硬盘常识：
| 机械硬盘HDD | 固态硬盘SSD | |
| 最小单位 | 1个扇区为512B，或4K（2012年民用普及） | 1个分页为4K、8K或更高（与密度有关） |
| 性能因素 | 转速（rpm）：5400、7200、1w、1.5w | 层数：SLC（单层快）、MLC（双层慢）、TLC（三层更慢，SSD暂未采用，U盘大量采用） |
| 接口 | SATA 3G、SATA 6G（2012年民用普及）、SAS 6G | SATA 3G、SATA 6G、SAS 6G、PCI-E |
| 尺寸 | 2.5英寸、3.5英寸 | 2.5英寸、PCI-E版型 |
| 常见品牌 | 西部数据、希捷 | Intel、镁光（Crucial）、浦科特（PLEXTOR） |
硬盘性能指标：
连续读写（常用单位为MB/s）：文件在硬盘上存储位置是连续的，适用场景：大文件拷贝（比如视频音乐）。速度即使很高，对数据库性能也没有参考价值。
4K随机读写（常用单位为iops）：在硬盘上随机位置读写数据，每次4KB，适用场景：操作系统运行、软件运行、数据库。（图片静态服务器、视频静态服务器是大文件，测试64K随机或更大）
常用硬盘性能测试软件：
Windows：AS SSD Benchmark、CrystalDiskMark、HD Tune Pro、iometer
Linux：iometer
Align I/Os：硬盘IO大小。测试设备时根据硬盘最小单位进行选择，机械硬盘上选512B或4K，SSD上选4K、8K等。测试分区时受分区sector size影响。由于Linux ext3的sector size为4096，所以在扇区为512B的机械硬盘上也无法选择Align I/Os on 512B进行测试，测试效果不佳。vps无法进行设备测试，如果是自购服务器，应使用设备测试。
Seq 即 Sequential 即连续读写。AS SSD会先以16MB的尺寸为单位，持续向受测分区写入生成1个达到1GB大小的文件，然后再以同样的单位尺寸读取这个，最后计算平均成绩而给出结果。
4K 即 Random 4k, Queue Depth=1 即 随机4K并发1个队列。AS SSD会以512KB的单位尺寸生成1GB大小的测试文件，然后在其地址范围（LBA）内进行随机4KB单位尺寸进行写入及读取测试，直到跑遍这个范围为止，最后同样计算平均成绩给出结果。
4K QD32 即 Random 4k, Queue Depth=32 即 随机4K并发32个队列。
4K-64Thrd 即 4K, 64 Thread 即 随机4K并发64个线程，和 4K QD64是一个意思。AS SSD会生成64个16MB大小的测试文件（共计1GB），然后同时以4KB的单位尺寸，同时在这64个文件中进行写入和读取测试，最后依然以平均成绩为结果。
通过AS SSD可以看出，iops与MB/s可以直接换算，比如4K读取是6227iops，即每秒钟可以读取6227个4K的文件，即 6227 * 4K / 1024 = 24.3 MB/s。
Intel的SSD性能数据采用iometer 4K QD32的测试结果：http://www.intel.cn/content/www/cn/zh/solid-state-drives/solid-state-drives-520-series.html#footnotes
#p#
价格与速度：
| 型号 | 容量 | 2012价格 | 4K QD32随机读/写（iops） | 4K QD64 | 连续读写（MB/s） | |
| 民用 机械7200rpm 3.5英寸 SATA 6G | 希捷Barracuda 7200.14 | 3TB | ￥1.1k | 409/365 | 386/291 | 200/180 |
| 企业级 机械10000rpm 2.5英寸 SAS 6G | 希捷Savvio 10K.5 | 300GB | ￥1k | 750/700 | 170/170 | |
| 企业级 机械15000rpm 2.5英寸 SAS 6G | 希捷Savvio 15K.3 | 300GB | ￥2.2k | |||
| 企业级 固态SLC 2.5英寸 SATA 3G | Intel X25-E | 32G | ￥2.5k | 3.5w/3.3k | 250/170 | |
| 企业级 固态MLC PCI-E | Intel 910 | 400G | ￥14w | 9w/3.8w | 1000/750 | |
| 企业级 固态MLC PCI-E | Intel 710 | 100G | ￥2.5k | 3.8w/2.3k | 270/170 | |
| 民用 固态MLC 2.5英寸 SATA 6G | Intel 520 | 120G | ￥840 | 2.5w/8w | 550/500 | |
| 民用 固态MLC 2.5英寸 SATA 6G | 镁光 M4 | 128G | ￥800 | 7.8w/4.2w | 7w/4w | 500/175 |
为什么民用SSD的iops很高价格却很低，而企业级SSD的iops有的很低而价格却很高？因为企业级SSD的耐用性高，比如Intel 710 100G寿命为4K写入500TB，即5000次全盘写入。
Intel SSD寿命指标：smart中的“E8：Avai lable Reserved Space”：可用的预留闪存数量、“E9：Media Wearout Indicator”：闪存磨耗指数。其他厂商的SSD类似，比如镁光的wear leaving count。
SSD新盘的剩余磨损为100，当低于10时，应更换，报废。
todo：数据库的选择
关系型数据库用Mysql还是PostgreSQL，或者全用NoSQL？mongo还是hbase？
Mysql 和 PostgreSQL都可以。mysql用的人多，但是oracle收购sun以后，把mysql限制的更加封闭，正在衰落，和可能和 OpenOffice一样被oracle整死，衍生出LibreOffice。但不用很担心，即使mysql被oracle整死，也会衍生出开源版本，使用方式一样。
关系型数据库和NoSQL搭配使用较好，关系型适合底层业务，NoSQL适合上层业务。关注淘宝hbase的使用。
Mysql性能与硬盘iops的关系：
mysql可以把读取结果放在内存中，即query cache，所以db server安装大内存即可实现只读内存、不读硬盘。
当预计数据量会增长到超过内存大小时，进行分表（把一个表中的数据拆分），放到多个大内存服务器上，保证每个服务器上的数据都小于内存大小，即可实现全部缓存。
2012年内存价格：UDIMM no ECC DDR3 1600民用内存 ￥270/8GB，RDIMM ECC DDR3 1600服务器内存 ￥440/8G。但一台服务器能安装的内存有限，2012年典型的Dell服务器有24个插槽，主板芯片支持768G内存，2012年DDR3内存生产工艺最高是单条 8G（DDR4已实现单条16G，但主板尚未支持DDR4），所以一台服务器最大内存192G（￥440 * 24条 = 1w）。
数据库写入时必须写硬盘（否则就不叫持久化存储了……），￥2.5k的Intel 710企业级SSD的写入iops为2.3k，而万转硬盘的iops为700，如果要达到SSD的性能，需要多块万转硬盘组RAID。如果使用iops为 3w的SSD，性能比机械硬盘提升了30倍。
如果数据量不大，远低于192G，就不需要做分表了吗？
仍然要分表，原因有2个：
1、只读内存会提升mysql读取性能，但并发读取能力也是有上限的，这时受CPU性能限制，2012年典型的服务器是双路，即2个8核CPU（mysql内存并发待测试）。
2、内存很大，对并发写入能力没有作用，写入能力完全依赖于硬盘的iops。一台服务器的写入性能很有限，请看下面的测试。
为什么不进行分库（把不同的整个表放到不同的库中，也就是不同的机器）？分库简单，但是一个表只增不减难于维护（比如评论表），大小总会超过内存，又要改成分表；或者随着用户量增大，这个表的写入量会逐渐增大，单台机器必然无法承受，参考淘宝等网站的架构演进历史就会发现这个问题。
为什么不用主从设计？因为每个“从”上面都有所有数据，数据量太大，同步压力大，要做设计从每个“从”上面读取不同的数据，以免内存query cache不够用，这增加了复杂度；即使“主”只进行写，写入性能还有限，无法承受大并发。
所以最好在项目初期就使用分表设计，而不是分库或主从设计，把分表设计做成一个成熟的方案（各个大型互联网公司都已经实现），各个项目通用，免得后期数据量大了拆分表，需要导数据，需要暂停线上服务。
mysql测试环境：
服务器：vr.org VR512、阿里云512、盛大云512
mysql版本：5.5.27
连接方式：unix domain socket
表：phpbb 3.0.7的users表，含有76个字段，28个char，43个int，1个主键，1个自增，1个unique，3个index。
- phpbb_users
- CREATE TABLE `phpbb_users` (
- `user_id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `user_type` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0',
- `group_id` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT '3',
- `user_permissions` mediumtext COLLATE utf8_bin NOT NULL,
