(转)io优化

原文：http://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/9227393

1、系统学习

IO性能对于一个系统的影响是至关重要的。一个系统经过多项优化以后，瓶颈往往落在数据库；而数据库经过多种优化以后，瓶颈最终会落到IO。而IO性能的发展，明显落后于CPU的发展。Memchached也好，NoSql也好，这些流行技术的背后都在直接或者间接地回避IO瓶颈，从而提高系统性能。

IO系统的分层：

1.   三层结构

上图层次比较多，但总的就是三部分。磁盘（存储）、VM（卷管理）和文件系统。专有名词不好理解，打个比方说：磁盘就相当于一块待用的空地；LVM相当于空地上的围墙（把空地划分成多个部分）；文件系统则相当于每块空地上建的楼房（决定了有多少房间、房屋编号如何，能容纳多少人住）；而房子里面住的人，则相当于系统里面存的数据。

• 文件系统—数据如何存放？

对应了上图的File System和Buffer Cache。

File System（文件系统）：解决了空间管理的问题，即：数据如何存放、读取。

Buffer Cache：解决数据缓冲的问题。对读，进行cache，即：缓存经常要用到的数据；对写，进行buffer，缓冲一定数据以后，一次性进行写入。

• VM—磁盘空间不足了怎么办？

对应上图的Vol Mgmt。

VM其实跟IO没有必然联系。他是处于文件系统和磁盘（存储）中间的一层。VM屏蔽了底层磁盘对上层文件系统的影响。当没有VM的时候，文件系统直接使用存储上的地址空间，因此文件系统直接受限于物理硬盘，这时如果发生磁盘空间不足的情况，对应用而言将是一场噩梦，不得不新增硬盘，然后重新进行数据复制。而VM则可以实现动态扩展，而对文件系统没有影响。另外，VM也可以把多个磁盘合并成一个磁盘，对文件系统呈现统一的地址空间，这个特性的杀伤力不言而喻。

• 存储—数据放在哪儿？如何访问？如何提高IO速度？

对应上图的Device Driver、IO Channel和Disk Device

数据最终会放在这里，因此，效率、数据安全、容灾是这里需要考虑的问题。而提高存储的性能，则可以直接提高物理IO的性能

    2. Logical IO vs Physical IO

逻辑IO是操作系统发起的IO，这个数据可能会放在磁盘上，也可能会放在内存（文件系统的Cache）里。

物理IO是设备驱动发起的IO，这个数据最终会落在磁盘上。

      逻辑IO和物理IO不是一一对应的。

这部分的东西在网络编程经常能看到，不过在所有IO处理中都是类似的。

IO请求的两个阶段：

       等待资源阶段：IO请求一般需要请求特殊的资源（如磁盘、RAM、文件），当资源被上一个使用者使用没有被释放时，IO请求就会被阻塞，直到能够使用这个资源。

       使用资源阶段：真正进行数据接收和发生。

       举例说就是排队和服务。

 在等待数据阶段，IO分为阻塞IO和非阻塞IO。

       阻塞IO：资源不可用时，IO请求一直阻塞，直到反馈结果（有数据或超时）。

       非阻塞IO：资源不可用时，IO请求离开返回，返回数据标识资源不可用

 在使用资源阶段，IO分为同步IO和异步IO。

       同步IO：应用阻塞在发送或接收数据的状态，直到数据成功传输或返回失败。

       异步IO：应用发送或接收数据后立刻返回，数据写入OS缓存，由OS完成数据发送或接收，并返回成功或失败的信息给应用。

按照Unix的5个IO模型划分

• 阻塞IO
• 非阻塞IO
• IO复用
• 信号驱动的IO
• 异步IO

从性能上看，异步IO的性能无疑是最好的。

各种IO的特点

• 阻塞IO：使用简单，但随之而来的问题就是会形成阻塞，需要独立线程配合，而这些线程在大多数时候都是没有进行运算的。Java的BIO使用这种方式，问题带来的问题很明显，一个Socket需要一个独立的线程，因此，会造成线程膨胀。
• 非阻塞IO：采用轮询方式，不会形成线程的阻塞。Java的NIO使用这种方式，对比BIO的优势很明显，可以使用一个线程进行所有Socket的监听（select）。大大减少了线程数。

