在項目實戰(zhàn)中，需根據(jù)業(yè)務(wù)真實訴求，針對業(yè)務(wù)模型進行***實踐分析和洞察，從主機端口、存儲系統(tǒng)、后端磁盤等端到端進行分析和評估，才能提供比較切合業(yè)務(wù)訴求的配置。

那么，通常有哪些因素會影響對性能的準確評估呢？在本文中會把項目性能評估中遇到的難點話題依次羅列，希望對大家有所幫助。

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一、IO聚合優(yōu)化寫懲罰

IO聚合成滿分條大小的情況下，無需做預(yù)讀操作，不會觸發(fā)RAID寫懲罰，RAID寫懲罰在不是滿分條寫的時候，才會觸發(fā)預(yù)讀的流程。以RAID5-5小寫為例，寫一個數(shù)據(jù)位，需要預(yù)讀兩次，寫校驗位一次?？梢哉J為是一個IO被放大成了四個IO。

而滿分條寫的時候，同時寫四個數(shù)據(jù)位，不需要預(yù)讀，只需要額外寫一次校驗位，可以認為是四個IO被放大成了五個IO 。對比非滿分條寫，效率大大提高。

存儲的IO合并能力對于數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)是否各家都能做到IO合并呢？一般存儲針對不同類型的IO有不同的合并能力；數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)主要是隨機IO，各廠商都做不到完全滿分條IO合并。存儲收到的IO是否能夠合并，主要取決于兩個方面。

1、主機側(cè)發(fā)下來的業(yè)務(wù)IO是否順序，是否連續(xù)，與主機業(yè)務(wù)軟件本身、主機側(cè)塊設(shè)備、卷管理策略、HBA卡拆分策略等相關(guān)。主機下發(fā)的IO越順序、越連續(xù)，到達陣列后的合并效果越好。

2、IO路徑上的Cache、存儲塊設(shè)備、硬盤等模塊都會對IO進行排序與合并的操作，試圖盡可能將小IO合成大IO下盤。

對于順序小IO而言，基本上能夠?qū)崿F(xiàn)將IO都合并成滿分條后下盤。而對于IO隨機程度較高的數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)，各廠商都無法確保所有IO都能夠合并，只能盡量通過排序和合并，將相鄰地址的小IO合成大IO，但合并程度由于算法實現(xiàn)和內(nèi)存大小等因素可能會有所差異。

二、場景的業(yè)務(wù)模型

OLTP、OLAP、VDI和SPC-1是當前性能評估中常見的三類業(yè)務(wù)場景。SPC-1是業(yè)界通用的隨機IOPS型的IO模型，在不清楚實際業(yè)務(wù)類型的條件下，常用此模型來進行性能評估。四種模型的簡單IO特征如下表所示。

1、OLTP業(yè)務(wù)模型和特征：

每個事務(wù)的讀，寫，更改涉及的數(shù)據(jù)量非常小，同時有很多用戶連接到數(shù)據(jù)庫，使用數(shù)據(jù)庫，要求數(shù)據(jù)庫有很快的響應(yīng)時間，通常一個事務(wù)在幾秒內(nèi)完成，時延要求一般在10-20ms。

針對Data LUN，主要是隨機小IO，IO大小主要為8KB(IO大小與數(shù)據(jù)庫的Block塊大小一致)，讀寫比約為3:2，讀全隨機，寫有一定合并。 針對LOG LUN，多路順序小IO，大小不定，幾乎都是寫IO。

2、OLAP業(yè)務(wù)模型和特征：

一般很少有數(shù)據(jù)修改，除非在批量加載數(shù)據(jù)時；系統(tǒng)調(diào)用非常復(fù)雜的查詢語句，同時掃描非常多的行；一個查詢將花費數(shù)小時，甚至數(shù)天；主要取決于查詢語句的復(fù)雜程度；查詢的輸出通常是一個統(tǒng)計值，由group by與order by得出；當讀取操作進行時，發(fā)生的寫操作通常在臨時表空間內(nèi)；平常對在線日志寫入很少，除非在批量加載數(shù)據(jù)時；分析型業(yè)務(wù)，一般對時延沒有要求。

