雲存儲測試工具
㈠ 私有雲存儲哪個好用
那你就自己做一個唄
也不是很麻煩
蒲公英管理後台完成組網設置。
2、在「智能組網」中創建網路。
2、在搜索欄輸入設備名可以快速定位NAS,滑鼠右鍵點擊NAS,選擇「ping子設備」測試連通性。
㈡ 七牛雲存儲測試域名顯示cname解析正確,但是還是等待cname,怎麼解決
不要著急!如果七牛雲測試域名顯示檢測cname已經正確,但是還是等待cname的這個情況,是可以解決的!因為控制台默認使用114dns伺服器進行cname記錄檢測,當dns伺服器存在波動或者新增/變更解析有延遲的情況下會提示等待cname,不影響訪問的情況下可以忽略該報錯,無視就行,重新訪問。
㈢ 如何測試雲硬碟
問題
UOS公有雲開放以來,一些用戶反應用dd命令測試出來的1TB雲硬碟的吞吐率(MBPS)只有128MB/s,而不是我們SLA保證的170MB /s ,這是為什麼?下面我會簡單介紹如何測試硬碟,RAID,SAN,SSD,雲硬碟等,然後再來回答上面的問題。
測試前提
我們在進行測試時,都會分清楚:
測試對象:要區分硬碟、SSD、RAID、SAN、雲硬碟等,因為它們有不同的特點
測試指標:IOPS和MBPS(吞吐率),下面會具體闡述
測試工具:Linux下常用Fio、dd工具, Windows下常用IOMeter,
測試參數: IO大小,定址空間,隊列深度,讀寫模式,隨機/順序模式
測試方法:也就是測試步驟。
測試是為了對比,所以需要定性和定量。在宣布自己的測試結果時,需要說明這次測試的工具、參數、方法,以便於比較。
存儲系統模型
為了更好的測試,我們需要先了解存儲系統,塊存儲系統本質是一個排隊模型,我們可以拿銀行作為比喻。還記得你去銀行辦事時的流程嗎?
去前台取單號
等待排在你之前的人辦完業務
輪到你去某個櫃台
櫃台職員幫你辦完手續1
櫃台職員幫你辦完手續2
櫃台職員幫你辦完手續3
辦完業務,從櫃台離開
如何評估銀行的效率呢:
服務時間 = 手續1 + 手續2 + 手續3
響應時間 = 服務時間 + 等待時間
性能 = 單位時間內處理業務數量
那銀行如何提高效率呢:
增加櫃台數
降低服務時間
因此,排隊系統或存儲系統的優化方法是
增加並行度
降低服務時間
硬碟測試
硬碟原理
我們應該如何測試SATA/SAS硬碟呢?首先需要了解磁碟的構造,並了解磁碟的工作方式:
每個硬碟都有一個磁頭(相當於銀行的櫃台),硬碟的工作方式是:
收到IO請求,得到地址和數據大小
移動磁頭(定址)
找到相應的磁軌(定址)
讀取數據
傳輸數據
則磁碟的隨機IO服務時間:
服務時間 = 尋道時間 + 旋轉時間 + 傳輸時間
對於10000轉速的SATA硬碟來說,一般尋道時間是7 ms,旋轉時間是3 ms, 64KB的傳輸時間是 0.8 ms, 則SATA硬碟每秒可以進行隨機IO操作是 1000/(7 + 3 + 0.8) = 93,所以我們估算SATA硬碟64KB隨機寫的IOPS是93。一般的硬碟廠商都會標明順序讀寫的MBPS。
我們在列出IOPS時,需要說明IO大小,定址空間,讀寫模式,順序/隨機,隊列深度。我們一般常用的IO大小是4KB,這是因為文件系統常用的塊大小是4KB。
使用dd測試硬碟
雖然硬碟的性能是可以估算出來的,但是怎麼才能讓應用獲得這些性能呢?對於測試工具來說,就是如何得到IOPS和MBPS峰值。我們先用dd測試一下SATA硬碟的MBPS(吞吐量)。
#dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=4k count=300000 oflag=direct
記錄了300000+0 的讀入 記錄了300000+0 的寫出 1228800000位元組(1.2 GB)已復制,17.958 秒,68.4 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 0.00 0.00 0.00 16794.80 0.00 134358.40 8.00 0.79 0.05 0.05 78.82
...
為什麼這塊硬碟的MBPS只有68MB/s? 這是因為磁碟利用率是78%,沒有到達95%以上,還有部分時間是空閑的。當dd在前一個IO響應之後,在准備發起下一個IO時,SATA硬碟是空閑的。那麼如何才能提高利用率,讓磁碟不空閑呢?只有一個辦法,那就是增加硬碟的隊列深度。相對於CPU來說,硬碟屬於慢速設備,所有操作系統會有給每個硬碟分配一個專門的隊列用於緩沖IO請求。
隊列深度
什麼是磁碟的隊列深度?
