几个基本的概念
在研究磁盘性能之前我们必须先了解磁盘的结构，以及工作原理。不过在这里就不再重复说明了，关系硬盘结构和工作原理的信息可以参考维基百科上面的相关词条——Hard disk drive(英文)和硬盘驱动器(中文)。
读写IO(Read/Write IO)操作
磁盘是用来给我们存取数据用的，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作。
单个IO操作
当控制磁盘的控制器接到操作系统的读IO操作指令的时候，控制器就会给磁盘发出一个读数据的指令，并同时将要读取的数据块的地址传递给磁盘，然后磁盘会将读取到的数据传给控制器，并由控制器返回给操作系统，完成一个写IO的操作;同样的，一个写IO的操作也类似，控制器接到写的IO操作的指令和要写入的数据，并将其传递给磁盘，磁盘在数据写入完成之后将操作结果传递回控制器，再由控制器返回给操作系统，完成一个写IO的操作。单个IO操作指的就是完成一个写IO或者是读IO的操作。
随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
随机访问指的是本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址相差比较大，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。相反的，如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址一致或者是接近的话，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
顺序IO模式(Queue Mode)/并发IO模式(Burst Mode)
磁盘控制器可能会一次对磁盘组发出一连串的IO命令，如果磁盘组一次只能执行一个IO命令时称为顺序IO;当磁盘组能同时执行多个IO命令时，称为并发IO。并发IO只能发生在由多个磁盘组成的磁盘组上，单块磁盘只能一次处理一个IO命令。
单个IO的大小(IO Chunk Size)
熟悉数据库的人都会有这么一个概念，那就是数据库存储有个基本的块大小(Block Size)，不管是SQL Server还是Oracle，默认的块大小都是8KB，就是数据库每次读写都是以8k为单位的。那么对于数据库应用发出的固定8k大小的单次读写到了写磁盘这个层面会是怎么样的呢，就是对于读写磁盘来说单个IO操作操作数据的大小是多少呢，是不是也是一个固定的值?
答案是不确定。首先操作系统为了提高 IO的性能而引入了文件系统缓存(File System Cache)，系统会根据请求数据的情况将多个来自IO的请求先放在缓存里面，然后再一次性的提交给磁盘，也就是说对于数据库发出的多个8K数据块的读操作有可能放在一个磁盘读IO里就处理了。
还有对于有些存储系统也是提供了缓存(Cache)的，接收到操作系统的IO请求之后也是会将多个操作系统的 IO请求合并成一个来处理。不管是操作系统层面的缓存还是磁盘控制器层面的缓存，目的都只有一个，提高数据读写的效率。因此每次单独的IO操作大小都是不一样的，它主要取决于系统对于数据读写效率的判断。
当一次IO操作大小比较小的时候我们成为小的IO操作，比如说1K，4K，8K这样的;当一次IO操作的数据量比较的的时候称为大IO操作，比如说32K，64K甚至更大。
在我们说到块大小(Block Size)的时候通常我们会接触到多个类似的概念，像我们上面提到的那个在数据库里面的数据最小的管理单位，Oralce称之为块(Block)，大小一般为8K，SQL Server称之为页(Page)，一般大小也为8k。
在文件系统里面我们也能碰到一个文件系统的块，在现在很多的Linux系统中都是4K(通过/usr/bin/time -v可以看到)，它的作用其实跟数据库里面的块/页是一样的，都是为了方便数据的管理。但是说到单次IO的大小，跟这些块的大小都是没有直接关系的，在英文里单次IO大小通常被称为是IO Chunk Size，不会说成是IO Block Size的。
IOPS(IO per Second)
IOPS，IO系统每秒所执行IO操作的次数，是一个重要的用来衡量系统IO能力的一个参数。对于单个磁盘组成的IO系统来说，计算它的IOPS不是一件很难的事情，只要我们知道了系统完成一次IO所需要的时间的话我们就能推算出系统IOPS来。
现在我们就来推算一下磁盘的IOPS，假设磁盘的转速(Rotational Speed)为15K RPM，平均寻道时间为5ms，最大传输速率为40MB/s(这里将读写速度视为一样，实际会差别比较大)。
