本文地址：什么等等？ I/O Wait ≠ I/O 瓶颈？ | 深入浅出 eBPF

• 1. I/O Wait 定义
• 2. 测试验证
• 3. 进一步明确磁盘吞吐和读写频繁进程
• 4. 内核 CPU 统计实现分析
• 5. 总结
• 参考资料

1. I/O Wait 定义

I/O Wait 是针对单个 CPU 的性能指标，表示当 CPU 分发队列（在睡眠态）里有线程被阻塞在磁盘 I/O 上时消耗的空闲时间。CPU 的空闲时间划分成无所事事的真正空闲时间和阻塞在磁盘 I/O 上的时间。较高的 CPU I/O Wait 时间表示磁盘可能存在瓶颈，导致 CPU 等待而空闲。如果你看到这个定义，有点雾中看花的感觉，那么请移步往后，相信你看完本文的测试验证过程，再回来读上述定义的时候一定会有不同的认识。

2. 测试验证

本地测试验证环境为：Ubuntu 22.04， CPU 12 核，内核 6.2.0-34-generic

$ cat /proc/cpuinfo |grep processor|wc -l
12

我们通过 sysbench 工具进行对应压测验证，同时观察对应的 I/O Wait 的表现。注意为了更好体现效果，我们测试 I/O 的过程中，将 threads 设置为 CPU 的全部核数的 50%（本文为 --threads=6）

$ sudo apt-get update 
$ sudo apt install sysbench

# 提前准备测试的数据
$ sysbench  --threads=6 --time=0 --max-requests=0  fileio --file-num=1 \
	--file-total-size=10G --file-io-mode=sync --file-extra-flags=direct \
	--file-test-mode=rndrd run prepare

# 运行压测
$ sysbench  --threads=6 --time=0 --max-requests=0  fileio --file-num=1 \
	--file-total-size=10G --file-io-mode=sync --file-extra-flags=direct \
	--file-test-mode=rndrd run
...
Periodic FSYNC enabled, calling fsync() each 100 requests.
Calling fsync() at the end of test, Enabled.
Using synchronous I/O mode
Doing random read test
Initializing worker threads...

Threads started!

在运行 I/O 压测过程中，我们使用 top 命令查看 CPU 占用情况，可以看到 wa （I/O wait）值展示，图中为 38.3 %：

看到这里，给我们的感觉是 CPU I/O Wait 使用应该正确展示出了 I/O wait 的 CPU 使用情况。在我们一直保持 sysbench I/O 测试的同时，同时启动一个 CPU 密集类型的测试，然后我们观测 top 中的 wa 的值。这里测试我们设置使用所有的 CPU 核数。

1

$ sysbench --threads=`grep processor /proc/cpuinfo|wc -l` --time=0 cpu run

发生了什么，有没有觉得神奇，wa 变为了 0.0？给我们的感觉是 I/O 的瓶颈完全消失了？难道运行系统中的 I/O 压力突然消失了？我们可以注意到在运行的进程中两个 sysbench 进程在运行，分别对应于 I/O 和 CPU 测试的进程，所以实际运行情况看，I/O 的瓶颈仍然存在。

因此，I/O Wait 高能够表明系统中有许多进程在等待磁盘 I/O，但即使 I/O Wait 低甚至为 0，磁盘 I/O 也可能成为系统上某些进程的瓶颈。

结合我们上述的测试， I/O Wait 好像并不可靠，那么我们使用什么来提供更好 I/O 的可见性？ 我们可以使用 vmstat 工具来进行查看。

在运行 I/O 和 CPU 负载的同时，我们使用 vmstat 工具观测，同时在一定时间测试后我们停掉 CPU 负载测试的 sysbench 进程，下图我们可以明显看到停止前后的效果对比趋势。

首先，我们可以发现 wa 列在运行 CPU 负载测试前后的变化比较明显，首列中的 r 的数据也得到了对应的体现（r 表示运行的任务数，运行 CPU 负载测试时的值为 12）。

vmstat 展示数据中的 “b” 列代表的是对应于磁盘 I/O 上阻塞的进程，我们可以看到在运行 CPU 负载 sysbench 前后该值基本保持在 6 左右， 6 正是我们在运行 I/O 测试时候指定的 sysbench 中对应的 --threads=6 。该列值表明，即使在 wa 为 0.0 时，系统运行中仍然存在 6 个进程在等待 I/O。

3. 进一步明确磁盘吞吐和读写频繁进程

在通过 vmstat b 列确定存在进程 I/O 等待情况后，我们也可以使用 iostat 和 iotop 进行进一步定义。

iostat 1 nvme0n1

nvme0n1 为本地磁盘

其中

• tps：每秒事务数（IOPS）
• kB_read/s、kB_wrtn/s ： 每秒读取的 KB 数和每秒写入的 KB 数量

iotop 工具可快速定位到当前系统中读写频繁的进程信息。

4. 内核 CPU 统计实现分析

在通过上述分析以后，我们尝试从内核代码实现维度进行简单分析（内核代码代码版本 6.2.0 ）：

cputime.c#L483

void account_process_tick(struct task_struct *p, int user_tick)
{
	u64 cputime, steal;

	if (vtime_accounting_enabled_this_cpu())
		return;

	if (sched_clock_irqtime) {
		irqtime_account_process_tick(p, user_tick, 1);
		return;
	}

	cputime = TICK_NSEC;
	steal = steal_account_process_time(ULONG_MAX);

	if (steal >= cputime)
		return;

	cputime -= steal;

  // 1. 如果当前进程处于用户态，那么增加用户态的 CPU 时间
	if (user_tick) 
		account_user_time(p, cputime);
  // 2. 如果前进程处于内核态，并且不是 idle 进程，那么增加内核态 CPU 时间
	else if ((p != this_rq()->idle) || (irq_count() != HARDIRQ_OFFSET))
		account_system_time(p, HARDIRQ_OFFSET, cputime);
  // 3. 如果当前进程是 idle 进程，那么调用 account_idle_time() 函数进行处理
	else
		account_idle_time(cputime);
}

account_idle_time 函数是统计当前 CPU 空闲的实现，可以看到如果 CPU 上有 nr_iowait 的值不为 0， 空余时间则会统计到 iowait 中，否则则会统计到 idle 列中。

cputime.c#L218

void account_idle_time(u64 cputime)
{
	u64 *cpustat = kcpustat_this_cpu->cpustat;
	struct rq *rq = this_rq();

  // 1. 如果当前有进程在等待 I/O 请求的话，那么增加 iowait的时间
	if (atomic_read(&rq->nr_iowait) > 0)
		cpustat[CPUTIME_IOWAIT] += cputime;
  // 2. 否则增加idle的时间
	else
		cpustat[CPUTIME_IDLE] += cputime;
}

通过代码我们可以明确看到，如果系统处于 I/O wait 状态，那么必须满足以下两个条件：

1. 当前 CPU 中存在等待 I/O 请求完成的进程。
2. 当期 CPU 处于空闲状态，也就是说没有可运行的进程。

5. 总结

经过上述测试，我们可以看到 I/O Wait 可能是一个令人非常困惑的指标。如果 CPU 密集型的进程运行，I/O Wait 的值可能会降低，但是尽管 I/O Wait 指标下降了，但磁盘 I/O 仍然和原来一样阻塞进程执行。所以在判断是否存在 I/O 瓶颈时，我们不能简单依靠 I/O Wait 值的高低来断定系统是否存在 I/O 瓶颈。

相信读完这篇文档的童鞋们，后续再也不会跳进 I/O Wait 指标的坑里了，那么这也就是本文的价值所在了。