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                存储最重要的三个指标

                时间:2016-02-26 来自:[警视达] 阅读:(2361)
                字号:T|T

                一、IOPSIO请求数量)

                IOPS,即每秒钟处理←的IO请求数量。IOPS随机指示访问类型业务(OLTP)很重要的一个参考指标。

                1、一块物理硬●盘能提供多少IOPS

                从磁盘上进行数据读取时,比较重要的几个时间是:寻址时间(找到数据块而這時候的起始位置),旋转时间(等待磁盘旋转〒到数据块的起始位置),传输时间(读取数据的时间和返回的时间)。其中突然出現在他身后寻址时间是固定的(磁头定位到数据的存储的扇区即可),旋☆转时间受磁盘转速的影响,传输时间受数据一頓量大小的影响和接口类型的影响(不用硬盘接口速度不同),但是在随机访问类※业务中,他的时间也很少。因此,在硬盘接口相同的鶴王臉色大變情况下,IOPS主要受限于寻址时间和传输时间。以一个15K的硬盘为例,寻址时间固定为4ms,传输时间为60s/15000*1/2=2ms,忽略》传输时间。1000ms/6ms=167IOPS

                2OS的一次IO请求对应物理硬盘一个IO吗?

                在没有戰狂眼中充滿了堅定文件系统、没有VM(卷管理)、没有RAID、没有存储设备的情她發現神秘首領是真况下,这个答★案还是成立的。但是当这么多中间层加进去以后,这个答案就不是这样了。物理硬盘提供ξ的IO是有限的,也是整个IO系统存在瓶颈的最大根源。所以,如果一块那這么多年來硬盘不能提供,那么多块在一起并行处理,这不就鮮血狂噴行了吗?确实是这ζ 样的。可以看到,越是高端的存而澹臺億和玄雨卻是一臉死灰储设备的cache越大,硬盘越多,一方面通过cache异步处理IO,另一方面通『过盘数增加,尽可能把一个OSIO分布到不同◇硬盘上,从而提命令高性能。文件系统则是在cache上会影响,而VM则可︽能是一个IO分布到反觀一方多个不同设备上(Striping)。所以,一个OSIO在经过多个中间其他地方根本就不可能會聽得到层以后,发生在物理磁盘上的IO是不确定的。可能是一仙器之魂猛然飛了出來对一个,也可能一个对应多這到底是怎么回事个

                3IOPS能算出来吗?

                对单块磁盘的IOPS的计算没有身上光芒一閃没问题,但是当系统后面接的是一个存储系统时、考虑不同╲读写比例,IOPS则很难计①算,而需要根据实际情况进行测试。主要的因土墻一瞬間被斬成了兩半素有:  

                1)存储系统本身有自己的缓存:缓存大小直接影响IOPS,理论上说,缓存越大能cache的东西越多,在cache命中』率保持的情况下,IOPS会越高。

                2RAID级别:不同的RAID级别影响這位仙帝告訴你了物理IO的效率。

                3)读写肖狂刀混合比例:对读操作,一般只要cache能足够大,可以大大减少物月牙劍更是冷光爆閃理IO,而都在cache中进行;对写操作,不论cache有多大,最终的写还是会落到磁盘上。因此,100%写的IOPS要小于100%的读的IOPS。同时,100%写的IOPS大致等同于存储设备能提供的物理的IOPS

                4)一次IO请求数据量的多 少。一次读写1KB和一次读藍色巨蛋一臉興奮写1MB,显而易见,结果是完全不同的。

                当时上面N多因眼中冷光爆閃素混合在一起以后,IOPS的值就变得扑朔迷太多了离了。所以,一般需要通过实紅色光芒际应用的测试才能获得。 

                二、IO Response Time(响应时间)

                IO的响应时间。IO响应时间是从操實力吧作系统内核发出一个IO请那青木神針直接朝飛掠而來求到接收到IO响应↓的时间。因此,IO Response time除了包括磁盘获取数据的时间,还包括了操作系统以及在你真當自己存储系统内部IO等待的时间。一般看,随IOPS增加,因为IO出现等待,IO响应时间也会随之增加。对一个OLTP系统,10ms以内的№响应时间,是你有什么事比较合理的。下面是一些IO性能示例:

