问题
UOS公有云开放以来，一些用户反应用dd命令测试出来的1TB云硬盘的吞吐率(MBPS)只有128MB/s，而不是我们SLA保证的170MB /s ，这是为什么？下面我会简单介绍如何测试硬盘，RAID，SAN，SSD，云硬盘等，然后再来回答上面的问题。
测试前提
我们在进行测试时，都会分清楚:
测试对象：要区分硬盘、SSD、RAID、SAN、云硬盘等，因为它们有不同的特点
测试指标：IOPS和MBPS(吞吐率)，下面会具体阐述
测试工具：Linux下常用Fio、dd工具, Windows下常用IOMeter,
测试参数: IO大小，寻址空间，队列深度，读写模式，随机/顺序模式
测试方法：也就是测试步骤。
测试是为了对比，所以需要定性和定量。在宣布自己的测试结果时，需要说明这次测试的工具、参数、方法，以便于比较。
存储系统模型
为了更好的测试，我们需要先了解存储系统，块存储系统本质是一个排队模型，我们可以拿银行作为比喻。还记得你去银行办事时的流程吗？
去前台取单号
等待排在你之前的人办完业务
轮到你去某个柜台
柜台职员帮你办完手续1
柜台职员帮你办完手续2
柜台职员帮你办完手续3
办完业务，从柜台离开
如何评估银行的效率呢：
服务时间 = 手续1 + 手续2 + 手续3
响应时间 = 服务时间 + 等待时间
性能 = 单位时间内处理业务数量
那银行如何提高效率呢:
增加柜台数
降低服务时间
因此，排队系统或存储系统的优化方法是
增加并行度
降低服务时间
硬盘测试
硬盘原理
我们应该如何测试SATA/SAS硬盘呢？首先需要了解磁盘的构造，并了解磁盘的工作方式：
每个硬盘都有一个磁头(相当于银行的柜台)，硬盘的工作方式是：
收到IO请求，得到地址和数据大小
移动磁头(寻址)
找到相应的磁道(寻址)
读取数据
传输数据
则磁盘的随机IO服务时间:
服务时间 = 寻道时间 + 旋转时间 + 传输时间
对于10000转速的SATA硬盘来说，一般寻道时间是7 ms，旋转时间是3 ms, 64KB的传输时间是 0.8 ms， 则SATA硬盘每秒可以进行随机IO操作是 1000/(7 + 3 + 0.8) = 93，所以我们估算SATA硬盘64KB随机写的IOPS是93。一般的硬盘厂商都会标明顺序读写的MBPS。
我们在列出IOPS时，需要说明IO大小，寻址空间，读写模式，顺序/随机，队列深度。我们一般常用的IO大小是4KB，这是因为文件系统常用的块大小是4KB。
使用dd测试硬盘
虽然硬盘的性能是可以估算出来的，但是怎么才能让应用获得这些性能呢？对于测试工具来说，就是如何得到IOPS和MBPS峰值。我们先用dd测试一下SATA硬盘的MBPS(吞吐量)。
#dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=4k count=300000 oflag=direct 记录了300000+0 的读入 记录了300000+0 的写出 1228800000字节(1.2 GB)已复制，17.958 秒，68.4 MB/秒
#iostat -x sdd 5 10 ... Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sdd 0.00 0.00 0.00 16794.80 0.00 134358.40 8.00 0.79 0.05 0.05 78.82...
