如何选择适合自己的存储

 存储是系统的最底层,非常重要,如何选择最合适自己存储呢? 梳理下知识点,以备后用

1. 存储应用的场景,了解自己的应用需求、预算及数据使用特点

2. 了解存储的相关知识

3. 选择存储应注意的要素

4. 存储的使用和维护

 

1. 存储应用的场景,了解自己的应用需求、预算及数据使用特点

 

要清楚存储是应用在OLAP还是OLTP?对存储的性能,安全性要求如何?预算是多少?预计未来2-5年的业务增长趋势?

 


中端存储可以提供高响应速度,在磁盘数量相同的条件下,不会比高端存储差多远(但高端存储的扩展能力,可靠性非常强)


 2. 了解存储的相关知识

磁盘:


    一个IO的访问,大致分为三个步骤,第一是磁头到指定的磁道(寻道),第二是等待需要读取的数据随盘片旋转到磁头(延迟),第三是读取数据。相比较前两个时间,读取数据的时间可以忽略不计,所以一个IO的响应时间等于寻道时间+延迟时间决定(ssd固态硬盘除外,它的存储方式不一样),寻道时间由于是机械的动作,所以很难得到大幅度提高,但是可以通过提高磁盘转速来提高延迟时间。所以转速越高的盘,可以承载更多的IOPS。磁盘的IOPS由磁盘的转速决定,比如15000RPM的磁盘,一般可以承受150个IOPS。

和存储相关的三个性能参数:IOPS,吞吐量,响应时间

吞吐量:

 

    吞吐量,则由磁盘的转速和接口决定,转速决定了内部传输率,接口则决定了外部传输率,很明显前者肯定低于后者。常见的接口有ATA,SCCI,SATA,SAS,FC等等。FC接口一般在高端存储中比较常见,而SAS和SATA多在服务器或者中低端存储中常见。

   

    影响吞吐量的因素稍微复杂些,由磁盘的数量和存储的架构决定,当磁盘到达一定的数量后,吞吐量主要受限于存储的架构。比如某高端存储,吞吐量最大就是 1.4GB,这是由它内部的架构所决定的。另外还要注意存储与主机的接口,比如HBA卡,有4Gb和2Gb(这里是bit,而不是Byte),一般主机和存储都配有多块HBA卡

IOPS:


   对于一个存储系统来说,IOPS主要决定于cache的算法,以及磁盘的数量。有时候我们往往会被厂商的数据给忽悠了,第一是cache命中率,厂商利用了某种手段,让cache命中率非常高,IOPS几乎可以随心所欲。另外一个因素就是磁盘的数量,厂家的数据是同型号1000块磁盘的测试结果,而实际的系统只有几十或者几百块磁盘。
  

    购买存储时,应该避免买高端的存储,而只配数量很少的磁盘,厂商非常喜欢你买一个高端的BOX,告诉你扩展性好,现在用不着可以少买点盘,以后可以扩容等等,这完全是忽悠。建议不要超前消费,如果确实对性能追求很高,可以选用容量小一些的磁盘,而磁盘的数量多一些。磁盘的数量可以计算得出,我们的经验,一般OLTP应用的cache命中率在20%左右,剩下的IO还是要到磁盘上的,根据磁盘的转速和类型,就可以知道一块盘能够承载的IOPS,磁盘数量就可以估算出来了,为了得到比较好的响应时间,建议每块磁盘的IOPS不要超过100。

响应时间:


    除了IOPS与吞吐量,存储的另外一个重要性能指标就是单io的响应时间,单io的响应时间与IOPS的当前值,吞吐量大小及cache命中率都有密切的关系,经验值表示,一个io的响应时间在20ms以后,应用基本可以正常工作,但对于高可用的核心OLTP系统,最佳的IO时间是小10ms。

Stripe:


