存儲系統作為數據的載體，為前端的服務器和應用程序提供讀寫服務。存儲陣列某種意義上來說，是對應用服務器提供數據服務的后端“服務器”。應用服務器對存儲系統發送數據的“讀”和“寫”的請求。然而，不同的應用程序對存儲的數據訪問類型有所不同。

本文描述典型的不同應用程序的存儲IO類型。幫助讀者了解不同應用程序存儲IO類型的同時，提供的數據也可以為存儲模擬和壓力測試的數據參考。

IO類型描述:

描述不同應用的存儲IO類型之前，先要描述存儲中的定義IO的幾個術語：

IO大小（IO Size）：IO Size是應用程序發起，經過操作系統的磁盤子系統，向存儲系統發送的讀寫請求的單位大小。不同的應用程序所發送的IO大小都不相同，例如對于數據庫應用，它在數據讀寫的時候IO Size是8KB，而在事務日志的寫入的時候可能是512Bytes-64KB不等。所以，通常所說的IO Size都是一個平均的概念。即某一款應用在一段時間內的平均IO大小。

讀寫比例（Read/Write）：讀寫比例比較容易理解，就是應用程序讀數據和寫數據分布。這個在規劃存儲的時候也至關重要，因為存儲系統中的保護級別（RAID）的不同，對寫有損失。例如RAID-5單次寫入需要分別對數據位和校驗位進行2次讀和2次寫。所以說，如果用RAID-5作為寫入比例較高的應用，顯然會對性能有很大影響。

順序與隨機讀寫比例（Random/Sequential）：順序和隨機讀寫取決與應用的獲取數據的方式。通常情況下，如果數據的讀取和寫入是在連續的磁盤空間上，可以認為是順序讀寫。如果應用讀取的數據分布在不同磁盤空間，且無固定的順序，則視為隨機讀寫。由于傳統的機械磁盤（閃存盤不再討論之列）讀寫數據需要盤面的轉動和磁頭的移動，這使得隨機讀寫的效率在物理磁盤層面要遠小于順序讀寫。通常存儲系統都都會利用緩存來減少這部分的延遲，減緩因為磁頭的移動而帶來的性能損失。隨機讀寫的代表的是OLTP的數據庫文件，順序讀寫的代表則是數據的事務日志。

應用程序存儲IO類型：

下面的表中描述的不同的應用程序對應的IO大小、讀寫比例、隨機和順序比例。表中的比例為一個通用的參考值，比例接近真實各種應用的IO類型。當然不能包含全部的應用類型因為根據不同生產環境，數值也會有很大的差異。這里的數據提供一個參考，可以用于使用壓力測試工具，例如IOMeter，模擬不同應用的IO負載。

IOmeter是一款用于單系統和集群系統的I/O子系統度量(Measurement)和特征化(Characterization)工具，它是一個負載生成器(Workload Generator)，也是一個度量工具(Measurement tool)，可用于模擬任何程序或benchmark的磁盤或網絡I/O操作，在單個或多個(聯網)系統上生成并度量負載。

IOmeter由兩個程序組成，Iometer和Dynamo。Iomter是控制程序/GUI，它告訴Dynamo需要做什么，收集數據結果并總結到一個輸出文件。一次只應該運行一個Iometer，通常運行在服務器上。

Dynamo是一個負載生成器，它沒有GUI，在Iometer的命令下執行I/O操作并記錄性能信息，然后返回數據給Iometer。一次可以運行多個Dynamo，通常是一個副本運行在服務器上，另一個副本運行在每一臺客戶端上。Dynamo是多線程的，每一個副本可以模擬多個客戶端程序的工作(Workload)，每一個正在運行的Dynamo副本被稱為是一個Manager，Dynamo中的每一個線程被稱為worker。

不同應用通常具有不同的I/O類型，了解應用的I/O類型是為其設計解決方案、排錯性能問題的首要工作。那I/O類型通常包括哪些需要考慮的因素？我們今天就來談一談I/O類型的幾個重要方面。

讀 vs. 寫

應用程序的讀寫請求必須量化，了解他們之間的比列，因為讀寫對存儲系統的資源消耗是不通的。了解讀寫比率直接關系到如何應用緩存、RAID類型等子系統的最佳實踐。寫通常需要比讀更多的資源，SSD的寫操作相對讀更是慢得多。

順序 vs. 隨機

傳統存儲系統通常都是機械硬盤，因此整個系統設計為盡可能順序化I/O，減少由于磁盤尋道所帶來的延遲。所以，順序I/O相對隨機I/O的性能會好很多。隨機小I/O消耗比順序大I/O更多的處理資源。隨機小I/O更在意系統處理I/O的數量，即IOPS；而順序大I/O則更在意帶寬，即MB/s。因此，如果系統承載了多種不同的應用，必須了解它們各自的需求，是對IOPS有要求，還是對帶寬有要求。這往往需要在兩種之間進行折衷考慮。閃盤是一個例外，它沒有機械尋道操作，因此對隨機小I/O的處理是非常迅速的，由此是讀操作。

大I/O vs. 小I/O

我們通常把<=16KB的I/O認為是小I/O，而>=32KB的I/O認為是大I/O。就單個I/O來講，大I/O從微觀的角度相比小I/O會需要更多處理資源，不過對于智能存儲系統來說，會盡可能把I/O整理為順序的，以單個操作執行，如此依賴，將多個小I/O整理成單個大I/O處理后，反而會更快。I/O的大小依然取決于應用程序本身，了解I/O的大小，影響到后期對緩存、RAID類型、LUN的一些屬性的調優。

位置引用

數據的位置分布影響到后期對二級緩存或存儲分層技術的應用，因為這些技術都會根據I/O的位置分布來判斷是否將I/O放置到緩存或快速的層級。位置引用是指那些被頻繁的存儲位置，我們通常認為最新創建的數據以及最近被訪問過的數據，它們周圍的數據也同時被訪問的可能性會比較大。因此，了解應用程序的I/O位置特性，有助于應用正確的性能優化技術。

穩定 vs. 爆發

I/O數量在一天中的不同時段會有不同的表現。例如，早高峰時段的I/O數量相比下班后的I/O會多出許多。如果能準確預測和估計應用的I/O在不同時間段的穩定性和爆發性，可以正確分配資源，提高資源利用率。在前期的設計階段，就應該考慮系統是否能夠處理I/O高峰期。

多線程 vs. 單線程

多線程是實現并發操作的一種方式，同時也意味著對存儲系統的資源消耗更多。這種高IOPS的請求方式，在有些情況下會造成磁盤繁忙，進而導致I/O排隊，增加了響應時間。因此，適度的調整線程數量，不僅可以實現并發，而且能在不拖累整個存儲系統的情況下，達到最優的響應時間。
編輯：hfy