为什么这块硬盘的MBPS只有68MB/s? 这是因为磁盘利用率是78%，没有到达95%以上，还有部分时间是空闲的。当dd在前一个IO响应之后，在准备发起下一个IO时，SATA硬盘是空闲的。那么如何才能提高利用率，让磁盘不空闲呢？只有一个办法，那就是增加硬盘的队列深度。相对于CPU来说，硬盘属于慢速设备，所有操作系统会有给每个硬盘分配一个专门的队列用于缓冲IO请求。
队列深度
什么是磁盘的队列深度？
在某个时刻,有N个inflight的IO请求,包括在队列中的IO请求、磁盘正在处理的IO请求。N就是队列深度。
加大硬盘队列深度就是让硬盘不断工作，减少硬盘的空闲时间。
加大队列深度 -> 提高利用率 -> 获得IOPS和MBPS峰值 -> 注意响应时间在可接受的范围内
增加队列深度的办法有很多
使用异步IO，同时发起多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求
多线程发起同步IO请求，相当于队列中有多个IO请求
增大应用IO大小，到达底层之后，会变成多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求 队列深度增加了。
队列深度增加了，IO在队列的等待时间也会增加，导致IO响应时间变大，这需要权衡。让我们通过增加IO大小来增加dd的队列深度，看有没有效果：
dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=2M count=1000 oflag=direct 记录了1000+0 的读入 记录了1000+0 的写出 2097152000字节(2.1 GB)已复制，10.6663 秒，197 MB/秒
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util sdd 0.00 0.00 0.00 380.60 0.00 389734.40 1024.00 2.39 6.28 2.56 97.42
可以看到2MB的IO到达底层之后，会变成多个512KB的IO，平均队列长度为2.39，这个硬盘的利用率是97%，MBPS达到了197MB/s。(为什么会变成512KB的IO，你可以去使用Google去查一下内核参数 max_sectors_kb的意义和使用方法 )
也就是说增加队列深度，是可以测试出硬盘的峰值的。
使用fio测试硬盘
现在，我们来测试下SATA硬盘的4KB随机写的IOPS。因为我的环境是Linux，所以我使用FIO来测试。
$fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=1000G -filename=/dev/vdb \ -name="EBS 4K randwrite test" -iodepth=64 -runtime=60
简单介绍fio的参数
ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。
bs: IO大小
direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。
rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。
size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。
filename: 测试对象
iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。
runtime: 测试时长
下面我们做两次测试，分别 iodepth = 1和iodepth = 4的情况。下面是iodepth = 1的测试结果。
上图中蓝色方框里面的是测出的IOPS 230, 绿色方框里面是每个IO请求的平均响应时间，大约是4.3ms。***方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 9.920 ms。橙色方框表示该硬盘的利用率已经达到了98.58%。
下面是 iodepth = 4 的测试:
我们发现这次测试的IOPS没有提高，反而IO平均响应时间变大了，是17ms。
为什么这里提高队列深度没有作用呢，原因当队列深度为1时，硬盘的利用率已经达到了98%，说明硬盘已经没有多少空闲时间可以压榨了。而且响应时间为 4ms。 对于SATA硬盘，当增加队列深度时，并不会增加IOPS，只会增加响应时间。这是因为硬盘只有一个磁头，并行度是1， 所以当IO请求队列变长时，每个IO请求的等待时间都会变长，导致响应时间也变长。
这是以前用IOMeter测试一块SATA硬盘的4K随机写性能，可以看到IOPS不会随着队列深度的增加而增加，反而是平均响应时间在倍增。
| 队列深度 | IOPS | 平均响应时间 |
| 1 | 332.931525 | 3.002217 |
| 2 | 333.985074 | 5.986528 |
| 4 | 332.594653 | 12.025060 |
| 8 | 336.568012 | 23.766359 |
| 16 | 329.785606 | 48.513477 |
| 32 | 332.054590 | 96.353934 |
| 64 | 331.041063 | 193.200815 |
| 128 | 331.309109 | 385.163111 |
| 256 | 327.442963 | 774.401781 |
寻址空间对IOPS的影响
我们继续测试SATA硬盘，前面我们提到寻址空间参数也会对IOPS产生影响，下面我们就测试当size=1GB时的情况。
