磁盘

   一个IO的访问，大致分为三个步骤，第一是磁头到指定的磁道(寻道)，第二是等待需要读取的数据随盘片旋转到磁头(延迟)，第三是读取数据。相比较前两个时间，读取数据的时间可以忽略不计，所以一个IO的响应时间等于寻道时间+延迟时间决定，寻道时间由于是机械的动作，所以很难得到大幅度提高，但是可以通过提高磁盘转速来提高延迟时间。所以转速越高的盘，可以承载更多的IOPS。磁盘的IOPS由磁盘的转速决定，比如15000RPM的磁盘，一般可以承受150个IOPS。

   吞吐量，则由磁盘的转速和接口决定，转速决定了内部传输率，接口则决定了外部传输率，很明显前者肯定低于后者。常见的接口有ATA，SCCI，SATA，SAS，FC等等。FC接口一般在高端存储中比较常见，而SAS和SATA多在服务器或者中低端存储中常见。

   存储

   对于一个存储系统来说，IOPS主要决定于cache的算法，以及磁盘的数量。有时候我们往往会被厂商的数据给忽悠了，第一是cache命中率，厂商利用了某种手段，让cache命中率非常高，IOPS几乎可以随心所欲。另外一个因素就是磁盘的数量，厂家的数据是同型号1000块磁盘的测试结果，而我们实际的系统只有100块磁盘。

   购买存储时，应该避免买高端的存储，而只配数量很少的磁盘，厂商非常喜欢你买一个高端的BOX，告诉你扩展性好，现在用不着可以少买点盘，以后可以扩容等等，这完全是忽悠。建议不要超前消费，如果确实对性能追求很高，可以选用容量小一些的磁盘，而磁盘的数量多一些。

   磁盘的数量可以计算得出，我们的经验，一般OLTP应用的cache命中率在20%左右，剩下的IO还是要到磁盘上的，根据磁盘的转速和类型，就可以知道一块盘能够承载的IOPS，磁盘数量就可以估算出来了，为了得到比较好的响应时间，建议每块磁盘的IOPS不要超过100。

   影响吞吐量的因素稍微复杂些，由磁盘的数量和存储的架构决定，当磁盘到达一定的数量后，吞吐量主要受限于存储的架构。比如某高端存储，吞吐量最大就是1.4GB，这是由它内部的架构所决定的。另外还要注意存储与主机的接口，比如HBA卡，有4Gb和2Gb(这里是bit，而不是Byte)，一般主机和存储都配有多块HBA卡。

   RAID

   RAID一般比较常见的就是RAID10和RAID5，对性能要求比较高的数据库应用一般都采用RAID10，RAID5也可以用，但是别把redo放在RAID5上，因为RAID5的对于redo这种小IO，性能非常差，很容易造成log file sync的等待。一个RAID group中的磁盘数量不宜过多，不要超过10块，原因是RAID group中磁盘数量越多，坏盘的概率就越大(概率问题)。一些高端存储对于RAID group中的磁盘数量都是固定的，这主要和存储的架构有关。使用存储的过程中，你会发现，越是高端的东西，就越是死板，而中低端存储则非常灵活，并不是说高端存储不好，而是说架构决定一切。

   Stripe

   Stripe的作用就是尽可能的分散IO，它在有些存储上是可以调节的，但是很多存储是不可以调节的，一般在128K-512K之间。有一个错误的说法是，我在存储上做了stripe，数据库的一个IO，所有的磁盘都会响应这个IO。这个说法是错误的，对于Oracle来说，一个随机IO的大小是8K，一般条带的大小要比8K大得多，所以Oracle一个随机IO永远只会落在一块磁盘上。一块磁盘在同一个时刻只能响应一个IO，也就是说磁盘没有并发IO的概念，但是从整个系统来看，不同的磁盘响应不同的IO，宏观上IO还是分散的，所以我们看到一个数据库在运行时，所有的磁盘都在忙，实际上每块磁盘是为不同的IO服务。对于顺序IO，Oracle的默认设置是128K，最大值由OS决定，一般是1M，如果顺序IO的大小大于stripe，那么一个IO可能会有几块盘同时响应，但是很多存储的stripe都大于128K，这时一个IO还是只有一块磁盘响应，由于读是一个顺序的过程，所以要在数据库这个级别加上并发，才可以真正达到提高吞吐量的目的。

   有人要问，stripe到底多大合适？如果我把stripe做得很小，这样不是很好吗？一个IO同时可以读很多块盘，大大提高了吞吐量。我们假设stripe为1K，Oracle一个IO要分布在8块不同的磁盘上，但是这时问题就出现了，一块磁盘是不具备并发IO能力的，如果每个IO都占用很多块盘，这样整个系统的并发IO能力就下降了，而且一个8K的IO如果在一块盘上读，和从8块盘上并行读，不会有很大的差别(也许在一块盘上读还要更快)，所以stripe不能做的很小。stripe到底设多大，我的观点是大比小好，不要小于256K，数据仓库应用可以设置的更大一些。ASM对于数据文件的stripe默认是1M，我曾经觉得1M太大，将其改为128K，结果发现1M的性能更好，Oracle也推荐用1M。这说明对于数据库应用来说，stripe size要稍微大一点，而不是我们想的越细或者越分散越好。

   存储划分

   划分好的LUN输出到主机后，我们怎么用？这个就比较灵活多变，首先要看我们的用途，我们是追求IOPS还是吞吐量？我们用file system，raw devices，ASM？存储输出的LUN跨在多少块盘上？一般的存储没有虚拟化功能，则输出的LUN只跨在一个RAID group上，这时往往需要利用OS上的LVM来再次划分一次，看下面的示意图。

   每个RAID goup有四块磁盘，建立两个LUN，输出到主机后，用蓝色的一组和红色的一组LUN分别创建两个VG，然后再创建LV(stripe)，这下每个LV就完全跨在了所有的磁盘上。实际中考虑的问题要更多，有时候不仅仅要考虑磁盘，还要考虑将负载分配在不同的控制器，前端卡后端卡和多路径的问题，相当复杂。有些存储本身有虚拟化的功能，甚至可以输出一个LUN，比如3PAR就可以输出一个虚拟卷，这个卷已经跨在所有的磁盘上，我们直接使用就可以了(但实际工作中这么使用的比较少见)。

   Oracle有了ASM，问题就更加复杂了，我的建议是如果可以的话，存储只做RAID1，stripe交给ASM去做。如果有些存储必须要做stripe，也没问题。存储划分是一个很有技术含量的工作，必须建立在对存储，主机和数据库深入了解的基础上，才有可能做出一个好的规划。

   这里主要探讨了存储使用过程中的一些误区，随着SSD的逐步普及，我觉得将对整个存储市场格局带来很大的变化，下次我们再讨论一下SSD带给我们的机遇。

   后记：存储是系统的最底层，因为非常重要，现在市场基本被几个大厂商所垄断，每个厂家都有一些忽悠人的名词或者商业上的炒作，所以我们要擦亮眼睛，谨防被忽悠。

   -EOF-

   更正：这篇文章中有一个错误的假设，认为Oracle scattered read是完全串行的过程，实际上在不同的multiblock read之间，存在一定程度的并行。Oracle每次同时向OS发送若干个multiblock read IO请求，然后把返回的结果合并排序。整个scattered read应该是局部并行，宏观串行的过程。

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