云服务器磁盘io性能提升

❶ 如何提高Linux服务器磁盘io性能

您好，很高兴为您解答。

在现有文件系统下进行优化：
linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。
文件系统缓存
linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。

如何针对性优化：
lru并不是一个优秀淘汰算法，lru最大的优势是普适性好，在各种使用场景下都能起到一定的效果。如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针 对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存 效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。

最小分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，大部分文件系统不会仅仅只分配当前需要的磁盘空间，而是会多分配一些磁盘空间。这样下次文件扩大时就可以使用已经分配好的空间，而不会频繁的去分配新空间。
例如ext3下，每次分配磁盘空间时，最小是分配8KB。
最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）

如何针对性优化：
我们在reiserfs下将最小分配空间从8KB改大到128K后提升了30%的磁盘io性能。如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多 磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。

io访问调度：
在同时有多个io访问时，linux内核可以对这些io访问按LBA进行合并和排序，这样磁头在移动时，可以“顺便”读出移动过程中的数据。
SATA等磁盘甚至在磁盘中内置了io排序来进一步提升性能，一般需要在主板中进行配置才能启动磁盘内置io排序。linux的io排序是根据LBA进行的，但LBA是一个一维线性地址，无法完全反应出二维的圆形磁盘，所以磁盘的内置io排序能达到更好的效果。

如何针对性优化：
io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。
怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？
方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。
方案二是使用磁盘线程池同时发起多个文件读写请求。
对我们的http正向代理来说，采用16个线程读写磁盘可以将性能提升到2.5倍左右。具体开多少个线程/进程，可以根据具体使用场景来决定。

小提示：
将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。

预读取：
linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。

如何针对性优化：
预读取的预测准确率是有限的，与其依赖预读取，不如我们直接开一个较大的缓冲区，一次性将文件读出来再慢慢处理；尽量不要开一个较小的缓冲区，循环读文件/处理文件。
虽然说“预读取”和“延迟分配”能起到类似的作用，但是我们自己扩大读写缓冲区效果要更好。

延迟分配：
当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。
延迟分配的目的也是减少分配次数，从而减少文件不连续。

延迟分配的副作用有几个：
1、如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用
2、延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）
只有少数新文件系统支持这个特性

如何针对性优化：
如果不是对安全性（是否允许丢失）要求极高的数据，可以直接在应用程序里缓存起来，积累到一定大小再写入，效果比文件系统的延迟分配更好。如果对安全性要求极高，建议经常用fsync强制刷新。

在线磁盘碎片整理：
Ext4提供了一款碎片整理工具，叫e4defrag，主要包含三个功能：
1、让每个文件连续存储
2、尽量让每个目录下的文件连续存储
3、通过整理空闲磁盘空间，让接下来的分配更不容易产生碎片

如何针对性优化：
“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。
传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。
有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。

实现自己的文件系统：
在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。

有一个公式可以衡量磁盘io的效率：
磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）

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~ O(∩_∩)O~

❷ 阿里云的磁盘 IO 速度实在是难以忍受，想换个服务商，请问哪家好

嗯，和你一样有同感。
不过，机械硬盘的速度本来就快不到哪去，再加上磁盘本身读写就频繁，于是IO就是非常低的。
我曾经测试过国内主流云平台的磁盘IO速度（都是同一档机器）感觉都差不多，阿里云IO 20MB/S 腾讯云25.6MB/S 网络云 20.77MB/S
如果你实在无法忍受就多花点钱买国外服务商的吧，标配都是SSD的。

❸ 云主机IO性能不好，会影响什么

IO性能不好，会让你打开网站速度慢，还有你在服务器操作或执行一个命令响应半天，比如你执行reboot重启，但是机子一直没断开，就是没重启好

❹ 如何测试云主机的磁盘IO性能

磁盘I/0的性能你可以下载软件测试。

最主要的问题就是看应用，如果你仅仅是跑几个企业站，那放心吧，够你用的。

如果你非常消耗I/0，那你也不用测试了，直接上实体服务器自己组集群吧。

I/0是目前所有的主机服务商都会面临的问题。

❺ 腾讯云服务器IO性能测试报告

测试方法：
1、 dd bs=64k count=4k if=/dev/zero of=test
没有加任何参数，dd默认的方式不包括“同步(sync)”命令。也就是说，dd命令完成前并没有让系统真正把文件写到磁盘上。所以以上命令只是单纯地把这128MB的数据读到内存缓冲当中（写缓存[write cache]）。所以你得到的将是一个超级快的速度。因为其实dd给你的只是读取速度，直到dd完成后系统才开始真正往磁盘上写数据，但这个速度你是看不到了。所以如果这个速度很快，没有什么作用。

2、dd bs=64k count=4k if=/dev/zero of=test oflag=dsync
加入这个参数后，dd在执行时每次都会进行同步写入操作。也就是说，这条命令每次读取64k后就要先把这64k写入磁盘，然后再读取下面这64k，一共重复128次。这可能是最慢的一种方式了，因为基本上没有用到写缓存(write cache)。这种方法是最严格的，可以模拟数据库的插入操作，所以很慢，也是用来测试vps硬盘性能标准的一条标杆，一般来说测试结果，如果超过10M，对正常建站就无影响。超过50M，就是非常给力状态。

