論存儲IOPS和Throughput吞吐量之間的關系介紹更多資訊

     IOPS和Throughput吞吐量兩個參數是衡量存儲性能的主要名額。IOPS表示存儲每秒傳輸IO的數量，Throughput吞吐量則表示每秒資料的傳輸總量。兩者在不同的情況下都能表示存儲的性能狀況，但應用的場景不盡相同。同時，兩者之間也存在着互相的聯系，本文就IOPS和Throughput吞吐量對存儲性能衡量的場景入手，描述兩者之間的變化關系與計算方法。幫助讀者更好的了解存儲的性能分析與規劃。

IOPS與Throughput的關系:

     IOPS（IO per Second）是用來計算I/O流中每個節點中每秒傳輸的數量（關于IO流中的每個節點的解釋，參考文章：   

     IOPS通常對于小I/O，且傳輸I/O的數量比較大的情況下，是一個最主要的衡量名額。例如，典型的OLTP系統中，高的IOPS則意味着資料庫的事務可以被存儲系統處理。

     Throughput吞吐量是用來計算每秒在I/O流中傳輸的資料總量。這個名額，在大多數的磁盤性能計算工具中都會顯示，最簡單的在Windows檔案拷貝的時候，就會顯示MB/s。通常情況下，Throughput吞吐量隻會計算I/O包中的資料部分，至于I/O標頭的資料則會被忽略在Throughput吞吐量的計算中。廣義上的Throughput吞吐量，也會被叫做“帶寬”，用來衡量I/O流中的傳輸通道，比如2/4/8Gbps Fibre Channel、60Mbps SCSI等等。但 “帶寬”會包括通道中所有資料的總傳輸量的最大值，而Throughput吞吐量則是隻保護傳輸的實際資料，兩者還是有些許差別。

     Throughput吞吐量衡量對于大I/O，特别是傳輸一定資料的時候最小化耗時非常有用。備份資料的時候是一個典型的例子。在備份作業中，我們通常不會關心有多少I/O被存儲系統處理了，而是完成備份總資料的時間多少。

     IOPS和Throughput吞吐量之間存在着線性的變化關系，而決定它們的變化的變量就是每個I/O的大小。從圖中可以看到，當被傳輸的I/O比較小的情況下，每個I/O所需傳輸的時間會比較少，機關時間内傳輸的I/O數量就多。

而由于處理資料標頭，總的時間内傳輸實際資料相對較低。

當I/O尺寸比較大的情況下，如下圖所示，傳輸每個I/O的時間增大，IOPS數量下降。但是相比更高的百分比的I/O通道用來傳輸實際資料，Throughput則明顯上升。

我們可以用一個簡單的公式來計算Throughput和IOPS之間的關系：

Throughput MB/s = IOPS * KB per IO / 1024

     假設一個10個10K SAS磁盤，每個磁盤提供140 IOPS，總共有1400最大IOPS。理論上這些磁盤處理不同的IO大小，所能達到的Throughput吞吐量是有差別的。簡單的來說，實體層面IOPS和Throughput哪個先達到了實體磁盤的極限，就決定了這個實體磁盤的性能閥值。下面的計算公式可以看到，機關I/O大小可以使得吞吐量成倍提升，但是未能達到10個SAS磁盤1GB/S（每個磁盤100MB/s帶寬）的理論“帶寬”。顯而易見，因為大多數應用的I/O不會那麼大，是以你會看到存儲陣列的吞吐量遠小于廠商提供的理論值，原因就是因為IOPS先達到了性能閥值，使得吞吐量無法再提升。當然也有特殊的應用，例如流媒體伺服器等，應用端可以使用2MB的I/O大小，那麼吞吐量使用率顯然會更加高，IOPS的要求則相對較低了。

MB/s = 1400 * 64 /1024 = 87.5 MB/s

MB/s = 1400 * 128 /1024 = 175 MB/s

MB/s = 1400 * 256 /1024 = 350 MB/s

     綜上所述，在規劃存儲性能和處理存儲性能問題的時候，需要綜合看IOPS和Throughput吞吐量這兩個參數，本文的觀點總結為以下幾點：

性能工具統計的Throughput吞吐量永遠達不到實際的I/O流中節點的理論“帶寬”，原因是性能工具不會統計I/O的標頭資訊，而是實際的資料傳輸量。

磁盤實體層面IOPS和Throughput哪個先達到了實體磁盤的極限，就決定了這個實體磁盤的性能閥值，然而決定哪個先達到性能閥值的就是I/O的大小。

性能監控工具顯示IOPS低或者Throughput低于預期，先不要直接認為存儲性能存在問題，搞清楚應用的I/O大小，再做後續判斷。

存儲性能另外一個重要因素還有磁盤響應時間（Response Time），本文的内容是建立在存儲可以提供接受通路内的響應時間為前提。