哪些因素影响数据存储系统的IOPS性能?
哪些因素影响数据存储系统的IOPS性能？
IOPS(Input/Output Operations Per Second)故名思意就是数据存储系统每秒能完成的I/O读写次数，即单位时间内系统能处理的I/O请求数量，是⼀个
⽤于计算机数据存储性能测试的量测指标。
⼀、IOPS的理解
IOPS(Input/Output Operations Per Second)故名思意就是数据存储系统每秒能完成的I/O读写次数，即单位时间内系统能处理的I/O请求数量，是⼀个⽤于计算机数据存储性能测试的量测指标。这个存储系统可以是单块硬盘或者单台设备也可以是包含多台设备的⼀套存储⽹络系统，⽐如SAN或者分布式多节点系
统等。
⼆、影响存储系统IOPS性能有哪些因素?
其实我⼀直想写⼀篇关于如何准确评估IOPS性能的⽂章，但是仔细⼀想我觉得要把存储系统的IOPS评估的⾮常准确，真的属实不容易，为什么呢?因为IOPS性能和许多因素相关，⽐如以下⼏个，我觉得都是⽐较值得⼀提的，每⼀个都会对IOPS性能产⽣影响(这⾥是针对单台或⼀套存储设备或存储⽹络)：
1、系统的硬盘数量和类型
(1)硬盘数量即⼀套存储系统能同时管理和运⾏的硬盘数量是多少块，⼀般情况下，硬盘数量越多，整体IOPS性能会越好，可以简单的理解为堆叠;
(2)硬盘的类型，具体包括硬盘的接⼝类型，机械硬盘还是SSD硬盘等。机械硬盘的转速、容量(存储密度)、磁头寻道时间、旋转延迟，数据传输时间这些都和系统的IOPS性能相关联的。⽽固态硬盘SSD是⼀种电⼦装置，避免了传统HDD磁盘在寻道和旋转上的时间花费，存储单元寻址开销⼤⼤降低，因此IOPS可明显提⾼。
2、⽹络和接⼝速度
对⼀套存储系统来说，应⽤服务器和存储设备之间的⽹络带宽和⽹络接⼝速度以及多节点情况下各存储节点之间所使⽤的⽹络的速度也都是影响IOPS性能的重要因素。
3、应⽤的随机读写或者顺序读写I/O⽐例
根据实际的应⽤情况可将IOPS细分为如下⼏种情形：
(1)读写混合以及随机I/O负载情况下的IOPS，这个与实际I/O情况最为相符，⼤多数应⽤是要关注此指标;
(2)100%随机读负载情况下的IOPS(Random Read IOPS);
(3)100%随机写负载情况下的IOPS(Random Write IOPS);
硬盘性能指标(4)100%顺序读负载情况下的IOPS(Sequential Read IOPS);
(5)100%顺序写负载情况下的IOPS(Sequential Write IOPS)。
以上每种不同的情况下的IOPS差别是很⼤的，⽐如⼀般顺序的读写肯定⽐随机读写的IOPS值要⾼的，顺序的寻址时间⽐随机的快，⽰意图：
此外传统的机械硬盘读取和写⼊时间差不多，⽽⼤部分闪存SSD的写⼊速度⽐读要慢很多，原因是⽆法写⼊⼀个之前写过的区域，会强制引导垃圾数据回收功能，但总体SSD性能肯定要好于HDD。
4、Cache命中率
Cache命中率对实际IOPS有决定性的影响，Cache命中率取决于数据的分布，Cache SIZE的⼤⼩和数据访问的规则以及Cache的算法，我们这⾥把这些内部原理都省略掉，只强调：对于⼀个存储系统来说，读Cache的命中率越⾼，⼀般就表⽰它可以⽀持更多的IOPS。那么什么叫命中率呢?终端⽤户访问加速缓存时，如果缓存驻了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回到原设备提取，就是没有命中。命中率=命中数/(命中数+没有命中数), 缓存命中率也是判断加速效果好坏的重要因素之⼀。
5、RAID或⽂件系统模式
这⾥包含传统的RAID以及分布式⽂件系统等，对于顺序读写⽽且写性能要求⾼，有冗余要求的应⽤，选择RAID1或RAID10。顺序写要求⾼的数据, 应单独在⼀个RAID组中，避免来回寻址，典型的有Oracle的 redo log, Exchange 的 Transaction log等⽇志型的数据。对于有额外备份措施的数据, 没有冗余的要求, 读写性能要求⾼的⽤RAID0，⽐如实时数据采集。对于读要求⾼于写要求，随机写要求不⾼，容量上有考虑的，选择RAID5。对于分布式软件定义存储系统，⼩⽂件类和随机读写频繁的选择副本机制，其他的可选择纠删码模式。
6、队列深度
主要指的是端⼝队列中等待服务的I/O请求数量。如果I/O请求的数量超过了最⼤队列深度，则该事务将在⼀段时间⽆法重新尝试。使⽤SAS 和SATA，排队的I/O请求有⼀定的局限，但NVMe在⼤⼤增加队列深度⽅⾯是⼀个重要的进步，NVMe可以提供海量的队列深度。其实加⼤硬盘队列深度就是让硬盘不断⼯作，减少硬盘的空闲时间。
7、应⽤线程数
线程数和IOPS的关系不⾔⽽喻，⼀个应⽤同时⼯作的线程越多那么⾃然需要更多的I/O并发，所以⾃然就需要更⾼的IOPS来⽀撑，反之亦然。
三、如何综合评估IOPS性能?
