在目前的存储环境中，我们经常看到很多关于存储性能的评测报告，但是各个厂商为了突出自己的性能指标，可能会混淆很多概念。

这就需要在看此类报告的时候对于其中的各种参数，首先要有一个正确的理解。

另外，在系统运行过程中，出现的各类性能相关的问题，要如何看待，这都需要对性能有个基本的了解。

首先性能是什么，通常习惯用2个指标来标识：


  1. 吞吐量 (Throughput) = IOPS * Op size 单位时间内完成的IO数量 x 单个操作的大小

  2. 延迟 (Lantency) - 系统完成单个操作所需要的时间 = 在队列中等待的时间 + 系统处理的时间


从上面的公式可以看出，吞吐量的单位可以是 MB/s，也可以是Mb/s，具体取决于你用什么单位。

但是可以看出，它并不是单纯的由IOPS决定，还和单个操作的大小有关。

例如，A系统的IOPS = 10000/s, B系统的IOPS = 5000/s，这并不能表明A系统比B系统的性能好。

假如A系统的OP size是4KB，而B系统的是64KB，那么各自的吞吐量为：

    A = 10000/s x 4KB = 40000KB/s

    B = 5000/s x 64KB = 320000KB/s


如果仅仅从吞吐量上看，B是A的8倍。

另外，还要注意的一点是，吞吐量中的两个因素，OP size并不是处理请求的系统决定的，而是由发送请求的，一般是客户端来决定的。所以提高吞吐量的一个方式就是提高客户端请求的OP size。

至于IOPS，这个一般来讲由两个因素决定，一个是接收请求的一方，例如存储的处理能力，另一方面是发送请求一方的发送能力。并不是单一由存储系统来决定的。


举个例子，H1是客户端1号，每秒钟并行向存储发送100个请求；H2是客户端2号，每秒钟通过单线程向相同的存储发送10个请求。虽然存储端相同，但是因为单位时间内接收的请求数量不同，在其他因素都相同的前提下，得到的IOPS一个是100，另一个是10。


从上面大家可以看出，单一的看IOPS，或者单一的看吞吐量，都是仅仅看到一个侧面，并不能实际反应一个系统的真实性能指标。


延迟，应该说是衡量一个系统的性能的一个非常重要的指标，反而被很多人忽略。

原因是，延迟，是请求从进入系统的处理队列，到完成处理返回给客户端的所花的时间的总和。

如果一个系统的吞吐量很高，但是延迟很高，无法满足客户端应用的响应时间的要求，那么对于客户端来讲再高的吞吐量都是没有太大意义的。

除了这两个指标，还有很多因素会影响到性能。例如，并行性，读写类型，随机读写，顺序读写，以及各种组合，网络等等。

 

所以仅仅强调单一指标，是没有太大意义的。需要综合评定一个系统的整体性能，要结合多方面的因素来评定。同理，在出现性能问题的时候，就需要从这几方面来判定性能问题客户是如何来判定，测量的，有哪些因素影响，是否是客户本身对性能的期望本身有问题等等。