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。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

16.24 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

/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。

※附带说明下，我用iostat对服务器检测时，一般用iostat -d命令；而返回的结果，我关注的一般是tps、blk_read/s、blk_wrth/s这三项，我一般是拿三台不同型号的服务器在相同环境下作对比测试，这样性能上的差异，一下子就出来了。