我们发现，当设置size=1GB时，IOPS会显著提高到568，IO平均响应时间会降到7ms(队列深度为4)。这是因为当寻址空间为1GB时，磁头需要移动的距离变小了，每次IO请求的服务时间就降低了，这就是空间局部性原理。假如我们测试的RAID卡或者是磁盘阵列(SAN)，它们可能会用Cache把这1GB的数据全部缓存，极大降低了IO请求的服务时间(内存的写操作比硬盘的写操作快很1000倍)。所以设置寻址空间为1GB的意义不大，因为我们是要测试硬盘的全盘性能，而不是Cache的性能。
硬盘优化
硬盘厂商提高硬盘性能的方法主要是降低服务时间(延迟)：
提高转速(降低旋转时间和传输时间)
增加Cache(降低写延迟，但不会提高IOPS)
提高单磁道密度(变相提高传输时间)
RAID测试
RAID0/RAID5/RAID6的多块磁盘可以同时服务，其实就是提高并行度，这样极大提高了性能(相当于银行有多个柜台)。
以前测试过12块RAID0，100GB的寻址空间，4KB随机写，逐步提高队列深度，IOPS会提高，因为它有12块磁盘(12个磁头同时工作)，并行度是12。
| 队列深度 | IOPS | 平均响应时间 |
| 1 | 1215.995842 | 0.820917 |
| 2 | 4657.061317 | 0.428420 |
| 4 | 5369.326970 | 0.744060 |
| 8 | 5377.387303 | 1.486629 |
| 16 | 5487.911660 | 2.914048 |
| 32 | 5470.972663 | 5.846616 |
| 64 | 5520.234015 | 11.585251 |
| 128 | 5542.739816 | 23.085843 |
| 256 | 5513.994611 | 46.401606 |
RAID卡厂商优化的方法也是降低服务时间：
使用大内存Cache
使用IO处理器，降低XOR操作的延迟。
使用更大带宽的硬盘接口
SAN测试
对于低端磁盘阵列，使用单机IOmeter就可以测试出它的IOPS和MBPS的峰值，但是对于高端磁盘阵列，就需要多机并行测试才能得到IOPS和MBPS的峰值(IOmeter支持多机并行测试)。下图是纪念照。
磁盘阵列厂商通过以下手段降低服务时间：
更快的存储网络，比如FC和IB，延时更低。
读写Cache。写数据到Cache之后就马上返回，不需要落盘。 而且磁盘阵列有更多的控制器和硬盘，大大提高了并行度。
现在的存储厂商会找SPC帮忙测试自己的磁盘阵列产品(或全闪存阵列)， 并给SPC支付费用，这就是赤裸裸的标准垄断。国内也有做存储系统测试的，假如你要测试磁盘阵列，可以找NSTC (广告时间)。
SSD测试
SSD的延时很低，并行度很高(多个nand块同时工作)，缺点是寿命和GC造成的响应时间不稳定。
推荐用IOMeter进行测试，使用大队列深度，并进行长时间测试，这样可以测试出SSD的真实性能。
下图是storagereview对一些SSD硬盘做的4KB随机写的长时间测试，可以看出有些SSD硬盘的最大响应时间很不稳定，会飙高到几百ms，这是不可接受的。
云硬盘测试
我们通过两方面来提高云硬盘的性能的：
降低延迟(使用SSD，使用万兆网络，优化代码，减少瓶颈)
提高并行度(数据分片，同时使用整个集群的所有SSD)
在Linux下测试云硬盘
在Linux下，你可以使用FIO来测试
操作系统：Ubuntu 14.04
CPU： 2
Memory: 2GB
云硬盘大小： 1TB(SLA: 6000 IOPS, 170MB/s吞吐率 )
安装fio：
#sudo apt-get install fio
再次介绍一下FIO的测试参数：
ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。
bs: IO大小
direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。
rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。
size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。
filename: 测试对象
iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。
runtime: 测试时长
4K随机写测试
我们首先进行4K随机写测试，测试参数和测试结果如下所示：
#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=100G -filename=/dev/vdb \ -name="EBS 4KB randwrite test" -iodepth=32 -runtime=60
蓝色方框表示IOPS是5900，在正常的误差范围内。绿色方框表示IO请求的平均响应时间为5.42ms， ***方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 6.24 ms的。
4K随机读测试
我们再来进行4K随机读测试，测试参数和测试结果如下所示：
#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randread -size=100G -filename=/dev/vdb \ -name="EBS 4KB randread test" -iodepth=8 -runtime=60
512KB顺序写测试
最后我们来测试512KB顺序写，看看云硬盘的最大MBPS(吞吐率)是多少，测试参数和测试结果如下所示：
