导读]本文作者认为讨论不同RAID保护类型的性能，用户考虑的因素是RAID Write Penalty（写惩罚）。本文从原理上解释了不同RAID保护级别的写惩罚，以及通过写惩罚计算可用IOPS的方法。
这是我在2013年11月写在博客里面的笔记，翻出来挺有意思。 1 存储衡量指标： 容量：决定因子是硬盘个数，单盘容量 IOPS：决定因子磁盘个数，cache命中率，阵列算法 I/O响应时间：R=T/(1-U) R是响应时间 T是I/O控制器服务一个块所用时间，U是硬盘利用率。 吞吐量：决定因子是阵列架构，光纤通道大小，硬盘个数 2 IOPS计算方法 IOPS：IO系统每秒所执行IO操作的次数。 2.1 IOPS计算方法： IO Time = Seek Time + 60 sec/Rotation
腾讯云云服务器：https://curl.qcloud.com/U9i22oWO 腾讯云云硬盘：https://console.cloud.tencent.com/cvm/cbs 在大家购买云服务器时，会对服务器进行配置，例如实例选项，硬盘大小，但是大家是否有去关注过云硬盘的选型呢？如下表所示，腾讯云云硬盘共有5个规格，按性能比较，从低到高分别为：高性能云硬盘、通用型 SSD 云硬盘、SSD 云硬盘、增强型 SSD 云硬盘、极速型 SSD 云硬盘
备注：早些年磁盘每个磁道扇区数量相同，可以用上面的公式计算磁盘容量；现代磁盘每个磁道扇区数量不同，故上面的磁盘容量计算公式已经不适用。
IO是输入输出指令，操作系统向存储控制器下发一个读或者写数据的操作指令，控制器下发地址和数据给存储设备，并返回结果给存储控制器，最后到达操作系统。操作系统的一个IO可能会产生多个实际的存储设备IO。一般可以分为：
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
当构建混合云时，IT团队应用认真思考他们的性能需求，从而避免I/O瓶颈。这些需求是独立于用例的。 极端情况下，数据库会存储造成伤害，且不能获得充足的IOPS，即使web服务器可以运行在低I/O的层次上。只运行数据库的高端服务器很有可能需要上千的IOPS，从而完全消除存储瓶颈；然而拥有2,000个容器的服务器可能平均需要1,000的IOPS。 本地实例商店可能会缓解网络I/O的负载，但是性能必须提升至可以支持云计算能力和敏捷性。 考虑使用闪存和固态硬盘（SSD）存储来提升IOPS，同时减少I / O瓶颈的
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源，我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案，它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外，它们还提供大量功能与插件，从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下，由于拥有强大的可扩展能力，这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源，我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一，磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试，AWS以及Az
4）增加扇区数(同心圆很明显里面周长小，越往外周长越长，但是每个同心圆上的扇区数量是一样的，不行，太浪费了；采用等长扇区，周长越长的磁道上扇区越多)
腾讯云MySQL数据库架构分为双节点、三节点和单节点，顾名思义单节点就是只有一个节点，而双节点包含主节点和备节点，三节点包含主节点、备节点1和备节点2，单节点MySQL数据库性价比高，但是可靠性较低。腾讯云百科来详细说下腾讯云数据库MySQL架构区别及选择攻略：
在前几期，我们提到了，在云计算时代，由于对存储IO及吞吐的要求迅速增加，传统SAN存储难以满足需求，基于标准x86节点的分布式存储成为了主流。
RAID 10 vs. RAID 5 Performance 上给出了使用SQLIO.EXE 产生8KB 随机读和写的一个性能数据图，相差接近一倍的性能差距。 磁盘访问时间=磁盘寻道时间+延迟 延迟时
磁盘是计算机主要的存储介质，可以存储大量的二进制数据，并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘（Floppy Disk，简称软盘），如今常用的磁盘是硬磁盘（Hard disk，简称硬盘）。--摘自百度百科。
cpu型号： Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz cpu核数： 40 硬盘： hdd
有关Windows磁盘性能压测，笔者还是强烈推荐使用微软自己开源的压测工具DiskSpd。当然，如果要使用其他磁盘性能压测工具也是可以的，比如：IOMeter（老牌经典）、FIO（更适合Linux）等。
日前，存储性能委员会（Storage Performance Council,简称SPC）公布了最新的SPC-1基准评测报告，浪潮存储AS5500G5以超330万IOPS（每秒读写操作的次数）、0.387ms时延的评测值，创造了8控存储产品性能的全球最高成绩。这是继16控存储性能领跑 之后，浪潮存储在8控领域再次突破，成为唯一在两大存储主流市场夺冠的厂商。
