本文将接续上篇，继续从RAID原理来分析存储系统的瓶颈。
我们知道，在存储系统的采购过程中，厂商往往能够提供漂亮的性能参数，但实际运行中，该系统的实际性能表现并不能达到我们所期望的状态，那么在运行环境中存储系统的实际性能究竟受哪些环节和瓶颈的影响呢？
之所以要和大家来讨论这个问题，是因为在本人的工作中曾遇到一个实际的Case，在这个case中，一个恢复压力很大的standby（这里主要是写，而且是小io的写），采用了RAID5的方案，发现性能很差，后来改造成了RAID10，就很好的避免了性能的问题。
建议在阅读本文前，首先阅读本文上篇“RAID5和RAID10，哪种RAID适合你”，因为性能瓶颈的出现，本身与RAID方式还是有很大关系，同时本文性能讨论的基础，本身建立在上文的一些结论之上。
阵列的瓶颈主要体现在2个方面，带宽与IOPS（单位时间传输的数据量，和单位时间完成的I/O数）。
影响带宽的主要因素
存储系统的带宽主要取决于阵列的构架，光纤通道的大小（我们今天讨论的阵列一般都是光纤阵列， SCSI这样的SSA阵列，暂时不在讨论范围之列）以及硬盘的个数。
所谓阵列构架影响存储系统带宽，指的是存储系统内部架构会存在一些内部带宽，类似于PC的系统总线，尽管阵列的构架因不同厂商不同型号的产品而各有不同，不过一般情况下，内部带宽都设计的很充足，不会是瓶颈的所在。
光纤通道对带宽的影响还是比较大的，例如数据仓库环境中，对数据的流量要求很大，而一块2Gb的光纤卡，所能支撑的最大流量应当是2GB/8=250Mb/s的实际流量，必须配备4块光纤卡才能达到1Gb/s的实际流量，所以对于数据仓库的环境来说，升级到光纤4Gb并非是厂商过于超前的产品更新，在大流量的数据环境下绝对有必要考虑更换4GB的光纤卡。
但是对于存储系统的带宽来说，硬盘接口的带宽限制是最重要的。当前面的瓶颈不再存在的时候，带宽就完全取决于硬盘的个数了，我下面列一下不同规格的硬盘所能支撑的流量大小，数据取自硬盘厂商的标准参数：
如果我们假定一个阵列有120块15K rpm转速的光纤硬盘，那么硬盘上最大的可以支撑的数据流量为120*13=1560Mb/s，当前端接口不成为瓶颈的时候，1560Mb/s就是理论上的最×××量。
而如果要实现上述的最大带宽，如果前端采用2GB的光纤卡，可能需要配置6块才能够，而4GB的光纤卡，配置3-4块就够了。因此我们可以知道，前端的光纤接口必须与后端磁盘个数相匹配。
但是否考虑到这些因素就足够了呢，存储系统的整体性能还受到多方面因素的影响，下面我们将分析存储系统的另外一个重要的性能指标：IOPS。
影响IOPS的主要因素
我们前面已经说过了，厂商所提供的IOPS值是在理想状态下测试出来的，对实际的运行性能的参考并不大，所以我们有必要通过以下几个方面来衡量该系统的实际IOPS的可能表现。
决定IOPS的主要因素取决于阵列的算法，cache命中率，以及磁盘个数。
阵列的算法也因为不同厂商不同型号的产品而不同，如我们最近遇到在HDS USP上面，可能因为ldev(lun)存在队列或者资源限制，而单个ldev的IOPS就上不去。所以，决定采购某型号的存储之前，有必要了解这个存储的一些算法规则与限制。
cache命中率对实际IOPS有决定性的影响，Cache命中率取决于数据的分布，cache size的大小，数据访问的规则，以及cache的算法，如果完整的讨论下来，这里将变得很复杂，可以有一天来慢慢讨论。
我们这里把这些内部原理都省略掉，只强调：对于一个存储阵列来说，读cache的命中率越高，一般就表示它可以支持更多的IOPS，为什么这么说呢？这个就与我们下面要讨论的硬盘IOPS有关系了。
每个物理硬盘能处理的IOPS是有限制的，如
同样，如果一个阵列有120块15K rpm转速的光纤硬盘，那么，它能支撑的最大IOPS为120*150=18000，这个为硬件限制的理论值，如果超过这个值，硬盘的响应可能会变的非常缓慢而不能正常提供业务。较高的读cache命中率，能降低硬盘的IOPS负荷，让硬盘在较小的压力下良好工作。
不同RAID对IOPS性能的影响
在我们的上一篇文章“RAID5和RAID10，哪种RAID适合你(上)”中曾经讨论过，在RAID5与RAID10的不同机制上，读数据时，IOPS性能其实没有差别。但是，相同的业务，在写入数据时，采用不同的RAID机制最终落在磁盘上的IOPS是有差别的，我们评估的正是磁盘的整体IOPS，如果达到了磁盘的限制，性能肯定是上不去了。
那我们假定一个case，业务应用的IOPS是10000，读cache命中率是30%，读IOPS为60%，写IOPS为40%，磁盘个数为120，那么分别计算在RAID5与RAID10的情况下，每个磁盘的IOPS为多少。
RAID5:
1. 单块盘的IOPS = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120
2. = (4200 + 16000)/120
3. = 168
这里的10000*(1-0.3)*0.6表示是读的IOPS，比例是0.6，除掉cache命中，实际只有4200个读IOPS。
而4 * (10000*0.4) 表示写的IOPS，因为每一个写，在RAID5中，实际发生了4个io，所以写的IOPS为16000个。
为了考虑RAID5在写操作的时候，那2个读操作也可能发生命中，所以更精确的计算应该为：
1. 单块盘的IOPS = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120
2. = (4200 + 5600 + 8000)/120
3. = 148
这样我们计算出来单个盘的IOPS为148个，基本达到磁盘IOPS极限，在这种情况下，磁盘的工作状态是非常不理想的。
RAID10对IOPS性能的影响
1. 单块盘的IOPS = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120
2. = (4200 + 8000)/120
3. = 102
可以看到，因为RAID10对于一个写操作，只发生2次io，所以，同样的压力，同样的磁盘，每个盘的IOPS只有102个，还远远低于磁盘的极限IOPS。
这里回到我们先前讨论的case上来，在我们先前采用RAID5的时候，通过分析，每个磁盘的IOPS在高峰时期，快达到200了，导致响应速度巨慢无比。改造成RAID10，每个磁盘的IOPS降到100左右，很好的避免了这个性能问题。
因此，综合本文的上篇“RAID5和RAID10，哪种RAID适合你”，我们可以得出结论：
影响读数据的关键因素是cache命中率，在读数据的情况下，RAID5与RAID10性能本身没有太大差别。但是对于写数据的一些应用，尤其是小I/O频繁写入的一些应用，如企业ERP生产系统等等，RAID10相比RAID5可能产生较大的性能差异。而大型文件存储，数据仓库，如医疗PACS系统、视频编辑系统则从空间利用的角度，建议采用RAID5。