• 同步IO：同步IO保证一个IO操作结束之后才会返回，因此同步IO效率会低一些，但是对应用来说，编程方式会简单。Java的BIO和NIO都是使用这种方式进行数据处理。
• 异步IO：由于异步IO请求只是写入了缓存，从缓存到硬盘是否成功不可知，因此异步IO相当于把一个IO拆成了两部分，一是发起请求，二是获取处理结果。因此，对应用来说增加了复杂性。但是异步IO的性能是所有很好的，而且异步的思想贯穿了IT系统放放面面。

最重要的三个指标

IOPS

IOPS，即每秒钟处理的IO请求数量。IOPS是随机访问类型业务（OLTP类）很重要的一个参考指标。

• 一块物理硬盘能提供多少IOPS？

从磁盘上进行数据读取时，比较重要的几个时间是：寻址时间（找到数据块的起始位置），旋转时间（等待磁盘旋转到数据块的起始位置），传输时间（读取数据的时间和返回的时间）。其中寻址时间是固定的（磁头定位到数据的存储的扇区即可），旋转时间受磁盘转速的影响，传输时间受数据量大小的影响和接口类型的影响（不用硬盘接口速度不同），但是在随机访问类业务中，他的时间也很少。因此，在硬盘接口相同的情况下，IOPS主要受限于寻址时间和传输时间。以一个15K的硬盘为例，寻址时间固定为4ms，传输时间为60s/15000*1/2=2ms，忽略传输时间。1000ms/6ms=167个IOPS。

• OS的一次IO请求对应物理硬盘一个IO吗？

在没有文件系统、没有VM（卷管理）、没有RAID、没有存储设备的情况下，这个答案还是成立的。但是当这么多中间层加进去以后，这个答案就不是这样了。物理硬盘提供的IO是有限的，也是整个IO系统存在瓶颈的最大根源。所以，如果一块硬盘不能提供，那么多块在一起并行处理，这不就行了吗？确实是这样的。可以看到，越是高端的存储设备的cache越大，硬盘越多，一方面通过cache异步处理IO，另一方面通过盘数增加，尽可能把一个OS的IO分布到不同硬盘上，从而提高性能。文件系统则是在cache上会影响，而VM则可能是一个IO分布到多个不同设备上（Striping）。

所以，一个OS的IO在经过多个中间层以后，发生在物理磁盘上的IO是不确定的。可能是一对一个，也可能一个对应多个。

• IOPS能算出来吗？

对单块磁盘的IOPS的计算没有没问题，但是当系统后面接的是一个存储系统时、考虑不同读写比例，IOPS则很难计算，而需要根据实际情况进行测试。主要的因素有：  

• • 存储系统本身有自己的缓存。缓存大小直接影响IOPS，理论上说，缓存越大能cache的东西越多，在cache命中率保持的情况下，IOPS会越高。
  • RAID级别。不同的RAID级别影响了物理IO的效率。
  • 读写混合比例。对读操作，一般只要cache能足够大，可以大大减少物理IO，而都在cache中进行；对写操作，不论cache有多大，最终的写还是会落到磁盘上。因此，100%写的IOPS要越狱小于100%的读的IOPS。同时，100%写的IOPS大致等同于存储设备能提供的物理的IOPS。
  • 一次IO请求数据量的多少。一次读写1KB和一次读写1MB，显而易见，结果是完全不同的。

当时上面N多因素混合在一起以后，IOPS的值就变得扑朔迷离了。所以，一般需要通过实际应用的测试才能获得。 

IO Response Time

即IO的响应时间。IO响应时间是从操作系统内核发出一个IO请求到接收到IO响应的时间。因此，IO Response time除了包括磁盘获取数据的时间，还包括了操作系统以及在存储系统内部IO等待的时间。一般看，随IOPS增加，因为IO出现等待，IO响应时间也会随之增加。对一个OLTP系统，10ms以内的响应时间，是比较合理的。下面是一些IO性能示例：

• 一个8K的IO会比一个64K的IO速度快，因为数据读取的少些。
• 一个64K的IO会比8个8K的IO速度快，因为前者只请求了一个IO而后者是8个IO。
• 串行IO会比随机IO快，因为串行IO相对随机IO说，即便没有Cache，串行IO在磁盘处理上也会少些操作。

