性能测试
Linux 如何测试 IO 性能(磁盘读写速度) 这几天做MySQL性能测试,偌大一个公司,找几台性能测试机器都很纠结,终于协调到两台,IO的性能如何还不知道.数据库属于IO密集型的应用,所以还是先评 ...
- Linux磁盘IO监控[zz]
磁盘 I/O 监控是 Unix/Linux 系统管理中一个非常重要的组成部分.它可以监控吞吐量.每秒 I/O 数.磁盘利用率.服务时间等信息,并且在发现异常时,发送告警信息给系统管理员,便于系统管理员 ...
- linux 磁盘io监控
我们在线上linux服务器排查问题时,一般会通过top.free.netstat.df -h等命令排查cpu.内存.网络和磁盘等问题.有的时候我们需要更进一步了解磁盘io的使用情况,那么本文就是重点讲 ...
- Linux进程管理 (篇外)内核线程简要介绍
关键词:kthread.irq.ksoftirqd.kworker.workqueues 在使用ps查看线程的时候,会有不少[...]名称的线程,这些有别于其它线程,都是内核线程. 其中多数内核线程从 ...
- Linux进程管理 (篇外)内核线程简要介绍【转】
转自:https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/8336998.html 关键词:kthread.irq.ksoftirqd.kworker.workqueues 在使用p ...
- linux 磁盘IO速度测试
写入速度测试命令:time dd oflag=direct if=/dev/zero of=/data2/test bs=2k count=1000000 //if表示从哪里读取 of表示写入到哪里 ...
- linux 磁盘io利用率高,分析的正确姿势
一.背景简介 作为一个DBA难免不了会遇到性能问题,那么我们遇到性能问题该如何进行排查呢?例如我们在高并发的业务下,出现业务响应慢,处理时间长我们又该如何入手进行排查,本片文章将分析io高的情况下如何 ...
- linux磁盘IO读写性能优化
在LINUX系统中,如果有大量读请求,默认的请求队列或许应付不过来,我们可以 动态调整请求队列数来提高效率,默认的请求队列数存放在/sys/block/xvda/queue/nr_requests 文 ...
随机推荐
- [Abp 源码分析]四、模块配置
0.简要介绍 在 Abp 框架当中通过各种 Configuration 来实现模块的配置,Abp 本身提供的很多基础设施功能的一些在运行时的行为是通过很多不同的 Configuration 来开放给用 ...
- 使用 C# 代码实现拓扑排序
0.参考资料 尊重他人的劳动成果,贴上参考的资料地址,本文仅作学习记录之用. https://www.codeproject.com/Articles/869059/Topological-sorti ...
- Python之高级特性
一.切片 L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']取出前三个元素 , 笨方法就是通过下标一个一个获取 [L[0], L[1], L[2]]Pyt ...
- asp.net core 系列 19 EFCore介绍
一.概述 目前最新的EF Core版本是3.0,最稳定的EF Core版本是2.2.EF Core 的计划与 .NET Core以及 ASP.NET Core 版本同步.EF Core 是一个 .NE ...
- Java基础10:全面解读Java异常
更多内容请关注微信公众号[Java技术江湖] 这是一位阿里 Java 工程师的技术小站,作者黄小斜,专注 Java 相关技术:SSM.SpringBoot.MySQL.分布式.中间件.集群.Linux ...
- 数据结构之哈希(hash)表
最近看PHP数组底层结构,用到了哈希表,所以还是老老实实回去看结构,在这里去总结一下. 1.哈希表的定义 这里先说一下哈希(hash)表的定义:哈希表是一种根据关键码去寻找值的数据映射结构,该结构通过 ...
- 开源 serverless 产品原理剖析 - Kubeless
背景 Serverless 架构的出现让开发者不用过多地考虑传统的服务器采购.硬件运维.网络拓扑.资源扩容等问题,可以将更多的精力放在业务的拓展和创新上. 随着 serverless 概念的深入人心, ...
- 基于SpringMVC+Spring+MyBatis实现秒杀系统【业务逻辑】
前言 该篇主要实现秒杀业务层,秒杀业务逻辑里主要包括暴露秒杀接口地址.实现秒杀业务逻辑.同时声明了三个业务类:Exposer.SeckillExecution.SeckillResult. Expos ...
- .Net语言 APP开发平台——Smobiler学习日志:如何快速实现按钮组功能
最前面的话:Smobiler是一个在VS环境中使用.Net语言来开发APP的开发平台,也许比Xamarin更方便 一.目标样式 我们要实现上图中的效果,需要如下的操作: 1.从工具栏上的“Smobil ...
- Java 学习笔记 使用synchronized实现生产者消费者模式
说明 Object.wait()使当前的线程进入到等待状态(进入到等待队列) Object.notifyAll() 唤醒等待中的全部线程 Object.notify() 随机唤醒一个线程 代码 con ...