IO性能最重要的三个指标
软件系统运维技术使用中的系统资源性能分析指标
软件系统运维技术使用中的系统资源性能分析指标在进行软件系统的运维工作时，系统资源的性能分析是一个必不可少的步骤。
通过对系统资源的分析，我们可以评估系统的运行情况，识别潜在的问题，并采取相应的优化措施。
本文将介绍在软件系统运维技术中常用的系统资源性能分析指标，帮助运维人员更好地进行性能分析工作。
1. CPU利用率CPU（中央处理器）是系统资源中的核心部件之一。
通过监测和分析CPU的利用率，可以了解系统的计算能力是否足够满足业务需求。
一般来说，CPU利用率越高，系统的处理能力就越紧张，可能需要进行CPU的性能优化或升级。
2. 内存利用率内存是系统中存储和处理数据的重要资源，对系统性能起着至关重要的作用。
监测和分析内存的利用率，可以判断系统在运行中是否存在内存泄漏或过度消耗的情况。
当内存利用率超过系统容量的80%时，可能导致系统运行缓慢或崩溃，需要及时采取措施来优化内存管理。
3. 磁盘IO磁盘是系统中存储数据的主要设备，磁盘IO的性能直接影响系统的读写速度。
通过监测磁盘的读写速率、平均等待时间和队列长度等指标，可以评估系统的磁盘IO性能是否达到要求。
如果磁盘IO过高，可能需要优化磁盘的读写操作，或者升级磁盘驱动器。
4. 网络延迟在网络应用中，网络延迟是指数据从源节点到目标节点的传输时间。
监测和分析网络延迟可以帮助我们了解系统的响应速度和网络质量，对于保证系统的稳定性和可用性至关重要。
如果发现网络延迟较高，可以优化网络架构或者调整带宽分配，以提升网络传输效率。
5. 并发连接数并发连接数是指系统同时处理的连接数。
通过监测并发连接数，可以了解系统的负载情况和性能瓶颈。
如果并发连接数过高，可能造成系统响应变慢或者崩溃，需要进行系统性能优化，增加系统的并发处理能力。
6. 响应时间响应时间是指系统从接收请求到响应完成的时间。
通过监测和分析系统的响应时间，可以评估系统的性能和用户体验。
较长的响应时间可能会导致用户体验不佳，需要通过优化算法、增加服务器等方式来减少响应时间。
Unix,Linux 磁盘 IO 性能监控命令
Unix/Linux 磁盘I/O 性能监控命令磁盘I/O 性能监控指标和调优方法在介绍磁盘I/O 监控命令前，我们需要了解磁盘I/O 性能监控的指标，以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能。
磁盘I/O 性能监控的指标主要包括：指标1：每秒I/O 数（IOPS 或tps）对于磁盘来说，一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘I/O, 磁盘的IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和。
当传输小块不连续数据时，该指标有重要参考意义。
指标2：吞吐量（Throughput）指硬盘传输数据流的速度，传输数据为读出数据和写入数据的和。
其单位一般为Kbps, MB/s 等。
当传输大块不连续数据的数据，该指标有重要参考作用。
指标3：平均I/O 数据尺寸平均I/O 数据尺寸为吞吐量除以I/O 数目，该指标对揭示磁盘使用模式有重要意义。
一般来说，如果平均I/O 数据尺寸小于32K，可认为磁盘使用模式以随机存取为主；如果平均每次I/O 数据尺寸大于32K，可认为磁盘使用模式以顺序存取为主。
指标4：磁盘活动时间百分比（Utilization）磁盘处于活动时间的百分比，即磁盘利用率，磁盘在数据传输和处理命令（如寻道）处于活动状态。
磁盘利用率与资源争用程度成正比，与性能成反比。
也就是说磁盘利用率越高，资源争用就越严重，性能也就越差，响应时间就越长。
一般来说，如果磁盘利用率超过70%，应用进程将花费较长的时间等待I/O 完成，因为绝大多数进程在等待过程中将被阻塞或休眠。
指标5：服务时间（Service Time）指磁盘读或写操作执行的时间，包括寻道，旋转时延，和数据传输等时间。
其大小一般和磁盘性能有关，CPU/ 内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致服务时间的增加。
如果该值持续超过20ms，一般可考虑会对上层应用产生影响。
指标6：I/O 等待队列长度（Queue Length）指待处理的I/O 请求的数目，如果I/O 请求压力持续超出磁盘处理能力，该值将增加。
