CN104850480B - 高密度存储服务器硬盘性能测试的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种高密度存储服务器硬盘性能测试的方法及装置，其中，本发明的高密度存储服务器硬盘性能测试的方法应用的服务器包括N个CPU，N≥1，该方法包括：将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；通过并行测试模型对多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。通过本发明的测试方法，可以保证对每个待测硬盘测试的公平性，并且提高了对高密度硬盘测试的准确性与稳定性，同时增强了测试时的并行度。
Description
技术领域
本发明涉及测试领域，具体来说，涉及一种高密度存储服务器硬盘性能测试的方法及装置。
背景技术
随着存储服务器内部架构的密度越来越高，存储服务器上外置硬盘数目也越来越多。与此同时，由于CPU制造工艺和新技术的发展，促使CPU的更新换代越发频繁，存储服务器上可以使用的计算资源越来越多，并发测试模型也越发成熟。然而，当前对于通用硬盘的测试方法，普遍只是针对单盘性能的测试，无法在保证测试性能与测试效率的条件下应用到高密度存储服务器。于是如何针对高密度服务器进行测试以及提高硬盘的整体性能变得至关重要。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种高密度存储服务器硬盘性能测试的方法及装置，能够通过将MPI并行变成模型应用于高密度硬盘并行测试模型中，并且将分组后的CPU与并行测试模型中的进程绑定的方式，保证对每个待测硬盘测试的公平性，并且提高了对高密度硬盘测试的准确性与稳定性，同时增强了测试时的并行度，从而提高了对高密度存储服务器测试时的测试性能。
本发明的技术方案是这样实现的：
根据本发明的一个方面，提供了一种高密度存储服务器硬盘性能测试的方法。
其中，该方法所应用的服务器包括N个CPU，N≥1，该方法包括：
将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；
根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；
将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；
通过并行测试模型对多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。
本发明涉及的高密度存储服务器，包括多颗CPU，其中，每个CPU为多核CPU，以及
将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定进一步包括：将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定，得到并行测试模型。
优选地，以上所述的测试结果包括以下至少之一：
待测硬盘的读写带宽、待测硬盘的读写速率、待测硬盘的CPU利用率以及待测硬盘的延时。
特别的，在测试过程中，操作人员输入可以查询待测硬盘I/O状态的相关命令，服务器获取I/O测试命令后，能够根据I/O测试命令对多个待测硬盘的I/O读写状态进行实时检测与监控，并且得到检测值。
然后，通过对检测值与测试结果进行分析，能够得到多个待测硬盘的性能参数；
接着，就可以根据得到的性能参数与预定的阈值，判断性能参数是否小于预定阈值，若性能参数小于预定阈值，则待测硬盘的性能正常。
根据本发明的另一方面，还提供了一种高密度存储服务器硬盘性能测试的装置。
其中，该装置所应用的服务器包括N个CPU，N≥1，该装置包括：
分组模块，用于将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；
创建模块，用于根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；
绑定模块，用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；
测试模块，用于通过并行测试模型对多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。
特别的，本发明涉及的高密度存储服务器，包括多颗CPU，其中，每个CPU为多核CPU，以及
绑定模块可以进一步用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定，得到并行测试模型。
优选地，以上所述的测试结果包括以下至少之一：
待测硬盘的读写带宽、待测硬盘的读写速率、待测硬盘的CPU利用率以及待测硬盘的延时。
特别的，本发明所涉及的装置还包括：
获取模块，用于在测试过程中，获取I/O测试命令；
以及检测模块，用于根据I/O测试命令对多个待测硬盘的I/O读写状态进行检测，并得到检测值。
