IOPS 与吞吐量答案

【问题标题】：IOPS versus ThroughputIOPS 与吞吐量
【发布时间】：2013-03-23 11:30:20
【问题描述】：

【问题讨论】：

【解决方案1】：

IOPS 衡量每秒读取和写入操作的数量，而吞吐量衡量每秒读取或写入的位数。

虽然它们测量不同的东西，但它们通常相互跟随，因为 IO 操作的大小大致相同。

如果你有大文件，你只需要更多的 IO 操作来读取整个文件。文件大小对 IOPS 没有影响，因为它衡量的是读取或写入的集群数量，而不是文件数量。

如果您有小文件，则会有更多开销，因此虽然 IOPS 和吞吐量看起来不错，但您可能会遇到较低的实际性能。

【讨论】：

谢谢，假设我有一个 100TB 的磁盘，里面有 200KB 的文件。 Chuck 大小为 32KB，每秒传输 4GB 数据。我如何计算这个系统的 IOPs
@halilenver：你无法计算它，你测量它。您可以通过将吞吐量除以块大小来计算理论最大值，但实际 IOPS 会更低，因为不同的 IO 操作需要不同的时间。如果您考虑平均寻道时间，您可以有根据地猜测您可以合理地接近理论最大值。
我想更多地了解iops和吞吐量之间的区别。是否有任何优化可以增加 iops 但不能增加吞吐量？或相反亦然？就像减少延迟不一定会增加吞吐量一样？
@ErbenMo：降低延迟对 IOPS 和吞吐量的影响大致相同，因为它只是消除了等待时间。例如，如果您更改块大小，这通常会极大地影响 IOPS，但只会轻微影响吞吐量。如果 IOPS 乘以块大小接近吞吐量，那么对于您拥有的文件的大小，您就有一个很好的块大小。如果块大小太小或太大，则会产生大量开销。
不一定是以下情况，例如，如果需要读取/写入文件的小块分散在许多块中，那么您可能需要大量的IOPS，而吞吐量却没有跟随IOPS。考虑到 HDD 上昂贵的寻轨工作，随机但小块的读/写会造成很大的麻烦，并且吞吐量不会跟随 IOPS。

【解决方案2】：

IOPS - 读写操作的数量，主要用于 AWS 中用于 Cassandra 等数据库的 OLTP 事务。

吞吐量 - 是每秒传输的位数。即每秒传输的数据。主要是大数据hadoop、kafka流等高数据传输应用的单元

【讨论】：

【解决方案3】：

磁盘 IOPS 描述了磁盘上每秒输入/输出操作的计数，与块大小无关。

磁盘吞吐量描述了每秒可以传输多少数据，因此块大小在计算应用程序所需的吞吐量时起着巨大的作用

让我们以 3000 IOPS 和 SQL 数据库引擎为例，数据库引擎的块大小称为page size，对于 SQL Server，它等于 8 KB。如果您想计算实际吞吐量，如果定义了 IOPS，您将得到以下公式：

throughput = [IOPS] * [block size] = 3000 * 8 = 24 000 KB/s = 24 MB/s

【讨论】：

【解决方案4】：

这是我在谈论吞吐量和 IOPS 时想到的类比。

把它想象成：

此外，您倒水和/或取水的过程存在延迟。这是延迟。

在谈论 IOPS 和吞吐量时需要考虑 3 件事：

【讨论】：