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文档简介

1、专家问答“Symmetrix的性能监控和分析”精华整理 转载请在文首保留原文出处:EMC中文支持论坛介绍      本文整理了专家问答“Symmetrix的性能监控和分析”精华问题。原问答贴地址:【专家问答第十期】Symmetrix的性能监控和分析详细信息 问题1:对于Symmetrix的性能监控和分析,通常我们会使用什么工具? 回答:一般监控 Symmetrix的性能,我们常用的工具有Symmetrix Performance Analyzer 以及 Performance Mana

2、ger。     Symmetrix Performance Analyzer 和Symmetrix Management Console (SMC) 相连,用来监控 Symmetrix的历史状态,可以对数据进行长时间的归档,通过不同的图表来监控不同的状态信息。要安装Symmetrix performance analyzer(SPA), 必须先安装Symmetrix Management Console(SMC),需要再添加SPA的license。SPA的安装包是包含在SMC里的。在SMC中可以添加SPA的lic

3、ense。可以根据Symmetrix的序列号(SID)来管理license。1.平均值或最大值的柱状图用来显示负载平衡的比较信息2.“Heat Map”热点柱状图用来显示热点部件所占的比例。通过不同的颜色来显示性能较差的部件所占的比例。3.长期和短期时间的针点型图表用来显示一个事件的发生时间4.趋势预测图用来预测长期的性能增长情况。     Performance Manager是ControlCenter (ECC/Ionix)主要的性能分析工具, 可以显示历史图表信息,通过Managed Object来收集到以下部件的性能信息:1. Symmetri

4、x、CLARiion、HDS、Celerra。2.主机。3.光纤通道的链接。4. Orcacle数据库。        Unisphere来管理VMAX的性能。在Unisphere中有一个专门的性能管理栏目。用户可以监控图表,对实时以及历史的性能信息进行分析,还可以设置告警, 报告等。监控:可以监控EMC预先设置的面板,用户也可以自行设置面板。所有的面板都会实时更新。分析功能:用户可以选择实时报告(一小时),7天报告,和长达36个月的历史报告信息。设置功能:用户可以注册Symmetrix阵列,设置阀值和告警,设置度量值和KP

5、I,查看和管理报告以及实时跟踪(trace),和管理性能数据库等操作。 问题2:请问一下如何根据主机,存储,网络的配置去评估存储的读写性能有没达到要求呢?例如我与一台dmx4 用的是15k的FC盘。8gb的san网络速率,主机用两个hba卡造成双通路。那我用dd做读写压力测试。应该达到什么速度才符合这个配置的速度水准呢?还有请问现今存储技术环境下,限制最高速度的瓶颈是什么环节呢? 回答:影响性能大致有三种情况:1.不平衡的使用:对于物理硬盘的不平衡工作负载,或者是对Symmetrix前端口的不平衡负载。对于前一种情况,在后端可以通过Symmetrix Optimi

6、zer,或者是FAST等来实现磁盘的负载均衡,也可以通过在主机端进行striping,或者设置Meta Volume等。对于后一种情况,可以通过PowerPath软件等方法来帮助负载均衡。2.局限:1)物理局限:包括硬盘局限和端口局限等,可通过扩容等方法解决。2)微码局限:device write Pending 局限 和System Write Pending局限。可通过增加内存和设置MetaVolume来解决。3.不现实的性能期望:解决的方法是增加硬件设备,以及更好的理解需求和负载等。读写的速度由很多因素决定, 很难说有一个绝对的性能标准,可以通过您的配置来获得最大的读写性能,比

7、如是否将物理硬盘分布在更多的后端DA端口,或者是否有更多的物理硬盘,以及不同的RAID保护类型等等,都可以优化Symmetrix的性能。例如您说的15k的FC盘的性能,就要取决于您的硬盘是否平均分配在了DMX-4的各个后端DA口,逻辑卷做了如何的STRIPE和RAID保护等等很多方面;而HBA的双通路所带来的性能,也要取决于您把这些HBA端口在Symmetrix前端FA端口的配置等。     总的来说,优化性能的配置方法就是,配置足够的资源,并且尽可能的让所有的资源能够均衡使用,另外就是不要把配置弄得过于复杂。首先,我始终建议客户使用自己的业务数据,模拟

8、交易来进行压力测试,可惜能有这种测试环境的客户不多。那么,我们只能使用一些IO测试软件,来模拟客户的IO情况,Windows平台有IOMeter,Unix平台有IORate,都是免费软件,在网上可以下载。这些IO测试软件的好处是用户可以控制并发的进程数,指定IO的组成(即IO size, 读IO的比率、多大比例的随机IO等等)。dd的问题是只能产生顺序的IO,即使并发多个dd进程,并发数还是有限,无法模仿客户应用的IO情况。另外,性能是个综合指标,很多客户只看一个指标,有的客户很看重IOPS (IO per second),有的客户很看重响应时间,其实这些指标都很重要,另外,还要综合