对于磁盘来说一个完整的IO操作是这样进行的：当控制器对磁盘发出一个IO操作命令的时候，磁盘的驱动臂(Actuator Arm)带读写磁头(Head)离开着陆区(Landing Zone，位于内圈没有数据的区域)，移动到要操作的初始数据块所在的磁道(Track)的正上方，这个过程被称为寻址(Seeking)，对应消耗的时间被称为寻址时间(Seek Time);但是找到对应磁道还不能马上读取数据，这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可操作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(Rotational Delay);接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要操作的全部数据，这个过程称为数据传送(Data Transfer)，对应的时间称为传送时间(Transfer Time)。完成这三个步骤之后一次IO操作也就完成了。
在我们看硬盘厂商的宣传单的时候我们经常能看到3个参数，分别是平均寻址时间、盘片旋转速度以及最大传送速度，这三个参数就可以提供给我们计算上述三个步骤的时间。
第一个寻址时间，考虑到被读写的数据可能在磁盘的任意一个磁道，既有可能在磁盘的最内圈(寻址时间最短)，也可能在磁盘的最外圈(寻址时间最长)，所以在计算中我们只考虑平均寻址时间，也就是磁盘参数中标明的那个平均寻址时间，这里就采用当前最多的10krmp硬盘的5ms。
第二个旋转延时，和寻址一样，当磁头定位到磁道之后有可能正好在要读写扇区之上，这时候是不需要额外额延时就可以立刻读写到数据，但是最坏的情况确实要磁盘旋转整整一圈之后磁头才能读取到数据，所以这里我们也考虑的是平均旋转延时，对于10krpm的磁盘就是(60s/15k)*(1/2) = 2ms。
第三个传送时间，磁盘参数提供我们的最大的传输速度，当然要达到这种速度是很有难度的，但是这个速度却是磁盘纯读写磁盘的速度，因此只要给定了单次 IO的大小，我们就知道磁盘需要花费多少时间在数据传送上，这个时间就是IO Chunk Size / Max Transfer Rate。
IOPS计算公式
IOPS
IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。随机读写频繁的应用，如OLTP(Online Transaction Processing)，IOPS是关键衡量指标。另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput)，指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用，如电视台的视频编辑，视频点播VOD(Video On Demand)，则更关注吞吐量指标。
IOPS计算方法
传统磁盘本质上一种机械装置，如FC, SAS, SATA磁盘，转速通常为5400/7200/10K/15K rpm不等。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。
寻道时间Tseek是指将读写磁头移动至正确的磁道上所需要的时间。寻道时间越短，I/O操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在3－15ms。
旋转延迟Trotation是指盘片旋转将请求数据所在扇区移至读写磁头下方所需要的时间。旋转延迟取决于磁盘转速，通常使用磁盘旋转一周所需时间的1/2表示。比如，7200 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/7200/2 = 4.17ms，而转速为15000 rpm的磁盘其平均旋转延迟约为2ms。
数据传输时间Ttransfer是指完成传输所请求的数据所需要的时间，它取决于数据传输率，其值等于数据大小除以数据传输率。目前IDE/ATA能达到133MB/s，SATA II可达到300MB/s的接口数据传输率，数据传输时间通常远小于前两部分时间。
因此，理论上可以计算出磁盘的最大IOPS，即IOPS = 1000 ms/ (Tseek + Troatation)，忽略数据传输时间。假设磁盘平均物理寻道时间为3ms, 磁盘转速为7200,10K,15K rpm，则磁盘IOPS理论最大值分别为，
IOPS = 1000 / (3 + 60000/7200/2) = 140
IOPS = 1000 / (3 + 60000/10000/2) = 167
