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浅析I/O处理过程与存储性能的关系
本文作为一篇存储基础的介绍文章,帮助读者了解看似简单的数据读写中的更多细节。
FA – Cache,存储前端卡将数据写入到缓存的时间。 DA – Drive,存储后端卡将数据从缓存写入到物理磁盘的时间。 下面的表中根据不同阶段的数据访问时间做了一个比较,一个8KB的I/O完成整个I/O流向的大概耗时。(表中的耗时根据每秒的传输数据整除获得,例如HBA到FA的速度有102,400KB/秒除以8KB得到78 μs)。根据表中的数据显而易见,I/O从主机的文件系统开始传输到存储阵列的缓存在整个这个I/O占比很小,由于机械硬盘的限制,最大的耗时还是在DA到物理磁盘的时间。如果使用闪存盘,那这个数据会大幅缩小,但是与其他几个节点的传输时间相比,占比还是比较大的。 可以看到,存储阵列的缓存在整个I/O流中所起到的作用是至关重要。缓存的处理效率与大小,直接影响到I/O处理的速度。而然,在实际的环境中,即使存储阵列的缓存工作得当,主机的I/O也不会达到100 μs也就是0.1ms的水平,通常在1-3ms左右,就会认为I/O处理处于比较高性能的模式。原因就是因为另外两个因素“数据头处理”和“并发”。 1. “数据头处理“由于I/O流中每个I/O的数据组成并不是只包含数据,如下图所示,一个I/O除了数据以外还包含了Negotiation,Acknowledgement用来负责在I/O流中的每个节点传输和进行管理的。其中包含和TCP/IP一样的“Handshaking“信息以及流控制的信息,比如初始化传输,结束通讯等等。Header中则会定义一些例如CRC校验的信息,保证数据的一致性。所有这些数据的处理都会耗费一定的处理资源,增加I/O流的耗时。 2.“并发“。由于I/O流整个过程中不可能只同时处理一个I/O,所有的I/O在HBA,FC,FA和DA处理的过程中都是已大量并发的情况下进行。而主要的耗时取决于I/O队列的等待,虽然存储阵列会在并发上进行优化。同一个处理Slice的处理还是会一队列形式进行。入下图所示,当存储同时面对多个I/O的处理的情况,总会有某个I/O会在整个流的最后出来,而增加I/O的耗时。所以说,在I/O流的每个节点出现瓶颈,或者短板的时候。I/O的耗时就会增加。 综上所述,I/O流与存储性能的关系可以总结为以下几点: 完成一个I/O流主要经历过的节点有HBA,FC网络,存储前端口FA,存储缓存、存储后端口,物理磁盘。而很个过程中最耗时的是物理磁盘。 存储阵列的缓存的大小和处理方式直接影响到I/O流的性能,也是定义一个存储阵列优劣的重要指标之一。 I/O的处理速度通常会远离理论值,原因多个并发量较大而造成的队列延迟。 优化I/O的方式可以从多个节点入手,而最显著的效果是提升物理磁盘的速度。因为存储阵列会把尽可能多的数据放入缓存,而当缓存用满以后的数据交换则完全取决于物理磁盘的速度。 适当选用合适的RAID级别,因为不同的RAID级别的读写比例大不相同,可能使得物理磁盘处理耗时几倍增加。参考:浅谈RAID写惩罚(Write Penalty)与IOPS计算
责编:王雅京
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