需要注意，IOPS与IO Response Time有着密切的联系。一般情况下，IOPS增加，说明IO请求多了，IO Response Time会相应增加。但是会出现IOPS一直增加，但是IO Response Time变得非常慢，超过20ms甚至几十ms，这时候的IOPS虽然还在提高，但是意义已经不大，因为整个IO系统的服务时间已经不可取。

Throughput

为吞吐量。这个指标衡量标识了最大的数据传输量。如上说明，这个值在顺序访问或者大数据量访问的情况下会比较重要。尤其在大数据量写的时候。

吞吐量不像IOPS影响因素很多，吞吐量一般受限于一些比较固定的因素，如：网络带宽、IO传输接口的带宽、硬盘接口带宽等。一般他的值就等于上面几个地方中某一个的瓶颈。

  

一些概念

 IO Chunk Size

即单个IO操作请求数据的大小。一次IO操作是指从发出IO请求到返回数据的过程。IO Chunk Size与应用或业务逻辑有着很密切的关系。比如像Oracle一类数据库，由于其block size一般为8K，读取、写入时都此为单位，因此，8K为这个系统主要的IO Chunk Size。IO Chunk Size

小，考验的是IO系统的IOPS能力；IO Chunk Size大，考验的时候IO系统的IO吞吐量。

 

Queue Deep

熟悉数据库的人都知道，SQL是可以批量提交的，这样可以大大提高操作效率。IO请求也是一样，IO请求可以积累一定数据，然后一次提交到存储系统，这样一些相邻的数据块操作可以进行合并，减少物理IO数。而且Queue Deep如其名，就是设置一起提交的IO请求数量的。一般Queue Deep在IO驱动层面上进行配置。

Queue Deep与IOPS有着密切关系。Queue Deep主要考虑批量提交IO请求，自然只有IOPS是瓶颈的时候才会有意义，如果IO都是大IO，磁盘已经成瓶颈，Queue Deep意义也就不大了。一般来说，IOPS的峰值会随着Queue Deep的增加而增加(不会非常显著)，Queue Deep一般小于256。

 

随机访问（随机IO）、顺序访问（顺序IO）

随机访问的特点是每次IO请求的数据在磁盘上的位置跨度很大（如：分布在不同的扇区），因此N个非常小的IO请求（如：1K），必须以N次IO请求才能获取到相应的数据。

顺序访问的特点跟随机访问相反，它请求的数据在磁盘的位置是连续的。当系统发起N个非常小的IO请求（如：1K）时，因为一次IO是有代价的，系统会取完整的一块数据（如4K、8K），所以当第一次IO完成时，后续IO请求的数据可能已经有了。这样可以减少IO请求的次数。这也就是所谓的预取。

随机访问和顺序访问同样是有应用决定的。如数据库、小文件的存储的业务，大多是随机IO。而视频类业务、大文件存取，则大多为顺序IO。

  

选取合理的观察指标：

以上各指标中，不用的应用场景需要观察不同的指标，因为应用场景不同，有些指标甚至是没有意义的。

随机访问和IOPS: 在随机访问场景下，IOPS往往会到达瓶颈，而这个时候去观察Throughput，则往往远低于理论值。

顺序访问和Throughput：在顺序访问的场景下，Throughput往往会达到瓶颈（磁盘限制或者带宽），而这时候去观察IOPS，往往很小。

文件系统各有不同，其最主要的目标就是解决磁盘空间的管理问题，同时提供高效性、安全性。如果在分布式环境下，则有相应的分布式文件系统。Linux上有ext系列，Windows上有Fat和NTFS。如图为一个linux下文件系统的结构。

其中VFS（Virtual File System）是Linux Kernel文件系统的一个模块，简单看就是一个Adapter，对下屏蔽了下层不同文件系统之间的差异，对上为操作系统提供了统一的接口.

