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磁盘I:O 性能指标以及如何通过 fio 对nvme ssd,optane ssd, pmem 性能摸底

编程日记 2024-04-02 19:00:00

文章目录

- 1. 磁盘I/O性能指标
- - 1.1 性能指标
  - 1.2 I/O 观测
  - - 1.2.1 磁盘I/O 观测
    - 1.2.2 进程I/O观测
- 2. Fio 性能测试
- - 2.1 环境准备
  - 2.2 测试维度选择
  - 2.3 测试
  - - 2.3.1 optane ssd和nvme ssd性能测试
    - 2.3.2 aep性能测试(intel persistent memory)

真正测试之前我们需要清楚评判磁盘I/O性能是通过哪一些指标以及以查看相关指标的工具，这样在实际测试以及生产环境中才能对磁盘I/O性能又有一个全面而正确的评估。

本文并没有对文中提到的相关硬件的实现原理做描述，如有不足还请指正，谢谢。

1. 磁盘I/O性能指标

这里有一个磁盘性能指标相关的思维导图
在这里插入图片描述

1.1 性能指标

使用率：磁盘处理I/O时间的百分比，使用率过高（超过80%），可能存在I/O瓶颈。这个指标一般在机械硬盘中用来评判I/O瓶颈准确率会高一点，但是在固态硬盘,nvme，optane以及持久化内存aep中基本不会特别准确，即使达到100%，但并未达到其I/O带宽。
饱和度：磁盘处理I/O的繁忙程度。饱和度过高，存在严重的性能瓶颈。如果饱和度为100%，则磁盘无法继续接受I/O
IOPS：每秒的I/O请求数
吞吐量（磁盘带宽）：每秒I/O请求总的大小
响应时间（I/O latency）：I/O请求从发出到收到响应的时间

1.2 I/O 观测

1.2.1 磁盘I/O 观测

iostat
- r/s：每秒发送给磁盘的读请求数。合并后的请求数
- w/s：每秒发送给磁盘的写请求数。同上也是合并后的
- rKB/s 每秒从磁盘读取的数据量
- wKB/s：每秒向磁盘写入的数据量
- rrpm/s：每秒合并的读请求数
- wrpm/s：每秒合并的写请求数
- await：读/写请求处理完成的等待时间
- r_wait：读请求处理完成等待时间，也包括队列中的等待时间和设备实际处理的时间，单位是ms
- w_wait：写请求处理完成等待时间，也包括队列中的等待时间和设备实际处理的时间，单位是ms
- avgqu-sz：平均请求队列长度
- avgrq-sz：平均读请求块(sector)大小，一个sector是512B
- svctm：处理I/O请求所需的平均时间（不包括等待时间），单位ms。
  该指标不被推荐作为参考，后续该指标会在新版本的 iostat中移除
- %utill：磁盘处理I/O时间的百分比。
  100% 并不一定是磁盘I/O瓶颈。
PS：
iostat 中的指标和我们磁盘I/O指标对应如下：
- %util 磁盘I/O的使用率
- r/s + w/s 即IOPS
- rKB/s + wKB/s 即吞吐量
- r_await + w_await 响应时间

1.2.2 进程I/O观测

pidstat -d 1
- UID 用户ID
- PID 进程ID
- kB_rd/s 进程每秒读取的数据大小
- kB_wd/s 进程每秒发出的数据大小
- kB_ccwr/s 进程每秒取消的写请求数据大小
- Command 进程名称
iotop 追踪多个正在处理读写的进程，需要root权限
strace -p $pid/$tid -f 查看进程/线程系统调用情况
lsof -p pid 追踪一个具体进程打开的文件

2. Fio 性能测试

2.1 环境准备

软件准备：

环境有fio ，那么就不需要安装了。如果没有，则可以直接通过环境中的安装命令安装一下，我的基础环境是CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) ，fio版本是:fio-3.7

硬件准备：

选择要测试的磁盘，先确认磁盘型号以及官网给定的磁盘性能情况。

非AEP（intel pmem 持久化内存）的磁盘查看磁盘型号命令可以通过：
sudo smartctl -a /dev/nvme0n1
这里很明显是intel的ssd, 可以通过intel官网初步确认该ssd性能
intel 产品官网搜索对应的 model number

这其实有点麻烦，当然买他们产品的时候肯定会附带对应的文档，会有相关的性能描述信息。

这里需要注意的是官网的latecny 一般是使用1depth+1job跑出来的延时，并非带宽瓶颈时的延时

这个时候我们软硬件都准备好了，同时也有了对应的性能标准，接下来就是按照自己的workload来测试当前硬件下的不同性能。

2.2 测试维度选择

我们测试磁盘性能，那么内存/cache 相关的选项其实就没有必要开了，直接用direct选项。

当然，如果测试的是aep 持久化内存相关的性能，这里其实只需要选择intel在fio中提供的测试引擎即可。

下面的测试主要列一下通用的测试维度：

队列深度
workload
磁盘性能的话主要是随机读，随机写以及混合读写（5:5 和 9:1读写比）

2.3 测试

这里是通过将待测试设备格式化成文件系统，并将其挂载起来，然后通过fio的direct选项进行测试；当然fio也可以直接压测裸盘，需要注意的是如果测盘不用的话可以直接压测，如果磁盘上有数据或者该磁盘是系统盘，使用fio直接压测会破坏磁盘的分区表。

