服务器硬盘的服务器硬盘分类

服务器硬盘按照接口分类可分为以下几种

1 SAS 该盘分为两种协议，即SAS10及SAS 20接口，SAS10接口传输带宽为30GB/s转速有72kr 10kr 15kr。该盘现已被SAS20接口盘取代，该盘尺寸有25寸及35寸两种。SAS20接口传输带宽为60GB/s转速有10kr 15kr，常见容量为736G 146G 300G 600G 900G。常见转速：15000转/分。

2 SCSi传统服务器老传输接口，转速为10kr 15kr。但是由于受到线缆及其阵列卡和传输协议的限制，该盘片有固定的插法，例如要顺着末端接口开始插第一块硬盘，没有插硬盘的地方要插硬盘终结器等。该盘现已经完全停止发售。该盘只有35寸版。常见转速：10000转/分。

3 NL SAS 该盘片专业翻译为近线SAS，由于SAS盘价格高昂，容量大小有限，LSI等厂家就采用通过二类最高级别检测的SATA盘片进行改装，采用SAS的传输协议，SATA的盘体SAS的传输协议，形成市场上一种高容量低价格的硬盘。市场上现在单盘最大容量为3TB。尺寸分为25寸及35寸两种。

4 FDE/SDE 该盘体前者为IBM研发的SAS硬件加密硬盘，该盘体性能等同于SAS硬盘，但是由于本身有硬件加密系统，可以保证涉密单位数据不外泄，该盘主要用于高端25寸存储及25寸硬盘接口的机器上。SED盘雷同，厂家不一样。

5 SSD 该盘为固态硬盘，与个人PC不同的是该盘采用一类固态硬盘检测系统检测出场，并采用SAS20协议进行传输，该盘的性能也将近是个人零售SSD硬盘的数倍以上。服务器业内主要供货的产品均 在300G单盘以下。

6 FC硬盘 FC硬盘主要用于以光纤为主要传输协议的外部SAN上，由于盘体双通道，又是FC传输，传输带宽为2G 4G 8G三种传输速度快，在SAN上边，FC磁盘数量越是多IOPS（同写同读并发连接数）越是高。

7 SATA硬盘：用SATA接口的硬盘又叫串口硬盘，是以后PC机的主流发展方向，因为其有较强的纠错能力，错误一经发现能自动纠正，这样就大大的提高了数据传输的安全性。新的SATA 使用了差动信号系统“differential-signal-amplified-system”。这种系统能有效的将噪声从正常讯号中滤除，良好的噪声滤除能力使得SATA只要使用低电压操作即可，和 Parallel ATA 高达5V的传输电压相比，SATA 只要05V(500mv) 的峰对峰值电压即可操作于更高的速度之上。“比较正确的说法是：峰对峰值‘差模电压’”。常见转速：7200转/分。

以接口分类的话就是以上6种。

根据硬盘托架分类又分为热插拔及易插拔两种。

热插拔硬盘通常用于SAS接口硬盘，由于RAID的冗余性，在运行时单独拔出一块坏的硬盘进行更换不影响整个系统运行的稳定性。但整个功能必须得到阵列卡及硬盘背板支持。通常这类架子为有外部扳手。

易插拔硬盘通常就是普通盘体硬盘，不能支持在磁盘阵列系统工作时候的热插拔，通常这类的硬盘架子为蓝色。

　　问题

　　UOS公有云开放以来，一些用户反应用dd命令测试出来的1TB云硬盘的吞吐率(MBPS)只有128MB/s，而不是我们SLA保证的170MB /s ，这是为什么？下面我会简单介绍如何测试硬盘，RAID，SAN，SSD，云硬盘等，然后再来回答上面的问题。

　　测试前提

　　我们在进行测试时，都会分清楚:

