前言 上篇博客介绍了iostat的一些输出,这篇介绍blktrace这个神器.上一节介绍iostat的时候,我们心心念念希望得到块设备处理io的service time,而不是service time + wait time,因为对于评估一个磁盘或者云磁盘而言,service time才是衡量磁盘性能的核心指标和直接指标.很不幸iostat无法提供这个指标,但是blktrace可以. blktrace是一柄神器,很多工具都是基于该神器的:ioprof,seekwatcher,iowatcher,

在Linux系统上,如果I/O发生性能问题,有没有办法进一步定位故障位置呢?iostat等最常用的工具肯定是指望不上的,[容易被误读的iostat]一文中解释过await表示单个I/O所需的平均时间,但它同时包含了I/O Scheduler所消耗的时间和硬件所消耗的时间,所以不能作为硬件性能的指标,至于iostat的svctm更是一个废弃的指标,手册上已经明确说明了的.blktrace在这种场合就能派上用场,因为它能记录I/O所经历的各个步骤,从中可以分析是IO Scheduler慢还是硬件响应

在Linux系统上,如果I/O发生性能问题,有没有办法进一步定位故障位置呢?iostat等最常用的工具肯定是指望不上的,[容易被误读的iostat]一文中解释过await表示单个I/O所需的平均时间,但它同时包含了I/O Scheduler所消耗的时间和硬件所消耗的时间,所以不能作为硬件性能的指标,至于iostat的svctm更是一个废弃的指标,手册上已经明确说明了的.blktrace在这种场合就能派上用场,因为它能记录I/O所经历的各个步骤,从中可以分析是IO Scheduler慢还是硬件响应

http://bean-li.github.io/blktrace-to-report/ 前言 上篇博客介绍了iostat的一些输出,这篇介绍blktrace这个神器.上一节介绍iostat的时候,我们心心念念希望得到块设备处理io的service time,而不是service time + wait time,因为对于评估一个磁盘或者云磁盘而言,service time才是衡量磁盘性能的核心指标和直接指标.很不幸iostat无法提供这个指标,但是blktrace可以. blktrace是一柄

网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:当前页面 网站日志分析项目案例(三)统计分析:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4464349.html 一.数据情况分析 1.1 数据情况回顾 该论坛数据有两部分: (1)历史数据约56GB,统计到2012-05-29.这也说明,在2012-05-29之前,日志文件都在一个文件里边,采用了

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网站日志分析项目案例(一)项目介绍:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4449082.html 网站日志分析项目案例(二)数据清洗:http://www.cnblogs.com/edisonchou/p/4458219.html 网站日志分析项目案例(三)统计分析:当前页面 一.借助Hive进行统计 1.1 准备工作:建立分区表 为了能够借助Hive进行统计分析,首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中,那么我们需要先建立一张表.这里我们选择分区表,以日期作

原文:http://www.cnblogs.com/bangerlee/articles/2547161.html 对于I/O-bond类型的进程,我们经常用iostat工具查看进程IO请求下发的数量.系统处理IO请求的耗时,进而分析进程与操作系统的交互过程中IO方面是否存在瓶颈. 下面通过iostat命令使用实例,说明使用iostat查看IO请求下发情况.系统IO处理能力的方法,以及命令执行结果中各字段的含义. 1.不加选项执行iostat 我们先来看直接执行iostat的输出结果: linu

对于I/O-bond类型的进程,我们经常用iostat工具查看进程IO请求下发的数量.系统处理IO请求的耗时,进而分析进程与操作系统的交互过程中IO方面是否存在瓶颈. 下面通过iostat命令使用实例,说明使用iostat查看IO请求下发情况.系统IO处理能力的方法,以及命令执行结果中各字段的含义. 1.不加选项执行iostat 我们先来看直接执行iostat的输出结果: linux # iostat Linux 2.6.16.60-0.21-smp (linux) 06/12/12 avg-c

思考 相信大家在实际的项目开发中会遇到这么一个事,有的程序员写的代码不仅bug少,而且性能高:而有的程序员写的代码能否流畅的跑起来,都是一个很大问题.而我们今天要讨论的就是一个关于性能优化的案例分析. 案例分析 我们先来构造一些基础数据(长度为10亿的切片,并赋上值): var testData = GenerateData() // generate billion slice data func GenerateData() []int { data := make([]) for key,

blktrace是一款block层的trace工具,block层在IO路径上的位置: 一个IO的生命周期大约是: ● I/O enters block layer – it can be: – Remapped onto another device (MD, DM) – Split into 2 separate I/Os (alignment, size, ...) – Added to the request queue – Merged with a previous entry on

目       录 1.      概述... 2 2.      系统部署结构... 2 3.      系统应用介绍... 4 4.      专业分析人员... 8 5.      应用案例分享... 9 1.   概述 现代设备维修管理理念发生着深刻的变化,从早期的被动维修,到预防性维修,到基于设备实际运行状态的预测性维修(Predictive Maintenance),经历了三个主要阶段. 预测性维修通过在设备上加装设备状态监测系统对运行状态进行在线实时或准实时监测,对监测数据进行分析

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