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33 lotop与lostat命令：聊聊命令背后的故事与工作原理
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你好，我是LMOS。
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前面的课程里，我们学习了IO Cache、IO调度和IO管理的相关知识，但怎样度量和检测一个应用使用IO的情况呢？我们今天就来聊聊这个问题。
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这节课我想带你认识两大监控IO操作的神器——iostat与iotop，让你掌握安装、使用它们的方法以及它们的工作原理。在Linux系统上，iostat和iotop这两个IO数据工具非常常用。它们都是性能分析领域中不可缺少的工具性软件，也经常被Linux网络服务器运维人员，用于分析某些服务器的IO类性能与故障。
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安装iostat与iotop
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在带你安装这两个工具之前，我先简单介绍下这两个工具的功能。iostat可以用来分析Linux系统整体IO的使用情况；而iotop作为iostat增强版和功能升级版，可以分析Linux系统每一个进程使用IO的情况。
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在我们日常使用的Linux发行版中，是不包含iostat与iotop两个IO工具软件包的，需要我们自行安装它们才可以使用。
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各大Linux发行版软件包管理方法并不统一，导致安装应用软件的方式不尽相同。考虑到Ubuntu、Deepin都是基于Debain开发的，所以我们这里以Debain系的Linux发行版为例进行操作。
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我们只要在终端中输入如下命令，就可以安装iostat与iotop了。
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//安装iostat
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sudo apt-get install sysstat
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//安装iotop
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sudo apt-get install iotop
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不过，我们并不能直接安装iostat，这样会提示找不到iostat软件包，因为它是包含在sysstat软件包中，所以我们必须先安装sysstat；而iotop却是独立的软件包，直接安装它就好了。如果你的Linux系统软件源和网络没有问题，肯定能安装成功。
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你可能对这两个命令的使用方法不熟悉，没事，我们不妨在终端里输入这两个命令试一试，看看会出现什么效果。后面截图展示的是我自己机器上的情况：
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上图中左边是iostat命令执行的结果，右边是iotop命令执行的结果。如果你现在还看不懂这些信息，也没有关系，我们后面再介绍，这里仅仅是为了给你一个参考，你输入命令后显示效果类似上图的话，就说明安装成功了。
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iostat命令
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在前面我们已经成功安装了iostat命令，接下来我们重点聊聊它的使用方法，还有输出的数据表示的是什么。
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iostat命令，是用来展示系统中的IO设备和CPU使用情况的。它的最大优势在于能汇报所有块设备活动的统计情况，同时也能汇报出CPU使用情况。但是iostat命令有一个缺陷，就是它不能对每个应用程序进程进行深入分析，只能分析系统的整体情况。
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我们先来看iostat如何使用，它的使用形式如下：
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iostat [选项] [参数]
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“[]”中的内容可以省略，我们直接在终端中输入iostat，就会输出相关的全部信息。但是我们如果要观察特定信息，就需要使用相关选项了，我给你列了一个表梳理了最常用的部分，如下所示：
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了解了选项，还有个参数我们可能用得上，这个参数可以指定为设备名，比如/dev/sda。如果不带参数，就会默认显示所有IO储存设备的情况。
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好，我们就这来练练手，使用iostat命令看看我们自己机器上的IO设备，主要是硬盘的使用情况。这里我们使用iostat -d -m -p -x 这个命令，该命令可以显示所有硬盘及其分区的信息，在我的机器上情况如下所示：
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上图中展示了所有硬盘及其分区的IO情况，第一列就是设备名，后面几列的相关说明，我用表格方式给你做了梳理：
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有了这些量化数据，我们就能判断每个硬盘分区的IO使用情况，从而分析出哪个设备占用IO请求量高或者低、占用时间多少、读取或者写入的数据量有多少。这样，性能瓶颈出现在哪个设备上，我们心中就有数了。
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接下来我们继续讲解iostat的工作原理。iostat命令只是一个应用软件，它的功能就是计算统计数据并且显示。IO设备操作的数据肯定来源于内核，那iostat怎么获取这些数据就成了关键。
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Linux的内核数据，都是以文件的形式提供的。换句话说，就是我们想要获取什么数据，就相应去读取什么文件。
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下面我们手动读取一些文件，体验一下具体是什么情况，如下所示：
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对比iostat产生的数据，是不是感觉和上面读取的三个文件得到的数据很相似？是的，你猜的没有错，这些文件就是iostat命令的数据来源，主要的数据来源是/proc/diskstats文件，它记录着块设备IO操作的全部统计信息。
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下面我列了一个表，梳理了文件名和对应的统计信息，你可以看看：
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我们来看一看/proc/diskstats文件的数据结构，它的每一行代表一个块设备或者块设备的分区，总共20列数据，每一列的内容如下表：
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Linux块设备层在处理每个IO请求的时候，都会更新这些数据，具体的流程这里不展开了，iostat只使用了其中部分数据。由于这些数据是线性增加的，iostat只需要经过多次采集，进行简单的运算就可以了。
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iostat只是负责的工作其实很简单，就是采集数据并计算显示。我们通过一段时间的IO请求数据、写入和读取的数据量、IO请求等待时间等等这些数据，就可以评估一个设备的IO性能了。好了关于iostat的工作原理我们讲到这里，我们接着探索iotop命令。
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iotop命令
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我们前面刚学过的iostat这个IO工具，只能收集量化到每个块设备的读写情况，但如果我们想知道每个进程是如何使用IO的就做不到，这就要用到iotop命令了。
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iotop命令是一个top类工具，可以监视磁盘I/O使用状况，还可以作为iostat的升级工具使用。iotop命令具有与Linux系统自带的top相似的UI，只是top更关注进程，而iotop更关注IO。
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iotop命令它是使用Python语言编写而成，需要用Python2.5以上的版本和Linux内核2.6以上的版本。iotop提供了源代码和二进制软件包，可以自己选择安装。在前面我们已经安装了iotop，如果你没有安装好，请回到前面看看怎么安装的。
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像iostat一样，我们一起看看iotop如何使用，它的使用形式如下：
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iotop [选项]
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“[]”中的内容可以省略，直接在终端中输入iotop就会输出相关的全部信息，这一点与iostat相同，但是我们如果要观察特定信息，就需要使用相关选项了。我给你列了一个表梳理选项，如下所示：-
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我们马上来测试一下，使用sudo iotop 命令，注意该命令需要root权限才能运行，在前面要加上sudo。这条不带任何选项的命令，会显示所有用户的所有进程使用IO的情况，在我的机器上情况如下所示：
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上图中展示了所有进程读写硬盘的情况，头部的数据显示了每一秒钟，所有硬盘和当前硬盘的读写数据量。而下面的每一行代表一个进程，每一行的第一列就是进程id，也可以在运行过程中近“p”切换为线程id，那一行就表示一个线程。后面几列的相关说明，我给你列出了一个表格，如下所示：