“给你几个硬盘，你能提供什么样的高可靠性存储解决方案？” 我们这些计算领域的工程师在面试时，常被问题这个问题。
硬盘中一般会有多个盘片组成，每个盘片包含两个面，每个盘面都对应地有一个读/写磁头。受到硬盘整体体积和生产成本的限制，盘片数量都受到限制，一般都在5片以内。盘片的编号自下向上从0开始，如最下边的盘片有0面和1面，再上一个盘片就编号为2面和3面。
桌面虚拟化，或虚拟桌面基础架构(VDI)，可以为IT部门带来诸多好处，包括更简单的系统管理，集中的安全性和数据保护。不过支撑VDI的存储环境需要仔细的规划，以避免VDI启动风暴的问题，即当大量的用户同时登录系统时所造成的系统反应非常缓慢。有许多方法可以解决这个问题，但最有效的方法是将数据巧妙的放置在固态硬盘(SSD)上。
OP=(SSD裸容量 - 用户容量)/用户容量
Ceph，作为一个高度可扩展的分布式存储系统，已经成为云计算和大数据时代的关键基石。随着企业和组织对数据存储的需求日益增长，Ceph 通过其强大的特性，如可靠性、伸缩性和性能，满足了这些需求。然而，随着集群规模的扩大和工作负载的多样性，如何确保资源的有效分配和性能隔离成为了一个重要议题。在这个背景下，Ceph 的 Quality of Service (QoS) 功能显得尤为重要。
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验，重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
原文链接 https://oracle-base.com/articles/12c/multitenant-disk-iops-mdps-resource-management-for-pdbs-12cr2 译者 周天鹏 在12c R2之前的版本中，控制单个PDB的磁盘IO是一件很困难的事。导致的结果就是“一个糟糕的邻居”可能占用大量的磁盘IO从而导致同一个实例下其他PDB的性能下降。Oracle Database 12c Release 2 (12.2)允许你控制单个PDB最大可使用的磁盘IO（IOP
小文件读写的性能瓶颈是磁盘的寻址（随机读写性能更差）,评估的标准是tps。大文件读写的性能瓶颈是带宽，评估的标准是持续的读写速度。Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache，因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
1/ 正所谓：华山派早年曾无剑宗、气宗之分。如果从更大视角来看，互联网是剑宗，区块链是气宗。如果单看互联网，商业应用是剑，数字基建是气。同样，单看区块链，挖矿基建是剑，应用落地是气。
“任何时候，只要当您将您的基础设施迁移到数据中心以外的地方时，都会涉及到延迟，您将遭遇到以光的速度运行的问题。”位于马萨诸塞州米尔福德的企业策略集团公司(Enterprise Strategy Group)的分析师斯科特·辛克莱表示说。“光的速度只能这么快。” 对于那些在其云供应商之外，同样需要高性能存储的企业客户而言，他们要么学会妥协，要么只能选择存储在企业内部。然而，现如今有一类新的技术方法越来越多的兴起，其建议使得您的企业组织可以实现鱼和熊掌的兼得了，即：帮助您有可能实现将I/O密集、延迟敏感的应用程
珠穆朗玛峰是每个攀登者心中的圣地，站在地球之巅也是每个攀登者的梦想。存储领域也有一个“珠穆朗玛”，就是SPC-1测试，创造SPC-1测试的世界纪录，这是存储厂商共同的梦想。
很多架构师都是从软件开发成长起来的，大家在软件领域都有很深的造诣，大部分人对硬件接触的很少。而成为架构师后需要频繁的跟人 、硬件 、软件 、网络打交道，本篇文章就给大家带来服务器硬件方面的相关知识，主要包括服务器、CPU、内存、磁盘、网卡。
如今出现了很多基于云计算技术的各种云服务，可是如何去衡量一个云服务的好与差，并没有很清晰的标准。其实，对于云服务，一定程度上是由云计算技术的性能所决定的。说到性能，尤其是云计算的性能，受影响的因素很多。需要对整个系统进行研究，这包括了所有的硬件组件和整个软件堆栈，所有数据路径上和软硬件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能，这使得性能评估变得异常复杂。当云计算性能出现问题时，也很难找到问题的症结。性能瓶颈往往是复杂的，还会以意想不到的方式互相联系，修复了一个问题可能只是把瓶颈推向了系统里的其它地
用户把他们的基础设施移出数据中心以外，总是会涉及延迟问题，那些寄希望于云供应商能够提供高性能的云存储的用户，就不得不学会妥协，要么部分地放弃对高性能的要求，要么就只有选择内部部署。 高性能云存储曾经一度被认为是难以实施的，但是，现在有越来越多的新兴技术纷纷问世，它们可以让用户鱼与熊掌兼得，也就是说用户可以使用基于云的基础设施运行IO密集型和对延迟敏感型的应用。 高性能云存储可以让企业用户在受到云存储限制所制约的云中运行高要求的数据库应用。它不仅可以让用户实现应用的本地部署，而且能够通过广域网利用廉价的可扩
周日那天冯老师，云斗士又针对云资费贵的问题写了文章进行了DISS，我对这个事情是赞同的，只有不同的声音，才能让平民用上更便宜的资费，必须有人站出来说说这些事情。
