在
實戰儲存設計之六latnecy
我們介紹latency過高的原因和一些建議。本文重點分析block size對效能特別是latency的影響。
什麼是block size？
block size這個詞在不同的語境中有不同含義。在此文中指的是在os中執行的應用發出乙個io讀或寫請求所傳送的資料單元的大小。無論你採用傳統儲存架構，還是融合，超融合等架構，ioblock size對效能都有影響。
如同下圖所示，乙個io請求比如搬一塊磚，磚塊的大小對整個儲存架構中的很多元件的負荷都有影響。
比如hba，儲存交換機，儲存系統的cpu等等，當然儲存介質本身對不同磚塊的處理能力也不同。
上圖摘自部落格vmpete.com
為什麼block size對儲存效能有很大影響？
對throughput的影響：
throught = iopsx block size
同樣是10iops，256k blocks 需要傳輸的資料是4k blocks 的64倍！那麼自然會對儲存網路的頻寬以及儲存控制器的cpu消耗都有影響。
對時延latency的影響
上圖摘自vmpete.com。 這是在採用儲存效能分析軟體pernixdata architect之後，顯示了不同block size對lantency的影響。可見當block size大於64k時對lantency的影響最大。
如何來應對大資料塊io帶來的挑戰呢？
以前沒有工具或簡單的方法可以很好了解應用產生的
block size
。而且在常規儲存設計中，並沒有太多顧及到應用產生的
block size,
往往是根據一些假設條件來做出設計決定。即使在儲存陣列中採用快閃儲存器，其實並不能減少。大資料塊io對
hba，儲存網路以及儲存控制器產生的負荷。並且我們發現常規
ssd硬碟處理大資料塊
io的效能並不理想。
利用io blocksize真實案例：
案例一：
某客戶發現應用效能下降，經排錯發現大資料塊io對
latency
的影響極大。在不對後台儲存有任何改變的情況下，採用
pernixdata fvp
軟體和伺服器端
nvme pci
快閃儲存器對儲存效能加速。極大的降低了大資料塊io對
latency
的影響。注意該使用者才用
nvme pci
快閃儲存器而不是常規
ssd drive
。因為常規
ssd硬碟處理大資料塊
io的應能並不好。
案例二：
某客戶發現很多應用的效能下降。經排錯發現某
sql虛擬機器產生非常多的大資料塊
io，對該
sql優化後問題解決。
案例三：
某雲服務提供商在所有虛擬機器中設定
disk io limit
，以防止共享環境中某些虛擬過度占用儲存資源。
vsphere 5.5
以後對mclock diskscheduler
作了更改,對於
block size
大於32k的io
，從disk io limit
這個角度上講，不在認為該
io只是乙個
io.
比如256k blocksize io
會被認為是8個
io。了解應用
block size
的大致情況，會對更好的設定
disk iolimit
有很大幫助。
reference:
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