数据库性能评估与调优的指标和方法
数据库性能评估与调优的指标和方法数据库的性能是影响系统整体性能的重要因素之一。
在现代数字化环境中，大量的数据需要高效地存储、管理和检索。
因此，对数据库的性能进行评估和调优变得至关重要。
本文将介绍数据库性能评估的指标和调优的常用方法，帮助读者更好地理解和优化数据库性能。
一、数据库性能评估的指标在评估数据库性能时，需要考虑以下的指标。
这些指标可以帮助我们全面地了解数据库的性能状况。
1. 响应时间响应时间是指某个操作（如查询、插入或更新）从发起请求到返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着系统速度快，用户可以在短时间内得到响应。
通常情况下，响应时间越快，数据库的性能越好。
2. 吞吐量吞吐量是指系统单位时间内可以处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以更好地处理高负载情况下的请求，提高并发处理能力。
3. 并发性能并发性能是指系统能够同时处理多个请求的能力。
高并发性能可以保证系统在大规模用户同时操作下仍能保持高效运行。
4. 可靠性可靠性是指系统在长时间运行过程中的稳定性。
数据库需要具备良好的容错能力，能够预防和修复数据损坏或丢失的情况。
5. 可扩展性可扩展性是指系统能够在负载增加时进行水平或垂直扩展，以满足更多用户和数据的需求。
二、数据库性能调优的方法数据库性能调优是通过优化数据库的结构、查询语句和硬件设置等方式来提高数据库性能的过程。
下面介绍几种常用的数据库性能调优方法。
1. 优化数据库结构数据库结构的优化可以提高数据库查询、插入和更新的效率。
通过合理设计表的关系、索引和约束，可以减少数据存储和查询时的冗余和重复度，从而提高数据库的性能。
2. 优化查询语句查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
通过优化查询语句的写法、选择适当的查询方式和充分利用索引可以减少数据库的查询时间和资源消耗。
a. 避免全表扫描：尽可能使用索引和覆盖索引来加快查询速度，避免全表扫描的低效操作。
b. 避免过多的连接查询：连接查询会增加系统的负载，应尽量避免使用过多的连接查询，或者通过合理的索引设计来优化连接操作。
虚拟机性能指标解读与分析(三)
虚拟机性能指标解读与分析随着云计算和虚拟化技术的飞速发展，虚拟机成为企业和个人在计算资源管理和部署方面的首选。
而在虚拟机的运行过程中，如何评估和分析虚拟机的性能指标，成为了关键的课题。
本文将从虚拟机的性能指标入手，探讨其解读与分析方法。
一、CPU利用率CPU利用率是衡量虚拟机性能的一个重要指标。
在虚拟化环境中，不同虚拟机共享宿主机的物理CPU资源。
因此，了解虚拟机的CPU利用率可以帮助我们判断虚拟机是否存在CPU压力。
常见的CPU利用率指标有平均利用率、峰值利用率和空闲时间比例等。
平均利用率是对一段时间内CPU利用率的平均值的衡量。
它可以帮助我们了解虚拟机的长期CPU使用情况，判断是否存在负载过高的情况。
峰值利用率是CPU利用率的最大值，它可以帮助我们判断虚拟机是否存在短暂的高CPU压力。
空闲时间比例则是衡量CPU利用率中空闲的时间占总时间的比例，它可以帮助我们判断虚拟机是否存在CPU 资源浪费的情况。
对于CPU利用率的解读与分析，我们可以根据虚拟机的具体工作负载情况来进行评估。
如果CPU利用率持续高于80%，则可能存在CPU资源不足的情况，需要考虑进行资源分配优化或者升级虚拟机的CPU规格。
二、内存利用率内存是虚拟机性能的另一个重要指标。
虚拟机的内存利用率反映了虚拟机对于内存资源的使用情况。
较高的内存利用率可能导致虚拟机性能下降或者蓝屏等问题。
因此，对于虚拟机的内存利用率要进行及时的监控和分析。
内存利用率的主要指标有平均利用率、峰值利用率和内存使用率等。
平均利用率是对一段时间内内存利用率的平均值的衡量，峰值利用率则是内存利用率的最大值。
内存使用率则是衡量内存使用量与总内存量的比例。
对于内存利用率的解读与分析，我们需要结合具体的内存使用情况进行评估。
例如，如果虚拟机的内存利用率持续高于90%，则可能存在内存资源不足的情况。
此时，可以考虑对虚拟机进行内存资源优化或者增加内存容量。
三、磁盘IO性能磁盘IO是虚拟机性能的另一个关键指标。