在一个优选的实施例中，本装置还进一步包括：
分析模块，用于对检测值与测试结果进行分析，得到多个待测硬盘的性能参数；
判断模块，用于判断性能参数是否小于预定阈值，若性能参数小于预定阈值，则待测硬盘的性能正常。
本发明通过将MPI并行变成模型应用于高密度硬盘并行测试模型中，并且将分组后的CPU与并行测试模型中的进程绑定的方式，保证对每个待测硬盘测试的公平性，并且提高了对高密度硬盘测试的准确性与稳定性，同时增强了测试时的并行度，从而提高了对高密度存储服务器测试时的测试性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的高密度存储服务器硬盘性能测试的方法的总体流程图；
图2是根据本发明实施例的高密度存储服务器硬盘性能测试的方法的具体流程图；
图3是根据本发明实施例的通用双路高密度存储服务器的硬件架构示意图；
图4是根据本发明实施例的硬盘分组示意图；
图5是根据本发明实施例的基于MPI并行编程模型创建多个测试进程的示意图；
图6是根据本发明实施例的测试进程与CPU进行绑定的示意图；
图7是根据本发明实施例的高密度存储服务器硬盘性能测试的装置的框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种高密度存储服务器硬盘性能测试的方法。
该方法可应用于高密度存储服务器，其中所涉及到的高密度存储服务器可以是单路、双路、四路、以及八路服务器等。也就是说，在本发明所涉及到的高密度存储器包含N个CPU，并且N≥1。
在本发明中所设计到的并行测试模型，是基于MPI并行编程模型与硬盘测试相结合，并且与CPU进行绑定后创建的。该并行测试模型会对待测硬盘的性能进行测试，并得到测试结果，该测试结果包含多个性能指标，所述性能指标包括但不限于：待测硬盘的读写带宽、待测硬盘的读写速率、待测硬盘的CPU利用率以及待测硬盘的延时。
如图1所示，是根据本发明的在高密度存储服务器硬盘性能测试的方法的实施例的总流程图。在图1中：
步骤S101：将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘。将硬盘分组是为了充分利用处理器的计算资源，并且为下一步的建立并行测试模型以及将测试进程与CPU绑定提供硬件基础。
步骤S103：根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘。同时，MPI并行编程模型创建的多个测试进程，也随着上述多个待测硬盘的分组状态而分为N个组，并且每组进程与CPU的对应关系与每组待测硬盘与CPU的对应关系相同。
步骤S105：将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型。其中，由于CPU是多核CPU，因此在将测试进程与CPU绑定过程中，具体的，是将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定。通过上述绑定方法，可以显著提高高密度存储服务器硬盘测试的性能，同时，将每个硬盘对应的测试进程与CPU核心进行绑定可以有效的避免在传统测试时测试进程出现负载不均匀的情况，并且避免了测试进程在CPU核心之间的切换带来的开销。
步骤S107：通过所述并行测试模型对所述多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。
通过本实施例所描述的方法，可以通过将MPI并行编程模型应用于高密度硬盘并行测试模型中，并且将分组后的CPU与并行测试模型中的进程绑定的方式，保证对每个待测硬盘测试的公平性，并且提高了对高密度硬盘测试的准确性与稳定性，同时增强了测试时的并行度，从而提高了对高密度存储服务器测试时的测试性能。
图2是根据本发明的高密度存储服务器硬盘性能测试的方法的实施例的具体流程图。在图2中：
步骤201：根据服务器的硬件架构，将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘。
步骤S203：根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘。
在一个优选的实施例中，以MPI并行编程模型创建的并行测试模型在测试过程中，采用模拟高密度存储服务器在实际应用中多任务处理的场景，以此为基础完成对高密度服务器硬盘并发测试。
步骤S205：将每组待测硬盘的每个待测硬盘对应的测试进程平均的分配到该组待测硬盘所对应的CPU中的所有核心上，并且将进程与核心进行绑定，从而得到并行测试模型。
步骤S207：通过所述并行测试模型对所述多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。
在一个优选实施例中，每个测试进程对所对应的待测硬盘测试都会生成一个测试结果，并行测试模型会将所有待测硬盘的测试结果进行汇总，汇总后的结果即为存储服务器硬盘测试的整体性能。