　　测试对象：要区分硬盘、SSD、RAID、SAN、云硬盘等，因为它们有不同的特点

　　测试指标：IOPS和MBPS(吞吐率)，下面会具体阐述

　　测试工具：Linux下常用Fio、dd工具, Windows下常用IOMeter,

　　测试参数: IO大小，寻址空间，队列深度，读写模式，随机/顺序模式

　　测试方法：也就是测试步骤。

　　测试是为了对比，所以需要定性和定量。在宣布自己的测试结果时，需要说明这次测试的工具、参数、方法，以便于比较。

　　存储系统模型

　　为了更好的测试，我们需要先了解存储系统，块存储系统本质是一个排队模型，我们可以拿银行作为比喻。还记得你去银行办事时的流程吗？

　　去前台取单号

　　等待排在你之前的人办完业务

　　轮到你去某个柜台

　　柜台职员帮你办完手续1

　　柜台职员帮你办完手续2

　　柜台职员帮你办完手续3

　　办完业务，从柜台离开

　　如何评估银行的效率呢：

　　服务时间 = 手续1 + 手续2 + 手续3

　　响应时间 = 服务时间 + 等待时间

　　性能 = 单位时间内处理业务数量

　　那银行如何提高效率呢:

　　增加柜台数

　　降低服务时间

　　因此，排队系统或存储系统的优化方法是

　　增加并行度

　　降低服务时间

　　硬盘测试

　　硬盘原理

　　我们应该如何测试SATA/SAS硬盘呢？首先需要了解磁盘的构造，并了解磁盘的工作方式：

　　每个硬盘都有一个磁头(相当于银行的柜台)，硬盘的工作方式是：

　　收到IO请求，得到地址和数据大小

　　移动磁头(寻址)

　　找到相应的磁道(寻址)

　　读取数据

　　传输数据

　　则磁盘的随机IO服务时间:

　　服务时间 = 寻道时间 + 旋转时间 + 传输时间

　　对于10000转速的SATA硬盘来说，一般寻道时间是7 ms，旋转时间是3 ms, 64KB的传输时间是 08 ms， 则SATA硬盘每秒可以进行随机IO操作是 1000/(7 + 3 + 08) = 93，所以我们估算SATA硬盘64KB随机写的IOPS是93。一般的硬盘厂商都会标明顺序读写的MBPS。

　　我们在列出IOPS时，需要说明IO大小，寻址空间，读写模式，顺序/随机，队列深度。我们一般常用的IO大小是4KB，这是因为文件系统常用的块大小是4KB。

　　使用dd测试硬盘

　　虽然硬盘的性能是可以估算出来的，但是怎么才能让应用获得这些性能呢？对于测试工具来说，就是如何得到IOPS和MBPS峰值。我们先用dd测试一下SATA硬盘的MBPS(吞吐量)。

　　#dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=4k count=300000 oflag=direct

　　记录了300000+0 的读入 记录了300000+0 的写出 1228800000字节(12 GB)已复制，17958 秒，684 MB/秒

　　#iostat -x sdd 5 10

　　Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util

　　sdd 000 000 000 1679480 000 13435840 800 079 005 005 7882

　　为什么这块硬盘的MBPS只有68MB/s 这是因为磁盘利用率是78%，没有到达95%以上，还有部分时间是空闲的。当dd在前一个IO响应之后，在准备发起下一个IO时，SATA硬盘是空闲的。那么如何才能提高利用率，让磁盘不空闲呢？只有一个办法，那就是增加硬盘的队列深度。相对于CPU来说，硬盘属于慢速设备，所有操作系统会有给每个硬盘分配一个专门的队列用于缓冲IO请求。

　　队列深度

　　什么是磁盘的队列深度？

　　在某个时刻,有N个inflight的IO请求,包括在队列中的IO请求、磁盘正在处理的IO请求。N就是队列深度。

　　加大硬盘队列深度就是让硬盘不断工作，减少硬盘的空闲时间。

　　加大队列深度 -> 提高利用率 -> 获得IOPS和MBPS峰值 -> 注意响应时间在可接受的范围内

　　增加队列深度的办法有很多

　　使用异步IO，同时发起多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求

　　多线程发起同步IO请求，相当于队列中有多个IO请求

　　增大应用IO大小，到达底层之后，会变成多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求 队列深度增加了。