9、考虑 IO Size,读写比例、随机/顺序比例等等,才能比较客观的评价一台存储的IO性能。由于 Symmetrix 结构比较复杂,低负载时单个IO的响应时间肯定不及一些结构简单的存储,因此dd的成绩也不会很好,但是在大量的、并发的IO情况下,Symmetrix 的性能才能充分发挥出来,因此,应该为适当的需求选择适当的存储。     蓝军在dd大战中肯定能打败红军,如果总体IOPS的需求在20000以下,那么蓝军是个务实的选择,不一定非要红军不可。相似的道理,PC机上Windows的操作体验明显好于Unix上的GUI

10、,也不能说明PC机的性能好于Unix Server。 问题3:Symmetrix DMX的hypervolume和VMAX的disk pool这些架构相对于中低端的产品有什么优势吗? 回答:前几代的Symmetrix一直使用Hypervolume,我想主要有几点考虑。1.性能:把物理硬盘分成Hyper volume后,主机上可见的卷就可以更多,可以产生更多并发的IO。2.功能:可以在同样的物理硬盘上根据客户的需求使用不同的保护方式,镜像或Raid5等等,也方便扩展各种功能:容灾、克隆、快照等等。     Hyper Volume有一个

11、特点就是要求用户的数据分布要比较均衡,这可以通过存储、操作系统或数据库层面做条带化来实现。如果数据分布不合理,就可能产生热点盘,无法充分发挥整个存储的性能。VMAX推出了FAST VP的技术,使用 Storage Pool,把机柜内的存储分层,一方面存储在同一层存储内部,存储可以自己更均衡地分布数据,另一方面,存储可以根据不同数据块的IO特性,把合适的数据放到合适的存储层上去,例如把经常读的数据放到闪存盘上,把归档的数据放到SATA盘上。 问题4:请教 系列使用会不会出现需要把数据分布在更多硬盘上这样的性能建议呢?还有,例如我的一个有个一样的硬盘,不可能把这块硬盘都做成一个

12、Storage Pool 吧?回答:从性能角度上来说,如果后台硬盘pool里的物理磁盘越多的话,前端绑定的逻辑lun上的数据就会自动平均的分散到各个磁盘上,那么就更容易避免热点盘,同时也有一定的潜在性能提升。当然,这样配置也会存在不同的应用共享相同的物理磁盘pool的情况。客户可以根据自己的需求来看,因为不同的应用分享一个pool可能会造成对后端硬盘资源的竞争,包括磁盘的容量竞争,可以根据一个应用,或者一组应用,或者FAST中的一个tier来设计pool。 问题5:如果对存储性能分析比较感兴趣,专家们有什么推荐读物或者技术资料介绍吗?回答:做为自学,可以先在网上找一些有关性

13、能分析的文章来看(建议找英文资料,系统性更好一些),其实性能分析需要的基本知识非常少,例如前面提到的IO类型,性能指标(主要是IOPS,Thoughput, Response time 等) 等等,然后具体产品的性能分析就要使用特殊的工具软件。每个厂家都会有一些性能分析的课程,如果工作确实需要,可以报名去学一下,这些课程在前面也会讲一些基本知识,然后再讲针对具体产品的工具软件的使用方法。 EMC对外公开的资料很少,但是你可以找一找其它厂商的网站,例如服务器厂商或数据库厂商,都会找到一些很好的资料。再有,可以利用一些搜索引擎,例如,百度一下"DMX-4 O

14、racle"就可以得到一篇很好的文档。 个人觉得学习最好的办法就是办干办学,如果对这方面感兴趣,向自己的老板多申请这方面的工作来干,相信老板都愿意培养技术人员的。刚开始时有问题多问问有经验的人,干得多了自然就能积累经验了。 问题5:James Liu分享实际中工作性能分析步骤与总结     主机上的性能工具一般主要关注在CPU,内存,Paging (or Swap), IOPS,IO平均响应时间等等方面,对于IO平均响应时间,一般的主机并没有区分读IO和写IO。     存储上专注于I

15、O的监控,看得更细,从存储的角度讲,分析IO,至少要注意到以下几点:1,读/写:“正确描述IO类型”一文中指出,由于Raid保护的关系,“写通常需要比读更多的资源”,这是对的,但是忽略了另一点,由于现代存储阵列都有缓存,写IO的响应时间往往比读IO的响应时间小。即使Cache算法再好,也无法避免Read Miss,因此,负载较轻时,Random Read的平均响应时间一般在几毫秒级,而写IO的响应时间一般在零点几毫秒级,随机读和写IO的响应时间往往相差十几倍。看到这里,大家应该明白案例一的原因了吧?另外,存储后端(即磁盘控制部分)对于写IO更容易做优化。Read hit的响应时间与write的

