选择的适合自己存储

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-09-26 14:52 222阅读 0赞

author：skate

time：2010-11-30

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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。

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