腾讯云
[root@VM_37_104_centos ~]# time dd if=/dev/zero of=test.dbf bs=8k count=300000
300000+0 records in
300000+0 records out
2457600000 bytes (2.5 GB) copied, 9.98703 s, 246 MB/s
real 0m10.027s
user 0m0.071s
sys 0m4.413s
[root@VM_37_104_centos ~]# time dd if=/dev/zero of=test bs=64k count=16k oflag=dsync
16384+0 records in
16384+0 records out
1073741824 bytes (1.1 GB) copied, 20.3013 s, 52.9 MB/s
real 0m20.308s
user 0m0.014s
sys 0m2.724s

天互数据 为你解答，希望能帮到你

❻ 如何让linux服务器磁盘io性能翻倍

如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。

在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。

文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。

如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。

❼ 如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍

如何让CentOS服务器磁盘io性能翻倍

这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景（例如http代理服务器）；另外有一个小技巧，针对互联网图片服务器，可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统，可以完全解决文件碎片的问题，将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器，相当于把io性能提升到3-5倍。

在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。

文件系统缓存linux内核会将大部分空闲内存交给虚拟文件系统，来作为文件缓存，叫做page cache。在内存不足时，这部分内存会采用lru算法进行淘汰。通过free命令查看内存，显示为cached的部分就是文件缓存了。

如果能找到当前使用场景下，文件被访问的统计特征，针对性的写一个淘汰算法，可以大幅提升文件缓存的命中率。对于http正向代理来说，一个好的淘汰算法可以用1GB内存达到lru算法100GB内存的缓存效果。如果不打算写一个新的淘汰算法，一般不需要在应用层再搭一个文件cache程序来做缓存。

最小分配

最小分配的副作用是会浪费一些磁盘空间（分配了但是又没有使用）

如果当前使用场景下小文件很多，把预分配改大就会浪费很多磁盘空间，所以这个数值要根据当前使用场景来设定。似乎要直接改源代码才能生效，不太记得了，09年的时候改的，有兴趣的同学自己google吧。

io访问调度

如何针对性优化：io访问调度能大幅提升io性能，前提是应用层同时发起了足够的io访问供linux去调度。怎样才能从应用层同时向内核发起多个io访问呢？方案一是用aio_read异步发起多个文件读写请求。

小提示：将文件句柄设置为非阻塞时，进程还是会睡眠等待磁盘io，非阻塞对于文件读写是不生效的。在正常情况下，读文件只会引入十几毫秒睡眠，所以不太明显；而在磁盘io极大时，读文件会引起十秒以上的进程睡眠。详见内核源代码do_generic_file_read会调用lock_page_killable进入睡眠，但是不会判断句柄的非阻塞标志。

预读取linux内核可以预测我们“将来的读请求”并提前将数据读取出来。通过预读取可以减少读io的次数，并且减小读请求的延时。

当文件扩大，需要分配磁盘空间时，可以不立即进行分配，而是暂存在内存中，将多次分配磁盘空间的请求聚合在一起后，再进行一次性分配。

延迟分配的副作用有几个：1 如果应用程序每次写数据后都通过fsync等接口进行强制刷新，延迟分配将不起作用2 延迟分配有可能间歇性引入一个较大的磁盘IO延时（因为要一次性向磁盘写入较多数据）

如何针对性优化：

“让每个目录下的文件连续存储”是一个极有价值的功能。假设一个网页上有10张图片，这10张图片虽然存在10个文件中，但其实是几乎同时被用户访问的。如果能让这10张图片存储在连续的磁盘空间中，就能把io性能提升10倍（一次寻道就可以读10个文件了）传统的做法是通过拼接图片来将这10张图片合并到一张大图中，再由前端将大图切成10张小图。有了e4defrag后，可以将需连续访问的文件放在同一个文件夹下，再定期使用e4defrag进行磁盘整理。

实现自己的文件系统我们曾经写过一款专用文件系统，针对代理服务器，将磁盘io性能提升到3-5倍。在大部分服务器上，不需要支持“修改文件”这个功能。一旦文件创建好，就不能再做修改操作，只支持读取和删除。在这个前提下，我们可以消灭所有文件碎片，把磁盘io效率提升到理论极限。

大于16MB的文件，服务器创建文件时告诉文件系统分配16MB磁盘空间。后续每次扩大文件大小时，要么是16MB，要么就是文件终结。不允许在文件未终结的情况下分配非16MB的空间。读写文件时，每次读写16MB或者直到文件末尾。

在我们的文件系统中，小文件完全无碎片，一次寻道就能搞定一个文件，达到了理论上最佳的性能。大文件每次磁头定位读写16MB，性能没有达到100%，但已经相当好了。有一个公式可以衡量磁盘io的效率：磁盘利用率 = 传输时间/（平均寻道时间+传输时间）对我们当时采用的磁盘来说（1T 7200转sata)，16MB连续读写已经可以达到98%以上的磁盘利用率。

❽ 关于linux服务器上磁盘io性能问题

hdparm没有考虑到缓存和物理读的区分，读取缓冲区的当然速度快