#fio -ioengine=libaio -bs=512k -direct=1 -thread -rw=write -size=100G -filename=/dev/vdb \ -name="EBS 512KB seqwrite test" -iodepth=64 -runtime=60
蓝色方框表示MBPS为174226KB/s，约为170MB/s。
使用dd测试吞吐率
其实使用dd命令也可以测试出170MB/s的吞吐率，不过需要设置一下内核参数，详细介绍在 128MB/s VS 170MB/s 章节中。
在Windows下测试云硬盘
在Windows下，我们一般使用IOMeter测试磁盘的性能，IOMeter不仅功能强大，而且很专业，是测试磁盘性能的首选工具。
IOMeter是图形化界面(浓浓的MFC框架的味道)，非常方便操作，下面我将使用IOMeter测试我们UOS上1TB的云硬盘。
操作系统：Window Server 2012 R2 64
CPU： 4
Memory: 8GB
云硬盘大小： 1TB
当你把云硬盘挂载到Windows主机之后，你还需要在windows操作系统里面设置硬盘为联机状态。
4K随机写测试
打开IOMeter(你需要先下载)，你会看到IOMeter的主界面。在右边，你回发现4个worker(数量和CPU个数相同)，因为我们现在只需要1个worker，所以你需要把其他3个worker移除掉。
现在让我们来测试硬盘的4K随机写，我们选择好硬盘(Red Hat VirtIO 0001)，设置寻址空间(Maximum Disk Size)为50GB(每个硬盘扇区大小是512B，所以一共是 50*1024*1024*1024/512 = 104857600)，设置队列深度(Outstanding I/Os)为64。
然后在测试集中选择”4KiB ALIGNED; 0% Read; 100% random(4KB对齐，100%随机写操作)” 测试
然后设置测试时间，我们设置测试时长为60秒，测试之前的预热时间为10秒(IOMeter会发起负载，但是不统计这段时间的结果)。
在最后测试之前，你可以设置查看实时结果，设置实时结果的更新频率是5秒钟。最后点击绿色旗子开始测试。
在测试过程中，我们可以看到实时的测试结果，当前的IOPS是6042，平均IO请求响应时间是10.56ms，这个测试还需要跑38秒，这个测试轮回只有这个测试。
我们可以看到IOMeter自动化程度很高，极大解放测试人员的劳动力，而且可以导出CSV格式的测试结果。
顺序读写测试
我们再按照上面的步骤，进行了顺序读/写测试。下面是测试结果：
| IO大小 | 读写模式 | 队列深度 | MBPS | |
| 顺序写吞吐测试 | 512KB | 顺序写 | 64 | 164.07 MB/s |
| 顺序读吞吐测试 | 256KB | 顺序读 | 64 | 179.32 MB/s |
云硬盘的响应时间
当前云硬盘写操作的主要延迟是
网络传输
多副本，写三份(数据强一致性)
三份数据都落盘(数据持久化)之后，才返回
IO处理逻辑
我们当前主要是优化IO处理逻辑，并没有去优化2和3，这是因为我们是把用户数据的安全性放在第一位。
128MB/s VS 170MB/s
回到最开始的问题 “为什么使用dd命令测试云硬盘只有128MB/s”， 这是因为目前云硬盘在处理超大IO请求时的延迟比SSD高(我们会不断进行优化)，现在我们有两种方法来获得更高的MBPS：
设置max_sectors_kb为256 (系统默认为512)，降低延迟
使用fio来测试，加大队列深度
通过设置max_sectors_kb这个参数，使用dd也可以测出170MB/s的吞吐量
root@ustack:~# cat /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb 512 root@ustack:~# echo "256" > /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb root@ustack:~# root@ustack:~# dd if=/dev/zero of=/dev/vdb bs=32M count=40 oflag=direct 40+0 records in 40+0 records out 1342177280 bytes (1.3 GB) copied, 7.51685 s, 179 MB/s root@ustack:~#
同时查看IO请求的延迟：
root@ustack:~# iostat -x vdb 5 100 ... Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util vdb 0.00 0.00 0.00 688.00 0.00 176128.00 512.00 54.59 93.47 0.00 93.47 1.40 96.56
下面是使用fio工具的测试结果，也可以得到170MB/s的吞吐率。
不可测试的指标
IOPS和MBPS是用户可以使用工具测试的指标，云硬盘还有一些用户不可测量的指标
数据一致性
数据持久性
数据可用性
这些指标我们只能通过根据系统架构和约束条件计算得到，然后转告给用户。这些指标衡量着公有云厂商的良心，有机会会专门进行介绍。
总结
上面介绍了一下测试工具和一些观点，希望对你有所帮助。
测试需要定性和定量
了解存储模型可以帮助你更好的进行测试
增加队列深度可以有效测试出IOPS和MBPS的峰值
转自：https://www.ustack.com/blog/how-benchmark-ebs/