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原文连接：https://community.emc.com/docs/DOC-28653
“性能”这个词可以说伴随着整个IT行业的发展，每次新的技术出现，从硬件到软件大多数情况下都围绕着性能提升而展开。“摩尔定理”指出CPU的处理速度每18个月会翻一番，但是进入21世纪的第二个十年来，似乎它的速度慢了下来。但是IT行业的各个行业领导者们，还是不断在计算机的性能寻求突破，继续挑战物理极限。细看存储行业，每款新的存储产品的推出，也围绕着如何更快、更好的服务前端服务器的I/O请求为中心。本文从I/O（Block）的流向介绍，试图解读整个I/O流与存储性能之间的些许联系。本文作为一篇存储基础的介绍文章，帮助读者了解看似简单的数据读写中的更多细节。
存储I/O流与存储性能:
存储I/O（后文简称I/O）的处理过程就是计算机在存储器上读取数据和写入数据的过程。这种存储器可以是非持久性存储（RAM），也可以是类似硬盘的持久性存储。一个完整的I/O可以理解为一个数据单元完成从发起端到接收端的双向的过程。在企业级的存储环境中，在这个过程会经过多个节点，而每个节点中都会使用不同的数据传输协议。一个完整的I/O在每个不同节点间的传输，可能会被拆分成多个I/O，然后从一个节点传输到另外一个节点，最后再经历相同的过程返回源端。
下图演示了一个文件在经过整个I/O路径中每个节点所进行的变化（以EMC Symmetrix存储阵列为例）：
整个I/O流经历一下几个节点：
根据上述的I/O流向的来看，一个完整的I/O传输，经过的会消耗时间的节点可以概括为以下几个：
下面的表中根据不同阶段的数据访问时间做了一个比较，一个8KB的I/O完成整个I/O流向的大概耗时。（表中的耗时根据每秒的传输数据整除获得，例如HBA到FA的速度有102,400KB/秒除以8KB得到78 μs）。根据表中的数据显而易见，I/O从主机的文件系统开始传输到存储阵列的缓存在整个这个I/O占比很小，由于机械硬盘的限制，最大的耗时还是在DA到物理磁盘的时间。如果使用闪存盘，那这个数据会大幅缩小，但是与其他几个节点的传输时间相比，占比还是比较大的。
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8KB I/O的传输 |
耗时（单位：μs） |
扩大1,000,000耗时 |
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CPU到RAM的传输，166MHz 64位总线 |
6 μs |
6 sec |
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HBA到FA，100MB/秒速率 |
78 μs |
1 min 18 sec |
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FA到Cache（Symmetrix DMX Director 2.5GHz） |
26 μs |
26 sec |
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DA到物理磁盘，73GB 15,000 rpm, Seek 3.6ms，latency 2.0ms |
5,700 μs |
1 hr 35 min |
可以看到，存储阵列的缓存在整个I/O流中所起到的作用是至关重要。缓存的处理效率与大小，直接影响到I/O处理的速度。而然，在实际的环境中，即使存储阵列的缓存工作得当，主机的I/O也不会达到100 μs也就是0.1ms的水平，通常在1-3ms左右，就会认为I/O处理处于比较高性能的模式。原因就是因为另外两个因素“数据头处理”和“并发”。
1. “数据头处理“由于I/O流中每个I/O的数据组成并不是只包含数据，如下图所示，一个I/O除了数据以外还包含了Negotiation，Acknowledgement用来负责在I/O流中的每个节点传输和进行管理的。其中包含和TCP/IP一样的“Handshaking“信息以及流控制的信息，比如初始化传输，结束通讯等等。Header中则会定义一些例如CRC校验的信息，保证数据的一致性。所有这些数据的处理都会耗费一定的处理资源，增加I/O流的耗时。
2.“并发“。由于I/O流整个过程中不可能只同时处理一个I/O，所有的I/O在HBA，FC，FA和DA处理的过程中都是已大量并发的情况下进行。而主要的耗时取决于I/O队列的等待，虽然存储阵列会在并发上进行优化。同一个处理Slice的处理还是会一队列形式进行。入下图所示，当存储同时面对多个I/O的处理的情况，总会有某个I/O会在整个流的最后出来，而增加I/O的耗时。所以说，在I/O流的每个节点出现瓶颈，或者短板的时候。I/O的耗时就会增加。
综上所述，I/O流与存储性能的关系可以总结为以下几点：
浅谈RAID写惩罚（Write Penalty）与IOPS计算
存储性能
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