性能瓶颈--DISK(I/O)

作者: OOM_Killer | 来源:发表于2019-04-20 18:59 被阅读0次

说到磁盘，这是数据持久化保存的一种保存媒介，也是计算机必不可少的一种硬件设备，而想要用到磁盘就必须提到文件系统。

文件系统

文件系统是构建在磁盘上的，用来管理文件的。为了方便管理，Linux为每个文件都分配了两个数据结构，索引节点（index node）和目录项（directory entry）他们主要用来记录文件的元信息和目录结构。

索引节点：又称为inode。用来记录文件的元数据，他和文件内容一样是会被持久化存储的。（存储到磁盘）
目录项：又称为dentry。用来记录文件的名字、索引节点指针以及与其他目录项的关联关系，目录项是由内核维护的一种内存数据结构。（内存缓存）

文件系统.png

每块磁盘在使用前都需要格式化，而格式化后就会被分成三个存储区，超级块，索引节点和数据块区。

超级块：存储整个文件系统的状态
索引节点区：用来存储索引节点
数据块区：存储数据。

VFS

Linux在用户进程空间与文件系统中间由引入了一个抽象层。也就是虚拟文件系统VFS。VFS定义了一组所有文件系统都支持的数据结构的标准接口。这样用户进程空间和内核只需要和VFS交互，而不需要关系各种文件系统底层的实现关系了。
如下图：

文件系统.png

值得注意的是，文件系统不仅仅有基于磁盘的文件系统，还有基于内存的虚拟文件系统，如/proc文件系统，再比如/sys 文件系统。/sys 主要向用户空间导出层次化的内核对象。
在Linux中，磁盘是作为一个块设备来管理的，并且支持随机读写，每块设备会被赋予两个设备号，分别是主设备号和次设备号。主设备号用在驱动程序中，用来区分设备，而次设备号用来给多个同类设备编号。

通用块层

Linux通过一个通用块层来管理各种不同的设备。它会将文件系统和应用程序发来的I/O请求排队，并通过重新排序、请求合并等方式来提高磁盘的读写效率。
对于I/O请求排序的过程，也就是I/O调度算法，通常Linux支持4种调度算法，分别是NONE，NOOP，CFQ以及DeadLine。
这里不做详细的介绍。只是简单提一下。

NONE 不做任何I/O调度，通常在虚拟机中，此时的磁盘I/O交给宿主机负责。
NOOP 先入先出队列，只做一些简单的请求合并。
CFQ 完全公平调度器。为每一个进程都维护一个I/O调度队列。并按事件片来均匀分布每一个进程的I/O请求。（最适合运行大量进程的系统）
DeadLine 分别为读、写请求创建了不同的I/O队列。多用在I/O压力比较重的场景，如日志归集，数据库服务器。

Linux的I/O

Linux的I/O栈就是由文件系统，通用块和设备层组成了。
小结一下。

文件系统层：包括虚拟文件系统和其他各种文件系统的实现。它为上层的应用程序提供标准的访问接口。对下层通过通用块层来存储和管理磁盘数据。
通用块层：管理块设备I/O队列和I/O调度器。会对文件系统传过来的I/O 请求进行排队，再重新组合排序，发给下一层的设备层。
设备层：负责最终的物理设备的I/O操作。

磁盘的性能指标

最常见的指标有五种。分别是使用率，饱和度，IOPS，吞吐量以及响应时间。

使用率：是指磁盘处理I/O的时间百分比。一般超过80%就意味着磁盘性能瓶颈了。
饱和度：是指磁盘处理I/O的繁忙程度。当饱和度为100%时，磁盘无法再接受新的I/O请求。
IOPS ：每秒的I/O请求数。
吞吐量：每秒的I/O请求大小。
响应时间：是指I/O请求从发出到收到响应的间隔时间。

例如在数据库，大量小文件等这种随机读写比较多的场景，IOPS可以更好反映出系统的整体性能。而多媒体等顺序读写较多的场景中，吞吐量才是重点。

磁盘I/O状态查看工具

iostat

[root@vm1 ~] # iostat -d -x 1
Linux 3.10.0-957.el7.x86_64 (vm.oom-killer.org)     2019年04月07日     _x86_64_    (2 CPU)