針對Data LUN，多路順序大IO(可以近似認為是隨機大IO)，IO大小與主機側(cè)設(shè)置的分條大小有關(guān)(如512KB)，90%以上為讀業(yè)務(wù)，混合間斷讀寫。針對TMP LUN，隨機IO，讀寫混合(先寫后讀，計算時寫，讀臨時表時讀，大部分是寫，占整個業(yè)務(wù)中很少部分的IO)，IO大小基本為200KB以上大IO。

3、VDI業(yè)務(wù)模型和特征

可以分為啟動風(fēng)暴、登錄風(fēng)暴和平穩(wěn)狀態(tài)幾個常見場景，在不同的狀態(tài)下，業(yè)務(wù)壓力相差很大。啟動風(fēng)暴，即大量虛擬機同時啟動時的突發(fā)狀態(tài)，是讀密集型操作。登錄風(fēng)暴，即大量用戶同時登錄到桌面，導(dǎo)致共享存儲產(chǎn)生大量爆發(fā)性負載的情況，是寫密集型的，很難通過技術(shù)方式避免。平穩(wěn)狀態(tài)，即所有用戶在同時使用桌面時，產(chǎn)生負載波動較小的狀態(tài)。不同的用戶類型，平穩(wěn)狀態(tài)的負載有所不同。時延要求一般在10ms左右。

平穩(wěn)狀態(tài)下，讀寫比例約為2:8，多路順序小IO，主要是寫，存在一定的合并，IO大小從512B到16KB都有；少量的讀IO，基本都是16KB，在負載穩(wěn)定之后，Cache***率在80%以上。

4、SPC-1業(yè)務(wù)模型和特征

SPC-1設(shè)計一個專門為測試存儲系統(tǒng)在典型業(yè)務(wù)應(yīng)用場合下的負載模型，這個負載模型連續(xù)不斷地對業(yè)務(wù)系統(tǒng)并發(fā)的做查詢和更新的工作，因此其主要由隨機I/O組成。這些隨機I/O的操作主要涉及數(shù)據(jù)庫型的OLTP應(yīng)用以及E-mail系統(tǒng)應(yīng)用，能夠很好地衡量存儲系統(tǒng)的IOPS指標。

它抽象的測試區(qū)域稱為ASU，包括ASU1臨時數(shù)據(jù)區(qū)域，ASU2用戶數(shù)據(jù)區(qū)域和ASU3日志區(qū)域。對整體而言，讀寫比約為4:6，順序IO與隨機IO的比例約為3:7，IO大小主要為4KB，有較明顯的熱點訪問區(qū)域。

三、如何考慮校驗對性能的影響

對于順序?qū)憳I(yè)務(wù)，IO經(jīng)過cache的IO合并后下發(fā)到RAID層，基本能夠確保都是滿分條寫。對于RAID5-5(4D+1P)這種配置來說，每4個數(shù)據(jù)IO(D)下盤同時會有一個校驗IO(P)需要下盤。校驗IO下盤所占的硬盤帶寬用于保障數(shù)據(jù)的可靠性，而對于用戶上層業(yè)務(wù)來說并沒有提供可用帶寬，因此需要扣除掉校驗位下盤所占的帶寬開銷。

對于順序讀業(yè)務(wù)，在滿分條的情況下，在每個分條內(nèi)部只需要讀數(shù)據(jù)位所在的磁盤，不需要讀校驗位所在的磁盤。

例如，某一款產(chǎn)品，能夠提供的***寫帶寬為3200MB，規(guī)劃配置96塊600GB 15k SAS盤(推薦單盤寫帶寬為30MB)，部署RAID6-6(4D+2P)，估算這款產(chǎn)品能夠提供的有效寫帶寬。

硬盤提供的有效寫帶寬 = 單盤順序?qū)憥?* 硬盤數(shù)量 * (RAID數(shù)據(jù)盤數(shù)量/RAID總盤數(shù)）= 30MB * 96 * (4/6)= 1920 MB

產(chǎn)品能提供的有效寫帶寬 = MIN(產(chǎn)品能提供的***寫帶寬，硬盤提供的有效寫帶寬)= MIN(3200MB，1920MB)= 1920 MB