    Stripe的作用就是尽可能的分散IO,它在有些存储上是可以调节的,但是很多存储是不可以调节的,一般在128K-512K之间。有一个错误的说法是,我在存储上做了stripe,数据库的一个IO,所有的磁盘都会响应这个IO。这个说法是错误的,对于Oracle来说,一个随机IO的大小是8K,一般条带的大小要比8K大得多,所以Oracle一个随机IO永远只会落在一块磁盘上。一块磁盘在同一个时刻只能响应一个IO,也就是说磁盘没有并发IO的概念,但是从整个系统来看,不同的磁盘响应不同的IO,宏观上IO还是分散的,所以我们看到一个数据库在运行时,所有的磁盘都在忙,实际上每块磁盘是为不同的 IO服务。对于顺序IO,Oracle的默认设置是128K,最大值由OS决定,一般是1M,如果顺序IO的大小大于stripe,那么一个IO可能会有几块盘同时响应,但是很多存储的stripe都大于128K,这时一个IO还是只有一块磁盘响应,由于读是一个顺序的过程(在不同的multiblock read之间,存在一定程度的并行。Oracle每次同时向OS发送若干个multiblock read IO请求,然后把返回的结果合并排序。整个scattered read应该是局部并行,宏观串行的过程),所以要在数据库这个级别加上并发,才可以真正达到提高吞吐量的目的。

     有人要问,stripe到底多大合适?假设把stripe做得很小,这样不是很好吗?一个IO同时可以读很多块盘,大大提高了吞吐量。我们假设stripe为1K,Oracle一个IO要分布在8块不同的磁盘上,但是这时新的问题就出现了,因为一块磁盘是不具备并发IO能力的,如果每个IO都占用很多块盘,这样整个系统的并发IO能力就下降了,而且一个8K的IO如果在一块盘上读,和从8块盘上并行读,不会有很大的差别(也许在一块盘上读还要更快),所以stripe不能做的很小。stripe到底设多大,我的观点是大比小好,不要小于256K,数据仓库应用可以设置的更大一些。ASM对于数据文件的stripe默认是1M,不要设置太小,经验表明,1M的性能更好,Oracle也推荐用1M。这说明对于数据库应用来说,stripe size要稍微大一点,而不是我们想的越细或者越分散越好。

Raid:
   RAID一般比较常见的就是RAID10和RAID5,对性能要求比较高的数据库应用一般都采用RAID10,RAID5也可以用,但是别把redo放在 RAID5上,因为RAID5的对于redo这种小IO,性能非常差,很容易造成log file sync的等待。一个RAID group中的磁盘数量不宜过多,不要超过10块,原因是RAID group中磁盘数量越多,坏盘的概率就越大(概率问题)。一些高端存储对于RAID group中的磁盘数量都是固定的,这主要和存储的架构有关。使用存储的过程中,你会发现,越是高端的东西,就越是死板,而中低端存储则非常灵活,并不是说高端存储不好,而是说架构决定一切。

存储划分
      划分好的LUN输出到主机后,我们怎么用?这个就比较灵活多变,首先要看我们的用途,我们是追求IOPS还是吞吐量?我们用file system,raw devices,ASM?存储输出的LUN跨在多少块盘上?一般的存储没有虚拟化功能,则输出的LUN只跨在一个RAID group上,这时往往需要利用OS上的LVM来再次划分一次,比如有两个raid group,每个RAID goup有四块磁盘,建立两个LUN,输出到主机后,然后分别创建两个VG,再创建LV(stripe),这下每个LV就完全跨在了所有的磁盘上。实际中考虑的问题要更多,有时候不仅仅要考虑磁盘,还要考虑将负载分配在不同的控制器,前端卡后端卡和多路径的问题,相当复杂。有些存储本身有虚拟化的功能,甚至可以输出一个LUN,比如3PAR就可以输出一个虚拟卷,这个卷已经跨在所有的磁盘上,我们直接使用就可以了(但实际工作中这么使用的比较少见)。
Oracle 有了ASM,问题就更加复杂了,我的建议是如果可以的话,存储只做RAID1,stripe交给ASM去做。如果有些存储必须要做stripe,也没问题。存储划分是一个很有技术含量的工作,必须建立在对存储,主机和数据库深入了解的基础上,才有可能做出一个好的规划。

3. 选择存储应注意的要素

1.选择32位或64位的RISC CPU还是普通的Intel 586 CPU?