在某個時刻,有N個inflight的IO請求,包括在隊列中的IO請求、磁碟正在處理的IO請求。N就是隊列深度。
加大硬碟隊列深度就是讓硬碟不斷工作,減少硬碟的空閑時間。
加大隊列深度 -> 提高利用率 -> 獲得IOPS和MBPS峰值 -> 注意響應時間在可接受的范圍內
增加隊列深度的辦法有很多
使用非同步IO,同時發起多個IO請求,相當於隊列中有多個IO請求
多線程發起同步IO請求,相當於隊列中有多個IO請求
增大應用IO大小,到達底層之後,會變成多個IO請求,相當於隊列中有多個IO請求 隊列深度增加了。
隊列深度增加了,IO在隊列的等待時間也會增加,導致IO響應時間變大,這需要權衡。讓我們通過增加IO大小來增加dd的隊列深度,看有沒有效果:
dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=2M count=1000 oflag=direct
記錄了1000+0 的讀入 記錄了1000+0 的寫出 2097152000位元組(2.1 GB)已復制,10.6663 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 0.00 0.00 0.00 380.60 0.00 389734.40 1024.00 2.39 6.28 2.56 97.42
可以看到2MB的IO到達底層之後,會變成多個512KB的IO,平均隊列長度為2.39,這個硬碟的利用率是97%,MBPS達到了197MB/s。(為什麼會變成512KB的IO,你可以去使用Google去查一下內核參數 max_sectors_kb的意義和使用方法 )
也就是說增加隊列深度,是可以測試出硬碟的峰值的。
使用fio測試硬碟
現在,我們來測試下SATA硬碟的4KB隨機寫的IOPS。因為我的環境是Linux,所以我使用FIO來測試。
$fio -ioengine=lio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=1000G -filename=/dev/vdb \
-name="EBS 4K randwrite test" -iodepth=64 -runtime=60
簡單介紹fio的參數
ioengine: 負載引擎,我們一般使用lio,發起非同步IO請求。
bs: IO大小
direct: 直寫,繞過操作系統Cache。因為我們測試的是硬碟,而不是操作系統的Cache,所以設置為1。
rw: 讀寫模式,有順序寫write、順序讀read、隨機寫randwrite、隨機讀randread等。
size: 定址空間,IO會落在 [0, size)這個區間的硬碟空間上。這是一個可以影響IOPS的參數。一般設置為硬碟的大小。
filename: 測試對象
iodepth: 隊列深度,只有使用lio時才有意義。這是一個可以影響IOPS的參數。
runtime: 測試時長
下面我們做兩次測試,分別 iodepth = 1和iodepth = 4的情況。下面是iodepth = 1的測試結果。
上圖中藍色方框裡面的是測出的IOPS 230, 綠色方框裡面是每個IO請求的平均響應時間,大約是4.3ms。黃色方框表示95%的IO請求的響應時間是小於等於 9.920 ms。橙色方框表示該硬碟的利用率已經達到了98.58%。
下面是 iodepth = 4 的測試:
我們發現這次測試的IOPS沒有提高,反而IO平均響應時間變大了,是17ms。
為什麼這里提高隊列深度沒有作用呢,原因當隊列深度為1時,硬碟的利用率已經達到了98%,說明硬碟已經沒有多少空閑時間可以壓榨了。而且響應時間為 4ms。 對於SATA硬碟,當增加隊列深度時,並不會增加IOPS,只會增加響應時間。這是因為硬碟只有一個磁頭,並行度是1, 所以當IO請求隊列變長時,每個IO請求的等待時間都會變長,導致響應時間也變長。
這是以前用IOMeter測試一塊SATA硬碟的4K隨機寫性能,可以看到IOPS不會隨著隊列深度的增加而增加,反而是平均響應時間在倍增。
隊列深度 IOPS 平均響應時間
1 332.931525 3.002217
2 333.985074 5.986528
4 332.594653 12.025060
8 336.568012 23.766359
16 329.785606 48.513477
32 332.054590 96.353934
64 331.041063 193.200815
128 331.309109 385.163111
256 327.442963 774.401781
定址空間對IOPS的影響
我們繼續測試SATA硬碟,前面我們提到定址空間參數也會對IOPS產生影響,下面我們就測試當size=1GB時的情況。