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有了这些量化数据，我们就能判断哪些进程是IO型进程，哪些进程是计算型进程，每个进程的访问IO的数据一目了然。
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根据这些数据，我们还能进一步分析出哪个进程使用IO的量是高或者低、占用时间多少、进程优先级多少。IO性能瓶颈出现在哪个进程上，需要优化哪个进程的IO模型，我们心中就有底了。
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我们已经了解iotop的作用是观察所有进程的IO操作情况，那iotop的工作原理是什么呢？与iostat命令一样，iotop只是一个应用软件，用来统计所有进程的IO数据并显示。进程和IO操作数据必定来源于Linux内核，那iotop怎么获取这些数据呢？
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在Linux上这些内核数据，都是以文件的形式提供的，即要获取什么数据，就读取什么文件。为了验证这个想法，下面我们试验一下，看看iotop是不是也是读取了一些/proc目录下的文件呢。
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其实iotop是开源的，我们不妨下载它的代码来研究一下，命令如下：
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//下载
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wget http://guichaz.free.fr/iotop/files/iotop-0.4.4.tar.gz
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//解压
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tar zxf iotop-0.4.4.tar.gz
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我已经帮你下载好了代码，放在了课程的工程目录中。我们进入工程目录，就可以发现iotop是用python写的，入口点是iotop.py文件。
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在iotop/ui.pi里，这个文件中会调用主函数main，主函数进而会调用run_iotop_window函数执行主要功能。在run_iotop_window函数中会调用ProcessList对象，获取所有进程的相关信息。
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我们不妨看一看它的代码片段，如下所示：
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class ProcessList(DumpableObject):
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def __init__(self, taskstats_connection, options):
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# {pid: ProcessInfo}
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self.processes = {}
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self.taskstats_connection = taskstats_connection
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self.options = options
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self.timestamp = time.time()
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self.vmstat = vmstat.VmStat()
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# A first time as we are interested in the delta
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self.update_process_counts()
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def get_process(self, pid):
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"""Either get the specified PID from self.processes or build a new
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ProcessInfo if we see this PID for the first time"""
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process = self.processes.get(pid, None)
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if not process:
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process = ProcessInfo(pid)
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self.processes[pid] = process
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if process.is_monitored(self.options):
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return process
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def list_tgids(self):
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if self.options.pids:
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return self.options.pids
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tgids = os.listdir('/proc')
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if self.options.processes:
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return [int(tgid) for tgid in tgids if '0' <= tgid[0] <= '9']
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tids = []
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for tgid in tgids:
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if '0' <= tgid[0] <= '9':
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try:
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tids.extend(map(int, os.listdir('/proc/' + tgid + '/task')))
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except OSError:
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# The PID went away
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pass
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return tids
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def list_tids(self, tgid):
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if not self.options.processes:
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return [tgid]
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try:
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tids = map(int, os.listdir('/proc/%d/task' % tgid))
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except OSError:
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return []
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if self.options.pids:
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tids = list(set(self.options.pids).intersection(set(tids)))
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return tids
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def update_process_counts(self):
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new_timestamp = time.time()
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self.duration = new_timestamp - self.timestamp
