“

在《「存儲極客」三步完成全閃存選型》

一文中，

我們介紹了如何

測試存儲系統(tǒng)的OLTP性能。

而具體到影響交易系統(tǒng)性能

的決定因素——

CPU、內(nèi)存還是IO子系統(tǒng)?

關(guān)于這一點在不同場景下

的權(quán)重也不一樣。

下面從最近的一份

TPC-E BenchMark測試結(jié)果說起。

”

 

 

 

 

由于單個交易的復(fù)雜程度不同，

TPS(每秒交易數(shù))和TPM(每分鐘交易數(shù))

只有在相同測試模型下比較才有意義

如上表，這套被測系統(tǒng)在大負(fù)載Profile下表現(xiàn)出11,200 TPS(每秒交易數(shù))的支持能力。

具體來說，就是測試了1-4個虛擬機(jī)，每個虛擬機(jī)400個用戶負(fù)載，活躍數(shù)據(jù)集大約1TB。在4個VM時并發(fā)用戶數(shù)達(dá)到1600，活躍數(shù)據(jù)集總共4TB。性能擴(kuò)展方面的表現(xiàn)還是不錯的。

那么這個TPC-E成績究竟如何呢?我去TPC官方網(wǎng)站查詢了一下發(fā)布的結(jié)果。

 

 

http://www.tpc.org/tpce/results/tpce_perf_results.asp，2017年2月23日

 

我看到在這里公布的TPC-E測試結(jié)果中，排名第一的tpsE(也是指TPC-E的每秒交易數(shù))為11,059。前兩名TPS超過一萬的都使用了八路(8 CPU插槽)服務(wù)器，操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫為Windows+SQL Server，提交時間2015年底。

第一點小發(fā)現(xiàn)是，TPC-E成績并不是與CPU核心數(shù)量/總計算能力成線性關(guān)系。因為就在這個榜單中，四路服務(wù)器也能跑出超過9000的TPS。

注：本文以討論技術(shù)為目的，并不關(guān)注具體的服務(wù)器品牌型號，只看配置和測試表現(xiàn)。

TPC-E測試負(fù)載模型要點

 

 

 

引用自《TPC-E Benchmark Overview》

by TPC-PR Subcommittee，2007年2月

上表對比了TPC-E和TPC-C測試的主要區(qū)別，我們看到在數(shù)據(jù)庫表、列的數(shù)量，數(shù)據(jù)類型豐富程度，主鍵/外鍵等方面都是TPC-E更加復(fù)雜，因此它們的測試成績不能交叉對比。同樣的道理，用SwingBench等測試工具配置一個簡單交易模型，也很容易跑到更高的TPS值。

 

 

 

這里列出了測試可接受的場景/范圍。AQRT(平均查詢響應(yīng)時間)需要低于25ms，這個延時與存儲的IO延時不是一回事，因為一次查詢操作中可能會包含數(shù)量不等的IO，還受應(yīng)用(數(shù)據(jù)庫)緩存命中率的影響。

關(guān)于CPU利用率80%-85%，如果超過這個值意味著CPU可能成為瓶頸，要是較低則表明壓力不夠，系統(tǒng)計算能力尚有裕量。

同樣是“堆”SSD，

DAS和全閃存陣列哪個效果好?

 

 

 

由于報告提交時間的原因，這兩套TCP-E測試系統(tǒng)的OS、數(shù)據(jù)庫版本，以及CPU都不是最新一代，但Xeon E7-8890 v3的144個核心和4TB內(nèi)存還是比較豪華了。而更加“變態(tài)”的是，上表中的八路服務(wù)器使用8塊RAID卡加12個JBOD擴(kuò)展柜，一共連接了104個SAS SSD(包括6組17個SSD的RAID 5)。

盡管在《存儲極客：SSD RAID能跑多快?要安全就沒性能?》一文中，我們談到過RAID卡對SSD性能發(fā)揮(主要是寫性能)的影響，不過上述平臺的整體IOPS、帶寬還是可以秒殺許多PCIe閃存配置了。

 

 

 

另外一款八路服務(wù)器在TPC-E測試中更進(jìn)一步，配置了15塊SAS RAID卡、15個JBOD機(jī)箱里面一共210個400GB SSD。我們肯定I/O性能對TPS的影響，但在達(dá)到一定程度之后，存儲子系統(tǒng)也許就不再是瓶頸了。

本文開頭提到的11,200 TPS測試成績并沒有提交到TPC官網(wǎng)，有些測試配置可能存在不同，因此這個對比也只是給大家一個參考。其中有一點差別就是上面2款八路服務(wù)器都是在物理機(jī)Windows系統(tǒng)中測試的，而下面要介紹的平臺使用了虛擬機(jī)(Hyper-V)。

 

 

 

引用自《TPC-E testing of Microsoft SQL Server 2016 on Dell PowerEdge R830 Server and Dell SC9000 Storage》

如上圖，這套平臺的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器為Dell PowerEdge R830，后端連接SC9000存儲陣列，存儲網(wǎng)絡(luò)由2個Brocade 6505 FC交換機(jī)構(gòu)成。萬兆以太網(wǎng)交換機(jī)型號為Dell S4048-ON，沒有看到關(guān)于客戶端服務(wù)器的描述。

 

 

 