mysql io参数
mysql io参数
MySQL 中的 IO 参数通常指的是与输入/输出操作相关的配置和性能指标。
在 MySQL 中，有几个重要的 IO 参数需要考虑和配置，包括但不限于以下几个方面：
1. 磁盘 I/O 性能，磁盘 I/O 性能是数据库性能的关键因素之一。
在 MySQL 中，可以通过配置适当的磁盘存储引擎和文件系统来优化磁盘 I/O 性能。
另外，磁盘的读写速度、磁盘的 RAID 配置、磁盘缓存等因素也会影响磁盘 I/O 性能。
2. InnoDB 的 IO 参数，在 InnoDB 存储引擎中，有一些重要的 IO 参数需要关注，比如 innodb_io_capacity、
innodb_io_capacity_max、innodb_flush_method 等。
这些参数可以影响 InnoDB 存储引擎的 IO 性能和稳定性。
3. 磁盘使用情况监控，通过监控磁盘的使用情况，包括磁盘空间的占用情况、磁盘 I/O 的负载情况等，可以及时发现磁盘性能问题，并进行相应的调整和优化。
4. 系统级 IO 参数，除了 MySQL 自身的 IO 参数外，还需要
关注操作系统级别的 IO 参数，比如文件系统的配置、磁盘调度算法、磁盘缓存等。
这些参数的调整也会对 MySQL 的 IO 性能产生影响。
总的来说，MySQL 中的 IO 参数涉及到磁盘性能、存储引擎的配置、系统级别的参数等多个方面，需要综合考虑和配置，以达到最佳的数据库性能和稳定性。
在实际应用中，可以通过监控和调整这些参数来优化数据库的 IO 性能。
nio指标
nio指标NIO，全称为“New Input/Output”，是Java平台在JDK1.4中引入的新型I/O模型。
和传统I/O模型相比，NIO具有更快的速度和更灵活的控制。
下面，就围绕NIO的指标展开介绍。
1. 常用指标1.1 BufferBuffer是NIO中的一个重要概念，它用于暂存要进行IO操作的数据。
在NIO中，所有的数据都是通过Buffer进行传输的。
Buffer分为直接缓存和非直接缓存，其中直接缓存是利用操作系统的DMA功能直接对内存进行I/O操作，因此速度更快，但非直接缓存也可以利用缓存技术进行优化，其速度也有所提升。
1.2 ChannelChannel是NIO中用于进行I/O操作的对象，类似于传统I/O中的Stream。
Channel拥有多种类型，如FileChannel、SocketChannel 等，每种类型都可以完成其特定的I/O操作。
1.3 SelectorSelector是NIO中实现I/O多路复用的重要组件。
多路复用是指一个线程可以同时监听多个Channel的连接状态，从而实现高效的I/O 操作。
Selector用于管理注册到其上面的Channel，并根据Channel 的IO状态进行选择，并激活状态发生变化的Channel。
2. 性能指标2.1 吞吐量在网络通信中，吞吐量指的是单位时间内传输的数据量。
使用NIO模型可以通过多路复用等优化手段提高吞吐量，从而支持更高效的网络通信。
2.2 并发性能并发性能指的是在高并发场景下，NIO所能支持的最大并发连接数量。
在传统的I/O模型下，由于采用阻塞I/O，每个连接都需要一个线程来处理，线程资源的消耗极大，而NIO采用非阻塞I/O、多路复用等技术，一个线程可以处理多个连接，因此其并发性能明显优于传统I/O模型。
2.3 响应时间响应时间指的是系统在接收到请求后所需要的处理时间。
采用NIO模型可以提高响应时间，因为NIO模型采用非阻塞I/O方式，当连接有数据时可以立即处理，因此可以极大地提升系统的响应速度。
磁盘 IO 性能监控指标
指磁盘读或写操作执行的时间，包括寻道，旋转时延，和数据传输等时间。其大小一般和磁盘性能有关，CPU/ 内存的负荷也会对其有影响，请求过多也会间接导致服务时间的增加。如果该值持续超过 20ms，一般可考虑会对上层应用产生影响。
指标 6：I/O 等待队列长度（Queue Length）
1.调整数据布局，尽量将 I/O 请求较合理的分配到所有物理磁盘中。
2.对于 RAID 磁盘阵列，尽量使应用程序 I/O 等于条带尺寸或者为条带尺寸的倍数。并选取合适的 RAID 方式，如 RAID10，RAID5。
3.增大磁盘驱动程序的队列深度，但不要超过磁盘的处理能力，否则，部分 I/O 请求会因为丢失而重新发出，这将降低性能。
