IOPS概念

       IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。随机读写频繁的应用，如OLTP(Online Transaction Processing)，IOPS是关键衡量指标。另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput)，指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用，如电视台的视频编辑，视频点播VOD(Video On Demand)，则更关注吞吐量指标。

IOPS计算方法

      传统磁盘本质上一种机械装置，如FC, SAS, SATA磁盘，转速通常为5400/7200/10K/15K rpm不等。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。
       寻道时间Tseek是指将读写磁头移动至正确的磁道上所需要的时间。寻道时间越短，I/O操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在3－15ms。
       旋转延迟Trotation是指盘片旋转将请求数据所在扇区移至读写磁头下方所需要的时间。旋转延迟取决于磁盘转速，通常使用磁盘旋转一周所需时间的1/2表示。比如，7200 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/7200/2 = 4.17ms，而转速为15000 rpm的磁盘其平均旋转延迟约为2ms。
       数据传输时间Ttransfer是指完成传输所请求的数据所需要的时间，它取决于数据传输率，其值等于数据大小除以数据传输率。目前IDE/ATA能达到133MB/s，SATA II可达到300MB/s的接口数据传输率，数据传输时间通常远小于前两部分时间。因此，理论上可以计算出磁盘的最大IOPS，即IOPS = 1000 ms/ (Tseek + Troatation)，忽略数据传输时间。假设磁盘平均物理寻道时间为3ms, 磁盘转速为7200,10K,15K rpm，则磁盘IOPS理论最大值分别为，

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

       固态硬盘SSD是一种电子装置， 避免了传统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可以非常高，能够达到数万甚至数十万。实际测量中，IOPS数值会受到很多因素的影响，包括I/O负载特征(读写比例，顺序和随机，工作线程数，队列深度，数据记录大小)、系统配置、操作系统、磁盘驱动等等。因此对比测量磁盘IOPS时，必须在同样的测试基准下进行，即便如何也会产生一定的随机不确定性。通常情况下，IOPS可细分为如下几个指标：

       Toatal IOPS，混合读写和顺序随机I/O负载情况下的磁盘IOPS，这个与实际I/O情况最为相符，大多数应用关注此指标。

1、Random Read IOPS，100%随机读负载情况下的IOPS。
2、Random Write IOPS，100%随机写负载情况下的IOPS。
3、Sequential Read IOPS，100%顺序负载读情况下的IOPS。
4、Sequential Write IOPS，100%顺序写负载情况下的IOPS。


       IOPS的测试benchmark工具主要有Iometer, IoZone, FIO等，可以综合用于测试磁盘在不同情形下的IOPS。对于应用系统，需要首先确定数据的负载特征，然后选择合理的IOPS指标进行测量和对比分析，据此选择合适的存储介质和软件系统。


IOPS (Input/Output Operations Per Second)，即每秒进行读写（I/O）操作的次数，多用于数据库等场合，衡量随机访问的性能。存储端的IOPS性能和主机端的IO是不同的，IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问，主机的一次IO需要多次访问存储才可以完成。例如，主机写入一个最小的数据块，也要经过“发送写入请求、写入数据、收到写入确认”等三个步骤，也就是3个存储端访问



决定IOPS的主要取决于阵列的算法，cache命中率，以及磁盘个数。阵列的算法因为不同的阵列不同而不同，如我们遇到在hds usp上面，可能因为ldev(lun)存在队列或者资源限制，而单个ldev的iops就上不去，所以，在使用这个存储之前，有必要了解这个存储的一些算法规则与限制。

cache的命中率取决于数据的分布，cache size的大小，数据访问的规则，以及cache的算法，如果完整的讨论下来，这里将变得很复杂，可以有一天好讨论了。我这里只强调一个cache的命中率，如果一个阵列，读cache的命中率越高越好，一般表示它可以支持更多的IOPS，为什么这么说呢?这个就与我们下面要讨论的硬盘IOPS有关系了。

硬盘的限制，每个物理硬盘能处理的IOPS是有限制的，如

10 K rpm 15 K rpm ATA

——— ——— ———

100 150 50

同样，如果一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么，它能撑的最大IOPS为120*150=18000，这个为硬件限制的理论值，如果超过这个值，硬盘的响应可能会变的非常缓慢而不能正常提供业务。

在raid5与raid10上，读iops没有差别，但是，相同的业务写iops，最终落在磁盘上的iops是有差别的，而我们评估的却正是磁盘的IOPS，如果达到了磁盘的限制，性能肯定是上不去了。

那我们假定一个case，业务的iops是10000，读cache命中率是30%，读iops为60%，写iops为40%，磁盘个数为120，那么分别计算在raid5与raid10的情况下，每个磁盘的iops为多少。

raid5:

单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 16000)/120

= 168

这里的10000*(1-0.3)*0.6表示是读的iops，比例是0.6，除掉cache命中，实际只有4200个iops

而4 * (10000*0.4) 表示写的iops，因为每一个写，在raid5中，实际发生了4个io，所以写的iops为16000个

为了考虑raid5在写操作的时候，那2个读操作也可能发生命中，所以更精确的计算为：

单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 5600 + 8000)/120

= 148

计算出来单个盘的iops为148个，基本达到磁盘极限

raid10

单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120

= (4200 + 8000)/120

= 102

可以看到，因为raid10对于一个写操作，只发生2次io，所以，同样的压力，同样的磁盘，每个盘的iops只有102个，还远远低于磁盘的极限iops。

在一个实际的case中，一个恢复压力很大的standby(这里主要是写，而且是小io的写)，采用了raid5的方案，发现性能很差，通过分析，每个磁盘的iops在高峰时期，快达到200了，导致响应速度巨慢无比。后来改造成raid10，就避免了这个性能问题，每个磁盘的iops降到100左右