【Linux应用】磁盘IO读写测试工具-FIO详解

2023-11-20

1.FIO简介

FIO是Linux下开源的一款IOPS测试工具,主要用来对磁盘进行压力测试和性能验证。
它可以产生许多线程或进程来执行用户特定类型的I/O操作,通过编写作业文件(类似于k8s的yaml)或者直接命令去执行测试动作,相当于是一个 多线程的io生成工具,用于生成多种IO模式来测试硬盘设备的性能(大多情况用于测试裸盘性能)。

2.硬盘I/O测试类型

  • 随机读、随机写
  • 顺序读、顺序写
    (fio测试时可根据需求设置70%读,30%写或100%读等等)

3.FIO安装与使用

github地址:https://github.com/axboe/fio
下载安装方式:

$ yum -y install libaio-devel		
#安装libaio引擎,不然执行fio会报“fio: engine libaio not loadable”,必须要在fio安装前安装,不然还要重新编译安装一遍fio
$ wget https://github.com/axboe/fio/archive/refs/tags/fio-3.10.zip
$ cd /root/fio-fio-3.10
$ ./configure
$ mke && make install

常用参数介绍

-filename=/dev/sdb		#要测试盘的名称,支持文件系统或者裸设备,/dev/sda2或/dev/sdb
-direct=1		 #测试过程绕过机器自带的buffer,使测试结果更真实(Linux在读写时,数据会先写到缓存,再在后台写到硬盘,读的时候也是优先从缓存中读,这样访问速度会加快,但是一旦掉电,缓存中数据就会清空,所有一种模式为DirectIO,可以跳过缓存,直接读写硬盘)
-ioengine=libaio		#定义使用什么io引擎去下发io请求,常用的一些 libaio:Linux本地异步I/O;rbd:通过librbd直接访问CEPH Rados 
-iodepth=16		 #队列的深度为16,在异步模式下,CPU不能一直无限的发命令到硬盘设备。比如SSD执行读写如果发生了卡顿,那有可能系统会一直不停的发命令,几千个,甚至几万个,这样一方面SSD扛不住,另一方面这么多命令会很占内存,系统也要挂掉了。这样,就带来一个参数叫做队列深度。
-bs=4k           #单次io的块文件大小为4k
-numjobs=10      #本次测试的线程数是10
-size=5G         #每个线程读写的数据量是5GB
-runtime=60      #测试时间为60秒,可以设置2m为两分钟。如果不配置此项,会将设置的size大小全部写入或者读取完为止
-rw=randread     #测试随机读的I/O
-rw=randwrite    #测试随机写的I/O
-rw=randrw       #测试随机混合写和读的I/O
-rw=read         #测试顺序读的I/O
-rw=write        #测试顺序写的I/O
-rw=rw           #测试顺序混合写和读的I/O
-thread          #使用pthread_create创建线程,另一种是fork创建进程。进程的开销比线程要大,一般都采用thread测试
rwmixwrite=30    #在混合读写的模式下,写占30%(即rwmixread读为70%,单独配置这样的一个参数即可)
-group_reporting     #关于显示结果的,汇总每个进程的信息
-name="TDSQL_4KB_read_test"     #定义测试任务名称
扩展
-lockmem=1g       #只使用1g内存进行测试
-zero_buffers     #用全0初始化缓冲区,默认是用随机数据填充缓冲区
-random_distribution=random    #默认情况下,fio 会在询问时使用完全均匀的随机分布,有需要的话可以自定义访问区域,zipf、pareto、normal、zoned
-nrfiles=8        #每个进程生成文件的数量

常用命令:

写测试
fio -filename=/dev/md5 -rw=write -direct=1 -bs=1M -size=64G -numjobs=6 -ioengine=psync
读测试
fio -filename=/dev/md5 -rw=read -direct=1 -bs=1M -size=64G -numjobs=6 -ioengine=psync

4测试场景

100%随机读,5G大小,4k块文件:

fio -filename=/dev/sdb \
-direct=1 -ioengine=libaio \
-bs=4k -size=5G -numjobs=10 \
-iodepth=16 -runtime=60 \
-thread -rw=randread -group_reporting \
-name="TDSQL_4KB_randread_test"

100%顺序读,5G大小,4k块文件:

fio -filename=/dev/sdb \
-direct=1 -ioengine=libaio \
-bs=4k -size=5G -numjobs=10 \
-iodepth=16 -runtime=60 \
-thread -rw=read -group_reporting \
-name="TDSQL_4KB_write_test"

70%随机读,30%随机写,5G大小,4k块文件:

fio -filename=/dev/sdb \
-direct=1 -ioengine=libaio \
-bs=4k -size=5G -numjobs=10 \
-iodepth=16 -runtime=60 \
-thread -rw=randrw -rwmixread=70 \
-group_reporting \
-name="TDSQL_4KB_randread70-write_test"

70%顺序读,30%随机写,5G大小,4k块文件:

fio -filename=/dev/sdb \
-direct=1 -ioengine=libaio \
-bs=4k -size=5G -numjobs=10 \
-iodepth=16 -runtime=60 \
-thread -rw=rw -rwmixread=70 \
-group_reporting \
-name="TDSQL_4KB_read70-write_test"

其实重点也就在于设置合适的读写类型和读写占比就可以了

输出报告
这里就用本地的虚拟机来简单测试一下了(裸盘测试)

