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1、性能建模；排队网络；I/O 响应时间中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号：1000-436X（2006）01-0001- 06（“摘 要”题名为小 5 号黑体，摘要正文为小 5 号宋体） （“关键词”题名为小 5 号黑体，关键词正文为小 5 号宋体）（“中图分类号、文献标识码、文章编号”题名为小 5 号黑体，内容为小 5 号 Times New Roman 体）Study on I/O response time bounds of network storage systems（标题 1，3号 Times New Roman 加粗）CUI Bao-jiang1, LIU Jun2,3

2、, WANG Gang2, LIU Jing2（人名，5 号 Times New Roman）（1. Information Security Centre, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;2. Dept. of Computer Science, Nankai University, Tianjin 300071, China）（地名，6 号 Times New Roman）Abstract: In order to predict and improve the perfo

3、rmance of networked storage systems, the relationship was explored between the system I/O response time and its performance factors by quantitative analytical method. Through analyzing dynamic trend of its actual performance. Furthermore, we conclude that the CPU processing power and cache hit rate

4、of the server at the storage center are the key factors affecting the I/O response time as the concurrent jobs are lower.Key words: networked storage; performance modelling; queueing networks; I/O response time （英文摘要、关键词为小 5 号 Times New Roman，题名加粗）1 引言（标题 2，小 4 号黑体，占 2 行）网络技术的飞速发展，促使信息量正以超乎人们想象的速度增长

5、。随着海量数据处理需求的日益迫切，用户对数据存储系统在性能方面提出了更高的要求。现有对存储系统性能方面的研究主要集中在 DAS 存储系统1，随着网络存储技术的快速发展，针对网络存储系统性能方面的研究逐渐成为当前热点。由于存储网络的引入，使影响网络存储系统收稿日期（小 5 号黑体）：2005-10-10；修回日期（小 5 号黑体）：2005-11-10基金项目（小 5 号黑体）：国家自然科学基金资助项目（60273031）；高校博士点科研基金资助项目（20020055021）；天津市科技发展计划重点基金资助项目（043800311）（小 5 号宋体）Foundation Items: Natio

6、nal Natural Science Foundation of China （60273031） ; Education Ministry Doctoral Research Foundation of China （20020055021）（加基金项目中文的译文，小五号 Times New Roman，题名加粗）第 1 期崔宝江等：网络存储系统 I/O 响应时间边界性能研究5性的因素更加复杂，不仅涉及到DAS 存储系统， 而且和网络、主机系统性能密切相关。对于网络存储系统性能方面的评价和研究，国内外都做了大量工作。目前，这些关于性能方面的研究大都是定性的24，定量研究模型仍然有限5。本文

7、构建了基于网络 RAID 结构的网络存储系统，对其结构和数据处理流程进行了分析，建立了它的闭合排队 网络模型 CQNM（closed queueing networks model）， 并在排队网络理论基础上提出了其性能定量分析 模型。利用此模型可快速分析网络 RAID 存储系统 I/O 响应时间的性能边界，定量地分析影响网络存储系统性能的关键性能影响因素，并区分各种 影响因素对系统性能的影响程度。本文的结构如下：第 2 节，描述网络 RAID 存储系统的结构；第 3 节，建立了网络 RAID 存储系统的排队网络模型，并在此基础上提出了其I/O 响应时间的边界性能分析模型；第 4 节对 I/O

8、 响应时间的性能分析模型进行了验证，并利用模型分析了网络 RAID 存储系统的性能影响因素； 第 5 节，结论。2 网络 RAID 存储系统的结构网络 RAID 存储系统的系统结构如图 1 所示， 构建了基于两级 RAID5 冗余结构的网络存储系统。分布于网络中的存储设备，利用 IP 存储协议ENBD 映射为存储中心服务器的虚拟存储设备。这些虚拟设备通过存储中心服务器中的软 RAID设备驱动程序构建成不同级别的 RAID 存储空间。从而把在网络中分布的存储资源组织成存储中心服务器可利用的具有统一地址空间的虚拟存储空间。在网络 RAID 存储系统中，存储中心服务器应用程序对本地虚拟 RAID 存

