在當今大數據和人工智慧的背景下，IO效能對於任何電腦系統來說都是至關重要的。針對Linux系統，我們需要深入了解其IO效能模型及其最佳化策略。本文將詳細介紹Linux系統IO模型，以及不同IO操作的效能最佳化方法。
目前主流的第三方IO測試工具有[neiqian]fio[/neiqian]、[neiqian]iometer[/neiqian]和[neiqian]Orion[/neiqian]，這三種工具各有千秋。
fio在Linux系統下使用比較方便，iometer在window系統下使用比較方便，Orion是oracle的IO測試軟體，可在沒有安裝oracle資料庫的情況下模擬oracle資料庫場景的讀寫。
如下是在Linux系統上採用fio工具來對SAN儲存進行的IO測試。
1、安裝fio
#方法一：在fio官網下載fio-2.1.10.tar文件，解壓縮後./configure、make、make install之後就可以使用fio了。
方法二：在Linux系統下透過yum安裝，yum install -y fio
2、[neiqian]fio[/neiqian]參數解釋
可以使用fio -help查看每個參數，具體的參數左右可以在官網查看how to文檔，如下為幾個常見的參數描述
filename=/dev/emcpowerb 支持文件系统或者裸设备，-filename=/dev/sda2或-filename=/dev/sdb direct=1 测试过程绕过机器自带的buffer，使测试结果更真实 rw=randwread 测试随机读的I/O rw=randwrite 测试随机写的I/O rw=randrw 测试随机混合写和读的I/O rw=read 测试顺序读的I/O rw=write 测试顺序写的I/O rw=rw 测试顺序混合写和读的I/O bs=4k 单次io的块文件大小为4k 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，如果要使用libaio引擎，需要yum install libaio-devel包 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 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
3、fio測試場景及產生報告詳解
#測試場景：
100%隨機，100%讀， 4K
fio -filename=/dev/emcpowerb -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randread -ioengine=psync - bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=rand_100read_4k
100%隨機，100%寫， 4K
fio -filename=/dev/emcpowerb -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randwrite -ioengine=psync - bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=rand_100write_4k
100%順序，100%讀 ，4K
fio -filename=/dev/emcpowerb -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync - bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=sqe_100read_4k
100%順序，100%寫 ，4K
fio -filename=/dev/emcpowerb -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync - bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=sqe_100write_4k
100%隨機，70%讀，30%寫 4K
fio -filename=/dev/emcpowerb -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 - ioengine=psync -bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=randrw_70read_4k
結果報告檢視：
[root@rac01-node02]# fio -filename=/dev/sdc4 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixre ad=70 -ioengine=psync -bs=4k -size=1000G -numjobs=50 -runtime=180 -group_reporting -name=r andrw_70read_4k_local randrw_70read_4k_local: (g=0): rw=randrw, bs=4K-4K/4K-4K/4K-4K, ioengine=psync, iodepth=1 ... fio-2.1.10 Starting 50 threads Jobs: 21 (f=21): [mm_m_m__mmmmmm__mm_m_mmm_mm__m_m_m] [3.4% done] [7004KB/2768KB/0KB /s] [1751/692/0 iops] [eta 01h:27m:00s] randrw_70read_4k_local: (groupid=0, jobs=50): err= 0: pid=13710: Wed May 31 10:23:31 2017 read : io=1394.2MB, bw=7926.4KB/s, iops=1981, runt=180113msec clat (usec): min=39, max=567873, avg=24323.79, stdev=25645.98 lat (usec): min=39, max=567874, avg=24324.23, stdev=25645.98 clat percentiles (msec): | 1.00th=[ 3], 5.00th=[ 5], 10.00th=[ 6], 20.00th=[ 7], | 30.00th=[ 9], 40.00th=[ 12], 50.00th=[ 16], 60.00th=[ 21], | 70.00th=[ 27], 80.00th=[ 38], 