步骤S209：在测试过程中，通过相关的I/O测试命令，对I/O状态进行实时检测，并得到检测值。
在一个优选实施例中，测试人员可通过命令窗口，输入相关的I/O测试命令，所述I/O测试命令可以为iostat等只要能在结果中输出当前测试环境下，待测硬盘的I/O状态，系统就会输出当前每个待测硬盘的I/O状态，其中，I/O状态包括多个性能指标，性能指标可以是：在用户级别运行所使用的CPU的百分比，每秒钟发送到的I/O请求数、每秒写入的block数等。
步骤S211：将检测值与测试结果进行分析，筛选出性能异常的待测硬盘。
在一个优选的实施例中，可以使用X表示硬盘的单盘测试性能值，u表示在硬盘测试过程中因硬盘槽位、震动等因素所引起的硬盘读写性能偏差。通常情况下，u<U，U为大量统计后的平均偏差。当对高密度存储服务器的硬盘性能进行测试时，统计硬盘测试实时监控的结果，也就是I/O命令输出结果，以及最终的测试结果，并且对上述结果进行分析。如果出现某块硬盘的u≥U的情况时，则表示该硬盘的性能出现异常，需要进一步分析和确定性能异常的原因；也可以通过更换性能异常的硬盘或更改硬件设置提高所有硬盘的整体性能。
本实施例引入了将CPU核心与测试进程进行绑定的概念，通过本实施例，不仅可以通过将MPI编程模型与并行测试模型结合的方式，增加对高密度存储服务器测试的并行度，同时，还可以通过将CPU与硬盘进行分组并绑定的方式，从而降低了测试时的延时，提升了测试效率与准确性。
为了更好的理解本发明的技术方案，下面以具体实施例来对本发明的技术方案进行阐述：
在本实施例中，以双路高密度存储服务器硬件架构为例来介绍完整的技术方案，其中，双路高密度存储服务器硬件架构中包含两颗CPU，分别命名为CPU1与CPU2，其中，两颗CPU之间用QPI总线连接。并且，每颗CPU根据不同厂家的不同型号可包含N个核心。
如图3所示，是通用双路高密度存储服务器的硬件架构图。其中，双倍速率同步动态随机存储器DDR和PCIE设备直接从CPU里引出，每个CPU引出的PCIE插槽上都插有一个SAS接口主机总线适配器SAS HBA卡，SAS HBA卡通过扩展卡EXPANDER卡与下面的硬盘连接。预啁啾PCH连在CPU1上。
根据上述双路高密度服务器的硬件架构，将所有的硬盘分成两组，如图4所示。详细分组情况为：将CPU1与其所连接的SAS HBA卡，以及EXPANDER卡下连接的所有硬盘分为一组，CPU2与CPU1分组方式相同。并且，将CPU1所在组命名为Group1，将CPU2所在组命名为Group2。
接着，以MPI并行编程模型为基础，与硬盘测试相结合。如图5所示，利用MPI并行编程模型创建多个测试进程并发运行，每一个进程对高密度存储服务器中的一个硬盘进行性能测试。
如图6所示，在利用MPI并行编程模型为每一块硬盘都建立好测试进程后，用N(P)表示硬盘测试进程的进程号，N(C)表示CPU中的核心数，则N1i(P)、N2i(P)分别表示Group1和Group2中的硬盘测试进程i的进程号；N1(C)、N2(C)分别表示CPU1和CPU2的核心数。将Group1中的硬盘测试进程按照N1i(P)mod N1(C)均匀的绑定到CPU1中的所有核心上，将Group2中的硬盘测试进程按照N2i(P)mod N2(C)绑定到CPU2中的所有核心上。所有进程与CPU核心都绑定成功后，则并行测试模型已经建立完毕。
接着，利用建立好的并行测试模型，对所有硬盘的读写带宽、IOPS以及CPU利用率和延时等进行测试。
在测试的同时，操作人员通过系统命令iostat实时输出所有被测硬盘的性能指标，并存储到指定路径，生成日志。
在所有硬盘的测试进程都运行完成后，每个硬盘都会生成一个相应的测试结果，并行测试模型会将所有结果进行汇总，得到存储服务器硬盘测试的整体性能。其中，用X表示硬盘的单盘测试性能值，u表示在硬盘测试过程中因硬盘槽位、震动等因素所引起的硬盘读写性能偏差。通常情况下，u<U，U为大量统计后的平均偏差。根据所生成的iostat日志与测试结果，如果出现某块硬盘的性能偏差值u≥U时，则表明该块硬盘的性能出现异常，需要进一步分析和确定性能异常的原因；也可以通过更换性能异常的硬盘或更改硬件设置提高所有硬盘的整体性能。
根据本发明的另一方面，还提供了一种高密度存储服务器硬盘性能测试的装置。
如图7所示，根据本发明实施例的高密度存储服务器硬盘性能测试的装置，该装置所应用的服务器包括N个CPU，N≥1，该装置包括：
分组模块71，该模块用于将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；
创建模块72，该模块用于根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；
绑定模块73，该模块用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；
测试模块74，该模块用于通过并行测试模型对多个待测硬盘进行测试，得到测试结果。