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda               0.00     0.01    0.16    0.16     6.50     2.47    56.73     0.00    6.26   11.91    0.53   2.75   0.09
dm-0              0.00     0.00    0.13    0.17     5.29     2.39    51.92     0.00    6.50   14.24    0.55   2.91   0.09
dm-1              0.00     0.00    0.00    0.00     0.09     0.00    54.67     0.00    0.62    0.62    0.00   0.52   0.00

指标的含义：

r/s：每秒的读请求。
w/s：每秒的写请求。
rkB/s：每秒从磁盘读取的数据量。单位KB。
wkB/s：每秒往磁盘写入的数据量。单位KB。
rrqm?s：每秒合并的读请求数。
wrqm/s：每秒合并的写请求书。
r_await：读请求处理完成等待时间。
w_await：写请求处理完成等待时间。
avgqu-sz：平均请求队列长度。
rareq-sz：平均读请求大小。
wareq-sz：平均写请求大小。
svctm：处理I/O请求所需的平均时间。
%util：磁盘处理I/O的时间百分比。
上述指标中：
1 . %util 是磁盘I/O的使用率。
2 . r/s + w/s 是IOPS
3 . rkB/s + wkB/s 是吞吐量
4 . r_await + w_await 是响应时间

实际案例

-定位MySQL的慢查询原因
这里的模拟场景是mysql查询慢。相关的例子在 geektime 中有。
初始化完数据库后，并插入了10000条数据。在mysql中如何定位一个慢查询。
1.pidstat -d 1 来确认哪个进程在大量的磁盘操作

$ pidstat -d 1
平均时间:   UID       PID   kB_rd/s   kB_wr/s kB_ccwr/s  Command
平均时间:     0      6821      1.00      1.00      0.00  rsyslogd
平均时间:     0     15143   1930.17      0.00      0.00  bash
平均时间:     0     16438      0.00      2.00      0.00  dockerd
平均时间:   999     16782 216598.50      0.00      0.00  mysqld
平均时间:     0     17100      2.00      1.00      0.00  python
平均时间:     0     17525   1922.19      0.00      0.00  curl

这里可以看到是mysqld 进程一直在读磁盘请求。
追踪mysql可以看到读的文件都为/var/lib/mysql/test/products.MYD 。这是MYD文件，是MyISAM引擎来储存表数据的文件，而文件名就是数据表的名字，文件是数据库的名字。（这里需要强调以下，当使用strace的时候，对应用程序的消耗很大，所以强烈推荐perf trace）

$ perf trace -p 16782
766.518 ( 0.038 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f2180300ab0, count: 131072) = 131072
   766.574 ( 0.012 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f2184033178, count: 24576) = 24576
   766.591 ( 0.037 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f2180300ab0, count: 131072) = 131072
   766.645 ( 0.013 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f21840338f4, count: 20480) = 20480
   766.664 ( 0.037 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f2180300ab0, count: 131072) = 131072
   766.719 ( 0.012 ms): mysqld/17277 read(fd: 40</var/lib/mysql/test/products.MYD>, buf: 0x7f2184033070, count: 24576) = 24576

看下mysql中正在执行的命令。

mysql> show full processlist;
+-----+------+-----------------+------+---------+------+--------------+-----------------------------------------------------+
| Id  | User | Host            | db   | Command | Time | State        | Info                                                |
+-----+------+-----------------+------+---------+------+--------------+-----------------------------------------------------+
| 766 | root | localhost       | NULL | Query   |    0 | init         | show full processlist                               |
| 792 | root | 127.0.0.1:43134 | test | Query   |    0 | Sending data | select * from products where productName='geektime' |
+-----+------+-----------------+------+---------+------+--------------+-----------------------------------------------------+

这是一个十分简单的查询语句，慢查询的问题应该是没有利用好索引导致的。

mysql> explain select * from products where productName='geektime';
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table    | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra       |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | products | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 10000 | Using where |
+----+-------------+----------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)