四、讀寫比和對性能影響

讀寫比指的是上層應(yīng)用下發(fā)的讀IO和寫IO的比例分布。此數(shù)據(jù)是存儲規(guī)劃的重要參考依據(jù)。讀業(yè)務(wù)與寫業(yè)務(wù)消耗的存儲資源差異很大。下面是一些典型業(yè)務(wù)模型的常見讀寫比例

確切了解上層應(yīng)用的讀寫比例直接影響到對cache策略、RAID級別和LUN配置的選擇。寫業(yè)務(wù)比讀業(yè)務(wù)會消耗更多的存儲系統(tǒng)資源。

1、在回寫的場景下，寫IO下發(fā)到cache之后需要通過交換通道“鏡像”到對端控制器，IO路徑更長，并需要占用交換通道的帶寬；

2、為保證寫數(shù)據(jù)的可靠性和一致性，智能存儲通常會采用一些可靠性技術(shù)，例如writehole方案，需要將寫數(shù)據(jù)額外保存一份在cache或磁盤上；

3、對于不同的RAID級別而言，寫懲罰的存在會造成更大的時延和資源的開銷；此外對于磁盤(包括SSD盤)而言，寫速度低于讀速度。

而對于讀業(yè)務(wù)來說，通常消耗較少的系統(tǒng)資源。例如，讀業(yè)務(wù)不需要生成額外的數(shù)據(jù)來保證數(shù)據(jù)一致。此外，絕大部分存儲設(shè)備的讀速度都比寫速度要快。當讀IO發(fā)現(xiàn)它所需讀取的數(shù)據(jù)已經(jīng)在Cache中(讀***)時，可以直接返回而不需要再下盤讀取。在讀***的情況下，通常意味著最短的響應(yīng)時延。

同樣數(shù)量的主機IO，如果讀寫比例不同，最終需要下盤的IO數(shù)量不同，意味著需要提供的磁盤能力不同。

五、RAID級別對性能影響

由于各RAID級別的寫懲罰不同，對于相同的業(yè)務(wù)類型、同樣數(shù)量的硬盤而言，選擇不同的RAID算法，能夠提供給主機的性能是不相等的。

針對各種典型場景的RAID10、RAID5和RAID6的性能對比，其中假設(shè)某存儲設(shè)備上所有硬盤能夠提供的性能為100%，按照各個應(yīng)用場景的讀寫比例，經(jīng)過寫懲罰系數(shù)的折算，得到配置成各個RAID級別后能提供給用戶的實際性能。

從數(shù)據(jù)中也可以看出，對于不同的業(yè)務(wù)類型、同樣數(shù)量的硬盤、相同的RAID算法，寫比例越大，性能越差。以SPC-1場景配置RAID6為例，假設(shè)用戶實際性能為x(0.4x + 0.6x * 6 = 100%)，實際性能只是磁盤能提供的x = 25%。

由于RAID算法的實現(xiàn)原理不同(RAID10的鏡像、RAID5/6的校驗盤)，對于同樣大小的裸容量來說，選擇不同的RAID算法，可提供給用戶的可用容量是不同的(不考慮熱備空間和系統(tǒng)預(yù)留的影響)。

從可靠性的層面來看，RAID6的可靠性***，RAID10次之，RAID5最差。RAID6和RAID10都支持同時壞2塊盤不丟數(shù)據(jù)，但是RAID10對壞的2塊盤是有條件要求的。

六、順序、隨機特性對性能影響

在磁盤層面，順序IO的性能優(yōu)于隨機IO。這是由于傳統(tǒng)的機械磁盤讀寫數(shù)據(jù)需要盤片轉(zhuǎn)動和磁頭移動，使得隨機讀寫的盤片旋轉(zhuǎn)和磁頭尋道時間要遠大于順序讀寫。

在智能存儲系統(tǒng)層面，通常情況下，順序IO的性能同樣大大優(yōu)于隨機IO，特別是對于小IO的IOPS性能而言。

1、小IO讀：通過順序流識別和預(yù)取算法，系統(tǒng)提前在磁盤上讀取大塊的連續(xù)數(shù)據(jù)存放在cache中，后續(xù)的大量順序小IO在cache中***，無需下盤處理。而隨機小IO在cache中***率極低，只能逐個下盤讀。

