文档介绍：最重要的三个指标IOPSIOPS,即每秒钟处理的IO请求数量。IOPS是随机访问类型业务(OLTP类)很重要的一个参考指标。?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=167个IOPS。?OS的一次IO请求对应物理硬盘一个IO吗?在没有文件系统、没有VM(卷管理)、没有RAID、没有存储设备的情况下,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,如果一块硬盘不能提供,那么多块在一起并行处理,这不就行了吗?确实是这样的。可以看到,越是高端的存储设备的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OS的IO分布到不同硬盘上,从而提高性能。文件系统则是在cache上会影响,而VM则可能是一个IO分布到多个不同设备上(Striping)。所以,一个OS的IO在经过多个中间层以后,发生在物理磁盘上的IO是不确定的。可能是一对一个,也可能一个对应多个。?IOPS能算出来吗?对单块磁盘的IOPS的计算没有没问题,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则很难计算,而需要根据实际情况进行测试。主要的因素有:?o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。oRAID级别。不同的RAID级别影响了物理IO的效率。o读写混合比例。对读操作,一般只要cache能足够大,可以大大减少物理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要越狱小于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。o一次IO请求数据量的多少。一次读写1KB和一次读写1MB,显而易见,结果是完全不同的。当时上面N多因素混合在一起以后,IOPS的值就变得扑朔迷离了。所以,一般需要通过实际应用的测试才能获得。IOResponseTime即IO的响应时间。IO响应时间是从操作系统内核发出一个IO请求到接收到IO响应的时间。因此,IOResponsetime除了包括磁盘获取数据的时间,还包括了操作系统以及在存储系统内部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,是比较合理的。下面是一些IO性能示例:?一个8K的IO会比一个64K的IO速度快,因为数据读取的少些。?一个64K的IO会比8个8K的IO速度快,因为前者只请求了一个IO而