IOPS = 1000 / (3 + 60000/15000/2) = 200固态硬盘SSD是一种电子装置， 避免了传统磁盘在寻道和旋转上的时间花费，存储单元寻址开销大大降低，因此IOPS可以非常高，能够达到数万甚至数十万。实际测量中，IOPS数值会受到很多因素的影响，包括I/O负载特征(读写比例，顺序和随机，工作线程数，队列深度，数据记录大小)、系统配置、操作系统、磁盘驱动等等。因此对比测量磁盘IOPS时，必须在同样的测试基准下进行，即便如何也会产生一定的随机不确定性。通常情况下，IOPS可细分为如下几个指标：
Toatal IOPS，混合读写和顺序随机I/O负载情况下的磁盘IOPS，这个与实际I/O情况最为相符，大多数应用关注此指标。
Random Read IOPS，100%随机读负载情况下的IOPS。
Random Write IOPS，100%随机写负载情况下的IOPS。
Sequential Read IOPS，100%顺序负载读情况下的IOPS。
Sequential Write IOPS，100%顺序写负载情况下的IOPS。IOPS的测试benchmark工具主要有Iometer, IoZone, FIO等，可以综合用于测试磁盘在不同情形下的IOPS。对于应用系统，需要首先确定数据的负载特征，然后选择合理的IOPS指标进行测量和对比分析，据此选择合适的存储介质和软件系统。
传输速度(Transfer Rate)/吞吐率(Throughput)
现在我们要说的传输速度(另一个常见的说法是吞吐率)不是磁盘上所表明的最大传输速度或者说理想传输速度，而是磁盘在实际使用的时候从磁盘系统总线上流过的数据量。有了IOPS数据之后我们是很容易就能计算出对应的传输速度来的
Transfer Rate = IOPS * IO Chunk Size
还是那上面的第一组IOPS的数据我们可以得出相应的传输速度如下
4K: 140 * 4K = 560K / 40M = 1.36%
8K: 139 * 8K = 1112K / 40M = 2.71%
16K: 135 * 16K = 2160K / 40M = 5.27%
32K: 116 * 32K = 3712K / 40M = 9.06%
可以看出实际上的传输速度是很小的，对总线的利用率也是非常的小。这里一定要明确一个概念，那就是尽管上面我们使用IOPS来计算传输速度，但是实际上传输速度和IOPS是没有直接关系，在没有缓存的情况下它们共同的决定因素都是对磁盘系统的访问方式以及单个IO的大小。对磁盘进行随机访问时候我们可以利用IOPS来衡量一个磁盘系统的性能，此时的传输速度不会太大;但是当对磁盘进行连续访问时，此时的IOPS已经没有了参考的价值，这个时候限制实际传输速度却是磁盘的最大传输速度。因此在实际的应用当中，只会用IOPS来衡量小IO的随机读写的性能，而当要衡量大IO连续读写的性能的时候就要采用传输速度而不能是IOPS了。
计算磁盘IOPS的三个因素
1、RAID类型的读写比
不同RAID类型的IOPS计算公式：
| RAID类型 | 公式 |
|---|---|
| RAID5、RAID3 | Drive IOPS=Read IOPS + 4*Write IOPS |
| RAID6 | DriveIOPS=Read IOPS + 6*Write IOPS |
| RAID1、RAID10 | Drive IOPS=Read IOPS + 2*Write IOPS |
2、硬盘类型的IOPS值
不同磁盘类型的IOPS
| 硬盘类型 | IOPS |
|---|---|
| FC 15K RPM | 180 |
| FC 10K RPM | 140 |
| SAS 15K RPM | 180 |
| SAS 10K RPM | 150 |
| SATA 10K RPM | 290 |
| SATA 7.2K RPM | 80 |
| SATA 5.4K RPM | 40 |
| Flash drive | 2500 |
3、具体业务系统的读写比
案例
1) 业务需求： 10TB 的FC 15K RPM存储空间，满足6000 IOPS，计算RAID5，RAID10分别需要多少块硬盘？
首先需要知道I/O中读操作与写操作所占的百分比。 假定6000 IOPS中读/写比是2：1
不同的RAID类型Drive 硬盘实际IOPS负载分别如下：
RAID10：（2/3）*6000+2*（1/3）*6000= 8000 IOPS
RAID5：（2/3）*6000+4*（1/3）*6000=12000 IOPS参照不同硬盘类型的IOPS值，换算出需要多少块盘：
RAID10：8000 /180 = 45块