[root@localhost fio-fio-3.10]# fio -filename=/dev/sdb \

-direct=1 -ioengine=libaio
-bs=4k -size=5G -numjobs=10
-iodepth=16 -runtime=60
-thread -rw=randrw -rwmixread=70
-group_reporting
-name=“local_randrw_test”
local_randrw_test: (g=0): rw=randrw, bs=® 4096B-4096B, (W) 4096B-4096B, (T) 4096B-4096B, ioengine=libaio, iodepth=16

fio-3.10
Starting 10 threads
Jobs: 10 (f=10): [m(10)][100.0%][r=19.4MiB/s,w=8456KiB/s][r=4969,w=2114 IOPS][eta 00m:00s]
local_randrw_test: (groupid=0, jobs=10): err= 0: pid=11189: Mon Oct 25 11:01:46 2021
read: IOPS=5230, BW=20.4MiB/s (21.4MB/s)(1226MiB/60031msec)
slat (usec): min=2, max=342637, avg=1266.82, stdev=7241.29
clat (usec): min=4, max=459544, avg=20056.81, stdev=24888.90
lat (usec): min=134, max=459586, avg=21329.16, stdev=25378.16
clat percentiles (usec):
| 1.00th=[ 1467], 5.00th=[ 1844], 10.00th=[ 2147], 20.00th=[ 2606],
| 30.00th=[ 3032], 40.00th=[ 3556], 50.00th=[ 4359], 60.00th=[ 6063],
| 70.00th=[ 36439], 80.00th=[ 46924], 90.00th=[ 51643], 95.00th=[ 59507],
| 99.00th=[105382], 99.50th=[117965], 99.90th=[137364], 99.95th=[152044],
| 99.99th=[219153]
bw ( KiB/s): min= 795, max= 4494, per=9.91%, avg=2072.23, stdev=744.04, samples=1195
iops : min= 198, max= 1123, avg=517.74, stdev=186.00, samples=1195
write: IOPS=2243, BW=8972KiB/s (9188kB/s)(526MiB/60031msec)
slat (usec): min=2, max=311932, avg=1272.76, stdev=7272.09
clat (usec): min=6, max=458031, avg=20206.30, stdev=24897.71
lat (usec): min=974, max=459755, avg=21484.12, stdev=25400.41
clat percentiles (usec):
| 1.00th=[ 1500], 5.00th=[ 1860], 10.00th=[ 2147], 20.00th=[ 2606],
| 30.00th=[ 3064], 40.00th=[ 3621], 50.00th=[ 4424], 60.00th=[ 6194],
| 70.00th=[ 36439], 80.00th=[ 46924], 90.00th=[ 51643], 95.00th=[ 59507],
| 99.00th=[105382], 99.50th=[117965], 99.90th=[137364], 99.95th=[149947],
| 99.99th=[200279]
bw ( KiB/s): min= 357, max= 1944, per=9.90%, avg=888.57, stdev=325.49, samples=1195
iops : min= 89, max= 486, avg=221.80, stdev=81.37, samples=1195
lat (usec) : 10=0.01%, 50=0.01%, 100=0.01%, 250=0.02%, 500=0.01%
lat (usec) : 750=0.01%, 1000=0.01%
lat (msec) : 2=7.45%, 4=38.36%, 10=18.10%, 20=1.09%, 50=22.31%
lat (msec) : 100=11.42%, 250=1.24%, 500=0.01%
cpu : usr=0.26%, sys=19.41%, ctx=12026, majf=0, minf=18
IO depths : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=100.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.1%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
issued rwts: total=313975,134655,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0
latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=16
Run status group 0 (all jobs):
READ: bw=20.4MiB/s (21.4MB/s), 20.4MiB/s-20.4MiB/s (21.4MB/s-21.4MB/s), io=1226MiB (1286MB), run=60031-60031msec
WRITE: bw=8972KiB/s (9188kB/s), 8972KiB/s-8972KiB/s (9188kB/s-9188kB/s), io=526MiB (552MB), run=60031-60031msec
Disk stats (read/write):
sdb: ios=314008/134653, merge=0/0, ticks=189470/89778, in_queue=279286, util=99.75%

输出报告分析
下面是每个执行的数据方向的I/O统计数据信息的代表值含义

read/write: 读/写的IO操作(还有一个trim没用过)
salt: 提交延迟,这是提交I/O所花费的时间(min:最小值,max:最大值,avg:平均值,stdev:标准偏差)
chat: 完成延迟,表示从提交到完成I/O部分的时间
lat: 相应时间,表示从fio创建I/O单元到完成I/O操作的时间
bw: 带宽统计
iops: IOPS统计
lat(nsec/usec/msec): I/O完成延迟的分布。这是从I/O离开fio到它完成的时间。与上面单独的读//修剪部分不同,这里和其余部分的数据适用于报告组的所有I/ o。10=0.01%意味着0.01%的I/O在250us以下完成。250=0.02%意味着0.02%的I/O需要10250us才能完成。
cpu: cpu使用率
IO depths: I/O深度在作业生命周期中的分布
IO submit: 在一个提交调用中提交了多少个I/O。每一个分录表示该数额及其以下,直到上一分录为止——例如,4=100%意味着我们每次提交04个I/O调用
IO complete: 和上边的submit一样,不过这个是完成了多少个
IO issued rwt: 发出的read/write/trim请求的数量,以及其中有多少请求被缩短或删除
IO latency: 满足指定延迟目标所需的I/O深度

下面是Run status group 0 (all jobs) 全部任务汇总信息的代表值含义:

bw: 总带宽以及最小和最大带宽
io: 该组中所有线程执行的累计I/O
run: 这组线程中最小和最长的运行时。

最后是Linux中特有的磁盘状态统计信息的代表值含义:

ios: 所有组的I/ o个数
merge: I/O调度器执行的总合并数
ticks: 使磁盘繁忙的滴答数(仅供参考,原文是Number of ticks we kept the disk busy)
in_queue: 在磁盘队列中花费的总时间
util: 磁盘利用率。值为100%意味着我们保留了磁盘,如果一直很忙,那么50%的时间磁盘就会闲置一半的时间
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