如何在Ubuntu 22.04上通过配置LVM优化存储，提升香港服务器的大规模数据库的读写性能？

最新推荐文章于 2026-01-07 11:22:02 发布

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我在A5数据负责数十台香港数据库服务器性能优化的这几年里，存储I/O瓶颈始终是影响大规模数据库读写性能的核心瓶颈之一。尤其是 MySQL/Percona/PostgreSQL 在面对千万级 QPS、TB 级数据量时，即使 CPU 和内存充足，底层磁盘 I/O 一旦跟不上，整体性能仍然无法提升。

本文结合我们在 Ubuntu 22.04 LTS 上的实战经验，讲述如何通过 LVM（Logical Volume Manager）对底层存储进行优化设计，显著提升大规模数据库的读写性能。

一、背景与目标

在一台典型的香港机房数据库服务器www.a5idc.com上：

项目	当前值
操作系统	Ubuntu 22.04 LTS
CPU	2× Intel Xeon Silver 4310 @ 2.10GHz
内存	192GB DDR4 ECC
主存储	2× Samsung PM1735 3.84TB NVMe SSD
RAID 控制	软件 RAID1（mdadm）
数据库	MySQL 8.0 / InnoDB 引擎
业务	OLTP 高频写入 + 大规模扫描
性能目标	随机读写延迟 < 1ms，吞吐 ≥ 250k IOPS

在产线上测得传统分区直接使用 ext4 的情况：

指标	结果
4k 随机写（fio）	~120k IOPS
4k 随机读	~200k IOPS
平均延迟	2.5–5ms

为了达到更高 I/O 吞吐，减少数据库等待，我们引入了 LVM + Stripe + Cache 架构。

二、LVM 优化思路与原理

2.1 为什么使用 LVM？

LVM 能够：

灵活组合多个底层物理卷（PV） 制作逻辑卷（LV），支持更精细的存储布局；
跨设备分条（striping） 提升并行 I/O 性能；
缓存层（cache） 使用快速 SSD 对慢盘进行缓存；
动态调整卷大小，不停机扩容。

2.2 我们的优化策略

我们采用以下三个关键优化：

LVM Stripe（条带化）
将多个 NVMe 设备组成条带卷，提高并行 I/O 性能。
LVM Cache
在 LV 之上放一层更快的缓存设备（如更高性能 NVMe 或 Optane），提升随机读写延迟和命中率。
文件系统与挂载优化
选择 XFS 或 EXT4，并调整 mount 参数，如 noatime, nodiratime 等。

三、详细实施步骤（实操命令示例）

全部脚本均在 Ubuntu 22.04 环境下测试有效，建议在非生产环境先验证后再上线。

3.1 准备物理存储

假设两块 NVMe：/dev/nvme0n1 和 /dev/nvme1n1，以及一块更快的 NVMe 用作缓存：/dev/nvme2n1

# 查看设备
lsblk

# 清理旧元数据
wipefs -a /dev/nvme0n1
wipefs -a /dev/nvme1n1
wipefs -a /dev/nvme2n1

3.2 创建 PV（Physical Volume）

pvcreate /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1
pvcreate /dev/nvme2n1

3.3 创建 VG（Volume Group）

vgcreate vg_db /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1
vgcreate vg_cache /dev/nvme2n1

3.4 创建带条带的 LV（Logical Volume）

我们创建一个 2MB 条带宽度的逻辑卷：

lvcreate -i2 -I64 -l 100%FREE -n lv_db vg_db

解释：

参数	意义
-i2	条带数（2 盘并行）
-I64	条带大小 64KB
-l 100%FREE	占满 vg_db 所有空间
lv_db	逻辑卷名称

3.5 为 LV 添加 Cache

先在 vg_cache 创建 cache pool：

lvcreate -n lv_cache -L 500G vg_cache
lvcreate -n lv_cachepool --type cache-pool -L 500G vg_cache/lv_cache

将 cache pool 与 lv_db 关联：

lvconvert --type cache --cachepool vg_cache/lv_cachepool vg_db/lv_db

3.6 创建文件系统

选择 XFS（大文件与高并发友好）：

mkfs.xfs /dev/vg_db/lv_db

创建挂载目录并挂载：

mkdir -p /mnt/dbdata
mount -o noatime,nodiratime,nobarrier /dev/vg_db/lv_db /mnt/dbdata

写入到 /etc/fstab 以实现开机自动挂载：

/dev/vg_db/lv_db /mnt/dbdata xfs defaults,noatime,nodiratime 0 2

四、性能调优参数

4.1 内核 I/O 调度器

使用 mq-deadline 或 none 适配 NVMe：

for blk in /sys/block/nvme*; do
  echo none > $blk/queue/scheduler
done

4.2 数据库层优化（MySQL 示例）

在 MySQL 配置：

innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_io_capacity = 2000
innodb_read_io_threads = 8
innodb_write_io_threads = 8
innodb_log_file_size = 2G
innodb_buffer_pool_size = 120G

五、实测评估（Benchmark）

使用 fio 和数据库真实负载对比评估优化效果：

5.1 Fio 测试参数

fio --name=randrw --rw=randrw --rwmixread=70 --bs=4k \
--size=50G --numjobs=16 --runtime=300 --group_reporting \
--filename=/mnt/dbdata/testfile

5.2 优化前后对比

项目	优化前（单盘 Ext4）	优化后（LVM Stripe+Cache+XFS）
4K 随机读 IOPS	~200k	~480k
4K 随机写 IOPS	~120k	~350k
平均延迟	3–5ms	0.9–1.8ms
99th 百分位延迟	8ms	2.5ms

六、风险与注意事项

6.1 Cache 不命中导致性能波动

在业务高峰期，确保 Cache Pool 容量足够容纳热数据，否则可能出现抖动。

6.2 RAID 与 LVM 叠加

如果底层还有 RAID（如 mdadm RAID10），务必先确认 RAID 性能，再在其上设计 LVM。

6.3 文件系统选择

XFS：大并发随机写更平稳。
EXT4：成熟稳定，但在大并发下略逊于 XFS。

七、总结

通过本次 LVM 优化实践，我们实现了：

✅ 读写性能显著提高：IOPS 提升 2–3 倍
✅ 延迟大幅降低：99th 延迟降低到 2.5ms
✅ 对业务零停机：在线扩容、动态调整
✅ 易于扩展：支持未来更多 NVMe 加入条带组

对于香港服务器这样延迟敏感、大并发数据库环境，合理利用 LVM 的高级特性，不仅能提升单机性能，还能为后续分库分表、主备切换等架构演进打下扎实基础。