RAID5：12000/180 =67块2) 一个RAID5，是由5块500G 10K RPM的FC盘组成，换算出该RAID支持的最大IOPS以及能够给前端应用提供的IOPS？
首先10K RPM的FC盘，单块盘的IOPS为140，5块盘最大IOPS值为700。
假设读写比为2：1，能够提供给应用的IOPS为：
（2/3）*X+4*（1/3）*X = 700
2*X = 700
X=350IO响应时间(IO Response Time)
最后来关注一下能直接描述IO性能的IO响应时间。IO响应时间也被称为IO延时(IO Latency)，IO响应时间就是从操作系统内核发出的一个读或者写的IO命令到操作系统内核接收到IO回应的时间，注意不要和单个IO时间混淆了，单个IO时间仅仅指的是IO操作在磁盘内部处理的时间，而IO响应时间还要包括IO操作在IO等待队列中所花费的等待时间。
计算IO操作在等待队列里面消耗的时间有一个衍生于利托氏定理(Little’s Law)的排队模型M/M/1模型可以遵循，由于排队模型算法比较复杂，到现在还没有搞太明白(如果有谁对M/M/1模型比较精通的话欢迎给予指导)，这里就罗列一下最后的结果，还是那上面计算的IOPS数据来说：
8K IO Chunk Size (135 IOPS, 7.2 ms)
135 => 240.0 ms
105 => 29.5 ms
75 => 15.7 ms
45 => 10.6 ms
64K IO Chunk Size(116 IOPS, 8.6 ms)
135 => 没响应了……
105 => 88.6 ms
75 => 24.6 ms
45 => 14.6 ms从上面的数据可以看出，随着系统实际IOPS越接近理论的最大值，IO的响应时间会成非线性的增长，越是接近最大值，响应时间就变得越大，而且会比预期超出很多。一般来说在实际的应用中有一个70%的指导值，也就是说在IO读写的队列中，当队列大小小于最大IOPS的70%的时候，IO的响应时间增加会很小，相对来说让人比较能接受的，一旦超过70%，响应时间就会戏剧性的暴增，所以当一个系统的IO压力超出最大可承受压力的70%的时候就是必须要考虑调整或升级了。
另外补充说一下这个70%的指导值也适用于CPU响应时间，这也是在实践中证明过的，一旦CPU超过70%，系统将会变得受不了的慢。很有意思的东西。
内核中和IO相关的几个概念
IO
磁盘通常是计算机最慢的子系统，也是最容易出现性能瓶颈的地方，因为磁盘离 CPU 距离最远而且 CPU 访问磁盘要涉及到机械操作，比如转轴、寻轨等。访问硬盘和访问内存之间的速度差别是以数量级来计算的，就像1天和1分钟的差别一样。要监测 IO 性能，有必要了解一下基本原理和 Linux 是如何处理硬盘和内存之间的 IO 的。
Memory 提到了内存和硬盘之间的 IO 是以页为单位来进行的，在 Linux 系统上1页的大小为 4K。可以用以下命令查看系统默认的页面大小：
$ /usr/bin/time -v date
...
Page size (bytes): 4096
...缺页中断
Linux 利用虚拟内存极大的扩展了程序地址空间，使得原来物理内存不能容下的程序也可以通过内存和硬盘之间的不断交换（把暂时不用的内存页交换到硬盘，把需要的内 存页从硬盘读到内存）来赢得更多的内存，看起来就像物理内存被扩大了一样。事实上这个过程对程序是完全透明的，程序完全不用理会自己哪一部分、什么时候被 交换进内存，一切都有内核的虚拟内存管理来完成。当程序启动的时候，Linux 内核首先检查 CPU 的缓存和物理内存，如果数据已经在内存里就忽略，如果数据不在内存里就引起一个缺页中断（Page Fault），然后从硬盘读取缺页，并把缺页缓存到物理内存里。缺页中断可分为主缺页中断（Major Page Fault）和次缺页中断（Minor Page Fault），要从磁盘读取数据而产生的中断是主缺页中断；数据已经被读入内存并被缓存起来，从内存缓存区中而不是直接从硬盘中读取数据而产生的中断是次 缺页中断.
上面的内存缓存区起到了预读硬盘的作用，内核先在物理内存里寻找缺页，没有的话产生次缺页中断从内存缓存里找，如果还没有发现的话就从硬盘读取.很 显然，把多余的内存拿出来做成内存缓存区提高了访问速度，这里还有一个命中率的问题，运气好的话如果每次缺页都能从内存缓存区读取的话将会极大提高性能。 要提高命中率的一个简单方法就是增大内存缓存区面积，缓存区越大预存的页面就越多，命中率也会越高。下面的 time 命令可以用来查看某程序第一次启动的时候产生了多少主缺页中断和次缺页中断：
$ /usr/bin/time -v date
...
