IO系统衡量性能的几个指标(4)
计算IO操作在等待队列里面消耗的时间有一个衍生于利托氏定理(Little’s Law)的排队模型M/M/1模型可以遵循,由于排队模型算法比较复杂,到现在还没有搞太明白(如果有谁对M/M/1模型比较精通的话欢迎给予指导),这里就罗列一下最后的结果,还是那上面计算的IOPS数据来说:
8K IO Chunk Size (135 IOPS, 7.2 ms)
135 => 240.0 ms
105 => 29.5 ms
75 => 15.7 ms
45 => 10.6 ms
64K IO Chunk Size(116 IOPS, 8.6 ms)
135 => 没响应了……
105 => 88.6 ms
75 => 24.6 ms
45 => 14.6 ms
从上面的数据可以看出,随着系统实际IOPS越接近理论的最大值,IO的响应时间会成非线性的增长,越是接近最大值,响应时间就变得越大,而且会比预期超出很多。一般来说在实际的应用中有一个70%的指导值,也就是说在IO读写的队列中,当队列大小小于最大IOPS的70%的时候,IO的响应时间增加会很小,相对来说让人比较能接受的,一旦超过70%,响应时间就会戏剧性的暴增,所以当一个系统的IO压力超出最大可承受压力的70%的时候就是必须要考虑调整或升级了。
另外补充说一下这个70%的指导值也适用于CPU响应时间,这也是在实践中证明过的,一旦CPU超过70%,系统将会变得受不了的慢。很有意思的东西。
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