　　队列深度增加了，IO在队列的等待时间也会增加，导致IO响应时间变大，这需要权衡。让我们通过增加IO大小来增加dd的队列深度，看有没有效果：

　　dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=2M count=1000 oflag=direct

　　记录了1000+0 的读入 记录了1000+0 的写出 2097152000字节(21 GB)已复制，106663 秒，197 MB/秒

　　Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util

　　sdd 000 000 000 38060 000 38973440 102400 239 628 256 9742

　　可以看到2MB的IO到达底层之后，会变成多个512KB的IO，平均队列长度为239，这个硬盘的利用率是97%，MBPS达到了197MB/s。(为什么会变成512KB的IO，你可以去使用Google去查一下内核参数 max_sectors_kb的意义和使用方法 )

　　也就是说增加队列深度，是可以测试出硬盘的峰值的。

　　使用fio测试硬盘

　　现在，我们来测试下SATA硬盘的4KB随机写的IOPS。因为我的环境是Linux，所以我使用FIO来测试。

　　$fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=1000G -filename=/dev/vdb \

　　-name="EBS 4K randwrite test" -iodepth=64 -runtime=60

　　简单介绍fio的参数

　　ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。

　　bs: IO大小

　　direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。

　　rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。

　　size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。

　　filename: 测试对象

　　iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。

　　runtime: 测试时长

　　下面我们做两次测试，分别 iodepth = 1和iodepth = 4的情况。下面是iodepth = 1的测试结果。

　　上图中蓝色方框里面的是测出的IOPS 230, 绿色方框里面是每个IO请求的平均响应时间，大约是43ms。**方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 9920 ms。橙色方框表示该硬盘的利用率已经达到了9858%。

　　下面是 iodepth = 4 的测试:

　　我们发现这次测试的IOPS没有提高，反而IO平均响应时间变大了，是17ms。

　　为什么这里提高队列深度没有作用呢，原因当队列深度为1时，硬盘的利用率已经达到了98%，说明硬盘已经没有多少空闲时间可以压榨了。而且响应时间为 4ms。 对于SATA硬盘，当增加队列深度时，并不会增加IOPS，只会增加响应时间。这是因为硬盘只有一个磁头，并行度是1， 所以当IO请求队列变长时，每个IO请求的等待时间都会变长，导致响应时间也变长。

　　这是以前用IOMeter测试一块SATA硬盘的4K随机写性能，可以看到IOPS不会随着队列深度的增加而增加，反而是平均响应时间在倍增。

　　队列深度 IOPS 平均响应时间

　　1 332931525 3002217

　　2 333985074 5986528

　　4 332594653 12025060

　　8 336568012 23766359

　　16 329785606 48513477

　　32 332054590 96353934

　　64 331041063 193200815

　　128 331309109 385163111

　　256 327442963 774401781

　　寻址空间对IOPS的影响

　　我们继续测试SATA硬盘，前面我们提到寻址空间参数也会对IOPS产生影响，下面我们就测试当size=1GB时的情况。

　　我们发现，当设置size=1GB时，IOPS会显著提高到568，IO平均响应时间会降到7ms(队列深度为4)。这是因为当寻址空间为1GB时，磁头需要移动的距离变小了，每次IO请求的服务时间就降低了，这就是空间局部性原理。假如我们测试的RAID卡或者是磁盘阵列(SAN)，它们可能会用Cache把这1GB的数据全部缓存，极大降低了IO请求的服务时间(内存的写操作比硬盘的写操作快很1000倍)。所以设置寻址空间为1GB的意义不大，因为我们是要测试硬盘的全盘性能，而不是Cache的性能。

　　硬盘优化

　　硬盘厂商提高硬盘性能的方法主要是降低服务时间(延迟)：

　　提高转速(降低旋转时间和传输时间)

　　增加Cache(降低写延迟，但不会提高IOPS)

　　提高单磁道密度(变相提高传输时间)