中间部分为各个不同文件系统的实现。

再往下是Buffer Cache和Driver。

文件系统的结构

各种文件系统实现方式不同，因此性能、管理性、可靠性等也有所不同。下面为Linux Ext2（Ext3）的一个大致文件系统的结构。

Boot Block存放了引导程序。

Super Block存放了整个文件系统的一些全局参数，如：卷名、状态、块大小、块总数。他在文件系统被mount时读入内存，在umount时被释放。

上图描述了Ext2文件系统中很重要的三个数据结构和他们之间的关系。

Inode：Inode是文件系统中最重要的一个结构。如图，他里面记录了文件相关的所有信息，也就是我们常说的meta信息。包括：文件类型、权限、所有者、大小、atime等。Inode里面也保存了指向实际文件内容信息的索引。其中这种索引分几类：

• 直接索引：直接指向实际内容信息，公有12个。因此如果，一个文件系统block size为1k，那么直接索引到的内容最大为12k
• 间接索引
• 两级间接索引
• 三级间接索引

如图：

Directory代表了文件系统中的目录，包括了当前目录中的所有Inode信息。其中每行只有两个信息，一个是文件名，一个是其对应的Inode。需要注意，Directory不是文件系统中的一个特殊结构，他实际上也是一个文件，有自己的Inode，而它的文件内容信息里面，包括了上面看到的那些文件名和Inode的对应关系。如下图：

Data Block即存放文件的时间内容块。Data Block大小必须为磁盘的数据块大小的整数倍，磁盘一般为512字节，因此Data Block一般为1K、2K、4K。

Buffer Cache

Buffer & Cache

虽然Buffer和Cache放在一起了，但是在实际过程中Buffer和Cache是完全不同了。Buffer一般对于写而言，也叫“缓冲区”，缓冲使得多个小的数据块能够合并成一个大数据块，一次性写入；Cache一般对于读而且，也叫“缓存”，避免频繁的磁盘读取。如图为Linux的free命令，其中也是把Buffer和Cache进行区分，这两部分都算在了free的内存。

Buffer Cache

Buffer Cache中的缓存，本质与所有的缓存都是一样，数据结构也是类似，下图为VxSF的一个Buffer Cache结构。

这个数据结构与memcached和Oracle SGA的buffer何等相似。左侧的hash chain完成数据块的寻址，上方的的链表记录了数据块的状态。

Buffer vs Direct I/O

文件系统的Buffer和Cache在某些情况下确实提高了速度，但是反之也会带来一些负面影响。一方面文件系统增加了一个中间层，另外一方面，当Cache使用不当、配置不好或者有些业务无法获取cache带来的好处时，cache则成为了一种负担。

       适合Cache的业务：串行的大数据量业务，如：NFS、FTP。

       不适合Cache的业务：随机IO的业务。如：Oracle，小文件读取。

块设备、字符设备、裸设备

这几个东西看得很晕，找了一些资料也没有找到很准确的说明。

从硬件设备的角度来看，

• 块设备就是以块（比如磁盘扇区）为单位收发数据的设备，它们支持缓冲和随机访问（不必顺序读取块，而是可以在任何时候访问任何块）等特性。块设备包括硬盘、CD-ROM 和 RAM 盘。
• 字符设备则没有可以进行物理寻址的媒体。字符设备包括串行端口和磁带设备，只能逐字符地读取这些设备中的数据。

从操作系统的角度看（对应操作系统的设备文件类型的b和c），

# ls -l /dev/*lv

brw-------   1 root     system       22,  2 May 15 2007  lv

crw-------   2 root     system       22,  2 May 15 2007  rlv

•  块设备能支持缓冲和随机读写。即读取和写入时，可以是任意长度的数据。最小为1byte。对块设备，你可以成功执行下列命令：dd if=/dev/zero of=/dev/vg01/lv bs=1 count=1。即：在设备中写入一个字节。硬件设备是不支持这样的操作的（最小是512），这个时候，操作系统首先完成一个读取（如1K，操作系统最小的读写单位，为硬件设备支持的数据块的整数倍），再更改这1k上的数据，然后写入设备。
• 字符设备只能支持固定长度数据的读取和写入，这里的长度就是操作系统能支持的最小读写单位，如1K，所以块设备的缓冲功能，这里就没有了，需要使用者自己来完成。由于读写时不经过任何缓冲区，此时执行dd if=/dev/zero of=/dev/vg01/lv bs=1 count=1，这个命令将会出错，因为这里的bs（block size）太小，系统无法支持。如果执行dd if=/dev/zero of=/dev/vg01/lv bs=1024 count=1，则可以成功。这里的block size有OS内核参数决定。

