CN103761051A - 一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法，属于计算机存储技术领域。本发明通过接收数据流线程池将数据蓄流到缓存池中，再通过下刷线程池将缓存刷入下层设备中，在接受数据蓄流和下刷缓存时，根据应用优先级进行标记，优先处理优先级最高的应用数据。本发明通过对上层应用数据IO特性和下层设备的IO访问能力的学习，动态调整线缓存池和线程池的配置，达到对持续数据IO的性能优化和应用优先级的保证。本发明可减少底层存储设备的IO写入次数，充分发挥下层存储设备的IO能力；合理利用存储设备的带宽，有效地提高应用的性能；降低底层设备的高IOPS需求，降低整个设备的成本；采用功耗更低的部件，落实绿色存储。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于持续数据多输入输出(IO)流并发写入性能优化方法，属于计算机存储技术领域。
背景技术
目前大部分存储系统和应用使用过程中为分离模式，应用和存储各自只关注自身的实现和优化，没有进行有机结合，在遇到性能瓶颈时，优先考虑是否要升级硬件提高其处理能力，实际上并没有将硬件能力充分发挥。
应用和存储的简单结合，造成了以下局限性：无法充分发挥下层存储设备的IO能力；无法有效地提高应用的性能；满足应用IO高峰需求导致对主机与存储端硬件成本居高不下；绿色存储无法落地；高优先级应用服务水平无法得到保证。
基于以上原因，需要针对应用的IO特征和存储IO能力进行有机结合并彻底优化。
发明内容
本发明具体技术方案为：
步骤一、多个并发写IO流写入主模块，系统开辟一组大小可动态扩展的缓存池，为缓存池的管理开辟可按并发IO流数和后端存储设备数分别动态调整的读、写线程池。
步骤二、确定IO流的初始优先级，根据IO流的不同应用场景，每一路IO数据流的应用和下层的卷对应起来，用户可以根据应用IO流实际需求，设置其对应卷设备的缓存优先级属性；相应地，将缓存池划分为N个区域，每个区域对应一种优先级，并根据优先级策略写缓存，多IO流时，高优先级应用数据IO可征用低优先级的IO流所使用的缓存块，同时将其优先级调整为高优先级；
步骤三、获取下层设备的多并发IO流和固定IO块大小的最大写入总带宽，根据这些计算出初始条件下的下刷缓存大小，等待IO流接入系统；
下层存储设备包括块设备，如RAID、卷组、文件系统等，其IO能力指在。
步骤四、IO流接入系统后，系统调度读线程池进行IO数据接收，开始缓存蓄流；缓存池的大小随着应用的个数动态增加，当缓存池使用率达到较高的水平时，缓存池总容量自动扩展；当缓存池大小扩展到系统缓存的一定比例时，容量停止扩展；
步骤五、在缓存池的N个区域中，每个IO流根据缓存下刷的大小又划分为M块，以“块”作为下刷的基本单位；“块”填满，置下刷标记，释放读线程回读线程池，从缓存下刷线程中找一个空闲的线程进行缓存下刷处理，下刷完成后，将下刷线程归还线程池。
缓存下刷的大小采用一种动态学习和动态调整的自适应机制，通过读写下层的设备，测试出写入设备的IO最优值时，计算出初始条件下每IO流的下刷缓存的大小，当IO流真实写入后，可根据IO特征进行动态学习，结合初始值，适当调整每个IO流下刷缓存的大小，使得IO流和设备本身的IO能力得到有机结合。IO特征包括IO读写比例，IO块最大和平均大小，IO流数，顺序与随机比例、最大延时等，通过向下层设备读取和写入不同大小的数据块采集这些IO特征的数据。此学习过程不局限一次，根据下层设备的固有属性，在设备因为某些属性而导致性能达到临界值时，为缓存池中的空闲缓存块设置阈值，超过此阈值时，触发动态学习机制，调整下刷缓存的大小，使得N个区域中各自空闲缓存块的数量保持平衡。