　　RAID测试

　　RAID0/RAID5/RAID6的多块磁盘可以同时服务，其实就是提高并行度，这样极大提高了性能(相当于银行有多个柜台)。

　　以前测试过12块RAID0，100GB的寻址空间，4KB随机写，逐步提高队列深度，IOPS会提高，因为它有12块磁盘(12个磁头同时工作)，并行度是12。

　　队列深度 IOPS 平均响应时间

　　1 1215995842 0820917

　　2 4657061317 0428420

　　4 5369326970 0744060

　　8 5377387303 1486629

　　16 5487911660 2914048

　　32 5470972663 5846616

　　64 5520234015 11585251

　　128 5542739816 23085843

　　256 5513994611 46401606

　　RAID卡厂商优化的方法也是降低服务时间：

　　使用大内存Cache

　　使用IO处理器，降低XOR操作的延迟。

　　使用更大带宽的硬盘接口

　　SAN测试

　　对于低端磁盘阵列，使用单机IOmeter就可以测试出它的IOPS和MBPS的峰值，但是对于高端磁盘阵列，就需要多机并行测试才能得到IOPS和MBPS的峰值(IOmeter支持多机并行测试)。下图是纪念照。

　　磁盘阵列厂商通过以下手段降低服务时间：

　　更快的存储网络，比如FC和IB，延时更低。

　　读写Cache。写数据到Cache之后就马上返回，不需要落盘。 而且磁盘阵列有更多的控制器和硬盘，大大提高了并行度。

　　现在的存储厂商会找SPC帮忙测试自己的磁盘阵列产品(或全闪存阵列)， 并给SPC支付费用，这就是赤裸裸的标准垄断。国内也有做存储系统测试的，假如你要测试磁盘阵列，可以找NSTC (广告时间)。

　　SSD测试

　　SSD的延时很低，并行度很高(多个nand块同时工作)，缺点是寿命和GC造成的响应时间不稳定。

　　推荐用IOMeter进行测试，使用大队列深度，并进行长时间测试，这样可以测试出SSD的真实性能。

　　下图是storagereview对一些SSD硬盘做的4KB随机写的长时间测试，可以看出有些SSD硬盘的最大响应时间很不稳定，会飙高到几百ms，这是不可接受的。

　　云硬盘测试

　　我们通过两方面来提高云硬盘的性能的：

　　降低延迟(使用SSD，使用万兆网络，优化代码，减少瓶颈)

　　提高并行度(数据分片，同时使用整个集群的所有SSD)

　　在Linux下测试云硬盘

　　在Linux下，你可以使用FIO来测试

　　操作系统：Ubuntu 1404

　　CPU： 2

　　Memory: 2GB

　　云硬盘大小： 1TB(SLA: 6000 IOPS, 170MB/s吞吐率 )

　　安装fio：

　　#sudo apt-get install fio

　　再次介绍一下FIO的测试参数：

　　ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。

　　bs: IO大小

　　direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。

　　rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。

　　size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。

　　filename: 测试对象

　　iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。

　　runtime: 测试时长

　　4K随机写测试

　　我们首先进行4K随机写测试，测试参数和测试结果如下所示：

　　#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=100G -filename=/dev/vdb \

　　-name="EBS 4KB randwrite test" -iodepth=32 -runtime=60

　　蓝色方框表示IOPS是5900，在正常的误差范围内。绿色方框表示IO请求的平均响应时间为542ms， **方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 624 ms的。

　　4K随机读测试

　　我们再来进行4K随机读测试，测试参数和测试结果如下所示：

　　#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randread -size=100G -filename=/dev/vdb \

　　-name="EBS 4KB randread test" -iodepth=8 -runtime=60

　　512KB顺序写测试

　　最后我们来测试512KB顺序写，看看云硬盘的最大MBPS(吞吐率)是多少，测试参数和测试结果如下所示：

　　#fio -ioengine=libaio -bs=512k -direct=1 -thread -rw=write -size=100G -filename=/dev/vdb \