Major (requiring I/O) page faults: 1
Minor (reclaiming a frame) page faults: 260
...File Buffer Cache
从上面的内存缓存区（也叫文件缓存区 File Buffer Cache）读取页比从硬盘读取页要快得多，所以 Linux 内核希望能尽可能产生次缺页中断（从文件缓存区读），并且能尽可能避免主缺页中断（从硬盘读），这样随着次缺页中断的增多，文件缓存区也逐步增大，直到系 统只有少量可用物理内存的时候 Linux 才开始释放一些不用的页。我们运行 Linux 一段时间后会发现虽然系统上运行的程序不多，但是可用内存总是很少，这样给大家造成了 Linux 对内存管理很低效的假象，事实上 Linux 把那些暂时不用的物理内存高效的利用起来做预存（内存缓存区）呢。下面打印的是的一台 Sun 服务器上的物理内存和文件缓存区的情况：
$ cat /proc/meminfo
MemTotal: 8182776 kB
MemFree: 3053808 kB
Buffers: 342704 kB
Cached: 3972748 kB这台服务器总共有 8GB 物理内存（MemTotal），3GB 左右可用内存（MemFree），343MB 左右用来做磁盘缓存（Buffers），4GB 左右用来做文件缓存区（Cached），可见 Linux 真的用了很多物理内存做 Cache，而且这个缓存区还可以不断增长。
Linux 中内存页面有三种类型：
- Read pages只读页（或代码页）
- 那些通过主缺页中断从硬盘读取的页面，包括不能修改的静态文件、可执行文件、库文件等。当内核需要它们的时候把它们读到 内存中，当内存不足的时候，内核就释放它们到空闲列表，当程序再次需要它们的时候需要通过缺页中断再次读到内存。
- Dirty pages，脏页
- 指那些在内存中被修改过的数据页，比如文本文件等。这些文件由 pdflush 负责同步到硬盘，内存不足的时候由 kswapd 和 pdflush 把数据写回硬盘并释放内存。
- Anonymous pages，匿名页
- 那些属于某个进程但是又和任何文件无关联，不能被同步到硬盘上，内存不足的时候由 kswapd 负责将它们写到交换分区并释放内存。
IO’s Per Second（IOPS）
每次磁盘IO请求都需要一定的时间，和访问内存比起来这个等待时间简直难以忍受。在一台 2001 年的典型 1GHz PC 上，磁盘随机访问一个 word 需要 8,000,000 nanosec = 8 millisec，顺序访问一个 word 需要 200 nanosec；而从内存访问一个 word 只需要 10 nanosec.（数据来自：Teach Yourself Programming in Ten Years）这个硬盘可以提供 125 次 IOPS（1000 ms / 8 ms）。
顺序 IO 和 随机 IO
IO 可分为 顺序IO 和 随机IO 两种，性能监测前需要弄清楚系统偏向顺序 IO 的应用还是随机 IO 应用。顺序 IO 是指同时顺序请求大量数据，比如数据库执行大量的查询、流媒体服务等，顺序 IO 可以同时很快的移动大量数据。可以这样来评估 IOPS 的性能，用每秒读写 IO 字节数除以每秒读写 IOPS 数，rkB/s 除以 r/s，wkB/s 除以 w/s. 下面显示的是连续2秒的 IO 情况，可见每次 IO 写的数据是增加的（45060.00 / 99.00 = 455.15 KB per IO，54272.00 / 112.00 = 484.57 KB per IO）。相对随机 IO 而言，顺序 IO 更应该重视每次 IO 的吞吐能力（KB per IO）：
$ iostat -kx 1
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.00 0.00 2.50 25.25 0.00 72.25
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 24.00 19995.00 29.00 99.00 4228.00 45060.00 770.12 45.01 539.65 7.80 99.80
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
0.00 0.00 1.00 30.67 0.00 68.33
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 3.00 12235.00 3.00 112.00 768.00 54272.00 957.22 144.85 576.44 8.70 100.10随机 IO 是指随机请求数据，其 IO 速度不依赖于数据的大小和排列，依赖于磁盘的每秒能 IO 的次数，比如 Web 服务、Mail 服务等每次请求的数据都很小，随机 IO 每秒同时会有更多的请求数产生，所以磁盘的每秒能 IO 多少次是关键。
$ iostat -kx 1
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.75 0.00 0.75 0.25 0.00 97.26
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 0.00 52.00 0.00 57.00 0.00 436.00 15.30 0.03 0.54 0.23 1.30
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
1.75 0.00 0.75 0.25 0.00 97.24
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdb 0.00 56.44 0.00 66.34 0.00 491.09 14.81 0.04 0.54 0.19 1.29按照上面的公式得出：436.00 / 57.00 = 7.65 KB per IO，491.09 / 66.34 = 7.40 KB per IO. 与顺序 IO 比较发现，随机 IO 的 KB per IO 小到可以忽略不计，可见对于随机 IO 而言重要的是每秒能 IOPS 的次数，而不是每次 IO 的吞吐能力（KB per IO）。