如上，相比之下，字符设备在使用更为直接，而块设备更为灵活。文件系统一般建立在块设备上，而为了追求高性能，使用字符设备则是更好的选择，如Oracle的裸设备使用。

裸设备

裸设备也叫裸分区，就是没有经过格式化、没有文件系统的一块存储空间。可以写入二进制内容，但是内容的格式、其中信息的组织等问题，需要使用它的人来完成。文件系统就是建立在裸设备之上，并完成裸设备空间的管理。

CIO

CIO即并行IO（Concurrent IO）。在文件系统中，当某个文件被多个进程同时访问时，就出现了Inode竞争的问题。一般地，读操作使用的共享锁，即：多个读操作可以并发进行，而写操作使用排他锁。当锁被写进程占用时，其他所有操作均阻塞。因此，当这样的情况出现时，整个应用的性能将会大大降低。如图：

CIO就是为了解决这个问题。而且CIO带来的性能提高直逼裸设备。当文件系统支持CIO并开启CIO时，CIO默认会开启文件系统的Direct IO，即：让IO操作不经过Buffer直接进行底层数据操作。由于不经过数据Buffer，在文件系统层面就无需考虑数据一致性的问题，因此，读写操作可以并行执行。

在最终进行数据存储的时候，所有操作都会串行执行，CIO把这个事情交个了底层的driver。

 

LVM（逻辑卷管理），位于操作系统和硬盘之间，LVM屏蔽了底层硬盘带来的复杂性。最简单的，LVM使得N块硬盘在OS看来成为一块硬盘，大大提高了系统可用性。

LVM的引入，使得文件系统和底层磁盘之间的关系变得更为灵活，而且更方便关系。LVM有以下特点：

• 统一进行磁盘管理。按需分配空间，提供动态扩展。
• 条带化（Striped）
• 镜像（mirrored）
• 快照（snapshot）

LVM可以做动态磁盘扩展，想想看，当系统管理员发现应用空间不足时，敲两个命令就完成空间扩展，估计做梦都要笑醒：）

LVM的磁盘管理方式

LVM中有几个很重要的概念：

• PV（physical volume）：物理卷。在LVM中，一个PV对应就是操作系统能看见的一块物理磁盘，或者由存储设备分配操作系统的lun。一块磁盘唯一对应一个PV，PV创建以后，说明这块空间可以纳入到LVM的管理。创建PV时，可以指定PV大小，即可以把整个磁盘的部分纳入PV，而不是全部磁盘。这点在表面上看没有什么意义，但是如果主机后面接的是存储设备的话就很有意义了，因为存储设备分配的lun是可以动态扩展的，只有当PV可以动态扩展，这种扩展性才能向上延伸。
• VG（volume group）：卷组。一个VG是多个PV的集合，简单说就是一个VG就是一个磁盘资源池。VG对上屏蔽了多个物理磁盘，上层是使用时只需考虑空间大小的问题，而VG解决的空间的如何在多个PV上连续的问题。

• LV（logical volume）：逻辑卷。LV是最终可供使用卷，LV在VG中创建，有了VG，LV创建是只需考虑空间大小等问题，对LV而言，他看到的是一直联系的地址空间，不用考虑多块硬盘的问题。

有了上面三个，LVM把单个的磁盘抽象成了一组连续的、可随意分配的地址空间。除上面三个概念外，还有一些其他概念：

• PE（physical extend）: 物理扩展块。LVM在创建PV，不会按字节方式去进行空间管理。而是按PE为单位。PE为空间管理的最小单位。即：如果一个1024M的物理盘，LVM的PE为4M，那么LVM管理空间时，会按照256个PE去管理。分配时，也是按照分配了多少PE、剩余多少PE考虑。
• LE（logical extend）：逻辑扩展块。类似PV，LE是创建LV考虑，当LV需要动态扩展时，每次最小的扩展单位。

对于上面几个概念，无需刻意去记住，当你需要做这么一个东西时，这些概念是自然而然的。PV把物理硬盘转换成LVM中对于的逻辑（解决如何管理物理硬盘的问题），VG是PV的集合（解决如何组合PV的问题），LV是VG上空间的再划分（解决如何给OS使用空间的问题）；而PE、LE则是空间分配时的单位。

