IOPS和带宽对存储性能指标的影响.docx

IOPS和带宽对存储性能指标的影响.docx

《IOPS和带宽对存储性能指标的影响.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《IOPS和带宽对存储性能指标的影响.docx（7页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

IOPS和带宽对存储性能指标的影响

IOPS和带宽对存储性能指标的影响

说起存储产品的评价，性能永远是第一重要的问题。

关于性能的各种指标实在五花八门：

带宽（Bandwidth）、IOPS、顺序（Sequential）读写、随机（Random）读写、持续吞吐（SustainedThroughput）、突发处理能力（BurstI/O）等等看似甚为专业的名词充斥着解决方案和技术分析报告。

存储产品的性能似乎被量化得格外清晰，作为用户，只需要简单的比较两个数字，就可以清楚的得出孰优孰劣的结论。

然而，事实果真如此吗？

就让我们走进那些五花八门的指数背后，去看看性能的真实面目。

1、带宽与I/O

    这是两个衡量存储设备性能最基本的概念，明确的区分两者也是对存储产品性能了解的第一步。

如果我们把存储设备比做一间会议室，被存取的数据就是前来参加会议或从会议中离开的人，那么带宽性能就是指这间会议室大门的宽度，大门越宽，可以同时进出的人也就越多，而I/O性能是指房门开合的频繁程度，迎来一批前来参加会议的人，就需要打开一次大门，送走

个结论也不难得出，一个宽敞的大堂更有利于偶然性较大的“随机进入”，而对“顺序进入”的人群而言，经过大堂基本属于浪费时间。

存储设备中的“大堂”就是高速缓存。

也就是说，大容量高速缓存可以提高随机读写性能，而对顺序读写的性能改进则不明显。

    还记得前面讨论的带宽和I/O的差别吗？

带宽考察的是单位时间进入大厦的人数，而I/O关心的是单位时间进出大厦的批次。

从次可见，如果走廊没有任何变化，那么大堂只要不是太小，就不会影响带宽性能。

相对的，对I/O性能而言，大堂显然是越大越好。

总之，影响带宽的因素主要是前端控制器（大门）和后端磁盘通道（走廊）的带宽；而影响I/O的因素主要是控制器（大门）处理能力和高速缓存（大堂）容量。

    当然，前面的讨论都基于一个假设前提：

磁盘（房间）足够多。

如若只配置寥寥几个磁盘，它们就会成为整个系统的性能瓶颈。

任凭其他配置如何奢华，也于事无补。

那么，“足够多”又是多少呢？

对光纤通道存储设备来说，每个光纤通道上的磁盘数量达到50～60个的时候性能达到最佳。

所以一般中高端存储设备都把每通道50～60个磁盘设计为扩展极限，而不是光纤通道技术规定的126个。

 图1.磁盘数量影响光纤环路性能

这样设计存储产品，可以让系统的性能随着容量的增加而增长。

但是同时，用户必须明白，在容量没有配置到最大值的时候，性能就无法达到厂商所宣称的指标。

一些厂商还声明其产品的性能可以随着容量的增长而线性增长，按这样讲，当你的存储设备只配置了最大容量的一半时，你得到的性能也只有系统最佳性能的一半。

    3、性能曲线

    这里所说的“最佳性能”就是厂商所宣称的指数吗？

很遗憾，答案是不一定，一般都不是，而且可能会相差很远！

我已经听到有人在叫“天啊！

那厂商公布的数字到底有什么意义啊。

”别急，看到下面两个图示就清楚了。

图2.IOPS性能曲线示例

图3.带宽性能示例

这两个图示是典型的存储设备性能实测曲线，所有曲线来自同一个存储设备的同一个配置。

不同产品在纵向指标上表现各异，但曲线的形状都大体相同。

从图上可以看出，用户环境中存储设备的性能表现严重依赖数据块的大小。

以顺序读取操作为例，如果应用产生的数据块大小在8KB左右，那么带宽性能和I/O性能最多也只能达到峰值性能的一半左右。

如果希望得到更好的I/O性能，就需要尽量将数据块调整得更小。

但不幸的是，如果希望带宽性能更好，就需要想办法把数据块设置得更大。

看来，带宽与I/O性能是鱼与熊掌，难以兼得啦。

不过没关系，如我们前面提到的，幸好大多数用户其实只需要其中一种性能。

要么是大文件类型的应用，需要带宽性能；抑或是小文件类型应用，需要I/O能力。

需要带宽的用户相对容易得到满足。

从图3可以看出，只要数据块大于128KB，顺序读的性能就基本可以达到系统饱和值。

对顺序写，饱和数据块略大一些，但256KB也不算难以达到的尺寸。

得到最佳的I/O性能似乎就没那么容易了。

从图2的曲线来看，I/O性能并没有一个饱和状态，这就要求数据块无穷尽的尽量小。

然而所有应用都不可能支持无穷小的数据块。

实际上，大多数的数据库应用产生的数据块都在2KB或4KB左右。

在这个尺度上，应用得到的性能距离最高性能还有至少20～30%的空间呢。

    4、持续和突发

    回到我们那个关于大厦的例子。

如果大厦临时发生紧急情况，比如火灾，人们争先恐后的蜂拥在门口，景象一定是一片混乱。

在实际应用中，存储系统也可能遭遇类似的情况，一时间大量数据同时被访问，造成系统严重堵塞。

这就像存储系统内的交通高峰，往往需要类似交通管制的手段才能提高系统效率。

一些厂商会宣称他们的产品在这种情况下的“交通管制”能力有多强，以致可以从容应付大规模的突发访问。

诸如“全交换结构”、“直接矩阵结构”等技术均属此类。

究其本质，这些“交通管制”都是在大堂（高速缓存）的设计上做文章，将原本一个公共大堂的结构变成若干独立大堂的结构。

以此来避免火灾发生时，所有人都拥挤到一个大堂里。

    这样设计的确可在访问突然爆发时缓解系统压力，但是需要注意，这样设计的大厦内部一定布满了各种指示牌和路标，对任何一个进入大厦的人而言，进入房间的过程都将变得更复杂。

其结果就是，非突发状态下，系统的持续读写能力往往还不如同等计算能力的简单结构存储。

    5、其他影响

    除了前面所谈到诸多方面外，还有很多因素都会影响到存储设备在实际运行中的性能。

例如RAID级别的设置、磁盘类型甚至型号批次的匹配、缓存的镜像、SCSI指令队列深度的设置，这些方面都与性能结果直接相关。

而且，为了能够得到最好的性能指数，几乎所有的厂商在测试自己产品性能的时候都会采用无冗余的RAID0、选用15krpm的高速磁盘、将写缓存镜像保护关闭或者干脆关闭写缓存、将指令队列深度设置为最大。

如此配置方式相信不是每个用户都可以接受的。

    另外，所有存储设备在运行快照或远程镜像等附加功能之后，性能都会明显下降，有些情况甚至会下降60%之多。

如果用户的应用恰巧需要这些附加功能，就需要在选用存储设备之前认真的实地测量一下真实性能。

免得满怀希望的买回家，使用起来却失望至极。

    结论和建议

    想要知道梨子的滋味，最好的办法就是亲自尝一尝。

对存储设备，这个道理尤其重要。

只有在用户需要的配置方式下，在实际的应用系统中，实实在在的运行之后，用户才能真正清楚的感知存储设备的真实性能表现。

纸上谈兵只怕会使用户在各种数据中迷失方向，难以做出正确结论