Linux系統中的 iostat是I/O statistics（輸入/輸出統計）的縮寫，iostat工具將對系統的磁盤操作活動進行監視。
其特點是彙報磁盤活動統計情況，同時也會彙報出CPU使用情況。同vmstat一樣，iostat也有一個弱點，就是它不能對某個進程進行深入分析，僅對系統的整體情況進行分析。iostat屬於sysstat軟件包。可以用yum install sysstat 直接安裝。
命令格式：
iostat[參數][時間][次數]
命令參數：
-C 顯示CPU使用情況
-d 顯示磁盤使用情況
-k 以 KB 爲單位顯示
-m 以 M 爲單位顯示
-N 顯示磁盤陣列(LVM) 信息
-n 顯示NFS 使用情況
-p[磁盤] 顯示磁盤和分區的情況
-t 顯示終端和CPU的信息
-x 顯示詳細信息
-V 顯示版本信息
iostat 命令
下圖是 每隔 10秒顯示一次， 一直顯示。
CPU 屬性值
%user：CPU處在用戶模式下的時間百分比。
%nice：CPU處在帶NICE值的用戶模式下的時間百分比。
%system：CPU處在系統模式下的時間百分比。
%iowait：CPU等待輸入輸出完成時間的百分比。
%steal：管理程序維護另一個虛擬處理器時，虛擬CPU的無意識等待時間百分比。
%idle：CPU空閒時間百分比。
備註：
如果%iowait的值過高，表示硬盤存在I/O瓶頸，
%idle值高，表示CPU較空閒，
如果%idle值高但系統響應慢時，有可能是CPU等待分配內存，此時應加大內存容量。
%idle值如果持續低於10，那麼系統的CPU處理能力相對較低，表明系統中最需要解決的資源是CPU。
磁盤每一列的含義如下:
rrqm/s: 每秒進行 merge 的讀操作數目。 即 rmerge/s
wrqm/s: 每秒進行 merge 的寫操作數目。即 wmerge/s
r/s: 每秒完成的讀 I/O 設備次數。 即 rio/s
w/s: 每秒完成的寫 I/O 設備次數。即 wio/s
rsec/s: 每秒讀扇區數。即 rsect/s
wsec/s: 每秒寫扇區數。即 wsect/s
rkB/s: 每秒讀 K 字節數。是 rsect/s 的一半,因爲扇區大小爲 512 字節
wkB/s: 每秒寫 K 字節數。是 wsect/s 的一半
avgrq-sz: 平均每次設備 I/O 操作的數據大小(扇區)
avgqu-sz: 平均 I/O 隊列長度。
await: 平均每次設備 I/O 操作的等待時間(毫秒)
svctm: 平均每次設備 I/O 操作的服務時間(毫秒)
%util: 一秒中有百分之多少的時間用於 I/O 操作,或者說一秒中有多少時間 I/O 隊列是非空的。
備註：
如果 %util 接近 100%，說明產生的I/O請求太多，I/O系統已經滿負荷，該磁盤可能存在瓶頸。
如果 svctm 比較接近 await，說明 I/O 幾乎沒有等待時間；
如果 await 遠大於 svctm，說明I/O 隊列太長，io響應太慢，則需要進行必要優化。
如果avgqu-sz比較大，也表示有當量io在等待。
怎麼理解這裏的字段呢?
以超市結賬的例子來說明。 我們在超市排隊結賬時,怎麼決定該去哪個收銀臺呢? 首先是看每個收銀臺的排隊人數,5 個人總比 20 人要快吧?
除了數人頭,我們也常常看看前面人購買的東西多少,如果前面有個採購了一星期食品的大媽, 那麼可以考慮換個隊排了。
還有就是收銀員的速度了,如果碰上了連錢都點不清楚的新手,那就有的等了。
另外,時機也很重要,可能 5 分鐘前還人滿爲患的收款臺,現在已是人去樓空,這時候交款就很爽啊,當然,前提是那過去的 5 分鐘裏所做的事情比排隊要有意義(不過我還沒發現什麼事情比排隊還無聊的)。
I/O 系統也和超市排隊有很多類似之處:
r/s+w/s 類似於交款人的總數
avgqu-sz(平均隊列長度): 類似於單位時間裏平均排隊的人數
svctm(平均服務時間) 類似於收銀員的收款速度
await(平均等待時間) 類似於平均每人的等待時間
avgrq-sz(平均 IO 數據) 類似於平均每人所買的東西多少
%util(磁盤 IO 使用率) 類似於收款臺前有人排隊的時間比例。
我們可以根據這些數據分析出 I/O 請求的模式,以及 I/O 的速度和響應時間:
如果%util 接近 100%,說明產生的 I/O 請求太多,I/O 系統已經滿負荷,該磁盤可能存在瓶頸。
svctm 的大小一般和磁盤性能有關,CPU/內存的負荷也會對其有影響,請求過多也會間接導致 svctm的增加。
await 的大小一般取決於服務時間(svctm) 以及 I/O 隊列的長度和 I/O 請求的發出模式。一般來說 svctm < await,因爲同時等待的請求的等待時間被重複計算了。如果 svctm 比較接近 await,說明 I/O 幾乎沒有等待時間
如果 await 遠大於 svctm,說明 I/O 隊列太長,應用得到的響應時間變慢
隊列長度(avgqu-sz)也可作爲衡量系統 I/O 負荷的指標,但由於 avgqu-sz 是按照單位時間的平均值,所以不能反映瞬間的 I/O 洪水。
如果響應時間超過了用戶可以容許的範圍,這時可以考慮更換更快的磁盤,調整內核 elevator 算法,優化應用,或者升級 CPU。
如果%util 很大,而 rkB/s 和 wkB/s 很小,一般是因爲磁盤存在較多的磁盤隨機讀寫,最好把磁盤隨機讀寫優化成順序讀寫。