磁盤IOPS概念及IOPS的計算與測試

IOPS概念

       IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的輸入輸出量(或讀寫次數)，是衡量磁盤性能的主要指標之一。IOPS是指單位時間內系統能處理的I/O請求數量，通常以每秒處理的I/O請求數量爲單位，I/O請求一般爲讀或寫數據操做請求。隨機讀寫頻繁的應用，如OLTP(Online Transaction Processing)，IOPS是關鍵衡量指標。另外一個重要指標是數據吞吐量(Throughput)，指單位時間內能夠成功傳輸的數據數量。對於大量順序讀寫的應用，如電視臺的視頻編輯，視頻點播VOD(Video On Demand)，則更關注吞吐量指標。

IOPS計算方法

      傳統磁盤本質上一種機械裝置，如FC, SAS, SATA磁盤，轉速一般爲5400/7200/10K/15K rpm不等。影響磁盤的關鍵因素是磁盤服務時間，即磁盤完成一個I/O請求所花費的時間，它由尋道時間、旋轉延遲和數據傳輸時間三部分構成。
       尋道時間Tseek是指將讀寫磁頭移動至正確的磁道上所須要的時間。尋道時間越短，I/O操做越快，目前磁盤的平均尋道時間通常在3－15ms。
       旋轉延遲Trotation是指盤片旋轉將請求數據所在扇區移至讀寫磁頭下方所須要的時間。旋轉延遲取決於磁盤轉速，一般使用磁盤旋轉一週所需時間的1/2表示。好比，7200 rpm的磁盤平均旋轉延遲大約爲60*1000/7200/2 = 4.17ms，而轉速爲15000 rpm的磁盤其平均旋轉延遲約爲2ms。
       數據傳輸時間Ttransfer是指完成傳輸所請求的數據所須要的時間，它取決於數據傳輸率，其值等於數據大小除以數據傳輸率。目前IDE/ATA能達到133MB/s，SATA II可達到300MB/s的接口數據傳輸率，數據傳輸時間一般遠小於前兩部分時間。所以，理論上能夠計算出磁盤的最大IOPS，即IOPS = 1000 ms/ (Tseek + Troatation)，忽略數據傳輸時間。假設磁盤平均物理尋道時間爲3ms, 磁盤轉速爲7200,10K,15K rpm，則磁盤IOPS理論最大值分別爲，

 IOPS = 1000 / (3 + 60000/7200/2)  = 140
 IOPS = 1000 / (3 + 60000/10000/2) = 167
 IOPS = 1000 / (3 + 60000/15000/2) = 200

       固態硬盤SSD是一種電子裝置， 避免了傳統磁盤在尋道和旋轉上的時間花費，存儲單元尋址開銷大大下降，所以IOPS能夠很是高，可以達到數萬甚至數十萬。實際測量中，IOPS數值會受到不少因素的影響，包括I/O負載特徵(讀寫比例，順序和隨機，工做線程數，隊列深度，數據記錄大小)、系統配置、操做系統、磁盤驅動等等。所以對比測量磁盤IOPS時，必須在一樣的測試基準下進行，即使如何也會產生必定的隨機不肯定性。一般狀況下，IOPS可細分爲以下幾個指標：

       Toatal IOPS，混合讀寫和順序隨機I/O負載狀況下的磁盤IOPS，這個與實際I/O狀況最爲相符，大多數應用關注此指標。
一、Random Read IOPS，100%隨機讀負載狀況下的IOPS。
二、Random Write IOPS，100%隨機寫負載狀況下的IOPS。
三、Sequential Read IOPS，100%順序負載讀狀況下的IOPS。
四、Sequential Write IOPS，100%順序寫負載狀況下的IOPS。
       IOPS的測試benchmark工具主要有Iometer, IoZone, FIO等，能夠綜合用於測試磁盤在不一樣情形下的IOPS。對於應用系統，須要首先肯定數據的負載特徵，而後選擇合理的IOPS指標進行測量和對比分析，據此選擇合適的存儲介質和軟件系統。

IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒進行讀寫（I/O）操做的次數，多用於數據庫等場合，衡量隨機訪問的性能。存儲端的IOPS性能和主機端的IO是不一樣的，IOPS是指存儲每秒可接受多少次主機發出的訪問，主機的一次IO須要屢次訪問存儲才能夠完成。例如，主機寫入一個最小的數據塊，也要通過「發送寫入請求、寫入數據、收到寫入確認」等三個步驟，也就是3個存儲端訪問

決定IOPS的主要取決於陣列的算法，cache命中率，以及磁盤個數。陣列的算法由於不一樣的陣列不一樣而不一樣，如咱們遇到在hds usp上面，可能由於ldev(lun)存在隊列或者資源限制，而單個ldev的iops就上不去，因此，在使用這個存儲以前，有必要了解這個存儲的一些算法規則與限制。

cache的命中率取決於數據的分佈，cache size的大小，數據訪問的規則，以及cache的算法，若是完整的討論下來，這裏將變得很複雜，能夠有一天好討論了。我這裏只強調一個cache的命中率，若是一個陣列，讀cache的命中率越高越好，通常表示它能夠支持更多的IOPS，爲何這麼說呢?這個就與咱們下面要討論的硬盤IOPS有關係了。

硬盤的限制，每一個物理硬盤能處理的IOPS是有限制的，如

10 K rpm 15 K rpm ATA

——— ——— ———

100 150 50

一樣，若是一個陣列有120塊15K rpm的光纖硬盤，那麼，它能撐的最大IOPS爲120*150=18000，這個爲硬件限制的理論值，若是超過這個值，硬盤的響應可能會變的很是緩慢而不能正常提供業務。

在raid5與raid10上，讀iops沒有差異，可是，相同的業務寫iops，最終落在磁盤上的iops是有差異的，而咱們評估的卻正是磁盤的IOPS，若是達到了磁盤的限制，性能確定是上不去了。

那咱們假定一個case，業務的iops是10000，讀cache命中率是30%，讀iops爲60%，寫iops爲40%，磁盤個數爲120，那麼分別計算在raid5與raid10的狀況下，每一個磁盤的iops爲多少。

raid5:

單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 16000)/120

= 168

這裏的10000*(1-0.3)*0.6表示是讀的iops，比例是0.6，除掉cache命中，實際只有4200個iops

而4 * (10000*0.4) 表示寫的iops，由於每個寫，在raid5中，實際發生了4個io，因此寫的iops爲16000個

爲了考慮raid5在寫操做的時候，那2個讀操做也可能發生命中，因此更精確的計算爲：

單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 5600 + 8000)/120

= 148

計算出來單個盤的iops爲148個，基本達到磁盤極限

raid10

單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 8000)/120

= 102

能夠看到，由於raid10對於一個寫操做，只發生2次io，因此，一樣的壓力，一樣的磁盤，每一個盤的iops只有102個，還遠遠低於磁盤的極限iops。

在一個實際的case中，一個恢復壓力很大的standby(這裏主要是寫，並且是小io的寫)，採用了raid5的方案，發現性能不好，經過分析，每一個磁盤的iops在高峯時期，快達到200了，致使響應速度巨慢無比。後來改形成raid10，就避免了這個性能問題，每一個磁盤的iops降到100左右