服务器IO性能测试[2]--RAID10结果分析

本文分享了针对不同RAID级别的服务器IO性能测试心得,包括RAID0、RAID1和RAID10等配置下随机读写性能的对比及分析,探讨了磁盘数量与IOPS增长的关系。

延续前面的服务器IO性能测试,因为之前的测试结果一直不是很理想:24块SAS盘做24个raid0测出来的随机写波动相当大。读则比较稳定,在利用orion测试过程中随着磁盘数目的增加,iops基本上呈线性增长。接下来又测了raid1,24块SAS盘组成12个raid1,然后继续用orion测随机读写,这次结果基本上与上次raid0相似,不同点在于随机写的波动较raid0较小。这里我就有一个疑问了,一般像随机读写,或者说随机读、随机写波动在什么范围内才叫正常?

这几天又测了一下raid10下的随机读写(不过可能是由于raid卡的原因24块SAS盘不能做成一个raid10,而是两套raid10,也就是最终看到的是2个盘,而不是1个盘),为了测试随着磁盘数目增加观察iops是否呈线性增长这点,于是将每个raid10分成了6个区(一个raid盘阵是3.3T)这样就将一个分区当成一个磁盘来测试,在分区时还遇到了点小麻烦,如果用fdisk分区的话会报错,因为fdisk不支持大于2.2T的盘,最根本的原因应该是MBR记录不了那么大物理地址(平常说的主分区不能超过4个也是这个原因,如果需要多个分区一般都是3主+1扩展分区,然后在扩展分区里面继续分),不过还好的是在fdisk报错时,它就告诉我们可以用GPT来分区,于是装一个GPT工具,然后就搞定了,关于GPT和MBR,参见这里。这里说明的是用GPT分区后,如果用fdisk -l查看,只能看到第一个分区,比如/dev/sda分区后可能是/dev/sda1; /dev/sda2;/dev/sda3;/dev/sda4;用fdisk -l查看则只能看到/dev/sda1这个分区。要查看所有分区有两种方式:第一,parted /dev/sda 进入后执行print;第二,ls -l /dev/;

接下来再谈谈raid10的测试结果。首先raid10是这么个回事:














底层是raid1,然后所有的raid1再合起来组成一个raid0,也就是最终的raid10,raid10相对raid01更可靠,raid10相当于做了数据备份,底层的raid1只要不互为镜像的盘同时坏掉,这个raid10就不会失败,而且读写速度都还不错,就是磁盘数目冗余比较多。raid01则不是很可靠,因为是先raid0在raid1所以就相当于raid0的任何一个盘坏了整个raid01就必须得重建。

今天的raid10测试大概是这样的:一个raid10 /dev/sda分成/dev/sda1;/dev/sda2; /dev/sda3; /dev/sda4; /dev/sda5; /dev/sda6 另一个raid10 /dev/sdb 分成/dev/sdb1; /dev/sdb2 ;/dev/sdb3; /dev/sdb4; /dev/sdb5; /dev/sdb6。测试一个磁盘性能时sda或sdb里面选取一个分区,测4个盘时sda、sdb各选两个,测8个磁盘时各选4个,12个盘事各选6个分区(orion这个工具可以指定你要测试的磁盘名称,然后对其进行随机读写,然后会有测试结果统计)。结果测出来的结果发现在4个盘的时候达到了最高值,而8个盘、12个盘的时候反而开始下降,这是什么原因呢?后来想想原因可能是这样的:我们这个sda是raid10看到的磁盘名称,它的大小是下面几个raid1的和,于是在接下来给这个raid10分区的时候,每个分区的磁盘空间是底层几个磁盘的一部分磁盘空间之和,而不是底层某个磁盘全部空间+另外磁盘的完整空间(当分区大小大于单个磁盘空间的时候),也就是说每个分区的磁盘空间是平均分散到了多个底层的物理磁盘上的。而恰好我这次的这个raid10分区时,4个分区(每个raid10各2个分区)恰好就覆盖了底层所有的物理磁盘,因为在此时达到了最大值,至于为什么大于4个分区的时候iops反而下降呢?这个还没找到很好的解释,可能是由于超过4个分区就达到了瓶颈,举个形象点的例子:过一个楼梯口,如果排队有序的过速度会比较快,但是如果大家都争相的强速度,可以就会造成拥挤、竞争,从而速度下降。

这就是这次测试的一点点心得了,对于我刚才的问题如果你有更好的解释,欢迎交流。另外如果哪位大虾经验丰富,对一些服务器端io性能标准比较有经验,一定记得留言,自己经验太少,很多时候遇到了一些问题不知道是好是坏,没有一个基本的标准去参考。


