raid速度与直通对比

本文讲述了在IT环境中对RAID-1400g和RAID-52T阵列进行配置优化,强调了使用直通模式避免缓存影响性能,并提到了i/opolicy和Diskcache的设置对性能的影响以及性能对比的重要性。

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1、左边两列Raid-1 400g*2,右边两列Raid-5 2T*3

2、读写都用直通,不经过raid卡缓存,否则大大降低性能。

1、i/o policy得关,开了直接打折。

2、Disk cache开一下,加不了多少,没开跑着报错了。

附:性能对比

### RAID10 和 RAID5 的全面对比 #### 性能对比 RAID 10 提供更高的读写性能,尤其是在随机 I/O 场景下表现更优。这是因为 RAID 10 结合了 RAID 0 的条带化技术 RAID 1 的镜像技术[^1]。相比之下,RAID 5 虽然也支持较高的读取性能,但在写入操作中需要计算校验位并将其分布到各个磁盘上,这增加了额外的开销[^3]。 对于小数据量频繁写入的应用场景(如 ERP 生产系统),RAID 10 明显优于 RAID 5,因为它需要执行复杂的校验计算即可完成写入操作。然而,在大规模连续写入或大文件存储环境中(如视频编辑、医疗 PACS 系统),RAID 5 更具优势,因其能够提供更高的存储利用率和较低的成本[^4]。 #### 可靠性对比 RAID 10 的可靠性显著高于 RAID 5。这是由于 RAID 10 使用完全的数据冗余机制——即每一份数据都有完整的副本保存在另一组磁盘中[^1]。即使两块硬盘同时发生故障,只要它们属于同一个 RAID 1 阵列,整个系统的数据仍然可以恢复[^2]。 而在 RAID 5 中,所有的数据都依赖于单一的奇偶校验信息来保护。如果一块硬盘损坏,则必须立即更换新硬盘以重建阵列;在此期间,如果有第二块硬盘失效,则可能导致可逆的数据丢失风险。因此,在追求极高可靠性的应用场景下,通常推荐使用 RAID 10 来替代 RAID 5[^4]。 #### 成本对比 从硬件投入角度来看,RAID 10 的成本远超 RAID 5。为了构建相同容量级别的存储池,RAID 10 至少需要双倍数量的物理驱动器才能满足其全备份需求。这意味着即便单个磁盘价格下降,整体部署费用依然较高[^2]。 另一方面,尽管 RAID 5 在理论上也需要一定比例的冗余空间用于存放校验码,但它总体所需的磁盘数目较少,从而降低了初始购置成本以及长期运营中的电力消耗和冷却支出等问题[^3]。过需要注意的是,随着磁盘容量断增大,修复时间延长使得 RAID 5 出现二次失败的概率也随之增加,进而影响最终总拥有成本(TCO)[^5]。 ```python def raid_10_vs_raid_5(): """ A simple function to demonstrate the difference between RAID 10 and RAID 5. This is a conceptual representation rather than an actual implementation. Returns: dict: Comparison of RAID levels based on performance, reliability, cost. """ comparison = { 'Performance': {'RAID10': 'Higher read/write speed', 'RAID5': 'Good read but slower write'}, 'Reliability': {'RAID10': 'Very high with full data redundancy', 'RAID5': 'Moderate; vulnerable during rebuilds'}, 'Cost': {'RAID10': 'High due to double disk requirement', 'RAID5': 'Lower initial investment'} } return comparison print(raid_10_vs_raid_5()) ```
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