指标 7：等待时间（Wait Time）
指磁盘读或写操作等待执行的时间，即在队列中排队的时间。如果 I/O 请求持续超出磁盘处理能力，意味着来不及处理的 I/O 请求不得不在队列中等待较长时间。
通过监控以上指标，并将这些指标数值与历史数据，经验数据以及磁盘标称值对比，必要时结合 CPU、内存、交换分区的使用状况，不难发现磁盘 I/O潜在或已经出现的问题。但如果避免和解决这些问题呢？这就需要利用到磁盘 I/O性能优化方面的知识和技术。限于本文主题和篇幅，仅列出一些常用的优化方法供读者参考：
指标 4：磁盘活动时间百分比（Utilization）
磁盘处于活动时间的百分Байду номын сангаас，即磁盘利用率，磁盘在数据传输和处理命令（如寻道）处于活动状态。磁盘利用率与资源争用程度成正比，与性能成反比。也就是说磁盘利用率越高，资源争用就越严重，性能也就越差，响应时间就越长。一般来说，如果磁盘利用率超过 70%，应用进程将花费较长的时间等待 I/O完成，因为绝大多数进程在等待过程中将被阻塞或休眠。
IO 性能测试篇
IO 性能测试篇1、前言我们习惯于在服务器上使用 SSD，也先后将自己的笔记本或者台式机 换成了 SSD，原因很简单——机械盘的容量虽然很大，但是受制于机械结 构的影响，性 能确实在应用面前落后了： 100MB/s 上下的传输带宽、 100 IOps 上下的读取性能， 放到任何一个需要频繁读取文件的环节中都是绝 对的瓶颈。
有多少人知道在公有 云上的虚拟服务器里， 究竟用的是什么存 储介质？公有云提供的基于 SSD 的性能 盘是否能全面提升用户虚拟服 务器的使用体验？企事录对基础云平台的云硬盘进行了全面的分析测试，来看看基 础云能提供什么样的存储性能？能给用户带来哪些帮助？2、测试环境说明测试基于 公有云北京区环境。
之前我们简单探讨了 基础云的云主机的计算性能， 这一期将重点转移到 I/O 性能上。
计算性能和存储性能是云计算的任督二脉， 他们性能的高低和稳定程度决定了公有云的实际表现。
提供两类云硬盘， 一个是围绕性能做文章的性能盘， 另一个则是提供用户大容量存储空间的存储盘。
简单来讲就是性能盘是基于SSD 介质的，而存储盘使用的是传统 HDD 盘。
SDS 是云计算区别于物理服务器的一个重要技术，SDS 意味着将存 储资源化，可以通过不同的接口来提供给用户有关存储的一切指标——容 量、性能、种 类……但是 SDS 技术相对计算虚拟化而言，是一个具有更 高技术壁垒的领域， 并 不是把存储资源池化就能实现用户的所有需求， 肯 定是要依照用户对存储资源的 需求搭配出更有特色的组合。
我们都知道，目前国内的公有云服务商大多数都使用的是开源的 OpenStack 环境，通过 Ceph 来提供 SDS 存储解决方案——是目前业内 领先和最主流的云计 算解决方案。
各公有云服务商拼的是二次开发和运维 能力，因此要看公有云供应 商的云计算环境是否得到实战的考验，这也是 能快速了解公有云是否适合企业级用的一个快捷通道。
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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：
o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。
oRAID级别。
不同的RAID级别影响了物理IO的效率。
o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。
o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IOResponseTime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blocksize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QueueDeep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，QueueDeep意义也就不大了。
一般来说，IOPS的峰值会随着QueueDeep 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。