2.3.1 optane ssd和nvme ssd性能测试

将设备格式化成xfs文件系统并挂载，通用的fio测试脚本如下，会将不同的workload全部跑完

[global]
ioengine=libaio # 选择的i/o引擎，即使用什么方式的系统调用
direct=1 # direct选项，表示不经过文件系统
norandommap=1  # 覆盖size内的每一个磁盘block，保证写入均匀
randrepeat=0 # 保证完全随机的I/O
time_based # 增加这个选项后面的runtim才会生效
runtime=60  # 保证进程运行60秒，如果写/读完成了size的大小，那么重复读/写，直到完成
size=1G # 一个文件大小是1G
directory=./fio # 指定fio压测的文件目录，一般会在该目录内生成numjobs个size大小的文件group_reporting # 最终会将压测结果形成可读的报告[read4k-rand] # 压测随机读
bs=4k
rw=randread
numjobs=1
iodepth=1[write4k-rand] # 压测随机写
bs=4k
rw=randwrite
numjobs=1
iodepth=1[mixread50-rand] # 压测1:1 随机读写
bs=4k
rw=randrw
rwmixread=50
numjobs=1
iodepth=1[mixread90-rand] # 压测9:1 随机读写
bs=4k
rw=randrw
rwmixread=50
numjobs=1
iodepth=1

最后可以通过fio fio.conf命令来运行

不过以上的测试脚本仅仅选择了workload的维度，并没有增加iodepth和numjobs 维度，因此基本达不到ssd的性能瓶颈，需要测试的同学可以增加一下这个测试维度。

每一次跑完输出结果类似如下：

在这里插入图片描述

在测试过程中可以通过blktrace 系列工具进一步确认设备耗时情况：

# 以下命令默认在root权限下执行# -a read， 表示只抓读请求，也可以-a write。默认是读写都抓
# -d 指定设备，最后会在当前目录生成cpu逻辑核数个文件，类似nvme0n1.blktrace.55
# -w 指定抓取时间
blktrace -a read -d /dev/nvme0n1 -w 180 # 解析所有nvme0n1开头的数据到一个文件nvme0n1.blktrace.bin
blkparse -i nvme0n1 -d nvme0n1.blktrace.bin# 生成报表
btt -i nvme0n1.blktrace.bin -o bttout

2.3.2 aep性能测试(intel persistent memory)

aep是intel 开发出来的新硬件，叫做持久化内存 pmem

拥有接近内存性能，但能够持久化存储。

其在整个intel存储产品族中所处位置如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Iv0OWRcY-1607445027777)(/Users/zhanghuigui/Library/Application Support/typora-user-images/image-20201208235331567.png)]

官方给的单个128G pmem的性能指标如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZrKY80fB-1607445027780)(/Users/zhanghuigui/Library/Application Support/typora-user-images/image-20201208235537823.png)]

将pmem格式化成xfs文件系统，然后使用dax选项挂载：

mkfs.xfs /dev/pmem1
mount -o rw,noatime,attr2,dax,inode64,noquota /dev/pmem1 /mnt/disk1

以上主要是通过dax方式进行挂载，则写入数据会跳过文件系统的IO栈，直接对接通用块层的接口，否则没有这个选项很难压测到aep的性能瓶颈。

这里建议的测试脚本如下：

[global]
# 使用 pmem开发的io引擎，会跳过文件系统的相关调用，直接通过mmap写入到持久化内存中
ioengine=libpmem 
direct=1
norandommap=1
randrepeat=0
runtime=30
time_based
size=1G
directory=./fiogroup_reporting[read4k-rand]
bs=256B
rw=randread
numjobs=32
iodepth=4
cpus_allowed=0-15,32-47 #CPU绑核，cpu之间迁移造成的开销会影响性能[write4k-rand]
bs=256B
rw=randwrite
numjobs=32
iodepth=4
cpus_allowed=0-15,32-47 #CPU绑核，cpu之间迁移造成的开销会影响性能

关于aep 的设备IO情况，使用 linux操作系统工具比如(blktrace, iostat)是看不到的，需要使用intel提供的ipmwatch工具查看设备吞吐，以及emon查看耗时，两个工具安装比较辛苦，建议购买产品的时候直接让intel搞定。

https://www.dkcj.cn/info/4088.html