之前我曾针对存储新人写过一篇《伪存储专家装X指南》文章，但更多的讲的装X是方式方法，关于存储技术方面的内容很少。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律，通用计算机的CPU主频早已超过3GHz，内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速，但是在读写性能上并无明显提升，同时SSD硬盘价格高昂，不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈，制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么？如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计？针对这些问题，本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标，以及操作系统针对磁盘性能所做的优化，最后讨论下基于磁盘I/O
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
大家都知道硬盘的随机IO很慢，但是比顺序IO慢多少呢，不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据，你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现，为什么索引中要用节点更大的B+树。
本篇文章的作者为龙姐姐说的都队的李晨曦，他们团队在本次 Hackathon 比赛中构建了一个基于 TiKV 的分布式 POSIX 文件系统 TiFS，继承了 TiKV 强大的分区容错和严格一致性特性，为 TiKV 生态开辟了一个新的领域。
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
Optane PMem 融合了内存和存储这两个不同的概念的特征，在一个物理介质上得到了体现，为革命性的突破内存和存储编程概念提供了物质基础。
单个IO大小 | 寻道时间(ms) | 旋转延迟(ms) | c传输时延(ms) | IO服务时间(ms) | IOPS
因为判定规则分析中的判定结果较分散，为便于后继的分析和使用，我们将判定结果进行分类，不同的类别称为“问题类型”。
| 作者 王文安，腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师，主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作，热爱技术，欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中，有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲，这时候就会看看监控指标，可能会发现：写入 QPS 开始出现毛刺，或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢？ 本文会从 Linux 层面入手，根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题，并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标？ 检查 IO 的问题会使用iostat这
容器在 docker host 中实际上是一个进程，docker stop 命令本质上是向该进程发送一个 SIGTERM 信号。如果想快速停止容器，可使用docker kill 命令，其作用是向容器进程发送SIGKILL信号。
在上期，我们提到了，以NFS，CIFS(SAMBA)为代表的资本主义时代的存储技术，虽然实现了远端主机跨越互联网访问共享的数据，极大地提升了生产力，但集中式存储主控(俗称机头)的处理能力成为了IO和吞吐能力的瓶颈，正如资本主义生产关系下，生产资料私有制约束了生产力的进步。
磁盘 I/O 的概念 I/O的概念，从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层，各个层次之间均存在 I/O。比如，CPU 有 I/O，内存有 I/O, VMM有I/O, 底层磁盘上也有 I/O，这是广义上的 I/O. 通常来讲，一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O，也就是说，上层的 I/O 是稀疏的，下层的 I/O 是密集的。 磁盘的 I/O，顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据，输出指的是从磁盘读出数据。 衡量磁盘 I/O 性能的指标 图 1. 物理磁盘的架构以及常
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
注：事实上还有一个传输时间（同样位于公式的分母），即完成传输所请求的数据所需要的时间，它取决于数据传输率，其值等于数据大小除以数据传输率。由于主流的SAS、SATA接口数据传输率的不断提升，数据传输时间通常远小于前两部分消耗时间，简单计算时可忽略。
编辑｜邓艳琴 完整 PPT 下载： https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址： https://github.com/juicedata/juicefs
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