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self.timestamp = new_timestamp
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for tgid in self.list_tgids():
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process = self.get_process(tgid)
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if not process:
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continue
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for tid in self.list_tids(tgid):
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thread = process.get_thread(tid, self.taskstats_connection)
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stats = self.taskstats_connection.get_single_task_stats(thread)
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if stats:
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thread.update_stats(stats)
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thread.mark = False
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return self.vmstat.delta()
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我们来梳理一下上述代码都做了什么。在ProcessList类的构造方法init中，会调用update_process_counts方法，接着在其中调用list_tgids方法，该方法会打开/proc目录获取所有以数字命名的目录名称，那就是TGID。
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TGID就是线程组ID，对于同一进程中的所有线程，TGID都是一致的，也就是该进程的进程ID。接着循环调用get_process方法，在该方法中会构造ProcessInfo对象以获取每个进程的数据。
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ProcessInfo类的代码如下所示：
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class ProcessInfo(DumpableObject):
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def __init__(self, pid):
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self.pid = pid
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self.uid = None
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self.user = None
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self.threads = {} # {tid: ThreadInfo}
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self.stats_delta = Stats.build_all_zero()
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self.stats_accum = Stats.build_all_zero()
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self.stats_accum_timestamp = time.time()
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def get_uid(self):
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if self.uid:
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return self.uid
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try:
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uid = os.stat('/proc/%d' % self.pid)[stat.ST_UID]
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except OSError:
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# The process disappeared
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uid = None
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if uid != self.uid:
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# Maybe the process called setuid()
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self.user = None
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self.uid = uid
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return uid
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def get_user(self):
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uid = self.get_uid()
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if uid is not None and not self.user:
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try:
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self.user = safe_utf8_decode(pwd.getpwuid(uid).pw_name)
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except KeyError:
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self.user = str(uid)
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return self.user or '{none}'
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def get_proc_status_name(self):
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try:
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first_line = open('/proc/%d/status' % self.pid).readline()
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except IOError:
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return '{no such process}'
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prefix = 'Name:\t'
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if first_line.startswith(prefix):
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name = first_line[6:].strip()
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else:
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name = ''
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if name:
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name = '[%s]' % name
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else:
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name = '{no name}'
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return name
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def get_cmdline(self):
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# A process may exec, so we must always reread its cmdline
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try:
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proc_cmdline = open('/proc/%d/cmdline' % self.pid)
