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
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。
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
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)
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。
对于磁盘有个iops的概念比较奇怪，想监控起来看下，利用zabbix的自动发现把每个磁盘的iops监控起来，思路：自动发现所有的磁盘，然后监控各个磁盘的iops。效果如下图(iops和io读写大小)，下图监控的磁盘是个sdd的，iops今天监控起来后峰值有30k：
凭借卓越的高并发事务实时处理能力和对大规模数据实时业务决策的强大支持，HTAP技术已崛起为企业提升数据价值挖掘效率、显著降低总成本的首选方案。伴随着国内需求的迅猛增长，专注于HTAP的数据库正由初露锋芒逐渐发展为行业的主流趋势。
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。
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。
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IOPS（每秒输入/输出操作数）是衡量磁盘系统性能的关键指标。代表每秒可以执行的读写操作数量。对于严重依赖于磁盘访问的PG来说，了解和优化磁盘IOPS对实现最佳性能至关重要。本文讨论IOPS相关主题：IOPS是什么、如何影响PG、如何衡量它以及需要如何调优。
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。
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。
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
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：
1）磁盘0-7组成一个raidgroup0；在raidgroup0上又划分了lun0-1
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。
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。
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。
前30年是raid占主流；这几年随着互联网的发展，应用层和raid应用场景基本持平
从Oracle 11.2.0.2开始，只有当I/O Calibration（I/O 校准、I/O统计信息）被收集才能使用自动并行度（DOP，Automatic Degree of Parallelism）。当PARALLEL_DEGREE_POLICY被设置为AUTO时，Oracle数据库将会基于执行计划中操作的成本和硬件特性来判断是否使用并行。如果一个PARALLEL Hint在语句级被使用，那么无论PARALLEL_DEGREE_POLICY的值设置成什么，自动并行度都将被开启。
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。
这一时代，数据存储具有三大需求，分别是 EB 级容量、亿级 IOPS（每秒进行读写操作的次数，Input/Output Operations Per Second）和智能管理，亿级 IOPS 需求使得存储介质的变革势在必行。，全闪存储普遍被认为是存储行业的发展方向，其具备远高于传统磁盘存储的数据吞吐能力及更低的时延。
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。
不得不说，关于磁盘的各种概念网上说法很多，看了半天快把我看晕了，最后总结了总结，基于我的认知基本理顺了。
判断磁盘极限性能误区：只通过iostat 中的 %util 指标确定磁盘是否达到带宽或iops极限
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
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
本文最终的解决方式很简单，就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷，但解决问题的过程值得推荐。
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。
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题，例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传；存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
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
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
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。
在我之前的文章：《探讨 Linux 的磁盘 I/O》中，我谈到了 Linux 磁盘 I/O 的工作原理，我们了解到 Linux 存储系统 I/O 栈由文件系统层（file system layer）、通用块层（ general block layer）和设备层（device layer）构成。
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。
本节主要从监控告警的角度，深入了解腾讯云snova平台的监控机制和策略。完善的告警系统，能够获取当前服务端snova的运行情况，当snova某个指标波动超过正常阈值时进行警报提示，以及时止损，保证平台稳定运行和故障修复的及时介入。
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：
这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。
http://tapd.oa.com/Greenplum/markdown_wikis/view/#1010134541008425443
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术，这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘，我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么，如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢？你或许会疑惑，测试硬盘性能，为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢？而且不少人之前都这么用的：
ioping 命令是一个用于实时显示磁盘 io 延时的工具，以类似 ping 的输出一样来显示输出结果。
InnoDB引擎在处理更新语句时，会先写入redo log（重做日志），然后更新内存，最后将内存中的数据写入磁盘。在这个过程中，内存数据页和磁盘数据页可能会不一致，这种不一致的内存页被称为“脏页”。
| 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
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用，因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。
GPFS 的概念 GPFS 的全称为：General Parallel File System，即通用并行文件系统。IBM GPFS 是一个可自由扩展的高性能并行文件系统，它主要有以下三个特点： 基于高可用的集群架构，可灵活扩展 支持并行的共享磁盘访问方式，提供单一命名空间 针对并行 I/O 负载优化，提供极高的 I/O 处理能力 本文主要立足于 GPFS 配置的变更与性能的测试，因此 GPFS 的安装，在本文不做赘述。 GPFS 的配置变更 动态增加一个 NSD client 我们以一个 6 节点的 GP
binglog的写入逻辑比较简单，事物执行过程中，先把日志写入到binglog cache,在事物提交的时候，再把binglog cache写到binlog文件中.
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