特别的，本发明涉及的高密度存储服务器，包括多颗CPU，其中，每个CPU为多核CPU，以及
绑定模块73可以进一步用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定，得到并行测试模型。
优选地，以上所述的测试结果包括以下至少之一：
待测硬盘的读写带宽、待测硬盘的读写速率、待测硬盘的CPU利用率以及待测硬盘的延时。
特别的，本发明所涉及的装置还包括：
获取模块(未示出)，该模块用于在测试过程中，获取I/O测试命令；
以及检测模块(未示出)，该模块用于根据I/O测试命令对多个待测硬盘的I/O读写状态进行检测，并得到检测值。
在一个优选的实施例中，本装置还进一步包括：
分析模块(未示出)，该模块用于对检测值与测试结果进行分析，得到多个待测硬盘的性能参数；
判断模块(未示出)，该模块用于判断性能参数是否小于预定阈值，若性能参数小于预定阈值，则待测硬盘的性能正常。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过将MPI并行变成模型应用于高密度硬盘并行测试模型中，并且将分组后的CPU与并行测试模型中的测试进程绑定的方式，保证对每个待测硬盘测试的公平性，并且提高了对高密度硬盘测试的准确性与稳定性，同时降低了测试时的延时并且增强了测试时的并行度，从而提高了对高密度存储服务器测试时的测试性能。此外，还可以通过对测试结果进行统计分析，从而筛选出性能异常的硬盘，提高所有硬盘的整体性能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种高密度存储服务器的硬盘性能测试方法，其特征在于，所述服务器包括N个CPU，N≥1，所述方法包括：
将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；
根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；
将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；
通过所述并行测试模型对所述多个待测硬盘进行测试，得到测试结果；
所述CPU为多核CPU，以及
所述将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定进一步包括：将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定，得到所述并行测试模型；
所述测试结果包括以下至少之一：
所述待测硬盘的读写带宽、所述待测硬盘的读写速率、所述待测硬盘的CPU利用率以及所述待测硬盘的延时。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
在测试过程中，获取I/O测试命令；
根据所述I/O测试命令对所述多个待测硬盘的I/O读写状态进行检测，并得到检测值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括：
对所述检测值与所述测试结果进行分析，得到所述多个待测硬盘的性能参数；
判断所述性能参数是否小于预定阈值，若所述性能参数小于所述预定阈值，则待测硬盘的性能正常。
4.一种高密度存储服务器硬盘性能测试的装置，其特征在于，所述服务器包括N个CPU，N≥1，所述装置包括：
分组模块，用于将多个待测硬盘分为N组，其中，每个CPU分别对应N组中的一组待测硬盘；
创建模块，用于根据消息传递接口MPI并行编程模型创建多个测试进程，其中，每个测试进程对应一个待测硬盘；
绑定模块，用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程与该组待测硬盘对应的CPU进行绑定，得到并行测试模型；
测试模块，用于通过所述并行测试模型对所述多个待测硬盘进行测试，得到测试结果；
其中，所述CPU为多核CPU，以及
绑定模块进一步用于将每组待测硬盘中的每个待测硬盘对应的测试进程平均分配给该组待测硬盘对应的CPU中的核心并进行绑定，得到所述并行测试模型；
所述测试结果包括以下至少之一：
所述待测硬盘的读写带宽、所述待测硬盘的读写速率、所述待测硬盘的CPU利用率以及所述待测硬盘的延时。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于在测试过程中，获取I/O测试命令；
检测模块，用于根据所述I/O测试命令对所述多个待测硬盘的I/O读写状态进行检测，并得到检测值。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，包括：
分析模块，用于对所述检测值与所述测试结果进行分析，得到所述多个待测硬盘的性能参数；
判断模块，用于判断所述性能参数是否小于预定阈值，若所述性能参数小于所述预定阈值，则待测硬盘的性能正常。
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