读线程池中将优先级较高的IO流优先写入缓存，写线程池中的线程也将优先级较高的缓存下刷到下层设备。只有在优先级较高的应用IO数据被响应完成后，才去考虑优先级较低的IO流响应，从而能够充分利用下层设备的IO性能，提高应用本身的性能，将应用的IO请求变得更为平滑，减少IO流的超时重试的情况，降低实时IO流为保证实时性而丢弃部分数据的可能性，提高系统的可靠性，保障优先级较高的IO流得到优先响应和充分处理。
为减少缓存不停地分配和释放造成的资源调度和内存碎片，只将动态扩展时新分配的内存通过新的指针进行指向，和老缓存池进行线性组合，不将老缓存池归还系统。同时缓存下刷后，缓存释放只是回到缓存池，不释放回整个系统。同时，读线程池和缓存下刷缓存池也不会直接归还系统，只是返回到各自的池中等待新的调度。
有益效果
本发明减少了底层存储设备的IO写入次数，充分发挥下层存储设备的IO能力；合理利用存储设备的带宽，减少单个缓存的情况下的数据丢弃有效地提高应用的性能；固定设备上增加持续数据应用的个数，应用IO持续平滑写入；降低底层设备的高IOPS需求，降低整个设备的成本；采用功耗更低的部件，绿色存储实际落地；优先响应和处理较高优先级的应用请求。
附图说明
图1为设计原理图
具体实施方式
下面结合具体实施案例对本发明进行详细说明。
在存储系统中部署一个新的模块，下层设备可以为文件系统，也可为单颗硬盘或者磁盘阵列等存储设备卷，在下例中，下层共有4个RAID，每个RAID为15块盘组成的RAID5，每块盘的容量为2TB，每个RAID的平均容量为25TB，系统总容量为100TB。而上层共有30路IO流，这30路IO流由WebServer应用，数据库应用，和视频应用组成，流程如图1所示。
根据步骤一，模块启用后，开辟一组大小可动态配置的缓存池，系统总缓存大小为8GB，设置缓存池的初始容量为256MB，并开辟读、写线程池用于管理缓存池，读写线程分别设置30、4个。
根据步骤二，进行缓存池及读、写线程池的初始化工作。将缓存池分为1024个缓存块，每一个缓存块大小为256KB，这1024个缓存块编号为0-1023，分为三个区域。0-340号缓存块优先级设置为“低”，应用于诸如WebServer等对响应时间要求不高的应用场景，；341-682号缓存块优先级设置为“中”，应用于诸如视频码流等对响应时间要求适中的应用场景；683-1023号缓存块优先级设置为“高”应用于诸如数据库应用等对响应时间要求较高的应用场景。当属于数据库应用的IO流到来时，从683-1023号缓存块中分出若干块给该IO流，若此时683-1023号缓存块大小不够，可从0号开始依次征用低优先级区域的缓存，例如，此时0-2号缓存块没有被使用，则征用0-2号缓存，并把该缓存块优先级标记为“高”。
根据步骤三，获取下层设备的多并发IO流和固定IO块大小的最大写入总带宽，根据这些计算出初始条件下的下刷缓存大小，等待IO流接入系统；例如，这时下层设备的最大写入速率为100MB/s，分给4个RAID，下层最大响应时间为0.6毫秒，由此计算出初始条件下的下刷缓存大小为缓存块大小的3/4，即192KB，并等待IO流接入系统。
根据步骤四，IO流写入数据后，主模块调度读线程池进行IO数据接收，开始缓存蓄流。并计算缓存池的使用量，若缓存池使用量达到缓存池总容量的70％，即179MB时，缓存池总容量自动扩展到原来的2倍，即512MB；当缓存池大小扩展到系统缓存的5％时，即409MB时停止扩展。