1、利⽤测试⼯具
对于测试⼯具来讲，⼀个请求从主机下发到存储，存储完成后返回到主机，这才算是这个I/O的⼀个完整周期。存储设备制造商提出的IOPS 性能不保证就是实际应⽤下的性能，因为实际的情况多种多样。但IOPS可以通过测试程序来模拟⼀些不同的业务情形，建⽴测试模型，然后按照测试模型来实际运⾏，以便到最佳的存储配置。
2、根据经验和⾏业参考值来估算
每种类型的硬盘都有在特定环境下的IOPS参考值或者叫理论值，个⼈认为如今的硬盘接⼝以及⽹络的带宽已经不是瓶颈，因为技术的发展让这些指标已经很快了。如果预估IOPS，最主要是读写⽐例和RAID模式的写惩罚，要有⼀个固定参考值，才能估算出较为接近的数值。
硬盘的IOPS参考值以及总的可⽤IOPS的计算公式，⽐如：
单硬盘IOPS = 1000ms / ((磁盘旋转延迟时间(ms) + 磁头寻道时间(ms))
系统总的IOPS=硬盘数量 × 单磁盘IOPS
系统总的可⽤IOPS=(系统总的IOPS×写百分⽐÷RAID写惩罚)+(系统总的IOPS×读百分⽐)
RAID5写惩罚为4，RAID6写惩罚为6，RAID10写惩罚为2，RAID1写惩罚为2，RAID0写惩罚为1，分布式多节点的以此类推。
我个⼈觉得如果不是那种每秒钟都有⼏⼗次以上的在线交易系统，绝⼤部分的业务系统的IOPS需求都是⽐较容易满⾜的。如果能估算出应⽤总的IOPS的需求，那么就可以计算出需要多少块硬盘了。
四、顺便提⼀下吞吐量
吞吐量指的是单位时间内存储系统可以成功传输的数据数量。如果前⾯估算出了系统的IOPS了，吞吐量也就迎刃⽽解了。吞吐量估算公式为：
每秒I/O吞吐量= IOPS × 平均 I/O SIZE
从公式可以看出：I/O SIZE越⼤以及IOPS越⾼，那么每秒I/O 的吞吐量就越⾼。对于⼀个存储系统来讲，这两个指标均有其最⼤值，⽽且这两个指标也是相辅相成的。
五、数据块的⼤⼩和存储性能
对于数据块很⼩并且随机读写频繁的应⽤，IOPS是关键衡量指标，⽐如OLTP(Online Transaction Processing)在线交易处理。⽽对于⼤数据块并且是顺序读写的应⽤，如VOD(Video On Demand)视频类需求，这种应⽤则更加关注吞吐量指标(Throughput)，这时候IOPS指标就不是那么的重要了。
这⾥可以举例⼦：
⽐如：读取10000个1KB⽂件，⽤时10秒，虽然Throught(吞吐量)=1MB/s，但是IOPS=1000 ，对于追求IOPS的应⽤就有意义;
再⽐如：读取1个10MB⽂件，⽤时0.2秒，IOPS只等于5，但是Throught(吞吐量)=50MB/s，对于追求吞吐量的应⽤就有意义。
所以并不是每个应⽤都要追求⾼的IOPS的，也就是不是每套存储系统的性能都是以IOPS作为唯⼀的衡量指标，要根据应⽤的数据块⼤⼩以及应⽤的特性来综合判断哪个指标是最需要关注的!

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