2、小IO寫：通過IO合并，系統(tǒng)將多個順序小IO合并成一個較大的IO下盤。如果在RAID5或RAID6場景，IO聚合成滿分條大小的情況下，無需做預(yù)讀操作，不會觸發(fā)RAID寫懲罰，效率很高。而隨機小IO無法合并，只能逐個下盤寫，且會觸發(fā)寫懲罰，導(dǎo)致性能更為低下。典型業(yè)務(wù)場景的順序/隨機特性，以下是一些典型業(yè)務(wù)場景的順序/隨機特性。

七、IO大小對性能的影響

IO的大小取決于上層應(yīng)用程序本身。對性能而言，小IO一般用IOPS來衡量，大IO一般用帶寬來衡量。例如我們熟悉的SPC-1，主要衡量存儲系統(tǒng)在隨機小IO負荷下的IOPS，而SPC-2則主要衡量在各種高負荷連續(xù)讀寫應(yīng)用場合下存儲系統(tǒng)的帶寬。

就單個IO而言，大IO從微觀角度相比小IO會需要更多的處理資源。對于隨機IO而言，隨著隨機IO塊大小的增加，IOPS會隨之降低。例如，當隨機IO大小大于16KB時，機械硬盤的IOPS會呈線性下降。因此，我們通常SPC-1測試的IOPS值很高，但因為用戶業(yè)務(wù)模型不同，IO大小不同，性能值也是變化的。

不過對于智能存儲系統(tǒng)來說，會盡可能通過排序、合并、填充等方法對IO進行整合，將多個小IO組合成單個大IO。例如，典型的Web Server Log業(yè)務(wù)，一般是8KB大小的順序小IO，在分條大小設(shè)置為128KB的存儲設(shè)備上，最終會將16個8KB大小的小IO合并成一個128KB的大IO下發(fā)到硬盤上。在這種情況下，對比處理多個小IO，處理單個大IO的速度更快、開銷更小。

IO的大小，影響到磁盤選型，緩存、RAID類型、LUN的一些屬性和策略的調(diào)優(yōu)。例如，隨機小IO的場景，由于SSD盤具有快速隨機讀寫的特性，選用SSD盤對比SAS盤能夠大幅提升性能；但如果是隨機大IO，選用帶寬性能相當、價錢便宜的SAS盤更有優(yōu)勢。

八、緩存Cache對性能影響

Cache是存儲中最重要的模塊之一，對于IOPS性能而言，Cache的主要作用是加速。對于寫業(yè)務(wù)，Cache加速體現(xiàn)在三個方面。

1、回寫情況下，主機側(cè)下到陣列側(cè)的數(shù)據(jù)只需要下到CACHE處而不需要真正寫到磁盤即可以返回通知主機寫完成，當寫CACHE的數(shù)據(jù)積累到一定程度(水位)，陣列才把數(shù)據(jù)刷到磁盤。由此可以將速度較差的“同步單個寫”轉(zhuǎn)為“異步批量寫”，在通常情況下，回寫的性能約是透寫性能的兩倍以上。

2、寫***?；貙憲l件下，新寫到Cache中的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在Cache中已經(jīng)有準備寫到相同地址但還沒有刷盤的數(shù)據(jù)。在這種情況下，只需要將新寫入的數(shù)據(jù)下盤即可。

3、寫合并。例如小IO下到Cache中，Cache會盡可能對IO進行排序與合并，將多個小IO合成單個大IO再下盤。

對于讀業(yè)務(wù)，Cache加速主要體現(xiàn)在讀***。例如智能預(yù)取策略，Cache會主動識別IO流的特征，如果發(fā)現(xiàn)是順序IO流，Cache會在下盤讀IO的同時，主動讀取相鄰區(qū)域的大塊數(shù)據(jù)放到Cache中。當順序IO下發(fā)到Cache時，發(fā)現(xiàn)Cache中已存放了需要的數(shù)據(jù)，則直接將此數(shù)據(jù)返回即可，不需要再下盤讀。其中的一個特例是“全***”。在全***條件下，業(yè)務(wù)需要讀取的數(shù)據(jù)已經(jīng)全部保存到Cache中，完全不需要再下盤處理，即所有IO到Cache層就返回了，路徑和時延最短。全***讀的IOPS值，往往是一款存儲產(chǎn)品能夠提供的***IOPS值。