本文章只针对Centos、Ubuntu、Debian等基于Linux系统

centos \redhat 可执行: yum -y install sysstat

Ubuntu、Debian 可执行： apt -y install sysstat

查询是否安装成功：
whereis sar
whereis iostat

操作：
# iostat -x 1 10
Linux 2.6.18-92.el5xen 02/03/2009
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.10 0.00 4.82 39.54 0.07 54.46
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sda 0.00 3.50 0.40 2.50 5.60 48.00 18.48 0.00 0.97 0.97 0.28
sdb 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sdc 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sdd 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sde 0.00 0.10 0.30 0.20 2.40 2.40 9.60 0.00 1.60 1.60 0.08
sdf 17.40 0.50 102.00 0.20 12095.20 5.60 118.40 0.70 6.81 2.09 21.36
sdg 232.40 1.90 379.70 0.50 76451.20 19.20 201.13 4.94 13.78 2.45 93.16

注释：
rrqm/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)

分析：
1.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。
2.如果 idle 小于 70% IO压力就较大了,一般读取速度有较多的wait。
3.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)
4.另外还可以参考
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。

举例子：
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。

案例分析：
下面是别人写的这个参数输出的分析
#iostat -x 1

avg-cpu: %user %nice %sys %idle
16.2 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
/dev/cciss/c0d0 0.00 44.90 1.02 27.55 8.16 579.59 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00 14.29
/dev/cciss/c0d0p1 0.00 44.90 1.02 27.55 8.16 579.59 4.08 289.80 20.57 22.35 78.21 5.00 14.29
/dev/cciss/c0d0p2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

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，而 iostat 给出的平均队列长度 (avgqu-sz) 却为 22.35，为什么?! 因为 iostat 中有 bug，avgqu-sz 值应为 2.23，而不是 22.35。

tuned工具调优
安装和启动 tuned:
# yum update
# yum install tuned
# service tuned start
# chkconfig tuned on
# service ktune start
# chkconfig ktune on

查看当前优化方案：
#tuned-adm active

Current active profile: default
Service tuned: enabled, running
Service ktune: enabled, running

查看预先配置好的优化方案：
执行命令：tuned-adm list

Available profiles:

• laptop-battery-powersave
• virtual-guest
• desktop-powersave
• sap
• server-powersave
• virtual-host
• throughput-performance
• enterprise-storage
• laptop-ac-powersave
• latency-performance
• spindown-disk
• default
  Current active profile: default

如果服务器是虚拟机母机的话，可以选用 virtual-host 方案优化。如果报错 “kernel.sched_migration_cost” is an unknown key 可以通过编辑 sysctl.ktune 这个文件解决。

执行命令：tuned-adm profile virtual-host

Reverting to saved sysctl settings: [ OK ]
Calling ‘/etc/ktune.d/tunedadm.sh stop’: [ OK ]
Reverting to cfq elevator: sda sdb sdc sdd sde sdf sdg [ OK ]
Stopping tuned: [ OK ]
Switching to profile ‘virtual-host’
Applying deadline elevator: sda sdb sdc sdd sde sdf sdg [ OK ]
Applying ktune sysctl settings:
/etc/ktune.d/tunedadm.conf: [FAILED]
error: “kernel.sched_migration_cost” is an unknown key

Calling ‘/etc/ktune.d/tunedadm.sh start’: [ OK ]
Applying sysctl settings from /etc/sysctl.conf
Starting tuned: [ OK ]

vi /etc/tune-profiles/virtual-host/sysctl.ktune

…
#kernel.sched_migration_cost = 5000000
…
#tuned-adm profile virtual-host

如果是企业存储服务器的话，可以用 enterprise-storage 方案：
#tuned-adm profile enterprise-storage

Stopping tuned: [ OK ]
Switching to profile ‘enterprise-storage’
Applying deadline elevator: dm-0 sda sdb sdc sdd [ OK ]
Applying ktune sysctl settings:
/etc/ktune.d/tunedadm.conf: [ OK ]
Calling ‘/etc/ktune.d/tunedadm.sh start’: [ OK ]
Applying sysctl settings from /etc/sysctl.conf
Starting tuned: [ OK ]
上面预定的方案不是总能满足要求，如果有自己的需求可以定制自己的方案。自己定制很容易，切换到优化方案的配置目录，拷贝一个例子，然后编辑里面的相关参数就可以了，使用 tuned-adm list 命令会看到刚创建的新方案 my-virtual-host：
cd /etc/tune-profiles/
cp -r virtual-host my-virtual-host
vi my-virtual-host/*
tuned-adm list

Available profiles:

• laptop-battery-powersave
• virtual-guest
• desktop-powersave
• sap
• server-powersave
• virtual-host
• throughput-performance
• enterprise-storage
• laptop-ac-powersave
• latency-performance
• spindown-disk
• default
• my-virtual-host
  Current active profile: virtual-host
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