90.00th=[ 56], 95.00th=[ 75], | 99.00th=[ 124], 99.50th=[ 147], 99.90th=[ 208], 99.95th=[ 235], | 99.99th=[ 314] bw (KB /s): min= 15, max= 537, per=2.00%, avg=158.68, stdev=38.08 write: io=615280KB, bw=3416.8KB/s, iops=854, runt=180113msec clat (usec): min=167, max=162537, avg=2054.79, stdev=7665.24 lat (usec): min=167, max=162537, avg=2055.38, stdev=7665.23 clat percentiles (usec): | 1.00th=[ 201], 5.00th=[ 227], 10.00th=[ 249], 20.00th=[ 378], | 30.00th=[ 548], 40.00th=[ 692], 50.00th=[ 844], 60.00th=[ 996], | 70.00th=[ 1160], 80.00th=[ 1304], 90.00th=[ 1720], 95.00th=[ 3856], | 99.00th=[40192], 99.50th=[58624], 99.90th=[98816], 99.95th=[123392], | 99.99th=[148480] bw (KB /s): min= 6, max= 251, per=2.00%, avg=68.16, stdev=29.18 lat (usec) : 50=0.01%, 100=0.03%, 250=3.15%, 500=5.00%, 750=5.09% lat (usec) : 1000=4.87% lat (msec) : 2=9.64%, 4=4.06%, 10=21.42%, 20=18.08%, 50=19.91% lat (msec) : 100=7.24%, 250=1.47%, 500=0.03%, 750=0.01% cpu : usr=0.07%, sys=0.21%, ctx=522490, majf=0, minf=7 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=356911/w=153820/d=0, short=r=0/w=0/d=0 latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=1 Run status group 0 (all jobs): READ: io=1394.2MB, aggrb=7926KB/s, minb=7926KB/s, maxb=7926KB/s, mint=180113msec, maxt=180113msec WRITE: io=615280KB, aggrb=3416KB/s, minb=3416KB/s, maxb=3416KB/s, mint=180113msec, maxt=180113msec Disk stats (read/write): sdc: ios=356874/153927, merge=0/10, ticks=8668598/310288, in_queue=8978582, util=99.99% io=执行了多少M的IO bw=平均IO带宽 iops=IOPS runt=线程运行时间 slat=提交延迟 clat=完成延迟 lat=响应时间 bw=带宽 cpu=利用率 IO depths=io队列 IO submit=单个IO提交要提交的IO数 IO complete=Like the above submit number, but for completions instead. IO issued=The number of read/write requests issued, and how many of them were short. IO latencies=IO完延迟的分布 io=总共执行了多少size的IO aggrb=group总带宽 minb=最小.平均带宽. maxb=最大平均带宽. mint=group中线程的最短运行时间. maxt=group中线程的最长运行时间. ios=所有group总共执行的IO数. merge=总共发生的IO合并数. ticks=Number of ticks we kept the disk busy. io_queue=花费在队列上的总共时间. util=磁盘利用率
4、擴展之IO隊列深度
在某個時刻,有N個inflight的IO請求,包括在佇列中的IO請求、磁碟正在處理的IO請求。 N就是隊列深度。
加大硬碟佇列深度就是讓硬碟持續運作，減少硬碟的空閒時間。
加大佇列深度 –>提高利用率 –>取得IOPS和MBPS峰值 –>注意回應時間在可接受的範圍內，
增加佇列深度的辦法有很多，使用非同步IO，同時發起多個IO請求，相當於佇列中有多個IO請求，多執行緒發起同步IO請求，相當於佇列中有多個IO請求。
增加應用IO大小，到達底層之後，會變成多個IO請求，相當於佇列中有多個IO請求 佇列深度增加了。
佇列深度增加了，IO在佇列的等待時間也會增加，導致IO反應時間變大，需要權衡。
為何要對磁碟I/O進行並行處理呢？主要目的是提升應用程式的效能。這點對於由多實體磁碟組成的虛擬磁碟（或LUN）顯得特別重要。
如果一次提交一個I/O，雖然回應時間較短，但係統的吞吐量很小。
相比較而言，一次提交多個I/O既縮短了磁頭移動距離（透過電梯演算法），同時也能夠提升IOPS。
假如一部電梯一次只能搭乘一人，那麼每個人一但搭上電梯，就能快速達到目的地（反應時間），但需要耗費較長的等待時間（隊列長度）。
因此一次向磁碟系統提交多個I/O能夠平衡吞吐量和整體回應時間。
Linux系統查看預設佇列深度：