可以看到，这里的select_type 是简单类型的不包括子查询和UNION，type是全表查询，而不是索引查询（index）。possible_keys 可能选用的索引也是空，key 确切使用的索引更是空了。
那就手动创建索引吧。

mysql> create index products_index on products (productName(64));
Query OK, 10000 rows affected (2.99 sec)
Records: 10000  Duplicates: 0  Warnings: 0

之后再观察下查询的速度，能快几个量级。从400ms缩短到4ms

Got data: () in 0.42174482345581055 sec 
Got data: () in 0.03160667419433594 sec 
Got data: () in 0.0020470619201660156 sec 
Got data: () in 0.004390239715576172 sec

除了缓存外，需要知道MyISAM的引擎，是使用操作系统缓存的，所以 buffer/cache 也是十分重要的。

redis 的响应慢
redis 响应慢的案例同样来自geektime。首先搭建好环境，发起curl操作，然后发现响应比较慢。查看io发现有大量的读操作。

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
sda               0.00     0.00    0.00 1592.00     0.00  4032.00     5.07     0.22    0.14    0.00    0.14   0.14  22.00
dm-0              0.00     0.00    0.00 1592.00     0.00  4032.00     5.07     0.22    0.14    0.00    0.14   0.14  22.00
dm-1              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

通过perf trace发现。这里有很多的epoll_pwait read write fdatasync 的系统调用，上面观察到的写磁盘就是write或者fdatasync导致的了。

  3406.417 ( 0.055 ms): redis-server/21462 write(fd: 8<socket:[97825]>, buf: 0x7f146a5d8fd4, count: 10           ) = 10
  3406.504 ( 0.200 ms): redis-server/21462 epoll_pwait(epfd: 5<anon_inode:[eventpoll]>, events: 0x7f146a5ab000, maxevents: 10128, timeout: 12, sigsetsize: 8) = 1
  3406.733 ( 0.011 ms): redis-server/21462 read(fd: 8<socket:[97825]>, buf: 0x7f146a5de9c5, count: 16384         ) = 67
  3406.771 ( 0.006 ms): redis-server/21462 read(fd: 3<pipe:[95583]>, buf: 0x7ffeb6f4ce97, count: 1               ) = -1 EAGAIN Resource temporarily unavailable
  3406.783 ( 0.027 ms): redis-server/21462 write(fd: 7</data/appendonly.aof>, buf: 0x7f146a498463, count: 67     ) = 67
  3406.818 ( 0.446 ms): redis-server/21462 fdatasync(fd: 7</data/appendonly.aof>

观察得知写的文件为 /data/appendonly.aof ,相应的系统调用包括 write 和 fdatasync。
这里就要引出redis持久化配置中的 appendonly和appendfsync选项了

$ docker exec -it redis redis-cli config get 'append*'
1) "appendfsync"
2) "always"
3) "appendonly"
4) "yes"

redis 提供了两种数据持久化的方法，快照和追加文件。

快照方式：会按照指定的时间间隔，生成数据的快照，并且保存到磁盘文件中，为避免阻塞主进程，redis会fork出一个子进程，来负责快照的保存。
优点：性能好
缺点：数据量大的话，fork子进程需要比较大的内存，保存数据也很耗时。
追加文件：在文件末尾追加记录的方式，对redis写入数据，依次进行持久化。但追加至磁盘中，具体方法有三种，1.always：每个操作都调用一次 fsync 。2.everysec：每秒钟调用一次fsync。3.no：交给操作系统来处理。
好了。现在就知道为什么有I/O的这么大量的写请求了。

$ perf trace -e fdatasync -p 21462 --tool_stats -T
         ? (     ?   ): redis-server/21462  ... [continued]: fdatasync()) = 0
10202644.113 ( 0.455 ms): redis-server/21462 fdatasync(fd: 17</data/appendonly.aof>                                ) = 0
10202646.585 ( 0.448 ms): redis-server/21462 fdatasync(fd: 17</data/appendonly.aof>                                ) = 0
10202647.667 ( 0.535 ms): redis-server/21462 fdatasync(fd: 17</data/appendonly.aof>                                ) = 0
10202649.237 ( 0.425 ms): redis-server/21462 fdatasync(fd: 17</data/appendonly.aof>                                ) = 0

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