如图，为两块18G的磁盘组成了一个36G的VG。此VG上划分了3个LV。其PE和LE都为4M。其中LV1只用到了sda的空间，而LV2和LV3使用到了两块磁盘。

      

串联、条带化、镜像

串联（Concatenation）: 按顺序使用磁盘，一个磁盘使用完以后使用后续的磁盘。

条带化（Striping）: 交替使用不同磁盘的空间。条带化使得IO操作可以并行，因此是提高IO性能的关键。另外，Striping也是RAID的基础。如：VG有2个PV，LV做了条带数量为2的条带化，条带大小为8K，那么当OS发起一个16K的写操作时，那么刚好这2个PV对应的磁盘可以对整个写入操作进行并行写入。

 

 

Striping带来好处有：

• 并发进行数据处理。读写操作可以同时发送在多个磁盘上，大大提高了性能。

Striping带来的问题：

• 数据完整性的风险。Striping导致一份完整的数据被分布到多个磁盘上，任何一个磁盘上的数据都是不完整，也无法进行还原。一个条带的损坏会导致所有数据的失效。因此这个问题只能通过存储设备来弥补。
• 条带大小的设定很大程度决定了Striping带来的好处。如果条带设置过大，一个IO操作最终还是发生在一个磁盘上，无法带来并行的好处；当条带设置国小，本来一次并行IO可以完成的事情会最终导致了多次并行IO。

镜像（mirror）

如同名字。LVM提供LV镜像的功能。即当一个LV进行IO操作时，相同的操作发生在另外一个LV上。这样的功能为数据的安全性提供了支持。如图，一份数据被同时写入两个不同的PV。

使用mirror时，可以获得一些好处：

• 读取操作可以从两个磁盘上获取，因此读效率会更好些。
• 数据完整复杂了一份，安全性更高。

但是，伴随也存在一些问题:

• 所有的写操作都会同时发送在两个磁盘上，因此实际发送的IO是请求IO的2倍
• 由于写操作在两个磁盘上发生，因此一些完整的写操作需要两边都完成了才算完成，带来了额外负担。
• 在处理串行IO时，有些IO走一个磁盘，另外一些IO走另外的磁盘，一个完整的IO请求会被打乱，LVM需要进行IO数据的合并，才能提供给上层。像一些如预读的功能，由于有了多个数据获取同道，也会存在额外的负担。

快照（Snapshot）

快照如其名，他保存了某一时间点磁盘的状态，而后续数据的变化不会影响快照，因此，快照是一种备份很好手段。

但是快照由于保存了某一时间点数据的状态，因此在数据变化时，这部分数据需要写到其他地方，随着而来回带来一些问题。关于这块，后续存储也涉及到类似的问题，后面再说。

这部分值得一说的是多路径问题。IO部分的高可用性在整个应用系统中可以说是最关键的，应用层可以坏掉一两台机器没有问题，但是如果IO不通了，整个系统都没法使用。如图为一个典型的SAN网络，从主机到磁盘，所有路径上都提供了冗余，以备发生通路中断的情况。

• OS配置了2块光纤卡，分别连不同交换机
• SAN网络配置了2个交换机
• 存储配置了2个Controller，分别连不同交换机

如上图结构，由于存在两条路径，对于存储划分的一个空间，在OS端会看到两个（两块磁盘或者两个lun）。可怕的是，OS并不知道这两个东西对应的其实是一块空间，如果路径再多，则OS会看到更多。还是那句经典的话，“计算机中碰到的问题，往往可以通过增加的一个中间层来解决”，于是有了多路径软件。他提供了以下特性：

• 把多个映射到同一块空间的路径合并为一个提供给主机
• 提供fail over的支持。当一条通路出现问题时，及时切换到其他通路
• 提供load balance的支持。即同时使用多条路径进行数据传送，发挥多路径的资源优势，提高系统整体带宽。

Fail over的能力一般OS也可能支持，而load balance则需要与存储配合，所以需要根据存储不同配置安装不同的多通路软件。

多路径除了解决了高可用性，同时，多条路径也可以同时工作，提高系统性能。

 

Raid很基础，但是在存储系统中占据非常重要的地位，所有涉及存储的书籍都会提到RAID。RAID通过磁盘冗余的方式提高了可用性和可高性，一方面增加了数据读写速度，另一方面增加了数据的安全性。

