存储性能指标IOPS和带宽(throughput)

本文探讨了SAN和NAS存储系统的两大关键性能指标——IOPS和带宽,并深入介绍了IOPS的不同类型及其测试标准SPC-1IOPS™。此外,还分析了存储性能受配置因素的影响。

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SAN和NAS存储一般都具备2个评价指标:IOPS和带宽(throughput),两个指标互相独立又相互关联。体现存储系统性能的最主要指标是IOPS。

IOPS(I/Os per second):即每秒输入输出次数。指的是系统在单位时间内能处理的最大的I/O频度;一般,OLTP应用涉及更多的频繁读写,更多的考虑IOPS;
    IOPS测试结果与很多测试参数和存储系统具体配置有关。IOPS还可以细分为100%顺序读(Sequential Read)IOPS、100%顺序写IOPS、100%随机读IOPS、100%随机写IOPS等,在同等情况下这四种IOPS中100%顺序读的IOPS最高。
    厂商公布的经常是IOPS很高的100%顺序读IOPS指标,但多数用户实际使用的环境既有顺序读写、也有随机读写操作;传输数据块尺寸大小都有;所以产品在用户实际使用环境中性能自然就比标注的指标差。
    较权威的存储性能基准测试:SPC和SPC-1 IOPS™
    SPC(Storage Performance Council)即存储性能理事会。
    SPC的SPC-1基准测试主要是针对随机I/O应用环境的,SPC-2基准测试主要是针对顺序I/O应用环境的。SPC-1基准测试很好地模拟了OLTP、数据库和e-mail等真实应用环境,使SPC-1基准测试结果具有很高权威性和可比性。
    SPC-1基准测试虽然规定了严格的顺序和随机读写比例和数据块尺寸以及在何种磁盘负载情况下取值,但没有规定被测存储产品使用多少个磁盘,也没有规定被测存储产品设置何种RAID级别。好在存储性能理事会(SPC)要求测试报告必须详细地列出被测存储系统的配置和价格。
    SPC网站(http://www.storageperformance.org/results)上公布了大多数存储厂商的存储产品的SPC-1基准测试报告,通过查询这些报告中的SPC-1 IOPS™值和测试报告中所描述的被测存储产品的磁盘总数,用户就可以根据下列公式快速估算你所采购配置的某一存储产品实际性能和可靠性:
  ·实际性能(实际SPC-1 IOPS™)= [实际采购存储系统的磁盘数 / 测试报告中被测系统的磁盘数] X 测试报告的SPC-1 IOPS™
  ·可靠性:MTTFarray=MTTFdisk / 实际采购存储系统的磁盘数

ughput:指的是单位时间内最大的I/O流量;一些大量的顺序文件访问,例如流媒体,更多的考虑throughput指标。


    带宽决定于整个阵列系统,与所配置的磁盘个数也有一定关系;而IOPs则基本由阵列控制器完全决定。在Web、E-mail、数据库等小文件频繁读写的环境下,性能主要由IOPs决定。在视频、测绘等大文件连续读写的环境下,性能主要由带宽决定。可见,在不同的应用方式中,需要考察的侧重点也不同。对NAS产品来说,主要性能指数也是两个:OPS和ORT,分别代表每秒可响应的并发请求数和每个请求的平均反应时间。对磁带存储设备来说,单个磁带驱动器的读写速度是最重要的性能指标。 


 整理BY LEOLIN 2006-11-28
来源: http://searchstorage.techtarget.com.cn/322/2072322.shtml

