编辑本段磁盘阵列吞吐量与IOPS两大瓶颈分析

本文是由NSIDC总结的，分析了磁盘阵列的瓶颈，主要体现在2个方面：吞吐量与IOPS。

吞吐量

吞吐量主要取决于阵列的构架，光纤通道的大小(现在阵列一般都是光纤阵列，至于SCSI这样的SSA阵列，我们不讨论)以及硬盘的个数。阵列的构架与每个阵列不同而不同，他们也都存在内部带宽(类似于pc的系统总线)，不过一般情况下，内部带宽都设计的很充足，不是瓶颈的所在。

光纤通道的影响还是比较大的，如数据仓库环境中，对数据的流量要求很大，而一块2Gb的光纤卡，所能支撑的最大流量应当是2Gb/8(小B)=250MB/s(大B)的实际流量，当4块光纤卡才能达到1GB/s的实际流量，所以数据仓库环境可以考虑换4Gb的光纤卡。

最后说一下硬盘的限制，这里是最重要的，当前面的瓶颈不再存在的时候，就要看硬盘的个数了，我下面列一下不同的硬盘所能支撑的流量大小：

10 K rpm 15 K rpm ATA

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10M/s 13M/s 8M/s

那么，假定一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么硬盘上最大的

可以支撑的流量为120*13=1560MB/s，如果是2Gb的光纤卡，可能需要6块才能够，而4Gb的光纤卡，3-4块就够了。

IOPS

决定IOPS的主要取决与阵列的算法，cache命中率，以及磁盘个数。阵列的算法因为不同的阵列不同而不同，如我们最近遇到在hds usp上面，可能因为ldev(lun)存在队列或者资源限制，而单个ldev的iops就上不去，所以，在使用这个存储之前，有必要了解这个存储的一些算法规则与限制。

cache的命中率取决于数据的分布，cache size的大小，数据访问的规则，以及cache的算法，如果完整的讨论下来，这里将变得很复杂，可以有一天好讨论了。我这里只强调一个cache的命中率，如果一个阵列，读cache的命中率越高越好，一般表示它可以支持更多的IOPS，为什么这么说呢?这个就与我们下面要讨论的硬盘IOPS有关系了。

硬盘的限制，每个物理硬盘能处理的IOPS是有限制的，如

10 K rpm 15 K rpm ATA

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100 150 50

同样，如果一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么，它能撑的最大IOPS为120*150=18000，这个为硬件限制的理论值，如果超过这个值，硬盘的响应可能会变的非常缓慢而不能正常提供业务。