[每周一更]-(第16期)： IOPS的介绍说明
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IOPS介绍基础概念
1、IOPS是什么?
IOPS（Input/Output Operations Per Second）是一个用于电脑存储设备（如硬盘（HDD）、固态硬盘（SSD）或存储区域网络（SAN））性能测试的量测方式，可以视为是每秒的读写次数。
| 量测 | 说明 |
|---|---|
| 总IOPS | 每秒读写次数的总和（混合读取及写入测试） |
| 随机读取IOPS | 每秒平均的随机读取次数 |
| 随机写入IOPS | 每秒平均的随机写入次数 |
| 循序读取IOPS | 每秒平均的循序读取次数 |
| 循序写入IOPS | 每秒平均的循序写入次数 |
1.1、影响硬盘性能的因素
- 1.1.1 、寻道时间
- 1.1.2 、旋转延迟
- 1.1.3 、 数据传输时间
1.2、衡量性能的指标
1.2.1、 IOPS
IOPS（Input/Output Per
Second）即每秒的输入输出量（或读写次数），即指每秒内系统能处理的I/O请求数量。随机读写频繁的应用，如小文件存储等，关注随机读写性能，IOPS是关键衡量指标。可以推算出磁盘的IOPS = 1000ms / (Tseek +
Trotation + Transfer)，如果忽略数据传输时间，理论上可以计算出随机读写最大的IOPS。
常见磁盘的随机读写最大IOPS为：
- 7200rpm的磁盘 IOPS = 76 IOPS
- 10000rpm的磁盘IOPS = 111 IOPS
- 15000rpm的磁盘IOPS = 166 IOPS
1.2.2、 吞吐量
吞吐量（Throughput），指单位时间内可以成功传输的数据数量。 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。
CentOS中测试硬盘：
yum -y install hdparm hdparm -Tt --direct/dev/sdb1 #/dev/sdb1*部分可改
- -t 评估硬盘的读取效率。
- -T 评估硬盘快取的读取效率。
以 阿里云服务器为例子（8C16G，云盘260GiB (9600 IOPS)）
[root@izwz96bg1pf5e43r6m2zvpz fio-2.0.7]# hdparm -Tt --direct /dev/vda1
/dev/vda1:
Timing O_DIRECT cached reads: 520 MB in 2.00 seconds = 259.46 MB/sec Timing O_DIRECT disk reads: 698 MB in 3.01
seconds = 232.14 MB/sec
1.2.3、使用率、饱和度、IOPS、吞吐量以及响应时间
2、怎么测试硬件和mysql中IOPS的大小？
2.1、测试linux中硬盘的IOPS
参考地址：https://help.aliyun.com/document_detail/147897.html?spm=5176.2020520101.help.dexternal.1f8f4df5Top0sA
2.1.1、FIO安装
wget http://brick.kernel.dk/snaps/fio-2.0.7.tar.gz
yum -y install libaio-devel
tar -zxvf fio-2.0.7.tar.gz
cd fio-2.0.7
make && make install
2.1.2、硬盘测试读写参数 参数说明：
| 参数 | 参数说明 |
|---|---|
| filename=/dev/vda1 | 测试文件名称，通常选择需要测试的盘的data目录 |
| direct=1 | 测试过程绕过机器自带的buffer。使测试结果更真实。 |
| rw | rw=randwread 测试随机读的I/O rw=randwrite测试随机写的I/O rw=randrw 测试随机混合写和读的I/O rw=read 测试顺序读的I/O rw=write 测试顺序写的I/O rw=rw测试顺序混合写和读的I/O |
| bs=16k | 单次io的块文件大小为16k |
| bsrange=512-2048 | 同上，提定数据块的大小范围 |
| size=5g | 本次的测试文件大小为5g，以每次4k的io进行测试。 |
| numjobs=30 | 本次的测试线程为30. |
| runtime=1000 | 测试时间为1000秒，如果不写则一直将5g文件分4k每次写完为止。 |
| ioengine=psync | io引擎使用pync方式 |
| rwmixwrite=30 | 在混合读写的模式下，写占30% |
| group_reporting | 关于显示结果的，汇总每个进程的信息。 |
| lockmem=1g | 只使用1g内存进行测试。 |
| zero_buffers | 用0初始化系统buffer。 |
| nrfiles=8 | 每个进程生成文件的数量 |
- 随机读测试
fio -filename=/dev/vda1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw -rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=15G
-numjobs=20 -runtime=60 -group_reporting -name=mytest
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- 顺序读：
fio -filename=/dev/vda1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=read -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30
-runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
- 随机写： - 崩了 size 太大了，不要直接运行
fio -filename=/dev/vda1 -direct=1 -iodepth 1
-thread -rw=randwrite -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
- 顺序写：
fio -filename=/dev/vda1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30
-runtime=1000 -group_reporting -name=mytest
- 混合随机读写：
fio -filename=/dev/vda1 -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=randrw
-rwmixread=70 -ioengine=psync -bs=16k -size=200G -numjobs=30 -runtime=100 -group_reporting -name=mytest
-ioscheduler=noop
2.2、sysbench测试
- mysql性能（TPS、QPS、IOPS）
Sysbench是一款开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具，可以执行数据库在CPU、内存、线程、IO等方面的性能测试。
详细参考：https://help.aliyun.com/document_detail/139562.html
3、IOPS主要干什么用？
关乎硬件的性能问题，就是读写性能，提升业务的并发都起到辅助作用
3.1.IOPS
IOPS：Input/Output operation Per Second, 每秒处理的IO请求次数。
我们知道I/O就是磁盘的读写能力，比如每秒读 300M，写 200M，这个即数据的吞吐量（I/O能力的另一个关键指标），但是 IOPS 指的可不是读写的数据吞吐量，IOPS 指的是每秒能够处理的 I/O 请求次数。
如果想I/O 系统响应够快，那么 IOPS 越高越好，因为IOPS 和硬件有关，所以，要提高IOPS，就目前来看基本只能拼硬件，传统方案是使用多块磁盘通过 RAID 条带后，使 I/O
读写能力获得提升，我们也可以使用固态硬盘SSD来提升IOPS，不过固态硬盘成本可能比较大。
3.2、QPS
QPS：Query Per Second，每秒请求（查询）次数。
这个参数非常重要，可以直观的反映系统的性能，这就像IOPS衡量磁盘每秒钟能接收多少次请求。 我们可以在MySQL命令行模式下执行 status
命令，返回的最后一行输出信息中就包含 QPS 指标。
3.3、TPS
TPS：Transaction Per Second，每秒事务数。 TPS参数MySQL原生没有提供，如果需要我们自己算，可以利用计算的公式：
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Seconds
这个公式有两个状态变量，分别代表提交次数和回滚次数，Seconds 就是我们定义的时间间隔。
3.4、RT，响应时间
响应时间：执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间。 响应时间RT(Response-time)
，是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。
3.5、并发数
并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。
4、IOPS在业务场景中会影响哪些？
脚本运行都会涉及，读写数据库
5、引申制约高并发的因素有哪些？
高并发性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量详解
6、OLTP与OLAP的介绍
数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical
Processing）。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作；
OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。