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磁盘利用率和饱和度理解

MySQL 彭东稳 2674次浏览 已收录 0个评论

在这篇文章里,会介绍磁盘利用率(Utilization)和饱和度(Saturability)相关的知识。

在之前的博客里面,我写了一些关于CPU使用率和饱和度之间有什么实质性不同,以及CPU使用率、饱和度如何从不同维度影响响应时间(RT)的文章。现在我们来看另一个影响数据库性能重要因素:存储子系统。在下面文章里,我会用“磁盘”代替存储子系统。

监控IO性能最常用的工具是iostat,会显示如下的信息:

iostat命令用%util列显示利用率的信息,可以通过观察平均请求队列大小(avgqu-sz列,同一时间有多少IO请求)或者通过r_await和w_await列(显示平均的读和写的等待)来观察IO饱和度。如果超过正常值,设备就会过度饱和了。另外通过avgrq-sz(请求扇区数)参数可以大概看出每次IO请求的块大小,avgrq-sz乘以512字节。

下面执行Sysbench,然后观察iostat命令、Percona PMM的输出。

我们用Sysbench测试文件IO,以便观察磁盘的变化。我创建了一个100GB的文件,因为用了DirectIO方式所以所有的请求都会直接打到磁盘。我也会用”sync”刷新模式以便更好的控制IO请求的并发度。

在这个实验中我用了一个Intel 750 NVME固态硬盘。

  • Sysbench FileIO 1线程

单线程测试结果通常可以作为基线,通常只有一个请求时的响应时间通常也最快(不过一般也不是最佳吞吐量)。

磁盘读写延迟(Disk Latency)

磁盘利用率和饱和度理解

磁盘延迟图像证实了我们从iostat命令看到的磁盘IO延迟,它指定了特定设备。我们用它作为基线和更高并发做对比。

磁盘IO使用率(Disk IO Utilization)

磁盘利用率和饱和度理解

即便我们只发起一个IO请求(queue depth,队列深度),但磁盘IO使用率已很接近100%。这个是Linux磁盘使用率显示的问题,它不像CPU利用率,由于IO设备的特殊设计机制,Linux不能直接显示其利用率。它真正有多少可执行单元?他们是怎么被使用的?当做了raid后,每个物理磁盘都可以被视为单独的执行单元,而SSD磁盘以及云存储(比如EBS)则可能有更多执行单元。

磁盘负载(Disk Load)

磁盘利用率和饱和度理解

这个图片显示磁盘负载(或者请求队列大小),它和实际压到磁盘上线程的数量是大致匹配的。

饱和度(IO Load)

磁盘利用率和饱和度理解

饱和度指标(Saturation Metrics)图上的IO负载几乎显示了相同的数值。唯一的不同的是不像磁盘IO统计信息一样,它显示了整个系统的概要。

  • Sysbench FileIO 4线程

现在让我们把IO提高到四个并发线程,再来看看磁盘的情况:

我们看到请求数量线性增加,而请求延迟变化却很小:0.14ms vs 0.15ms。这表明设备内部有足够的执行单元并行处理负载,而且不存在其他瓶颈(如连接接口)。

磁盘读写延迟(Disk Latency)

磁盘利用率和饱和度理解

磁盘IO使用率(Disk IO Utilization)

磁盘利用率和饱和度理解磁盘负载(Disk Load)

磁盘利用率和饱和度理解

饱和度(IO Load)

磁盘利用率和饱和度理解

  • Sysbench FileIO 16线程

从4个线程到16个线程,我们再次看到吞吐量有较大提升而响应时间只轻微变大。如果你仔细观察结果,你将注意到一个更有趣的事情:平均响应时间从0.15ms增加到0.21ms(增加了40%),而95%的响应时间从0.21ms增加到0.36 ms(增加了71%)。我还进行了一个单独的测试来测量99%的响应时间,发现差异甚至更大:0.26ms vs 0.48ms(增加了84%)。

这是一个重要的观察:一旦趋于饱和,方差可能会增加,而且其中一些请求会受到不同程度的影响(不仅仅只是我们看到的平均响应时间)。

磁盘读写延迟(Disk Latency)

磁盘利用率和饱和度理解  磁盘IO使用率(Disk IO Utilization)

磁盘利用率和饱和度理解

磁盘负载(Disk Load)

磁盘利用率和饱和度理解

饱和度(IO Load) 