16、响应时间差不多,都是在Cache中完成。我们重点看一下Read miss。大家都有网购的经历吧?我们拿快递公司来类比吧,那么读磁盘是收件,写磁盘是派送。这个收件(read miss)是要求快递公司立即响应的,因此我们一打电话要求快递公司收件,快递员就必须马上上门来取件。而派件(write)时,快递员可以在他空闲的时候派件,还可以把同一小区的快递都带上,把整个小区的货品一次派完,即存储后端在写磁盘时,会尽量把相邻磁道的数据集中在一起写入磁盘。2,随机/顺序IO:这一点在“正确描述IO类型”一文中写得很好,我这里要补充的是,一般OLTP系统的IO都是随机的小IO,而数据仓库、数据挖掘、备份/恢复、

17、归档、流媒体等等应用的IO是大的顺序IO。OLTP系统要求的是IOPS,数据仓库等应用一般要求的是吞吐量(MB/s)。综合以上两点,随机读未命中(Random Read Miss)是所有IO的短板,是所有IO中响应时间最差的,而这正是闪存盘(SSD or Flash Drive)的用武之地,3,IO Size:“正确描述IO类型”一文中写到:“许多存储系统处理大I/O会更快速一些”。然而实际上正相反,几乎所有的存储处理小IO都会更快速一些。它这里漏了一个条件,结果产生了误导,应该写成“对于相同的数据量(MB),许多存储系统处理大I/O会更快速一些”。4,IO的并发度:前面的贴子中提到过,dd测

18、试无法真正测出存储在实际工作中的性能表现,主要原因是dd无法产生足够多的并发IO。降低IO之间的依赖关系,提高IO的并发度,一直是现代计算机系统努力的目标。例如,现代的数据库系统在读写一个记录时,不会锁住整个表,而是仅仅锁住那条记录,这样其它的事务才可以同时并发地访问其它的记录。存储也是如此,在没有达到存储的性能瓶颈之前,并发数越多,存储可以完成的IOPS也越大。在实施同步容灾项目时,为了满足客户应用IOPS的需要,就要保证足够的并发度,可以通过增加光纤端口的数量,增加Volume数来增加并发度。实施同步容灾时,由于每个写IO都要写到容灾端,这个IO才算完成,因此每个写IO的响应时间都会加长,

19、这个延时是无法避免的,是容灾必须要付出的代价。只要在客户要求的时间里,完成所有的IOPS,那么这个系统就是符合要求的。还是拿快递公司举例,无容灾的存储相当于负责上海本地业务的快递公司,实施同步容灾后的存储,相当于这个快递公司业务需要覆盖江浙沪。虽然每送一次送货的平均时间延长了,但是如果有足够多的快递员(相当于足够多的并发IO),还是可以在客户要求的时间内把货品及时送到的。5,Cache的情况:命中率对性能的影响不言自明,还有一点要注意的就是写Cache的容量,对于Symmetrix来说,就是Write Pending的数量,前面也讲过,Write Pending  就是主机

20、写入存储缓存、存储还没有真正写入物理硬盘的数据。Symmetrix系统有一个Write Pending Limit,即缓存中最多可以容纳的数据量。如果存储达到Write Pending Limit,那么一方面会降低读命中率,一方面会使得存储后端无法从容地做写磁盘的优化,存储后端会忙于写磁盘,导致存储工作效率下降。就像快递公司需要派送的货品积压太多,就要爆仓了,还有货品源源不断地进来,为了尽快给新进的货品腾出空间,逼迫快递员随手拿起一件货品就跑去送货 因此,应该尽量使存储系统的Write pending数量维持在较低的水平,为了保证这一点,仅仅加大Cache容量是不够的,还要保证有足够的后端性能

21、,就像仅仅加大快递公司的仓库是不行的,还要加快送货的速度。     首先,对于性能的要求完全取决于客户应用的需求。有的应用在IO响应时间在几十毫秒时还可以接受,而以前一个比较大的客户要求响应时间在几毫秒以内,有的应用要在一台DMX-4上加入100多块SSD才能满足它的要求。对响应时间要求越快,那么存储的繁忙程度就要越低才能达到要求。例如,要求响应时间在6毫秒以内,那么可能存储各部件的繁忙程度不能超过30%,如果要求响应时间在10毫秒,那么存储各部件繁忙程度可能可以达到50% (注:这个数字只是举个例子,并不是实际数值)。对于物理硬盘,目前公认的

22、经验值是:                     10k FC盘          15k FC盘            SATAMB/s     

23、          10MB/s          13MB/s              8MB/sIOPS:               100               150           &#

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