【虚拟化实战】存储设计之七Block Size

本文深入探讨了Block Size如何影响虚拟化存储的性能,尤其是Latency。通过实例展示了大数据块IO导致的挑战,以及如何使用PernixData FVP软件和NVMe PCI闪存来优化性能。此外,还讨论了设置Disk IO Limit的重要性,以防止资源过度占用。

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作者:范军 (Frank Fan)新浪微博:@frankfan7   微信:GetToCloud


实战存储设计之六Latnecy我们介绍Latency过高的原因和一些建议。本文重点分析Block Size对性能特别是latency的影响。

什么是Block Size

Block Size这个词在不同的语境中有不同含义。在此文中指的是在OS中运行的应用发出一个IO读或写请求所传送的数据单元的大小。无论你采用传统存储架构,还是融合,超融合等架构,IOBlock Size对性能都有影响。

如同下图所示,一个IO请求比如搬一块砖,砖块的大小对整个存储架构中的很多组件的负荷都有影响。比如HBA,存储交换机,存储系统的CPU等等,当然存储介质本身对不同砖块的处理能力也不同。

wKioL1cEoGij2HlnAAARPhsetI8687.png


上图摘自博客vmpete.com

为什么Block Size对存储性能有很大影响?

Throughput的影响:

Throught =  IOPsx  Block size

同样是10IOPs256K blocks 需要传输的数据是4K Blocks 64倍!那么自然会对存储网路的带宽以及存储控制器的CPU消耗都有影响。

时延Latency的影响

wKioL1cEoHDCU82RAAHmy2oQJRU395.png

 

上图摘自vmpete.com。 这是在采用存储性能分析软件PernixData  Architect之后,显示了不同Block SizeLantency的影响。可见当Block Size大于64K时对Lantency的影响最大。


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