儲存系統的瓶頸，主要體現在2個方面：吞吐量與iops。
名詞解釋：
吞吐量英文：throughput，即單位時間內讀取或者寫入資料量的大小。
iops
英文全拼：input/output operations per second，即每秒進行讀寫（i/o）操作的次數，多用於資料庫等場合，衡量隨機訪問的效能。
儲存端的iops效能和主機端的io是不同的，iops是指儲存每秒可接受多少次主機發出的訪問，主機的一次io需要多次訪問儲存才可以完成。例如，主機寫入乙個最小的資料塊，也要經過「傳送寫入請求、寫入資料、收到寫入確認」等三個步驟，也就是3個儲存端訪問。
下面對吞吐量與iops分布進行分析。
1、吞吐量(throughput)
吞吐量主要取決於陣列的構架，光纖(fc san)或網路(ip san)通道的大小以及硬碟的個數。陣列的構架與每個陣列不同而不同，他們也都存在內部頻寬(類似於pc的系統匯流排)，不過一般情況下，內部頻寬都設計的很充足，不是瓶頸的所在。
光纖通道的影響還是比較大的，如資料倉儲環境中，對資料的流量要求很大，而一塊2gb的光纖卡，所能支撐的最大流量應當是2gb/8(小b)=250mb/s(大b)的實際流量，當4塊光纖卡才能達到1gb/s的實際流量，所以資料倉儲環境可以考慮換4gb的光纖卡。
最後說一下硬碟的限制，這裡是最重要的，當前面的瓶頸不再存在的時候，就要看硬碟的個數了，我下面列一下不同的硬碟所能支撐的流量大小：
10 k rpm 15 k rpm ata
——— ——— ———
10m/s 13m/s 8m/s
那麼，假定一套儲存有120塊15k rpm的光纖硬碟，那麼該儲存可以支撐的最大流量為120*13=1560mb/s，如果是2gb的光纖卡，可能需要6塊才能夠，而4gb的光纖卡，3-4塊就夠了。
2、iops(input/output operations per second)
決定iops的主要取決與陣列的演算法，cache命中率，以及磁碟個數。陣列的演算法因為不同的陣列不同而不同，如我們最近遇到在hds usp上面，可能因為ldev(lun)存在佇列或者資源限制，而單個ldev的iops就上不去，所以，在使用這個儲存之前，有必要了解這個儲存的一些演算法規則與限制。
cache的命中率取決於資料的分布，cache size的大小，資料訪問的規則，以及cache的演算法，如果完整的討論下來，這裡將變得很複雜，可以有一天好討論了。我這裡只強調乙個cache的命中率，如果乙個陣列，讀cache的命中率越高越好，一般表示它可以支援更多的iops，為什麼這麼說呢?這個就與我們下面要討論的硬碟iops有關係了。
硬碟的限制，每個物理硬碟能處理的iops是有限制的，如
10 k rpm 15 k rpm ata
——— ——— ———
100 150 50
同樣，如果乙個陣列有120塊15k rpm的光纖硬碟，那麼，它能撐的最大iops為120*150=18000，這個為硬體限制的理論值，如果超過這個值，硬碟的響應可能會變的非常緩慢而不能正常提供業務。
在raid5與raid10上，讀iops沒有差別，但是，相同的業務寫iops，最終落在磁碟上的iops是有差別的，而我們評估的卻正是磁碟的iops，如果達到了磁碟的限制，效能肯定是上不去了。
那我們假定乙個case，業務的iops是10000，讀cache命中率是30%，讀iops為60%，寫iops為40%，磁碟個數為120，那麼分別計算在raid5與raid10的情況下，每個磁碟的iops為多少。
raid5:
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 16000)/120
= 168
這裡的10000*(1-0.3)*0.6表示是讀的iops，比例是0.6，除掉cache命中，實際只有4200個iops
而4 * (10000*0.4) 表示寫的iops，因為每乙個寫，在raid5中，實際發生了4個io，所以寫的iops為16000個
為了考慮raid5在寫操作的時候，那2個讀操作也可能發生命中，所以更精確的計算為：
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 5600 + 8000)/120
= 148
計算出來單個盤的iops為148個，基本達到磁碟極限
raid10
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 8000)/120
= 102
可以看到，因為raid10對於乙個寫操作，只發生2次io，所以，同樣的壓力，同樣的磁碟，每個盤的iops只有102個，還遠遠低於磁碟的極限iops。
在乙個實際的case中，乙個恢復壓力很大的standby(這裡主要是寫，而且是小io的寫)，採用了raid5的方案，發現效能很差，通過分析，每個磁碟的iops在高峰時期，快達到200了，導致響應速度巨慢無比。後來改造成raid10，就避免了這個效能問題，每個磁碟的iops降到100左右。
儲存IOPS與吞吐量的計算
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儲存的吞吐量與IOPS
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IOPS與吞吐量
機械硬碟的連續讀寫性很好，但隨機讀寫效能很差。這是因為磁頭移動至正確的磁軌上需要時間，隨機讀寫時，磁頭不停的移動，時間都花在了磁頭尋道上，所以效能不高。如下圖 在儲存小檔案 oltp資料庫應用時，隨機讀寫效能 iops 是最重要指標。學習它，有助於我們分析儲存系統的效能互瓶頸。下面我們來認識隨機讀寫...