我們發現,當設置size=1GB時,IOPS會顯著提高到568,IO平均響應時間會降到7ms(隊列深度為4)。這是因為當定址空間為1GB時,磁頭需要移動的距離變小了,每次IO請求的服務時間就降低了,這就是空間局部性原理。假如我們測試的RAID卡或者是磁碟陣列(SAN),它們可能會用Cache把這1GB的數據全部緩存,極大降低了IO請求的服務時間(內存的寫操作比硬碟的寫操作快很1000倍)。所以設置定址空間為1GB的意義不大,因為我們是要測試硬碟的全盤性能,而不是Cache的性能。
硬碟優化
硬碟廠商提高硬碟性能的方法主要是降低服務時間(延遲):
提高轉速(降低旋轉時間和傳輸時間)
增加Cache(降低寫延遲,但不會提高IOPS)
提高單磁軌密度(變相提高傳輸時間)
RAID測試
RAID0/RAID5/RAID6的多塊磁碟可以同時服務,其實就是提高並行度,這樣極大提高了性能(相當於銀行有多個櫃台)。
以前測試過12塊RAID0,100GB的定址空間,4KB隨機寫,逐步提高隊列深度,IOPS會提高,因為它有12塊磁碟(12個磁頭同時工作),並行度是12。
隊列深度 IOPS 平均響應時間
1 1215.995842 0.820917
2 4657.061317 0.428420
4 5369.326970 0.744060
8 5377.387303 1.486629
16 5487.911660 2.914048
32 5470.972663 5.846616
64 5520.234015 11.585251
128 5542.739816 23.085843
256 5513.994611 46.401606
RAID卡廠商優化的方法也是降低服務時間:
使用大內存Cache
使用IO處理器,降低XOR操作的延遲。
使用更大帶寬的硬碟介面
SAN測試
對於低端磁碟陣列,使用單機IOmeter就可以測試出它的IOPS和MBPS的峰值,但是對於高端磁碟陣列,就需要多機並行測試才能得到IOPS和MBPS的峰值(IOmeter支持多機並行測試)。下圖是紀念照。
磁碟陣列廠商通過以下手段降低服務時間:
更快的存儲網路,比如FC和IB,延時更低。
讀寫Cache。寫數據到Cache之後就馬上返回,不需要落盤。 而且磁碟陣列有更多的控制器和硬碟,大大提高了並行度。
現在的存儲廠商會找SPC幫忙測試自己的磁碟陣列產品(或全快閃記憶體陣列), 並給SPC支付費用,這就是赤裸裸的標准壟斷。國內也有做存儲系統測試的,假如你要測試磁碟陣列,可以找NSTC (廣告時間)。
SSD測試
SSD的延時很低,並行度很高(多個nand塊同時工作),缺點是壽命和GC造成的響應時間不穩定。
推薦用IOMeter進行測試,使用大隊列深度,並進行長時間測試,這樣可以測試出SSD的真實性能。
下圖是storagereview對一些SSD硬碟做的4KB隨機寫的長時間測試,可以看出有些SSD硬碟的最大響應時間很不穩定,會飆高到幾百ms,這是不可接受的。
雲硬碟測試
我們通過兩方面來提高雲硬碟的性能的:
降低延遲(使用SSD,使用萬兆網路,優化代碼,減少瓶頸)
提高並行度(數據分片,同時使用整個集群的所有SSD)
在Linux下測試雲硬碟
在Linux下,你可以使用FIO來測試
操作系統:Ubuntu 14.04
CPU: 2
Memory: 2GB
雲硬碟大小: 1TB(SLA: 6000 IOPS, 170MB/s吞吐率 )
安裝fio:
#sudo apt-get install fio
再次介紹一下FIO的測試參數:
ioengine: 負載引擎,我們一般使用lio,發起非同步IO請求。
bs: IO大小
direct: 直寫,繞過操作系統Cache。因為我們測試的是硬碟,而不是操作系統的Cache,所以設置為1。
rw: 讀寫模式,有順序寫write、順序讀read、隨機寫randwrite、隨機讀randread等。
size: 定址空間,IO會落在 [0, size)這個區間的硬碟空間上。這是一個可以影響IOPS的參數。一般設置為硬碟的大小。
filename: 測試對象
iodepth: 隊列深度,只有使用lio時才有意義。這是一個可以影響IOPS的參數。
runtime: 測試時長
4K隨機寫測試
我們首先進行4K隨機寫測試,測試參數和測試結果如下所示:
#fio -ioengine=lio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=100G -filename=/dev/vdb \
-name="EBS 4KB randwrite test" -iodepth=32 -runtime=60
藍色方框表示IOPS是5900,在正常的誤差范圍內。綠色方框表示IO請求的平均響應時間為5.42ms, 黃色方框表示95%的IO請求的響應時間是小於等於 6.24 ms的。
4K隨機讀測試
我們再來進行4K隨機讀測試,測試參數和測試結果如下所示:
#fio -ioengine=lio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randread -size=100G -filename=/dev/vdb \