根据步骤五，判断IO写入特征，根据IO写入特征结合下层设备的IO能力，计算出下刷缓存大小，对初始下刷缓存大小进行动态调整。例如，此时底层设备为15块盘创建的RAID5，采用顺序写的方式，块大小为512KB，获得此时写入的带宽为112MB/s，结合当前IO流的速率2Mb/s，以及此IO流所使用的缓存块大小256KB，计算出下刷缓存大小为缓存块大小的1/2，即128KB，并将下刷缓存大小调整至此大小。蓄流完成后，置下刷标记，释放读线程回读线程池，从缓存下刷线程池中找一个空闲的线程进行缓存下刷处理，下刷完成后，将下刷线程归还线程池。同时主模块计算下层设备的空闲容量，当不足20％时，即20T时，强制获取下层设备的IO能力，将下刷缓存块大小进行调整，减少至当前下刷大小的一半，若此时缓存块大小动态调整为128KB，则减少到64KB。
此为一个周期的工作。
Claims (4)
1.一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法，其特征在于：
步骤一、多个并发写IO流写入主模块，系统开辟一组大小可动态扩展的缓存池，为缓存池的管理开辟可按并发IO流数和后端存储设备数分别动态调整的读、写线程池；
步骤二、确定IO流的初始优先级，根据IO流的不同应用场景，每一路IO数据流的应用和下层的卷对应起来，用户可以根据应用IO流实际需求，设置其对应卷设备的缓存优先级属性；相应地，将缓存池划分为N个区域，每个区域对应一种优先级，并根据优先级策略写缓存，多IO流时，高优先级应用数据IO可征用低优先级的IO流所使用的缓存块，同时将其优先级调整为高优先级；
步骤三、获取下层设备的多并发IO流和固定IO块大小的最大写入总带宽，根据这些计算出初始条件下的下刷缓存大小，等待IO流接入系统；
步骤四、IO流接入系统后，系统调度读线程池进行IO数据接收，开始缓存蓄流；缓存池的大小随着应用的个数动态增加，当缓存池使用率达到较高的水平时，缓存池总容量自动扩展；当缓存池大小扩展到系统缓存的一定比例时，容量停止扩展；
步骤五、在缓存池的N个区域中，每个IO流根据缓存下刷的大小又划分为M块，以“块”作为下刷的基本单位；“块”填满，置下刷标记，释放读线程回读线程池，从缓存下刷线程中找一个空闲的线程进行缓存下刷处理，下刷完成后，将下刷线程归还线程池。
2.如权利1要求所述的一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法，缓存下刷的大小采用一种动态学习和动态调整的自适应机制，通过读写下层的设备，测试出写入设备的IO最优值时，计算出初始条件下每IO流的下刷缓存的大小，当IO流真实写入后，可根据IO流的频率和数据量大小，进行动态学习，结合初始值，适当调整每个IO流下刷缓存的大小，使得IO流和设备本身的IO能力得到有机结合；此学习过程不局限一次，根据下层设备的固有属性，在设备因为某些属性而导致性能达到临界值时，为缓存池中的空闲缓存块设置阈值，超过此阈值时，触发动态学习机制，调整下刷缓存的大小。
3.如权利要求1所述的一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法，其特征还在于：读线程池中将优先级较高的IO流优先写入缓存，写线程池中的线程也将优先级较高的缓存下刷到下层设备；只有在优先级较高的应用IO数据被响应完成后，才去考虑优先级较低的IO流响应，从而能够充分利用下层设备的IO性能，提高应用本身的性能，将应用的IO请求变得更为平滑，减少IO流的超时重试的情况，降低实时IO流为保证实时性而丢弃部分数据的可能性，提高系统的可靠性，保障优先级较高的IO流得到优先响应和充分处理。
4.如权利1要求所述的一种基于持续数据多输入输出流并发写入性能优化方法，其特征还在于：只将动态扩展时新分配的内存通过新的指针进行指向，和老缓存池进行线性组合，不将老缓存池归还系 统；同时缓存下刷后，缓存释放只是回到缓存池，不释放回整个系统；同时，读线程池和缓存下刷缓存池也不会直接归还系统，只是返回到各自的池中等待新的调度。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |