【虛擬化實戰】存儲設計之七Block Size

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

在實戰存儲設計之六Latnecy我們介紹Latency過高的原因和一些建議。本文重點分析Block Size對性能特別是latency的影響。

什么是Block Size？

Block Size這個詞在不同的語境中有不同含義。在此文中指的是在OS中運行的應用發出一個IO讀或寫請求所傳送的數據單元的大小。無論你采用傳統存儲架構，還是融合，超融合等架構，IOBlock Size對性能都有影響。

如同下圖所示，一個IO請求比如搬一塊磚，磚塊的大小對整個存儲架構中的很多組件的負荷都有影響。比如HBA，存儲交換機，存儲系統的CPU等等，當然存儲介質本身對不同磚塊的處理能力也不同。

上圖摘自博客vmpete.com

為什么Block Size對存儲性能有很大影響？

對Throughput的影響：

Throught =  IOPsx  Block size

同樣是10IOPs，256K blocks 需要傳輸的數據是4K Blocks 的64倍！那么自然會對存儲網路的帶寬以及存儲控制器的CPU消耗都有影響。

對時延Latency的影響

上圖摘自vmpete.com。 這是在采用存儲性能分析軟件PernixData  Architect之后，顯示了不同Block Size對Lantency的影響。可見當Block Size大于64K時對Lantency的影響最大。

如何來應對大數據塊IO帶來的挑戰呢？

以前沒有工具或簡單的方法可以很好了解應用產生的Block Size。而且在常規存儲設計中，并沒有太多顧及到應用產生的Block Size, 往往是根據一些假設條件來做出設計決定。即使在存儲陣列中采用閃存，其實并不能減少。大數據塊IO對HBA，存儲網絡以及存儲控制器產生的負荷。并且我們發現常規SSD硬盤處理大數據塊IO的性能并不理想。

利用IO BlockSize真實案例：

案例一：

某客戶發現應用性能下降，經排錯發現大數據塊IO對Latency的影響極大。在不對后臺存儲有任何改變的情況下，采用PernixData FVP軟件和服務器端NVMe PCI閃存對存儲性能加速。極大的降低了大數據塊IO對Latency的影響。注意該用戶才用NVMe PCI閃存而不是常規SSD Drive。因為常規SSD硬盤處理大數據塊IO的應能并不好。

案例二：

某客戶發現很多應用的性能下降。經排錯發現某SQL虛擬機產生非常多的大數據塊IO，對該SQL優化后問題解決。

案例三：

某云服務提供商在所有虛擬機中設置 Disk IO Limit，以防止共享環境中某些虛擬過度占用存儲資源。vSphere 5.5以后對mclock diskscheduler 作了更改,對于block size 大于32K的IO，從Disk IO limit這個角度上講，不在認為該IO只是一個IO.   比如 256K blockSize IO 會被認為是8個IO。

了解應用Block Size的大致情況，會對更好的設置Disk IOLimit有很大幫助。

Reference:

Viewing the impact of block sizes with PernixData Architect

Limit a VM from an IOps perspective