RAID 0

对数据进行条带化。使用两个磁盘交替存放连续数据。因此可以实现并发读写，但带来的问题是如果一个磁盘损坏，另外一个磁盘的数据将失去意义。RAID 0最少需要2块盘。

RAID 1

对数据进行镜像。数据写入时，相同的数据同时写入两块盘。因此两个盘的数据完全一致，如果一块盘损坏，另外一块盘可以顶替使用，RAID 1带来了很好的可靠性。同时读的时候，数据可以从两个盘上进行读取。但是RAID 1带来的问题就是空间的浪费。两块盘只提供了一块盘的空间。RAID 1最少需要2块盘。

RAID 5 和 RAID 4

使用多余的一块校验盘。数据写入时，RAID 5需要对数据进行计算，以便得出校验位。因此，在写性能上RAID 5会有损失。但是RAID 5兼顾了性能和安全性。当有一块磁盘损坏时，RAID 5可以通过其他盘上的数据对其进行恢复。

如图可以看出，右下角为p的就是校验数据。可以看到RAID 5的校验数据依次分布在不同的盘上，这样可以避免出现热点盘（因为所有写操作和更新操作都需要修改校验信息，如果校验都在一个盘做，会导致这个盘成为写瓶颈，从而拖累整体性能，RAID 4的问题）。RAID 5最少需要3块盘。

RAID 6

RAID 6与RAID 5类似。但是提供了两块校验盘（下图右下角为p和q的）。安全性更高，写性能更差了。RAID 0最少需要4块盘。

RAID 10（Striped mirror）

RAID 10是RAID 0 和RAID 1的结合，同时兼顾了二者的特点，提供了高性能，但是同时空间使用也是最大。RAID 10最少需要4块盘。

需要注意，使用RAID 10来称呼其实很容易产生混淆，因为RAID 0+1和RAID 10基本上只是两个数字交换了一下位置，但是对RAID来说就是两个不同的组成。因此，更容易理解的方式是“Striped mirrors”，即：条带化后的镜像——RAID 10；或者“mirrored stripes”，即：镜像后的条带化。比较RAID 10和RAID 0+1，虽然最终都是用到了4块盘，但是在数据组织上有所不同，从而带来问题。RAID 10在可用性上是要高于RAID 0+1的：

• RAID 0+1 任何一块盘损坏，将失去冗余。如图4块盘中，右侧一组损坏一块盘，左侧一组损坏一块盘，整个盘阵将无法使用。而RAID 10左右各损坏一块盘，盘阵仍然可以工作。
• RAID 0+1 损坏后的恢复过程会更慢。因为先经过的mirror，所以左右两组中保存的都是完整的数据，数据恢复时，需要完整恢复所以数据。而RAID 10因为先条带化，因此损坏数据以后，恢复的只是本条带的数据。如图4块盘，数据少了一半。

 

 

RAID 50

 

RAID 50 同RAID 10，先做条带化以后，在做RAID 5。兼顾性能，同时又保证空间的利用率。RAID 50最少需要6块盘。

 

 

 

 

总结：

 

• RAID与LVM中的条带化原理上类似，只是实现层面不同。在存储上实现的RAID一般有专门的芯片来完成，因此速度上远比LVM块。也称硬RAID。
• 如上介绍，RAID的使用是有风险的，如RAID 0，一块盘损坏会导致所有数据丢失。因此，在实际使用中，高性能环境会使用RAID 10，兼顾性能和安全；一般情况下使用RAID 5（RAID 50），兼顾空间利用率和性能；

