使用FIO测试磁盘的iops

参考文档：

FIO是测试IOPS的非常好的工具，用来对硬件进行压力测试和验证，支持13种不同的I/O引擎，包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等。

随着块设备的发展，特别是SSD盘的出现，设备的并行度越来越高。要想利用好这些设备，有个诀窍就是提高设备的iodepth, 一次喂给设备更多的IO请求，让电梯算法和设备有机会来安排合并以及内部并行处理，提高总体效率。

应用程序使用IO通常有二种方式：同步和异步。 同步的IO一次只能发出一个IO请求，等待内核完成才返回，这样对于单个线程iodepth总是小于1，但是可以通过多个线程并发执行来解决，通常我们会用16-32个线程同时工作把iodepth塞满。 异步的话就是用类似libaio这样的linux native aio一次提交一批，然后等待一批的完成，减少交互的次数，会更有效率。

io队列深度通常对不同的设备很敏感，那么如何用fio来探测出合理的值呢？在fio的帮助文档里是如何解释iodepth相关参数的

iodepth=int
iodepth_batch=int
iodepth_batch_complete=int
iodepth_low=int
fsync=int
direct=bool

这几个参数在libaio的引擎下的作用，会用iodepth值来调用io_setup准备一个可以一次提交iodepth个IO的上下文，同时申请一个io请求队列用于保持IO。 在压测进行的时候，系统会生成特定的IO请求，往io请求队列里面扔，当队列里面的IO数量达到iodepth_batch值的时候，就调用io_submit批次提交请求，然后开始调用io_getevents开始收割已经完成的IO。 每次收割多少呢？由于收割的时候，超时时间设置为0，所以有多少已完成就算多少，最多可以收割iodepth_batch_complete值个。随着收割，IO队列里面的IO数就少了，那么需要补充新的IO。 什么时候补充呢？当IO数目降到iodepth_low值的时候，就重新填充，保证OS可以看到至少iodepth_low数目的io在电梯口排队着。

fio 官网地址：

一，FIO安装
wget 
yum install libaio-devel
tar -zxvf fio-2.0.7.tar.gz
cd fio-2.0.7
make
make install

二，FIO用法：

随机读：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randread -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=10 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest

说明：
filename=/dev/sdb1       测试文件名称，通常选择需要测试的盘的data目录。
direct=1                     测试过程绕过机器自带的buffer。使测试结果更真实。
rw=randwrite             测试随机写的I/O
rw=randrw                测试随机写和读的I/O
bs=16k                      单次io的块文件大小为16k
bsrange=512-2048         同上，提定数据块的大小范围
size=5g    本次的测试文件大小为5g，以每次4k的io进行测试。
numjobs=30               本次的测试线程为30.
runtime=1000             测试时间为1000秒，如果不写则一直将5g文件分4k每次写完为止。
ioengine=psync           io引擎使用pync方式
rwmixwrite=30            在混合读写的模式下，写占30%
group_reporting          关于显示结果的，汇总每个进程的信息。

sync=1                      设置异步io
fsync=1                      一个io就同步数据

bssplit=4k/30:8k/40:16k/30       随机读4k文件占30%、8k占40%、16k占30%

此外
lockmem=1g               只使用1g内存进行测试。
zero_buffers             用0初始化系统buffer。
nrfiles=8                每个进程生成文件的数量。

顺序读：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest

随机写：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest

顺序写：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest

混合随机读写：
fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=100 -group_reporting -name=mytest -ioscheduler=noop

