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使用 XRay 诊断 Python 应用的硬盘 I/O 高问题

章亦春发布于 Aug 12, 2024 更新于 Jul 23, 2026

用时 5 分钟

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在本教程中，OpenResty XRay 对一个名为 order-service 的 Python 应用进行硬盘 I/O 高的问题诊断。通过 Python 级别的磁盘读写次数、延时和吞吐量火焰图，定位磁盘活动最密集的代码路径——本例中是 download_file 函数和 Python 的 logging 模块——并精确到具体的源文件和行号。

定位硬盘 I/O 高的 Python 进程

在 OpenResty XRay 的 Dashboard 上，我们发现了一个名为 order-service 的 Python 应用。经过采样和分析，XRay 发现它的硬盘 I/O 存在问题。

首先，运行 ps 命令来查看该应用。

我们可以看到完整的命令行。

使用 OpenResty XRay 来检查这个未经修改的应用。我们可以对它进行实时分析，并找出原因。

使用火焰图追踪 Python 磁盘读写代码路径

切换到 OpenResty XRay 的 Web 控制台。确保当前分析的机器是正确的。

如果不对，可以在列表中重新选择。

进入 “Guided Analysis” 页面。

这里可以看到系统能分析的不同类型的问题。

选择 “High disk IO“。

点击 “Next”。

选择名为 order-service 的 Python 应用。

选择我们之前在 ps 命令中看到的进程。

确保应用的类型是正确的。通常默认值就是对的。

OpenResty XRay 可以在多种不同语言的级别上进行分析。这里保持 Python 和 C/C++ 都选中。

我们还可以设置最长的分析时间。这里保持默认的 300 秒不变。

开始分析。

系统将持续执行多轮分析。目前它正在运行第一轮分析。

第一轮分析已经完成，现在进入第二轮。对这个例子来说，运行一轮分析就够了。

停止分析。

可以看到自动生成了一份分析报告。

这是我们要分析的问题类型，“Disk I/O”。

这是对硬盘读取次数的分析。

硬盘读取最频繁的是这条代码路径。

__read 是一个用于从文件中读取数据的函数。

download_file 是一个用于下载文件的业务级函数。

点击查看更多细节。

这条热代码路径是从这个 Python 级别的硬盘读取次数火焰图自动推导出来的。

下面是对问题更详细的解释和建议。它解释了我们刚刚看到的 __read 函数。

让我们回到原始的代码路径。将鼠标停在这个函数的绿框上。在提示框中可以看到这个函数的源文件名和完整路径。

这行源码的行号是 10。

点击图标，复制这个函数的 Python 源文件路径。

用 vim 编辑器打开源文件。查看该文件内的 Python 源代码。您可以使用任何您喜欢的编辑器。

正如 OpenResty XRay 建议的那样检查第 10 行。

这行代码正在从文件中读取数据。

这是对硬盘读取吞吐量的分析。

这条代码路径，也用于处理文件下载。

这条路径的数据读取速率接近 269 兆字节每秒。

这是对硬盘读取延时的分析。

可以看到这条代码路径和我们刚才分析的代码路径是同一条，也是处理文件下载的。

它是硬盘读取延时的全部来源。

这是对读取最多的文件的分析。

读取数据量最大的文件是 pic-ocean-wave.jpg。

其数据的读取速率达到了 193 兆字节每秒。

这些是累积读取延时最长的文件。

延时最长的文件是 pic-ocean-wave.jpg。

延时占比为 75%。

这是对硬盘写入操作次数的分析。

硬盘的写入操作全部来源于这条代码路径。

write 是将数据写入文件的函数。

flush 是 Python 日志模块中的一个函数，用于确保所有日志信息都已完全写入。

emit 是日志模块中的一个函数，用于处理日志记录。

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自动磁盘 I/O 分析报告

OpenResty XRay 也可以自动监控在线进程，并生成分析报告。切换到 “Insights” 页面。

您可以在 “Insights” 页面中找到以日和周为周期的自动报告。所以您不是非得用 “Guided Analysis” 功能。

当然，“Guided Analysis” 对于应用的开发和演示是很有用的。

关于 OpenResty XRay

OpenResty XRay 是一个动态追踪产品，它可以自动分析运行中的应用，以解决性能问题、行为问题和安全漏洞，并提供可行的建议。在底层实现上，OpenResty XRay 由我们的 Y 语言驱动，可以在不同环境下支持多种不同的运行时，如 Stap+、eBPF+、GDB 和 ODB。

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常见问题

为什么我的 Python 应用硬盘 I/O 高？

在本例中，order-service 的磁盘读取集中在一个 download_file 函数读取图片文件（pic-ocean-wave.jpg）上，而磁盘写入几乎全部来自 Python 的 logging 模块将日志记录刷新到磁盘。

如何找到导致磁盘读写过多的 Python 函数？

运行 OpenResty XRay 的引导式分析，选择"High disk IO"，然后选择目标进程，同时保持 Python 和 C/C++ 两个语言级别选中。它会分别生成读和写的火焰图，将鼠标悬停在热点函数上即可查看其精确的源文件和行号。

如何判断磁盘读还是写是瓶颈？

对比 XRay 生成的读和写火焰图。在本例中，读操作占主导：download_file 代码路径整体吞吐量接近 269 MB/s，单个文件（pic-ocean-wave.jpg）就占累计读延时的约 75%，吞吐量约 193 MB/s；而写操作仅由常规的日志刷新驱动，不涉及应用数据。

关于作者

章亦春是开源 OpenResty^® 项目创始人兼 OpenResty Inc. 公司 CEO 和创始人。

章亦春（Github ID: agentzh），生于中国江苏，现定居美国湾区。他是中国早期开源技术和文化的倡导者和领军人物，曾供职于多家国际知名的高科技企业，如 Cloudflare、雅虎、阿里巴巴, 是 “边缘计算“、”动态追踪 “和 “机器编程 “的先驱，拥有超过 22 年的编程及 16 年的开源经验。作为拥有超过 4000 万全球域名用户的开源项目的领导者。他基于其 OpenResty^® 开源项目打造的高科技企业 OpenResty Inc. 位于美国硅谷中心。其主打的两个产品 OpenResty XRay（利用动态追踪技术的非侵入式的故障剖析和排除工具）和 OpenResty Edge（最适合微服务和分布式流量的全能型网关软件），广受全球众多上市及大型企业青睐。在 OpenResty 以外，章亦春为多个开源项目贡献了累计超过百万行代码，其中包括，Linux 内核、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl 等，并编写过 60 多个开源软件库。