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cmdline = proc_cmdline.read(4096)
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except IOError:
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return '{no such process}'
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#……
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return safe_utf8_decode(cmdline)
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def did_some_io(self, accumulated):
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if accumulated:
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return not self.stats_accum.is_all_zero()
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for t in self.threads.itervalues():
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if not t.stats_delta.is_all_zero():
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return True
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return False
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def get_ioprio(self):
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priorities = set(t.get_ioprio() for t in self.threads.itervalues())
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if len(priorities) == 1:
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return priorities.pop()
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return '?dif'
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def set_ioprio(self, ioprio_class, ioprio_data):
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for thread in self.threads.itervalues():
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thread.set_ioprio(ioprio_class, ioprio_data)
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def ioprio_sort_key(self):
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return ioprio.sort_key(self.get_ioprio())
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def get_thread(self, tid, taskstats_connection):
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thread = self.threads.get(tid, None)
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if not thread:
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thread = ThreadInfo(tid, taskstats_connection)
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self.threads[tid] = thread
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return thread
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def update_stats(self):
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stats_delta = Stats.build_all_zero()
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for tid, thread in self.threads.items():
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if thread.mark:
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del self.threads[tid]
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else:
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stats_delta.accumulate(thread.stats_delta, stats_delta)
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nr_threads = len(self.threads)
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if not nr_threads:
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return False
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stats_delta.blkio_delay_total /= nr_threads
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stats_delta.swapin_delay_total /= nr_threads
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self.stats_delta = stats_delta
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self.stats_accum.accumulate(self.stats_delta, self.stats_accum)
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return True
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以上代码，无一例外都是从/proc目录下那些数字命名的子目录里获取数据。我们不妨打开proc目录观察一下，并且我们还要选择一个特定的、数字命名的子目录进入，如下所示：
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这是谷歌浏览器的进程，里面包含很多子目录，这些子目录中包括了进程的状态、属性、应用程序命令、打开的文件、IO、网络、虚拟内存空间、工作目录、权限、调度信息等大量信息数据。关于进程的所有信息，我们从这里都可以找到。而iotop也正是从这里获取数据，然后计算和显示的，这就是iotop的工作原理。
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重点回顾
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这节课我们一起学习了两大监控IO操作的神器，即iostat和iotop。它们俩在以后的性能调优路上，将是我们最忠诚的伙伴，一个观察系统全局IO情况，另一个用来查看单个进程的IO情况。有了它们，我们就能精确定位Linux服务器上IO性能瓶颈所在。
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现在，让我们一起来回顾一下今天所学。首先我们安装了iostat和iotop。由于iostat包含在sysstat中，需要安装sysstat软件包，才能得到iostat。安装成功后，别忘了进行测试。
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然后，我们学习了iostat怎么用，熟悉了它的选项和参数，以及iostat输出的数据表示什么。之后我们研究了iostat实现原理，它是通过读取/proc目录下的一些文件做到的。
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iotop工具是一个用python语言编写的工具，它能监视全局硬盘的IO性能和每个进程的IO情况，是一个全面的IO监视工具。和iostat一样，它也是通过读取/proc目录下每个进程目录中的一些文件，获取其中的数据，再经过计算把数据展示给我们。
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这节课的导图如下所示，供你参考：
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你是否想对/proc文件系统有更深的了解，写出更强大的监视工具呢？其实你需要的大部分数据源，都可以在/proc目录中找到，读取它们就能做出更符合自己业务需求的监视工具，赶快去大胆尝试吧。
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思考题
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请说一说 iostat与 iotop的不同之处？
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欢迎你在留言区记录自己的收获或疑问，如果觉得这节课还不错，也别忘了推荐给自己身边的朋友。
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