DAS、SAN和NAS

为了满足人们不断扩大的需求，存储方案也是在发展的。而DAS、SAN、NAS直接反映这种反映了这种趋势。

• 单台主机。在这种情况下，存储作为主机的一个或多个磁盘存在，这样局限性也是很明显的。由于受限于主机空间，一个主机只能装一块到几块硬盘，而硬盘空间时受限的，当磁盘满了以后，你不得不为主机更换更大空间的硬盘。
• 独立存储空间。为了解决空间的问题，于是考虑把磁盘独立出来，于是有了DAS（Direct Attached Storage），即：直连存储。DAS就是一组磁盘的集合体，数据读取和写入等也都是由主机来控制。但是，随之而来，DAS又面临了一个他无法解决的问题——存储空间的共享。接某个主机的JBOD（Just a Bunch Of Disks，磁盘组），只能这个主机使用，其他主机无法用。因此，如果DAS解决空间了，那么他无法解决的就是如果让空间能够在多个机器共享。因为DAS可以理解为与磁盘交互，DAS处理问题的层面相对更低。使用协议都是跟磁盘交互的协议
• 独立的存储网络。为了解决共享的问题，借鉴以太网的思想，于是有了SAN（Storage Area Network），即：存储网络。对于SAN网络，你能看到两个非常特点，一个就是光纤网络，另一个是光纤交换机。SAN网络由于不会之间跟磁盘交互，他考虑的更多是数据存取的问题，因此使用的协议相对DAS层面更高一些。
  • 光纤网络：对于存储来说，与以太网很大的一个不同就是他对带宽的要求非常高，因此SAN网络下，光纤成为了其连接的基础。而其上的光纤协议相比以太网协议而言，也被设计的更为简洁，性能也更高。
  • 光纤交换机：这个类似以太网，如果想要做到真正的“网络”，交换机是基础。
• 网络文件系统。存储空间可以共享，那文件也是可以共享的。NAS（Network attached storage）相对上面两个，看待问题的层面更高，NAS是在文件系统级别看待问题。因此他面的不再是存储空间，而是单个的文件。因此，当NAS和SAN、DAS放在一起时，很容易引起混淆。NAS从文件的层面考虑共享，因此NAS相关协议都是文件控制协议。
  • NAS解决的是文件共享的问题；SAN（DAS）解决的是存储空间的问题。
  • NAS要处理的对象是文件；SAN（DAS）要处理的是磁盘。
  • 为NAS服务的主机必须是一个完整的主机（有OS、有文件系统，而存储则不一定有，因为可以他后面又接了一个SAN网络），他考虑的是如何在各个主机直接高效的共享文件；为SAN提供服务的是存储设备（可以是个完整的主机，也可以是部分），它考虑的是数据怎么分布到不同磁盘。
  • NAS使用的协议是控制文件的（即：对文件的读写等）；SAN使用的协议是控制存储空间的（即：把多长的一串二进制写到某个地址）

 

如图，对NAS、SAN、DAS的组成协议进行了划分，从这里也能很清晰的看出他们之间的差别。

NAS：涉及SMB协议、NFS协议，都是网络文件系统的协议。

SAN：有FC、iSCSI、AOE，都是网络数据传输协议。

DAS：有PATA、SATA、SAS等，主要是磁盘数据传输协议。

    从DAS到SAN，在到NAS，在不同层面对存储方案进行的补充，也可以看到一种从低级到高级的发展趋势。而现在我们常看到一些分布式文件系统（如hadoop等）、数据库的sharding等，从存储的角度来说，则是在OS层面（应用）对数据进行存储。从这也能看到一种技术发展的趋势。

跑在以太网上的SAN

SAN网络并不是只能使用光纤和光纤协议，当初之所以使用FC，传输效率是一个很大的问题，但是以太网发展到今天被不断的完善、加强，带宽的问题也被不断的解决。因此，以太网上的SAN或许会成为一个趋势。

• FCIP

如图两个FC的SAN网络，通过FCIP实现了两个SAN网络数据在IP网络上的传输。这个时候SAN网络还是以FC协议为基础，还是使用光纤。

• iFCP

通过iFCP方式，SAN网络由FC的SAN网络演变为IP SAN网络，整个SAN网络都基于了IP方式。但是主机和存储直接使用的还是FC协议。只是在接入SAN网络的时候通过iFCP进行了转换

• iSCSI

iSCSI是比较主流的IP SAN的提供方式，而且其效率也得到了认可。

       对于iSCSI，最重要的一点就是SCSI协议。SCSI（Small Computer Systems Interface）协议是计算机内部的一个通用协议。是一组标准集，它定义了与大量设备（主要是与存储相关的设备）通信所需的接口和协议。如图，SCSI为block device drivers之下。

从SCIS的分层来看，共分三层：

高层：提供了与OS各种设备之间的接口，实现把OS如：Linux的VFS请求转换为SCSI请求

中间层：实现高层和底层之间的转换，类似一个协议网关。

底层：完成于具体物理设备之间的交互，实现真正的数据处理。