<think>嗯,用户想了解服务器性能测试的方法和工具。用户明确提到"特定负载下的性能表现",说明需要有针对性的测试方案,而不是泛泛而谈的理论。 用户可能是系统管理员或运维工程师,正在为业务部署做容量规划。从"特定负载"这个关键词看,ta可能已经清楚业务场景,需要量化数据支撑决策。深层需求应该包含三方面:如何准确模拟真实负载、获取哪些关键指标、以及如何避免测试失真。 上次回复的引用内容很有参考价值:引用[3]提到网络层瓶颈可能影响测试结果,这点特别重要——很多测试失败其实源于测试环境配置而非服务器本身。引用[4]的读写比例设置技巧也值得借鉴,能帮用户定制更真实的负载模型。 测试方法需要分层展开:首先基础性能测试建立基准线,再通过压力测试和稳定性测试暴露问题。工具选择上,用户可能需要开源方案(预算有限)和企业级方案(生产环境)的对比。特别要注意引用[2]强调的"疲劳测试"概念,很多性能问题在长时间运行后才会显现。 关键是要提醒用户测试陷阱:比如未隔离测试环境导致数据干扰,或者测试工具本身成为瓶颈(引用[1]的netperf就以client/server模式工作,如果client机性能不足会影响结果)。最后给出具体步骤建议,让用户可执行。</think>以下是服务器性能测试的方法和工具指南,结合关键指标、测试流程及实用建议: --- ### **一、核心测试方法** 1. **基准测试** - **目的**:建立性能基线 - **操作**:空载时测试 CPU(`sysbench`)、内存(`memtester`)、磁盘(`fio`) - **输出指标**: - CPU:每秒事务数 (TPS) - 磁盘:IOPS、吞吐量 (MB/s)、延迟 (ms) - 网络:带宽 (Gbps)、丢包率 2. **压力测试** - **工具**: - `wrk`/`ab`(HTTP服务) - `sysbench`(数据库) - `stress-ng`(综合资源加压) - **关键动作**: - 阶梯式增加并发用户/连接数 - 观察响应时间拐点(如超过 500ms 视为性能下降) 3. **稳定性测试** - **标准**:7×24小时持续负载(引用[2]) - **监测项**:内存泄漏(`valgrind`)、线程阻塞、资源回收异常 4. **真实场景模拟** - **工具**: - `Locust`(自定义业务逻辑脚本) - `JMeter`(模拟混合读写,如 70%读/30%写 比例,引用[4]) --- ### **二、关键性能指标** | **类别** | **指标** | **健康阈值** | **工具** | |----------------|-------------------------|----------------------|-------------------| | CPU | 使用率 | <70% (峰值) | `top`/`htop` | | 内存 | 使用率、Swap频率 | Swap频率 ≈0 | `free`/`vmstat` | | 磁盘 | IOPS、延迟 | 延迟 <10ms (SSD) | `iostat`/`fio` | | 网络 | 带宽、TCP重传率 | 重传率 <0.1% | `iftop`/`nload` | | 应用层 | 错误率、95%响应时间 | 错误率 <0.1% | 应用日志/APM工具 | > 💡 **注**:网络瓶颈需优先排除(引用[3]),如带宽、防火墙规则、连接数限制。 --- ### **三、推荐工具清单** 1. **综合测试** - `sysbench`:数据库/CPU/磁盘测试 - `Geekbench`:跨平台性能评分 2. **网络测试** - `netperf`:Client/Server模式测试吞吐量(引用[1]) - `iperf3`:实时带宽测量 3. **应用层测试** - `JMeter`:Web服务压测(支持分布式) - `k6`:云原生场景脚本测试 4. **监控分析** - `Grafana+Prometheus`:实时仪表盘 - `perf`:Linux内核级性能分析 --- ### **四、测试流程** 1. **环境隔离** - 专用测试网络,避免生产干扰 2. **参数配置** - 调整内核参数(如 TCP 缓冲区、文件句柄数) 3. **逐步加压** - 从 50% 预期负载递增至 120% 4. **瓶颈分析** - 若 CPU 饱和 → 检查线程竞争/算法优化 -IO 延迟高 → 优化 RAID/文件系统 > ⚠️ **避坑提示**: > - 测试工具本身可能成为瓶颈(如单机 `JMeter` 限 5k 并发) > -服务器注意实例规格限制(如突发性能实例 CPU 积分) --- ### **五、MySQL性能测试示例** ```bash # 1. 安装sysbench sudo apt install sysbench # 2. 准备测试表(100万条数据) sysbench oltp_read_write --table_size=1000000 prepare # 3. 运行混合读写测试(8线程,持续300秒) sysbench oltp_read_write --threads=8 --time=300 run ``` **输出关注**: - Queries: 158.62 per second - 95th percentile latency: 23ms --- **相关问题** 1. 如何区分网络瓶颈和应用层性能问题? 2. 云服务器性能测试与物理机有何差异? 3. MySQL数据库的慢查询如何影响整体性能? 4. 如何通过日志分析定位性能衰减点? > 引用文献: > [^1]: Netperf工具以client/server方式工作 > [^2]: 疲劳测试推荐7X24小时策略 > [^3]: 压测流量未完全进入服务端的网络限制 > [^4]: 读写比例配置对测试结果的影响
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值