服务器的结构已由传统的I/O结构改为I2O结构,其目的就是为了减少服务器中CPU的负担,将系统的I/O与服务器CPU负载分开。 I2O是由一 颗RISC CPU来负责I/O的工作。服务器上都已用RISC CPU,磁盘阵列上当然也必须用RISC CPU才不会形成瓶颈。另外,我们现在常用的网络操作系统大都是32位或64位的,当操作 系统已由32位转到64位时,磁盘阵列上的CPU必须是RISC CPU才能满足要求。

2.磁盘阵列内的硬盘是否有顺序要求?


也就是说,硬盘是否可以不按原先的次序插回阵列中, 而数据仍能正常存取?很多人都想当然地认为根本不应该有顺序要求,其实不然。我们曾用过一个阵列,其必须按照原来的次序才能正常存取数据。现在假设这样一种情况,我们准备 清理一下硬盘阵列,把所有硬盘都放在一起,结果记不住顺序了,为了正常存取数据,我们 只有一个个地试,而对于有8块硬盘的阵列来说,最坏的情况要试88次才行。现在已出现 了磁盘阵列产品具有不要求硬盘顺序的功能,为了防止上述事件发生,应选择对顺序没有要 求的阵列。


3.是硬件磁盘阵列还是软件磁盘阵列?


软件磁盘阵列指的是用一块SCSI卡与磁盘连接,硬件磁盘阵列指的是阵列柜中具有背板的阵列,它与软件磁盘阵列的区别很大。硬件磁盘阵列是一个完整的磁盘阵列系统与系统相接,内置CPU,与主机并行动作,所有的I/O都在磁盘阵列中完成,减轻主机的负担,增加系统整体性能,有SCSI总线主控与DMA通道,以加速数据的存取与传输。而软件磁盘阵列是一个程序,在主机上执行,通过一块SCSI卡与磁盘相接形成阵列,其最大的缺点是大大增加了主机的负担,对于大量输入输出的系统,很容易使系统瘫痪。显然,应尽量选择硬件磁盘阵列。

4.是IDE磁盘阵列还是SCSI磁盘阵列?


最近市场上出现了IDE磁盘阵列,它们的速度挺快,如增强型IDE在PCI总线下的传输速率可达66MB/s,价格与SCSI磁盘阵列相比要便宜得多; 而SCSI Ultra3速率接近160MB/s。但从实际应用情况来看,在单任务时,IDE磁盘阵列比 SCSI磁盘阵列快;在多任务时,SCSI磁盘阵列比IDE磁盘阵列要快得多。但IDE磁盘阵列 有一个致命的缺点:不能带电热插拔。这个缺点使IDE磁盘阵列命中注定只能使用于非重要 场合。如果您的应用不能停机,则一定要选择SCSI磁盘阵列。

5.是单控制器还是冗余控制器?


磁盘阵列一般都是以一个控制器连接主机及磁盘,在磁盘阵列的容错功能下达到数据的 完整性。但磁盘阵列控制器同样会发生故障,在此情况之下,数据就有可能丢失。为了解决 此问题,可以把两个控制器用缆线连接起来,相互备份。但两个独立控制器在机箱内的连接 意味着一旦出现故障必须打开机箱换控制器,即必须停机,这在很多应用中根本就不可能, 所以,我们应该选择热插拔双控制冗余的架构。现在有些磁盘阵列新产品上利用快取内存和 内存镜像的方式,以保证在出现故障时不丢失数据,且在控制器更换后,自动恢复故障前的 工作设置,把工作负荷分散给相互备份的控制器,以达到负载均衡,这种架构能提供单控制 器所达不到的高性能及高安全性。当然如果你对安全要求更高,可以选择多控制器的高端存储

6.SCSI接口还是光纤通道接口?