-name="EBS 4KB randread test" -iodepth=8 -runtime=60
512KB順序寫測試
最後我們來測試512KB順序寫,看看雲硬碟的最大MBPS(吞吐率)是多少,測試參數和測試結果如下所示:
#fio -ioengine=lio -bs=512k -direct=1 -thread -rw=write -size=100G -filename=/dev/vdb \
-name="EBS 512KB seqwrite test" -iodepth=64 -runtime=60
藍色方框表示MBPS為174226KB/s,約為170MB/s。
使用dd測試吞吐率
其實使用dd命令也可以測試出170MB/s的吞吐率,不過需要設置一下內核參數,詳細介紹在 128MB/s VS 170MB/s 章節中。
在Windows下測試雲硬碟
在Windows下,我們一般使用IOMeter測試磁碟的性能,IOMeter不僅功能強大,而且很專業,是測試磁碟性能的首選工具。
IOMeter是圖形化界面(濃濃的MFC框架的味道),非常方便操作,下面我將使用IOMeter測試我們UOS上1TB的雲硬碟。
操作系統:Window Server 2012 R2 64
CPU: 4
Memory: 8GB
雲硬碟大小: 1TB
當你把雲硬碟掛載到Windows主機之後,你還需要在windows操作系統裡面設置硬碟為聯機狀態。
4K隨機寫測試
打開IOMeter(你需要先下載),你會看到IOMeter的主界面。在右邊,你回發現4個worker(數量和CPU個數相同),因為我們現在只需要1個worker,所以你需要把其他3個worker移除掉。現在讓我們來測試硬碟的4K隨機寫,我們選擇好硬碟(Red Hat VirtIO 0001),設置定址空間(Maximum Disk Size)為50GB(每個硬碟扇區大小是512B,所以一共是 50*1024*1024*1024/512 = 104857600),設置隊列深度(Outstanding I/Os)為64。
然後在測試集中選擇」4KiB ALIGNED; 0% Read; 100% random(4KB對齊,100%隨機寫操作)」 測試
然後設置測試時間,我們設置測試時長為60秒,測試之前的預熱時間為10秒(IOMeter會發起負載,但是不統計這段時間的結果)。
在最後測試之前,你可以設置查看實時結果,設置實時結果的更新頻率是5秒鍾。最後點擊綠色旗子開始測試。
在測試過程中,我們可以看到實時的測試結果,當前的IOPS是6042,平均IO請求響應時間是10.56ms,這個測試還需要跑38秒,這個測試輪回只有這個測試。
我們可以看到IOMeter自動化程度很高,極大解放測試人員的勞動力,而且可以導出CSV格式的測試結果。
順序讀寫測試
我們再按照上面的步驟,進行了順序讀/寫測試。下面是測試結果:
IO大小 讀寫模式 隊列深度 MBPS
順序寫吞吐測試 512KB 順序寫 64 164.07 MB/s
順序讀吞吐測試 256KB 順序讀 64 179.32 MB/s
雲硬碟的響應時間
當前雲硬碟寫操作的主要延遲是
網路傳輸
多副本,寫三份(數據強一致性)
三份數據都落盤(數據持久化)之後,才返回
IO處理邏輯
我們當前主要是優化IO處理邏輯,並沒有去優化2和3,這是因為我們是把用戶數據的安全性放在第一位。
128MB/s VS 170MB/s
回到最開始的問題 「為什麼使用dd命令測試雲硬碟只有128MB/s」, 這是因為目前雲硬碟在處理超大IO請求時的延遲比SSD高(我們會不斷進行優化),現在我們有兩種方法來獲得更高的MBPS:
設置max_sectors_kb為256 (系統默認為512),降低延遲
使用fio來測試,加大隊列深度
通過設置max_sectors_kb這個參數,使用dd也可以測出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 (1.3 GB) copied, 7.51685 s, 179 MB/s
root@ustack:~#
同時查看IO請求的延遲:
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 0.00 0.00 0.00 688.00 0.00 176128.00 512.00 54.59 93.47 0.00 93.47 1.40 96.56
下面是使用fio工具的測試結果,也可以得到170MB/s的吞吐率。
不可測試的指標
IOPS和MBPS是用戶可以使用工具測試的指標,雲硬碟還有一些用戶不可測量的指標
數據一致性
數據持久性
數據可用性
這些指標我們只能通過根據系統架構和約束條件計算得到,然後轉告給用戶。這些指標衡量著公有雲廠商的良心,有機會會專門進行介紹。
總結
上面介紹了一下測試工具和一些觀點,希望對你有所幫助。
測試需要定性和定量
了解存儲模型可以幫助你更好的進行測試
增加隊列深度可以有效測試出IOPS和MBPS的峰值