9、储设备的读写请求， 通过调用 ENBD Client 端程序，将数据由网络传送到远端的存储服务器。存储服务器中的 ENBDServer 端程序接收到数据包后，解析出原数据和命令，将读写请求通过设备文件系统或设备驱动程 序对存储设备完成具体读写操作，最后将相应信 息再反馈回存储中心服务器。在上面对网络存储 系统的基本存储数据处理流程进行分析的基础上， 可建立其抽象性能分析模型。图 1 网络 RAID 存储系统的网络拓扑图3 网络 RAID 存储系统的性能分析模型3.1 建立网络模型（标题 3，5 号黑体，占 1 行）（以下为正文，正文为 5 号宋体，外文 Times New Roman。注意：正

10、文中单个数字和外文字母不得用公式编辑器生成）基于以上对网络 RAID 存储系统基本存储流程的分析，我们将数据处理流程中的主要环节抽象为一个个服务节点，其中，存储中心服务器和存储服务器中的中央处理器抽象为 CPU 服务节点， 网卡抽象为网卡服务节点，用于在存储中心服务 器和存 D 存储系统的 CQNM 模型，见图 2，图中 左侧的存储中心服务器通过网络连接到右侧的存 储服务器。CPU 服务节点负责处理本地的应用程序和数据，网卡服务节点通过网卡向网络中发送 或接收数据，网络传输节点通过网络传输数据， 磁盘 I/O 节点负责对磁盘进行读写操作。3.1.1 建立边界性能分析模型（标题 4，5 号楷体，

11、 占 1 行）建立网络 RAID 存储系统的 CQNM 模型后， 我们利用 BJB6（balanced job bounds）方法定量分析其响应时间的性能边界。假定 Di 为节点图 2 网络 RAID 存储系统的排队网络模型（图片居中排，图片中字号为 6 号华文中宋，段前空为 12 磅，段后空为 5 磅）（图名为 6 号宋体，居中，段前空 2 磅，段后空为 10 磅）i（i1,K）的服务需求，定义K同理，存储服务器中 CPU 服务节点的服务需求 DCsn 可表示为Dmax=maxDi,i（1,K）, Dsum= Di , i（1,K），i =1DCsn= 1 - Pm （TSTPsnproSs

12、n STU+Tsnp IPsnnum） （6）DavgDsum/K，则网络 RAID 存储系统 I/O 响应时mm间的性能边界为（公式另行居中单倍行距，用制表符隔开，编号右对齐，公式字号大小是 10.5 磅）max（NDmax, Dsum+（N-1）Davg）R（N）（1）下面根据网络 RAID 存储系统中数据处理的具体流程，进一步建立每个服务节点服务需求 Di 的分析模型。CPU 服务节点服务需求的计算又分为存储中心服务器和存储服务器两类。存储中心服务器中CPU 服务节点的服务需求 DCm 是指用于处理存储行为的时间，包括 CPU 服务节点对网络虚拟磁盘其中，Tsnpro 为存储服务器单个数

13、据条纹单元的平均处理时间，Ssn 为存储服务器对于存储中心服务器的一个 RAID5 任务所需要实际处理的字节数， 可表示为 Ssn=SmR5/STPm。Tsnp 为存储服务器处理单个IP 包包含的数据所花费的处理时间。IPsnnum 为存储服务器对于中心服务器的一个RAID5 任务所需要实际处理的IP 数据包数，可表示为IPsnnum=IPnum/STPm。存储中心服务器网卡服务节点的服务需求可以表示为每个任务通过网卡进行传输所用的平均时间数据读写操作的时间，以及缓存未命中时 ENBD Client 对数据处理的时间和进行传输所消耗的DNm=（1-P） IPnum FramesemTRatee

14、（7）TCP/IP 协议处理时间，可表示为Cmmprom mp numD= T Sm +（1-P ）T IP（2）STUm其中，TRatee 为以太网的传输速率，Framese 为以太帧的大小。与之类似，存储服务器中网卡服务节点的服务需求表示为其中，Sm 为单个任务操作所处理的字节数，Tmpro 为单个数据条纹单元的平均处理时间，包括内存DNsnIPSTPmsnnum Framese TRatee（8）拷贝和读写操作时间。STUm 为中心服务器条纹单元的大小，Pm 为读写的缓存命中率，1Pm 为读写操作访问存储服务器磁盘的概率。在实验环境中，网络传输节点的服务需求可以表示为每个任务在网络传输过程中所用的平均时间由于