　　-name="EBS 512KB seqwrite test" -iodepth=64 -runtime=60

　　蓝色方框表示MBPS为174226KB/s，约为170MB/s。

　　使用dd测试吞吐率

　　其实使用dd命令也可以测试出170MB/s的吞吐率，不过需要设置一下内核参数，详细介绍在 128MB/s VS 170MB/s 章节中。

　　在Windows下测试云硬盘

　　在Windows下，我们一般使用IOMeter测试磁盘的性能，IOMeter不仅功能强大，而且很专业，是测试磁盘性能的首选工具。

　　IOMeter是图形化界面(浓浓的MFC框架的味道)，非常方便操作，下面我将使用IOMeter测试我们UOS上1TB的云硬盘。

　　操作系统：Window Server 2012 R2 64

　　CPU： 4

　　Memory: 8GB

　　云硬盘大小： 1TB

　　当你把云硬盘挂载到Windows主机之后，你还需要在windows操作系统里面设置硬盘为联机状态。

　　4K随机写测试

　　打开IOMeter(你需要先下载)，你会看到IOMeter的主界面。在右边，你回发现4个worker(数量和CPU个数相同)，因为我们现在只需要1个worker，所以你需要把其他3个worker移除掉。

　　现在让我们来测试硬盘的4K随机写，我们选择好硬盘(Red Hat VirtIO 0001)，设置寻址空间(Maximum Disk Size)为50GB(每个硬盘扇区大小是512B，所以一共是 50102410241024/512 = 104857600)，设置队列深度(Outstanding I/Os)为64。

　　然后在测试集中选择”4KiB ALIGNED; 0% Read; 100% random(4KB对齐，100%随机写操作)” 测试

　　然后设置测试时间，我们设置测试时长为60秒，测试之前的预热时间为10秒(IOMeter会发起负载，但是不统计这段时间的结果)。

　　在最后测试之前，你可以设置查看实时结果，设置实时结果的更新频率是5秒钟。最后点击绿色旗子开始测试。

　　在测试过程中，我们可以看到实时的测试结果，当前的IOPS是6042，平均IO请求响应时间是1056ms，这个测试还需要跑38秒，这个测试轮回只有这个测试。

　　我们可以看到IOMeter自动化程度很高，极大解放测试人员的劳动力，而且可以导出CSV格式的测试结果。

　　顺序读写测试

　　我们再按照上面的步骤，进行了顺序读/写测试。下面是测试结果：

　　IO大小 读写模式 队列深度 MBPS

　　顺序写吞吐测试 512KB 顺序写 64 16407 MB/s

　　顺序读吞吐测试 256KB 顺序读 64 17932 MB/s

　　云硬盘的响应时间

　　当前云硬盘写操作的主要延迟是

　　网络传输

　　多副本，写三份(数据强一致性)

　　三份数据都落盘(数据持久化)之后，才返回

　　IO处理逻辑

　　我们当前主要是优化IO处理逻辑，并没有去优化2和3，这是因为我们是把用户数据的安全性放在第一位。

　　128MB/s VS 170MB/s

　　回到最开始的问题 “为什么使用dd命令测试云硬盘只有128MB/s”， 这是因为目前云硬盘在处理超大IO请求时的延迟比SSD高(我们会不断进行优化)，现在我们有两种方法来获得更高的MBPS：

　　设置max_sectors_kb为256 (系统默认为512)，降低延迟

　　使用fio来测试，加大队列深度

　　通过设置max_sectors_kb这个参数，使用dd也可以测出170MB/s的吞吐量

　　root@ustack:~# cat /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb

　　512

　　root@ustack:~# echo "256" > /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb

　　root@ustack:~#

　　root@ustack:~# dd if=/dev/zero of=/dev/vdb bs=32M count=40 oflag=direct

　　40+0 records in

　　40+0 records out

　　1342177280 bytes (13 GB) copied, 751685 s, 179 MB/s

　　root@ustack:~#

　　同时查看IO请求的延迟：

　　root@ustack:~# iostat -x vdb 5 100

　　Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util

　　vdb 000 000 000 68800 000 17612800 51200 5459 9347 000 9347 140 9656

　　下面是使用fio工具的测试结果，也可以得到170MB/s的吞吐率。

　　不可测试的指标

　　IOPS和MBPS是用户可以使用工具测试的指标，云硬盘还有一些用户不可测量的指标

　　数据一致性

　　数据持久性

　　数据可用性

　　这些指标我们只能通过根据系统架构和约束条件计算得到，然后转告给用户。这些指标衡量着公有云厂商的良心，有机会会专门进行介绍。

　　总结

　　上面介绍了一下测试工具和一些观点，希望对你有所帮助。

　　测试需要定性和定量

　　了解存储模型可以帮助你更好的进行测试

　　增加队列深度可以有效测试出IOPS和MBPS的峰值

　　如果只有两个Guest OS,以规格来看，瓶颈应不会在CPU性能上，反而是硬盘I/O跟网络速度的性能比较有可能，而内存数量及使用规划也要注意。另外如果是无法长期停机的机器，需要评估备份或后备规划，以及后备系统版权授权规定及费用。

　　关键瓶颈是磁盘I/O,并非CPU。需要跟进的事情是﹕

　　1 在旧主机上面，先监测出跑报表所需要的IOPS有多少？并精算VM硬盘。

　　2 如果文档复制会占用主机所有的IOPS,这种工作不适合跟其他VM共享磁盘。

　　所以，如果要拆开，主因并不是CPU不够用（跑报表跟文档复制，根本用不到多少CPU资源），而是磁盘的I/O资源会被文档复制全部占用，造成其他的VM排队等候。

　　在虚拟化软件的选择上，如果是VMware ESX（i），可以透过vSphere Client或vCenter新增Resource pool,来设定Guest OS的CPU资源。

　　可以测试一下：报表跑数据大量择取的时候，使用“Windows工作管理员/处理程序”查看CPU与内存以及I/O的状态。

　　虽然将它们放在同一台主机，但是文档服务给它一个完全独立的磁盘子系统，不跟其他VM共用，那这样就不会有以上的顾虑，还是可以放在一起。

　　例如，你可以买一台SAN给文档服务的VM专用，但另买一台SAN给其他的VM共用，最后，数据库的问题还是要回到IOPS上来。我遇过80%以上想做虚拟化的新手，都不知道原本旧主机上数据库的瓶颈是在Disk I/O。一般说来，跑ERP报表吃掉1,000~3,000 IOPS是很常见的状况，这代表RAID至少要5到15颗以上来组合，才足够应付这样的IOPS。

　　根据以往的经验，在看到这个数据之前，用户都一直认为瓶颈是CPU,所以要换新主机来提升CPU,但看过监测数据之后才知道，其实瓶颈都在IOPS。

　　补充一下，一般状况下，一颗SATA硬盘的IOPS只有70到80左右，一颗15K SAS硬盘的IOPS,大约200到240左右。组成RAID多颗硬盘时，IOPS会跟着你的硬盘数量而增加，例如使用96颗硬盘组成RAID-5的一台Dell MD3200i,实测数据上，IOPS可以高达40,000。

首先需要知道I/O中读操作(Read)与写操作(Write)所占的百分比。然后通过下列公式，将主机的IOPS需求转换成硬盘实际IOPS负载：

RAID类型 公式

RAID 5和3 Drive IOPS = Read IOPS + 4Write IOPS

RAID 6 Drive IOPS = Read IOPS + 6Write IOPS

RAID 1和1/0 Drive IOPS = Read IOPS + 2Write IOPS

假定4500 IOPS中读/写比是2:1，则不同RAID类型Drive IOPS要求分别如下：

RAID 1/0: (2/3)4500 + 2(1/3)4500 = 6000 IOPS

RAID 5: (2/3)4500 + 4(1/3)4500 = 9000 IOPS

RAID 6: (2/3)4500 + 6(1/3)4500 = 12000 IOPS

详细方法：https://communityemccom/message/578435#578435

18t 7200 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (9 + 417) = 76 IOPS。

IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。

IOPS和数据吞吐量适用于不同的场合：

读取10000个1KB文件，用时10秒 Throught(吞吐量)=1MB/s，IOPS=1000 追求IOPS。

读取1个10MB文件，用时02秒 Throught(吞吐量)=50MB/s，IOPS=5 追求吞吐量。

简而言之：

磁盘的 IOPS，也就是在一秒内，磁盘进行多少次 I/O 读写。

磁盘的吞吐量，也就是每秒磁盘 I/O 的流量，即磁盘写入加上读出的数据的大小。

对于磁盘来说一个完整的IO操作是这样进行的：当控制器对磁盘发出一个IO操作命令的时候，磁盘的驱动臂(Actuator Arm)带读写磁头(Head)离开着陆区(Landing Zone，位于内圈没有数据的区域)，移动到要操作的初始数据块所在的磁道(Track)的正上方，这个过程被称为寻址(Seeking)，对应消耗的时间被称为寻址时间(Seek Time);但是找到对应磁道还不能马上读取数据，这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可操作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(Rotational Delay);接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要操作的全部数据，这个过程称为数据传送(Data Transfer)，对应的时间称为传送时间(Transfer Time)。完成这三个步骤之后一次IO操作也就完成了。

SSD重要的参数：

1、主控

主控芯片是固态硬盘的大脑，其作用一是合理调配数据在各个闪存芯片上的负荷，二则是承担了整个数据中转，连接闪存芯片和外部SATA接口。

不同的主控之间能力相差非常大，在数据处理 能力，算法，对闪存芯片的读取写入控制上会有非常大的不同，直接会导致固态硬盘产品在性能上差距高达数十倍。目前主流的主控有：Intel主控、andForce主控、Marvell主控、三星主控等。

2、闪存颗粒：

闪存颗粒分为SLC、MLC、TLC三种，SLC的性能最好同时寿命也最长，但是价格也是最贵的。而这三者性能好坏与其储存电压信号的复杂程度密不可分。

TLC的电压组合由3位二进制构成，即有 2的3次方，共8种组合，而MLC的电压组合是由2位2进制构成，即有2的2次方共4种组合，这两者一比较，我们不难看出由于TLC需要更精确的控制电压，那么写入数据当然也会花费更多的时间。

同样的，由于 需要识别8种信号，而MLC只需要识别4种，所以TLC会花更多时间来读取数据。

但是和SLC比起来，MLC就被完爆了，因为SLC的电压组合只有1和0两种，与MLC的4种电压组合比起来，SLC会花费更少的时间来识 别信号，同时对电压控制的要求变低：上电就是1，断电就是0，这也就解释了SLC的性能为何最好。

最大IOPS的理论计算方法：

IOPS = 1000 ms/ (寻道时间 + 旋转延迟)。可以忽略数据传输时间。

7200 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (9 + 417) = 76 IOPS；

10000 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (6+ 3) = 111 IOPS；

15000 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (4 + 2) = 166 IOPS。

扩展资料

IOPS指标对性能的影响：

IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。随机读写频繁的应用，如OLTP(OnlineTransaction Processing)，IOPS是关键衡量指标。

另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput)，指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用，如VOD(Video On Demand)，则更关注吞吐量指标。

传统磁盘本质上一种机械装置，如FC, SAS, SATA磁盘，转速通常为5400/7200/10K/15K rpm不等。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。

通常情况下，IOPS可细分为如下几个指标：

Toatal IOPS：混合读写和顺序随机I/O负载情况下的磁盘IOPS，这个与实际I/O情况最为相符，大多数应用关注此指标。

Random Read IOPS：100%随机读负载情况下的IOPS。

Random WriteIOPS：100%随机写负载情况下的IOPS。

Sequential ReadIOPS：100%顺序负载读情况下的IOPS。

Sequential WriteIOPS：100%顺序写负载情况下的IOPS。