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MySQL服務器的SSD性能問題分析和測試詳解

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【問題】

我們有臺HP的服務器,SSD在寫IOPS約5000時,%util達到80%以上,那么這塊SSD的性能究竟有沒有問題,為解決這個問題做了下面測試。

【工具】

blktrace是linux下用來排查IO性能的工具。它可以記錄IO經(jīng)歷的各個步驟,并計算出IO請求在各個階段的消耗,下面是關鍵的一些步驟:

Q2G – 生成IO請求所消耗的時間,包括remap和split的時間;

G2I – IO請求進入IO Scheduler所消耗的時間,包括merge的時間;

I2D – IO請求在IO Scheduler中等待的時間;

D2C – IO請求在driver和硬件上所消耗的時間;

Q2C – 整個IO請求所消耗的時間(G2I + I2D + D2C = Q2C),相當于iostat的await。

其中D2C可以作為硬件性能的指標,I2D可以作為IO Scheduler性能的指標。

【測試一、比較HP SSD Smart Path開啟前后SSD的寫入性能】

1、HP SSD Smart Path開啟,SSD控制器Caching關閉,Cache Ratio: 100% Read / 0% Write

測試結果如下,主要關注D2C(IO請求在SSD上消耗的時間)的AVG值,約為0.217ms

2、HP SSD Smart Path關閉,SSD控制器Caching開啟,Cache Ratio: 10% Read / 90% Write

測試結果如下,主要關注D2C(IO請求在SSD上消耗的時間)的AVG值,約為0.0906ms

【結論】

前者在硬件上的消耗時間是后者的約2.4倍,對于寫入為主的系統(tǒng),建議HP SSD Smart Path關閉,SSD控制器Caching開啟

【測試二、比較noop和deadline兩種I/O調度算法的性能】

目前磁盤的調度算法有如下四種,我們系統(tǒng)中的配置值為deadline,很多資料上建議SSD配置為noop

1、Anticipatory,適用于個人PC,單磁盤系統(tǒng);

2、CFQ(Complete Fair Queuing),默認的IO調度算法,完全公平的排隊調度算法

3、Deadline,按照截止期限來循環(huán)在各個IO隊列中進行調度

4、noop,簡單的FIFO隊列進行調度

下面都在HP SSD Smart Path關閉的情況下測試,

1、deadline, 主要關注G2I和I2D

2、修改為noop

【結論】

noop的IO Scheduler在等待和消耗的時間比deadline稍好,但差異不是很大。如果需要評估,還需要進一步詳細的在各個場景下的測試。

下圖是網(wǎng)上資料對不同調度算法的測試比較:

【測試三、比較這臺服務器SSD與相同配置SSD的消耗時間】

AVG D2C為0.0906ms,0.0934ms,差異不大,說明這臺服務器的SSD從響應時間上正常

總結

以上就是這篇文章的全部內容了,希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對腳本之家的支持。

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