具體的服務(wù)器配置，是Xeon E5-4600四路平臺中的頂配CPU——22核的4669 v4，基礎(chǔ)頻率2.2GHz，雖然單個CPU性能比Xeon E7 v3強(qiáng)，但四顆的核心總數(shù)為88個。滿配1.5TB內(nèi)存也無法與八路平臺測試使用的4TB相比。

服務(wù)器上操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫也使用了微軟Windows+SQL Server平臺;SC9000存儲陣列為全閃存配置，雙控制器+2個SC420驅(qū)動器機(jī)箱，18個寫密集型SSD加12個讀密集型SSD的分層部署。

服務(wù)器2U、存儲8U，加上所有交換機(jī)也才14U的高度，比前面提到十幾個JBOD占滿整個機(jī)柜在空間上要節(jié)省不少，耗電也是一樣。

通常意義上，如果只是單純實現(xiàn)單臺服務(wù)器的存儲性能最大化，不通過存儲網(wǎng)絡(luò)直連SSD是最好的辦法。除了無法與其它服務(wù)器共享之外，還有故障點增加的問題，雖然驅(qū)動器配置了RAID，但任何一塊RAID卡或者JBOD故障都會導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)無法訪問。在如此規(guī)模的DAS環(huán)境添加服務(wù)器實現(xiàn)共享存儲的高可用也不太現(xiàn)實。

相比之下，外部存儲陣列中的30個SSD在這里并沒有表現(xiàn)出性能不足。我覺得首先是一部分?jǐn)?shù)據(jù)請求在應(yīng)用(數(shù)據(jù)庫)緩存命中了;其次貼近實際應(yīng)用的TPC測試中每個交易所包含的操作，一部分瓶頸并不在存儲(SSD/磁盤)上。在這種情況下，全閃存陣列顯得更加均衡——還具備高可用性，從服務(wù)器上的HBA卡到光纖交換機(jī)，再到控制器都是雙份冗余的。如果想進(jìn)一步規(guī)避服務(wù)器的單點故障，增加節(jié)點配置共享存儲的高可用集群也都是成熟方案。

如果應(yīng)用確實需要極致的存儲IOPS或者帶寬性能，不太在乎成本，同時想兼顧高可用以及在服務(wù)器之間的共享連接能力，其實還有一種選擇——EMC DSSD RACK-SCALE 閃存系統(tǒng)。號稱超過100GB/s帶寬和超過1000萬IOPS(實測讀寫混合129GB/s帶寬和1600萬IOPS，同時具備雙控制器和冗余的PCIe主機(jī)連接，只要5U機(jī)架空間。

 

 

 

引用自《Modernize your SAS analytics infrastructure

to get smart, timely decisions at scale》，

A Principled Technologies report，2016年9月

SAS屬于大數(shù)據(jù)分析(BI)類應(yīng)用，上圖只是想側(cè)面證明一下DSSD的性能潛力，一臺服務(wù)器很難把它用滿，即使四路、八路服務(wù)器也是如此。

更多測試規(guī)模、性能平衡點分析

 

 

 

在Dell的這份性能報告中，還有另外兩種數(shù)據(jù)集大小的測試結(jié)果，對應(yīng)虛擬機(jī)分配的vCPU和內(nèi)存資源也不相同。

 

 

 

引用自《TPC-E testing of Microsoft SQL

Server 2016 on Dell PowerEdge R830

Server and Dell SC9000 Storage》

“中等工作負(fù)載”測試了1-8個虛擬機(jī)(500GB)的壓力，每虛擬機(jī)300總共2400個并發(fā)用戶，測試結(jié)果為10,967 TPS，比4個“大虛擬機(jī)”略低。

 

 

 

引用自《TPC-E testing of Microsoft SQL

Server 2016 on Dell PowerEdge R830

Server and Dell SC9000 Storage》

“小型工作負(fù)載”測試了1-8個虛擬機(jī)(250GB)的壓力，每虛擬機(jī)90總共720個并發(fā)用戶，測試結(jié)果為10,300 TPS。

 

 

 

引用自《TPC-E testing of Microsoft SQL

Server 2016 on Dell PowerEdge R830 Server

and Dell SC9000 Storage》

最后看下CPU占用率，三種數(shù)據(jù)集大小基本都達(dá)到80-85%的正常范圍。

既然總計算能力(多核)、存儲性能都不是決定TPC-E成績的唯一因素，結(jié)合不同虛擬機(jī)規(guī)模/數(shù)量的測試結(jié)果，我傾向于認(rèn)為NUMA優(yōu)化——CPU訪問內(nèi)存的效率應(yīng)該也是一個需要優(yōu)化設(shè)計的點。

 

 

 

Dell PowerEdge R830的多處理器互連方式

也屬于NUMA(非一致性內(nèi)存訪問)架構(gòu)

參考我們之前在《幾輪PK幫你優(yōu)選“真四路”!》中所講的，盡管Xeon E5-4600四路平臺在CPU QPI互連方面的能力不如Xeon E7，但如果4個虛擬機(jī)恰好跑在每個CPU插槽及其本地內(nèi)存的話，反而能達(dá)到最好的效率(Xeon E5不像E7那樣通過SMI緩沖芯片連接內(nèi)存，延時較低)。

相比之下，八路及以上平臺確實可以支持更大的內(nèi)存和數(shù)量更多的PCIe擴(kuò)展卡，但需要合適的應(yīng)用(比如SAP HANA)才能發(fā)揮出與其價格相匹配的價值。

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