SCSI的完善规格、成熟技术及高性能一直吸引着小型系统,但从目前的情况来看,光纤通道已形成市场,双环可达200MB/s,且传输距离达10km, 可接126个设备。光纤通道把总线与网络合二为一,是存储网络的根本,其取代SCSI已是大势所趋。因此,为了保证系统的生命力,应该选择光纤通道接口。但光纤通道网络造价特别高,大约是SCSI接口网络的4~5倍,且从实际情况来看,光纤通道在管理上仍是一个薄弱之处,对客户端的软件要求比校高,所以在选择时,应根据实际情况来选择。
 

4. 存储的使用和维护


存储的主要作用是提供大容量,高性能,高安全功能。

存储的容量:存储的容量大小决定你选择存储的类型(高端存储大都支持大容量)及raid级别

存储的高性能:存储的高性能除了和存储本身的架构,还和应用方式有关,比如磁盘的速度,raid级别,stripe(条带)的大小,磁盘

                     的数量,存储的相关参数等因素。

存储的高安全性:存储的高安全性和存储架构有关,例如,中低端存储采用以控制器为中心的双控结构,而高端存储采用以cache为中心

                        的多控制器结构;一般要配置适合数量的hotspare盘


cache参数对磁盘阵列性能和可靠性的影响

1. 调整全局cache


在介绍全局cache之前,先来明确两个概念:cache和buffer,简单的说,Cache是加速“读”,而buffer是缓冲 “写”,前者解决读的问题,保存从磁盘上读出的数据,后者是解决写的问题,保存即将要写入到磁盘上的数据。在很多情况下,这两个名词并没有严格区分,常常把读写混合类型称为buffer cache

1.1 start and stop cache flush:
这两个参数影响控制器处理cache区域的操作,在这中情况下是按照先进先出的原则往磁盘上写数据。这只对打开了写cache的情况下适用。 
    在一般的情况下,在决大多数时候start的值大于stop的值。但是也有少量的情况下start等于stop的值。如start=stop=80%意味着,控制器的cache将不允许超过80%的部分用于写cache操作,在这种情况下,控制会尽可能的将80%的cache做为写cache使用,这对应用而言,写的性能可能是比较,但是在数据的可靠性保护方面可能不是很好。如果从数据保护的角度来看,使用比较小的start和stop值可能是比较好的。(针对cache掉电等意外情况下,cache中丢失数据的多少来考虑)

1.2 cache block size参数 
如果IO操作均小于cache block size的大小,那么每一次IO写到cache中,都会浪费cache的使用情况(对于一个cache block中没有使用的部分,不能用做其他的IO)。如果IO操作均大于cache block size,那么完成一次操作会使用更多的cache block。


2. 指定卷上面的cache参数

2.1  read cache:
允许服务器的读操作从控制器的cache中读取所需要的数据,如果数据不在cache,控制器从磁盘中读取数据并存放在cache中,直到cache flush。

2.2  read-ahead(prefetch):
允许控制器从磁盘上读取数据到cache中的时候,读取附加的一些数据到cache中。在下一次IO可能会使用到这些数据,这样在性能上可能会有所提高。


2.3  write cache:
数据不直接写到磁盘,先写到cache中。不一定write cache能够提高性能。如在持续的大数据量的时候write cache可能会比关掉cache慢,因为会频繁的出现cache flush。
 
2.4  write cache
是否使用电池保护:如果不用电池保护写cache,可能会出现数据丢失。

2.5 write cache mirror:
可靠性提高,但是性能会降低。

由于读、写均共享cache,因此需要整体考虑用于读、写cache的大小,以及对整体性能的影响。

 

转载自:文章地址:http://www.aixchina.net/?action-viewnews-itemid-24295

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