<think>好的,用户现在想了解性能测试中需要监控的服务器指标有哪些。之前用户提到了Kubernetes的内存超卖问题,现在转向性能测试,可能是在进行系统优化或者应用部署时需要全面的性能评估。 首先,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到JMeter可以监控服务器CPU、内存等,需要安装插件。引用[2]则强调了吞吐量作为关键指标,涉及网络数据传输系统负载能力。不过用户还指出这些引用仅供参考,需要结合之前的对话内容。 回顾之前的对话,用户询问了Kubernetes的内存超卖率,我详细解释了内存管理、QoS分级、监控工具等。现在用户的问题转向性能测试的服务器指标,可能需要将之前的容器资源监控与性能测试指标结合起来,比如在Kubernetes环境中进行性能测试时需要关注的指标。 用户可能是在搭建或维护一个基于Kubernetes的应用,需要确保应用在不同负载下的性能,因此需要监控服务器指标来优化资源分配超卖策略。用户可能不仅关心传统服务器指标,还关心容器化环境中的特定指标,比如Pod的资源使用情况。 接下来,我需要整理性能测试中常见的服务器指标,结合引用中的内容。引用[2]提到的吞吐量是关键,但还需要包括CPU、内存、磁盘I/O、网络等基础指标。另外,在容器环境中,可能还需要监控节点Pod级别的资源使用,如CPU throttling、内存OOM事件等。 同时,用户之前的回答提到了PrometheusGrafana,这些工具可以用来监控Kubernetes集群,因此在性能测试时可能也需要集成这些工具来收集指标。需要将传统服务器指标与容器特有的监控结合起来,比如节点的整体资源使用单个Pod的资源限制情况。 另外,用户可能关注如何将这些监控指标应用到性能测试结果的分析中,以优化应用配置Kubernetes的资源分配策略。比如,通过监控发现某个服务的CPU使用率过高,可能需要调整Pod的requestslimits,或者优化代码。 还需要注意用户可能的需求层次:作为系统管理员或DevOps工程师,他们需要具体的监控指标、工具推荐以及如何解读这些指标来指导优化。因此,回答中不仅要列出指标,还要说明其重要性、监控方法常见分析场景。 最后,确保回答结构清晰,分门别类,涵盖硬件资源、应用性能、网络、容器环境等方面,并给出工具建议最佳实践,帮助用户全面了解性能测试中的监控要点。</think>#### 性能测试中需要监控的服务器核心指标 在性能测试中,服务器监控是评估系统稳定性性能瓶颈的关键环节。以下是需要重点监控的指标分类及详细说明: --- ### 一、硬件资源类指标 1. **CPU利用率** - **用户态/内核态时间比**:通过`us%`(用户进程)`sy%`(系统内核)分析计算负载分布 - **上下文切换次数**:`context switch/s`过高可能引发性能下降(如超过$10^5$次/秒需排查)[^1] - **负载平均值**:通过`load average`(1/5/15分钟)判断系统过载,建议阈值不超过CPU核数的$70\%$[^1] 2. **内存使用** - **物理内存与Swap使用率**:Swap频繁读写(`si/so`)说明物理内存不足 - **Page Faults**:`major/minor faults`反映内存页调度压力 - **缓存命中率**:文件系统缓存(如`buffers/cached`)直接影响I/O效率 3. **磁盘I/O** - **读写吞吐量**:`rMB/s`(读)、`wMB/s`(写) - **IOPS与延迟**:随机读写场景需关注`await`(平均I/O等待时间) - **磁盘队列深度**:`avgqu-sz`持续超过$2$可能成为瓶颈[^1] 4. **网络性能** - **带宽利用率**:`rxkB/s`(接收)、`txkB/s`(发送) - **TCP重传率**:`retrans/s`高于$1\%$可能引发响应延迟[^1] - **连接数状态**:`ESTABLISHED/TIME_WAIT`连接堆积可能耗尽端口资源 --- ### 二、应用性能类指标 1. **吞吐量(Throughput)** - **请求处理速率**:如HTTP请求数/s,直接反映系统处理能力[^2] - **事务成功率**:需保持$99.9\%$+(关键业务要求更高) 2. **响应时间分布** - **P90/P95/P99**:长尾响应时间揭示隐藏瓶颈 - **Apdex指数**:综合评估用户体验满意度(公式:$Apdex = \frac{Satisfied + 0.5 \times Tolerating}{Total}$) 3. **线程/协程状态** - **线程池使用率**:Java应用需监控`tomcat线程池活跃数` - **协程泄漏**:Go语言应用关注`goroutine数量`突变 4. **垃圾回收(GC)** - **GC频率与停顿时间**:Java的`Full GC耗时`超过$1$秒需优化 - **堆内存分配速率**:异常波动可能引发内存泄漏 --- ### 三、容器化环境专属指标 1. **Pod资源限制** - **CPU Throttling**:`container_cpu_cfs_throttled_seconds`反映CPU配额不足 - **OOM Kill事件**:通过`kubectl get events`监控内存超限 2. **节点级资源竞争** - **可分配资源余量**:`kube_node_status_allocatable`对比实际使用量 - **存储IOPS限制**:云环境需关注EBS/GPD卷性能天花板 3. **服务网格指标** - **Envoy代理延迟**:Istio服务网格中的`istio_request_duration_milliseconds` - **熔断器状态**:如`circuit_breaker_open`触发熔断 --- ### 四、监控工具与实现 | 工具类型 | 推荐工具 | 关键能力 | |----------------|------------------------|-----------------------------------| | 系统级监控 | `node-exporter`+Prometheus | 采集基础资源指标 | | APM工具 | SkyWalking, New Relic | 代码级链路追踪 | | 压测工具集成 | JMeter + PerfMon插件 | 同步获取服务器指标(需安装插件)[^1] | | 日志分析 | ELK Stack | 关联错误日志与性能事件 | --- ### 五、指标关联分析场景 1. **高CPU + 低吞吐量** - 可能原因:代码存在死循环或锁竞争 - 排查方法:结合`jstack`或`pprof`生成线程快照 2. **内存增长伴随Swap使用** - 可能原因:内存泄漏或JVM堆配置不合理 - 验证步骤:通过`jmap`导出堆内存分析 3. **网络丢包导致响应时间波动** - 可能原因:物理网络瓶颈或iptables规则冲突 - 诊断命令:`mtr`/`tcpdump`抓包分析 --- #### 示例:JMeter监控服务器CPU/内存 ```bash # 启动PerfMon服务器监听 jmeter -s -Jserver.rmi.ssl.disable=true # JMeter测试计划中添加"PerfMon Metrics Collector" 配置采集项:CPU% | Memory% | Disks I/O ``` --- ### 相关问题 1. 如何通过Prometheus实现性能测试的实时监控? 2. 容器环境中如何区分Pod级别节点级别的资源瓶颈? 3. 响应时间P99指标异常升高时应如何快速定位问题?
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