[root@qsdb ~]# lsscsi -l [0:0:0:0] disk DGC VRAID 0533 /dev/sda state=running queue_depth=30 scsi_level=5 type=0 device_blocked=0 timeout=30 [0:0:1:0] disk DGC VRAID 0533 /dev/sdb state=running queue_depth=30 scsi_level=5 type=0 device_blocked=0 timeout=30 [2:0:0:0] disk DGC VRAID 0533 /dev/sdd state=running queue_depth=30 scsi_level=5 type=0 device_blocked=0 timeout=30 [2:0:1:0] disk DGC VRAID 0533 /dev/sde state=running queue_depth=30 scsi_level=5 type=0 device_blocked=0 timeout=30 [4:2:0:0] disk IBM ServeRAID M5210 4.27 /dev/sdc state=running queue_depth=256 scsi_level=6 type=0 device_blocked=0 timeout=90 [9:0:0:0] cd/dvd Lenovo SATA ODD 81Y3677 IB00 /dev/sr0 state=running queue_depth=1 scsi_level=6 type=5 device_blocked=0 timeout=30
使用dd指令設定bs=2M進行測試：
#dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=2M count=1000 oflag=direct
記錄了1000 0 的讀入 記錄了1000 0 的寫出 2097152000位元組(2.1 GB)已複製，10.6663 秒，197 MB/秒
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sdd 0.00 0.00 0.00 380.60 0.00 389734.40 1024.00 2.39 6.28 2.56 97.42
可以看到2MB的IO到達底層之後，會變成多個512KB的IO，平均佇列長度為2.39，這個硬碟的利用率是97%，MBPS達到了197MB/s。
(為什麼會變成512KB的IO，你可以去使用Google去查一下核心參數 max_sectors_kb的意義和使用方法 )也就是說增加隊列深度，是可以測試出硬碟的峰值的。
5、Linux系統中查看IO指令iostat詳解
#[root@rac01-node01 /]# iostat -xd 3 Linux 3.8.13-16.2.1.el6uek.x86_64 (rac01-node01) 05/27/2017 _x8664 (40 CPU) Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sda 0.05 0.75 2.50 0.50 76.59 69.83 48.96 0.00 1.17 0.47 0.14 scd0 0.00 0.00 0.02 0.00 0.11 0.00 5.25 0.00 21.37 20.94 0.05 dm-0 0.00 0.00 2.40 1.24 75.88 69.83 40.00 0.01 1.38 0.38 0.14 dm-1 0.00 0.00 0.02 0.00 0.14 0.00 8.00 0.00 0.65 0.39 0.00 sdc 0.00 0.00 0.01 0.00 0.11 0.00 10.20 0.00 0.28 0.28 0.00 sdb 0.00 0.00 0.01 0.00 0.11 0.00 10.20 0.00 0.15 0.15 0.00 sdd 0.00 0.00 0.01 0.00 0.11 0.00 10.20 0.00 0.25 0.25 0.00 sde 0.00 0.00 0.01 0.00 0.11 0.00 10.20 0.00 0.14 0.14 0.00
輸出參數描述：
#rrqms：每秒这个设备相关的读取请求有多少被Merge了（当系统调用需要读取数据的时候，VFS将请求发到各个FS，如果FS发现不同的读取请求读取的是相同Block的数据，FS会将这个请求合并Merge） wrqm/s：每秒这个设备相关的写入请求有多少被Merge了。 rsec/s：The number of sectors read from the device per second. wsec/s：The number of sectors written to the device per second. rKB/s：The number of kilobytes read from the device per second. wKB/s：The number of kilobytes written to the device per second. avgrq-sz：平均请求扇区的大小,The average size (in sectors) of the requests that were issued to the device. avgqu-sz：是平均请求队列的长度。毫无疑问，队列长度越短越好,The average queue length of the requests that were issued to the device. await：每一个IO请求的处理的平均时间（单位是微秒毫秒）。这里可以理解为IO的响应时间，一般地系统IO响应时间应该低于5ms，如果大于10ms就比较大了。 这个时间包括了队列时间和服务时间，也就是说，一般情况下，await大于svctm，它们的差值越小，则说明队列时间越短，反之差值越大，队列时间越长，说明系统出了问题。 svctm：表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位）。如果svctm的值与await很接近，表示几乎没有I/O等待，磁盘性能很好。 如果await的值远高于svctm的值，则表示I/O队列等待太长，系统上运行的应用程序将变慢。 %util： 在统计时间内所有处理IO时间，除以总共统计时间。例如，如果统计间隔1秒，该设备有0.8秒在处理IO，而0.2秒闲置，那么该设备的%util = 0.8/1 = 80%， 所以该参数暗示了设备的繁忙程度，一般地，如果该参数是100%表示磁盘设备已经接近满负荷运行了（当然如果是多磁盘，即使%util是100%，因为磁盘的并发能力，所以磁盘使用未必就到了瓶颈）。
透過本文的探究和實驗，我們可以看到Linux系統IO效能優化並不是簡單的提高系統硬體配置就能夠解決的問題，而是需要針對具體的應用場景和IO操作進行全面的考慮和優化。我們可以在Linux系統中使用各種方法和工具進行IO效能調優，例如使用IO調度器、使用RAID陣列、使用硬碟快取等。希望我們的探究對於廣大用戶來說能有所啟發與幫助，讓你的Linux系統IO效能更上一層樓。
以上是探究Linux系統IO效能優化的奧秘的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