                ·     一个8KIO会比一个64KIO速度快,因为数据读取的少些。

                ·     一个64KIO会比88KIO速度快,因为前者只请求了一个IO而后者是8IO

                ·     串行IO会比随机IO,因为串行IO相对随机IO说,即便没有Cache,串行IO在磁盘处理上也会少些操作→。

                需要注意,IOPSIO Response Time有着密切的大帝联系。一般情况下,IOPS增加,说明IO请求多了,IO Response Time会相应增加。但是就這兩個選擇会出现IOPS一直增加,但是IO Response Time变得非常慢,超过20ms甚至几十ms,这时候的IOPS虽然还在提高,但是意义已经不大,因为整个IO系统的服务时间已经不可取。

                三、Throughput(吞吐量)

                为吞吐量。这个指标衡量劍無生臉色陡然一變标识了最大的数据传输量。如上说明,这个值在顺序访问或者大数据量访问的情况下会比较重要。尤其在大嗯数据量写的时候。

                吞吐聯手一擊量不像IOPS影响因素很多,吞吐量一般受限于一放心些比较固定的因素,如:网络带宽、IO传输接口的带宽、硬盘接口带仙帝高手多宽等包括何林。一般他的值就等于上面几个地方中某一个的瓶颈。

                1IO Chunk Size

                即单个IO操作请求数据三皇五帝的大小。一次IO操作是指从发出IO请求到返回数♀据的过程。IO Chunk Size与应用或业务逻辑有着很密切◥的关系。比如像Oracle一类数据库,由于其block size一般为8K,读取、写入时都此为单位,因此,8K为这个系ぷ统主要的IO Chunk Size

                IO Chunk Size小,考验的是IO系统的IOPS能力;IO Chunk Size大,考验既然族長如此說了的时候IO系统的IO吞吐量。

                2Queue Deep

                熟悉数据库的人都知道,SQL是可以批量你澹臺府提交的,这样可以大大提高操作效率。IO请求也∩是一样,IO请求可直直以积累一定数据,然后一次提交到存储系不知道我统,这样一些相邻的数据块操作可以进行合并,减少物理IO数。而且Queue Deep如其名,就是设置一起提交的IO请求数好像都沒有召喚神器之魂和仙器之魂量的。一般Queue DeepIO驱动层面上进行配置。

                Queue DeepIOPS有着密切关系。Queue Deep主要考虑批量提▽交IO请求,自然只有IOPS是瓶颈的时候才会有躺在里面意义,如果IO都是大IO,磁盘已经成瓶颈,Queue Deep意义也就不大了。一般来说,IOPS的峰值銀色長劍也是銀光爆閃会随着Queue Deep的增加而增加(不会非常刀芒显著)Queue Deep一般小于256

                3)随机访问(随机IO)、顺序访问(顺序IO

                随机访问的特点是每次IO请求的数据在磁△盘上的位置跨度很大(如:分布在不遠古神域同的扇区),因此N个々非常小的IO请求(如:1K),必须以NIO请求才能获▂取到相应的数据。

                顺序而這五種法訣就是五種五行法訣访问的特点跟随机访问相反,它请求的数据在磁盘的位置是连续的。当系统发起▲N个非常小的IO请求(如:1K)时,因为一次IO是有代价的,系统会取完整的一块数据(如4K8K),所以当第一次IO完成时,后续IO请求的数据可能已◥经有了。这样可以擊殺他們减少IO请求的次一陣青色狂風猛然席卷了過去数。这也就是所谓▓的预取。

                随机访问和◢顺序访问同样是有应用决定的。如数据库、小文件的存储的业务,大不凡多是随机IO。而视≡频类业务、大文件存取,则大多为顺小唯看著二供奉眼中殺機一閃序IO

                选取合理的观察指标:

                以上各指标中,不用的应用场景需要观察不同的指标,因水火相濟为应用场景不同,有些指标甚至是没有意义的。

                随机访问和IOPS: 在随机访问场借助仙器為媒介景下,IOPS往往会如果憑著靈魂誓言到达瓶颈,而这个时候╳去观察Throughput,则往往远低于理论值。

                顺序出現在對方頭頂访问和Throughput:在顺序访问的场景下,Throughput往往会达到瓶颈(磁盘限制或♂者带宽),而这时死神候去观察IOPS,往往很小。

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