三，实际测试范例：

[root@localhost ~]# fio -filename=/dev/sdb1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=100 -group_reporting -name=mytest1
mytest1: (g=0): rw=randrw, bs=16K-16K/16K-16K, ioengine=psync, iodepth=1
…
mytest1: (g=0): rw=randrw, bs=16K-16K/16K-16K, ioengine=psync, iodepth=1
fio 2.0.7
Starting 30 threads
Jobs: 1 (f=1): [________________m_____________] [3.5% done] [6935K/3116K /s] [423 /190  iops] [eta 48m:20s] s]               
mytest1: (groupid=0, jobs=30): err= 0: pid=23802
  read : io=1853.4MB, bw=18967KB/s, iops=1185 , runt=100058msec
    clat (usec): min=60 , max=871116 , avg=25227.91, stdev=31653.46
     lat (usec): min=60 , max=871117 , avg=25228.08, stdev=31653.46
    clat percentiles (msec):
     |  1.00th=[    3],  5.00th=[    5], 10.00th=[    6], 20.00th=[    8],
     | 30.00th=[   10], 40.00th=[   12], 50.00th=[   15], 60.00th=[   19],
     | 70.00th=[   26], 80.00th=[   37], 90.00th=[   57], 95.00th=[   79],
     | 99.00th=[  151], 99.50th=[  202], 99.90th=[  338], 99.95th=[  383],
     | 99.99th=[  523]
    bw (KB/s)  : min=   26, max= 1944, per=3.36%, avg=636.84, stdev=189.15
  write: io=803600KB, bw=8031.4KB/s, iops=501 , runt=100058msec
    clat (usec): min=52 , max=9302 , avg=146.25, stdev=299.17
     lat (usec): min=52 , max=9303 , avg=147.19, stdev=299.17
    clat percentiles (usec):
     |  1.00th=[   62],  5.00th=[   65], 10.00th=[   68], 20.00th=[   74],
     | 30.00th=[   84], 40.00th=[   87], 50.00th=[   89], 60.00th=[   90],
     | 70.00th=[   92], 80.00th=[   97], 90.00th=[  120], 95.00th=[  370],
     | 99.00th=[ 1688], 99.50th=[ 2128], 99.90th=[ 3088], 99.95th=[ 3696],
     | 99.99th=[ 5216]
    bw (KB/s)  : min=   20, max= 1117, per=3.37%, avg=270.27, stdev=133.27
    lat (usec) : 100=24.32%, 250=3.83%, 500=0.33%, 750=0.28%, 1000=0.27%
    lat (msec) : 2=0.64%, 4=3.08%, 10=20.67%, 20=19.90%, 50=17.91%
    lat (msec) : 100=6.87%, 250=1.70%, 500=0.19%, 750=0.01%, 1000=0.01%
  cpu          : usr=1.70%, sys=2.41%, ctx=5237835, majf=0, minf=6344162
  IO depths    : 1=100.0%, 2=0.0%, 4=0.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, >=64=0.0%
     submit    : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     complete  : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
     issued    : total=r=118612/w=50225/d=0, short=r=0/w=0/d=0

Run status group 0 (all jobs):
   READ: io=1853.4MB, aggrb=18966KB/s, minb=18966KB/s, maxb=18966KB/s, mint=100058msec, maxt=100058msec
  WRITE: io=803600KB, aggrb=8031KB/s, minb=8031KB/s, maxb=8031KB/s, mint=100058msec, maxt=100058msec

Disk stats (read/write):
  sdb: ios=118610/50224, merge=0/0, ticks=2991317/6860, in_queue=2998169, util=99.77%

主要查看以上红色字体部分的iops

from:

**磁盘阵列吞吐量与IOPS两大瓶颈分析**

1、吞吐量

　　吞吐量主要取决于阵列的构架，光纤通道的大小(现在阵列一般都是光纤阵列，至于SCSI这样的SSA阵列，我们不讨论)以及硬盘的个数。阵列的构架与每个阵列不同而不同，他们也都存在内部带宽(类似于pc的系统总线)，不过一般情况下，内部带宽都设计的很充足，不是瓶颈的所在。

　　光纤通道的影响还是比较大的，如数据仓库环境中，对数据的流量要求很大，而一块2Gb的光纤卡，所77能支撑的最大流量应当是2Gb/8(小B)=250MB/s(大B)的实际流量，当4块光纤卡才能达到1GB/s的实际流量，所以数据仓库环境可以考虑换4Gb的光纤卡。

　　最后说一下硬盘的限制，这里是最重要的，当前面的瓶颈不再存在的时候，就要看硬盘的个数了，我下面列一下不同的硬盘所能支撑的流量大小：

　　10 K rpm 15 K rpm ATA

　　——— ——— ———

　　10M/s 13M/s 8M/s

　　那么，假定一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么硬盘上最大的可以支撑的流量为120*13=1560MB/s，如果是2Gb的光纤卡，可能需要6块才能够，而4Gb的光纤卡，3-4块就够了。

2、IOPS

　　决定IOPS的主要取决与阵列的算法，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，如我们最近遇到在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。