如果我們想知道，在一段時(shí)間內(nèi)，那一個(gè)磁盤塊被讀寫的頻率最高，怎么辦？我問這個(gè)問題是看到taobao kernel wiki上面有這么一段話，看了我十分心癢：

通過對(duì)blktrace的輸出結(jié)果進(jìn)行分析，我們可以對(duì)特定時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的讀、寫操作的磁盤塊進(jìn)行I/O頻次統(tǒng)計(jì)。結(jié)合通過將磁盤塊I/O頻度統(tǒng)計(jì)和page cache命中率統(tǒng)計(jì)相結(jié)合，就可以比較有效的判斷服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的cache使用效率。通過這套工具，CDN系統(tǒng)修正了一個(gè)固態(tài)硬盤上cache管理的缺陷，顯著提高了I/O性能（詳細(xì)信息）淘寶大神給了一個(gè)shell腳本解決這個(gè)問題，但是我守著代碼，不知道怎么用。就研究了下blktrace和大神的代碼。常常聽淘寶的霸爺，提起blktrace。iostat，iotop這些的工具也是統(tǒng)計(jì)磁盤IO的，也非常有用，但是和blktrace比，信息過于summarized，而blktrace跟蹤了發(fā)生在塊設(shè)備層的很多事件，簡直就是整個(gè)塊設(shè)備層事件的回放。blktrace能夠trace那些事件呢？

上面這個(gè)膠片來自HP的介紹blktrace的膠片，介紹的非常好，是參考文獻(xiàn)中一篇。 這些事件都會(huì)被blktrace 捕捉到。由于這些事件要和kernel代碼中block device的work flow一一對(duì)應(yīng)，目前我的功力尚不足，所以我就不一一介紹這些事件了。 blktrace輸出的東西，不是文本，是一些特殊的格式，要想可讀，需要blkparse解析blktrace的輸出。 我們看下blktrace和blkparse合作方式

這是一個(gè)比較典型的使用： blktrace -d表示monitor哪個(gè)設(shè)備，-o -表示講輸出吐出到標(biāo)準(zhǔn)輸出。 blkparse -i - 表示從標(biāo)準(zhǔn)輸入獲取信息，-o 表示講解析的內(nèi)容記錄在blkparse.out 我們看下輸出長的什么樣子：

這個(gè)膠片非常好的介紹了各個(gè)字段的含義。主次設(shè)備號(hào)，CPU ID，sequence num，time stamp PID ，起始扇區(qū)號(hào)，進(jìn)程名字比較好理解，比較難理解的是$6,$7$6中的GPQMDC，一堆字母，代表什么含義？$7的WR 又代表什么含義呢？ 一個(gè)一個(gè)來，對(duì)于$6,表示的是event，官方手冊(cè)給了事件對(duì)應(yīng)表：

那么$7是干嘛的呢？ 基本上是R和W，也會(huì)出現(xiàn)B和S. R表示是read操作，W表示write操作，B是barrier operation，S是synchronous operation。 看到這個(gè)blkparse的輸出，我們發(fā)現(xiàn)這些更像是raw data，需要我們挖掘背后的信息。btt這個(gè)工具就是一個(gè)分析輸出得到更高層信息的tool，他不是我們本文的重點(diǎn)，我們不提他。 回到開篇的問題，如何知道which磁盤扇區(qū)被讀寫的次數(shù)最多？有了blkparse的輸出，我們完全可以做到這個(gè)統(tǒng)計(jì)：淘寶的Coly大神的shell腳本已經(jīng)幫我們作了這個(gè)事情。

root@manu-hacks:~/code/shell/blkstrace_calculator# cat cal.sh

#!/bin/bash

TMP_DIR=".blktrace_cal"

# extend the blktracelogto"blockid R/W"

extend()

{

awk-v max=$2-vmod=$3'{

if(NR%max==mod&&$6=="D"&&(index($7,"R")||index($7,"W"))){

for(i=0;i<$10;?i++)?{

print $8+i" "substr($7,1,1);

}

}

}'$1|sort-k1-nr>$TMP_DIR/.tmp.$1.$3

touch $TMP_DIR/$3.ok

}

usage()

{

echo"Usage: $1 input_log [parallel_num]"

exit

}

rm-rf $TMP_DIR

mkdir $TMP_DIR

if["$1"==""];then

usage $0

fi

# does input_log exists?

if[!-f $1];then

echo"($1) not exists"

exit

fi

parallel=$2

if["$2"==""];then

parallel=4

fi

echo"[input: $1]"

max=`expr $parallel-1`

files=""

filename=`basename $1`

echo"[run $parallel process]"

foriin`seq 0 $max`

do

extend $filename $parallel $i&

files=$files" $TMP_DIR/.tmp.$filename.$i"

done

echo"processing...."

nr=0

# awk will finishifall*.ok created.

while[$nr-ne"$parallel"]

do

nr=`find $TMP_DIR-maxdepth 1-name"*.ok"|wc-l`

echo-n"."

sleep 1

done

echo""

echo"merge sort"

sort-m-k1-nr $files|uniq-c|sort-k1-nr>tmp

total=`awk'{sum+=$1}END{print sum}'tmp`

awk-v sum=$total'{

print $0"\t"$1*1000/sum;

}'tmp>result

echo"sort finish."

rm-rf $TMP_DIR

這段代碼是Coly大神的代碼，我無意抄襲前輩，只是晚輩拿來欣賞學(xué)習(xí)，光榮屬于淘寶的Coly前輩。 先說parallel，這個(gè)是為了充分利用CPU資源，讓多個(gè)CPU一起來執(zhí)行extend。NR%max==mod將一個(gè)文件按照行分開，由多個(gè)進(jìn)程分別處理之。不多講。 extend的含義也比較簡單：

20397704是起始扇區(qū)，+ 8表示的連續(xù)8個(gè)扇區(qū)都在本次事件之內(nèi)，也就是說20397704/20397705/20397706..都是本次事件涉及的扇區(qū)。 OK，我們看下cal.sh的使用及輸出：

當(dāng)前目錄下生成了tmp和result文件：

我們可以看到，扇區(qū)號(hào)為454375583被訪問的次數(shù)為39次，占總訪問的千分之0.228744。那這個(gè)扇區(qū)屬于拿個(gè)文件呢？debugfs就可以來幫忙了.我們以訪問27次的264753359扇區(qū)為例。扇區(qū)是512字節(jié)，我的文件系統(tǒng)ext4的塊大小是4K，所以根據(jù)扇區(qū)可以定位的塊號(hào)，debugfs根據(jù)塊號(hào)，可以定位到inode，再根據(jù)inode，就可定位到filename。

我們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)文件被讀寫的次數(shù)最多。誰干的？ lsof來幫忙？

我們用Coly大神的腳本和blktrace/blkparse就解決了磁盤塊IO訪問頻率的統(tǒng)計(jì)。如果有個(gè)別的block被頻繁的讀取，表示cache的替換效率不高。