磁盘利用率和饱和度理解

上面的图表结果符合预期:磁盘负载和IO负载从基本饱和增长到约为16,磁盘IO利用率则保持在100%。

需要注意的是图形中的抖动有所增加。IO利用率飙到100%以上,磁盘IO负载峰值上升到18,而请求队列却并不是很大。这就需要先从这些信息如何去收集的角度去考虑问题。尝试每秒对这些数据进行采样,但是在有实际负载的系统中,这个采集进程也需要费些时间:我们本来希望每秒采集一次数据,而实际上间隔则是1.05 ~ 0.95秒。当数学应用于数据采集时,我们所看到的图表中就可能会有本不应该出现的波峰、波谷(或刺点)。所以从大的角度来看,是可以忽略这些波动的。

  • Sysbench FileIO 64线程

最后,让我们用sysbench跑64个并发线程的情况:

我们可以看到平均响应耗时从0.21ms上升到0.50ms(两倍多),此外95%的响应时间从0.36ms跃升到1.25ms。实际上,我们可以看到IO负载开始饱和了,以前我们看到随着CPU饱和度的增加,并发线程数越多则响应耗时也越久,但这次随着并发线程数的增加,我们并未看到响应耗时随着线性增加。猜测是因为我们测试IO设备有不错的内部IO并行能力,所以响应请求效率很高(即便并发线程从16增加到64)。

在这个测试中,当我们将并发性从1个增加到64个时,我们看到响应耗时从0.14ms增加到0.5ms(约三倍)。此时95%的响应耗时从0.17ms增加到1.25ms(约七倍)。实际上,从这时开始看到IO设备趋于饱和了。

我们将略过相关图表,因为它们基本雷同,只是在64并发线程下有更高的延迟。

  • Sysbench FileIO 256线程

最后,当并发256个线程时,从平均响应耗时的线性增长结果表明了设备已经过载,且IO请求开始排队(avggu-sz值大于请求线程数)。这里没有简单的办法判断它是由于IO总线饱和(此时IO读速率为2GB/sec),还是由于设备内部处理能力所限导致的。

正如我们所见,并发数从16个到64个时,响应耗时小于线性增长,当从64到256则是线性增长,我们可以看到这个设备最佳的并发是介于16个和64之间。这时的吞吐量可以达到峰值,且没有大量的请求排队。

在总结之前,我想对这次特别的测试先做一个重要的说明。这是个随机读的测试,对于很多数据库来说是个重要的工作负载模式,但可能不是最主要负载场景。可能是写为主,或者顺序IO读 (则会有相应不同的表现)。对于其它的工作负载模式,我希望本文可以帮助你在分析时提供些参考、思路。

  • 另一种思考饱和度的方法

当我问起他Percona的同学对本文的反馈意见时,Yves Trudeau同学提供了另外一种思考饱和度的方法:与单线程模式相比,平均响应耗时的增长百分比作为饱和度的衡量指标 。例如:

Threads Avg Response Time Saturation
1 0.14
4 0.15 1.07x or 7%
16 0.21 1.5x or 50%
64 0.50 3.6x or 260%
256 1.95 13.9x or 1290%

总结

  • 我们可以看到如何理解磁盘利用率和饱和度要比CPU复杂的多;
  • 利用率指标(由iostat和PMM输出的%Util)对理解真实的IO设备利用率是没啥作用。因为它只是衡量在运行中至少有一个请求时的耗时。如果是CPU的这个指标,它将相当于运行在至少一个核上(对于高度并发系统不是很有用);
  • 不同于CPU,Linux工具不给我们提供关于存储设备的底层结构和在不饱和的情况下还可以处理多少并行负载的信息。更甚的是,存储设备可能有不同的底层源头会导致饱和。例如,它可能是网络连接,SATA总线,甚至是老内核的内核IO栈去处理高速存储设备(译者注:跟不上时代发展啦)。
  • 根据运行中的请求数量来测量饱和有助于判断是否饱和,但是由于我们不知道设备可以高效的并发处理多少请求,只看基础指标我们不能确定设备是否过载;
  • 平均响应耗时对于观察饱和度是一个很好的指标,但是和响应耗时一样,您无法判断这个设备的响应耗时是高是低。您需要在上下文中查看它并将其与基线进行比较。当你查看平均响应耗时时,确保你分别查看读响应时间和写响应时间,并且记下平均请求队列大小以确保是相同角度的比较。

<转载>

http://wubx.net/disk-saturability/

https://www.percona.com/blog/2017/08/04/saturation-metrics-in-pmm-120/

https://www.percona.com/blog/2017/08/28/looking-disk-utilization-and-saturation/


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