- `user_perm_from` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_ip` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_regdate` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `username` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `username_clean` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_password` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_passchg` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_pass_convert` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_email` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_email_hash` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_birthday` varchar(10) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_lastvisit` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_lastmark` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_lastpost_time` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_lastpage` varchar(200) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_last_confirm_key` varchar(10) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_last_search` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_warnings` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_last_warning` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_login_attempts` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_inactive_reason` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_inactive_time` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_posts` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_lang` varchar(30) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_timezone` decimal(5,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
- `user_dst` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_dateformat` varchar(30) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 'd M Y H:i',
- `user_style` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_rank` mediumint(8) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_colour` varchar(6) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_new_privmsg` int(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_unread_privmsg` int(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_last_privmsg` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_message_rules` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_full_folder` int(11) NOT NULL DEFAULT '-3',
- `user_emailtime` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_topic_show_days` smallint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_topic_sortby_type` varchar(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 't',
- `user_topic_sortby_dir` varchar(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 'd',
- `user_post_show_days` smallint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_post_sortby_type` varchar(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 't',
- `user_post_sortby_dir` varchar(1) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 'a',
- `user_notify` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_notify_pm` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_notify_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_allow_pm` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_allow_viewonline` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_allow_viewemail` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_allow_massemail` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_options` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '230271',
- `user_avatar` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_avatar_type` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_avatar_width` smallint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_avatar_height` smallint(4) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_sig` mediumtext COLLATE utf8_bin NOT NULL,
- `user_sig_bbcode_uid` varchar(8) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_sig_bbcode_bitfield` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_from` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_icq` varchar(15) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_aim` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_yim` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_msnm` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_jabber` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_website` varchar(200) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_occ` text COLLATE utf8_bin NOT NULL,
- `user_interests` text COLLATE utf8_bin NOT NULL,
- `user_actkey` varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_newpasswd` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_form_salt` varchar(32) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '',
- `user_new` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1',
- `user_reminded` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
- `user_reminded_time` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
- PRIMARY KEY (`user_id`),
- UNIQUE KEY `username_clean` (`username_clean`),
- KEY `user_birthday` (`user_birthday`),
- KEY `user_email_hash` (`user_email_hash`),
- KEY `user_type` (`user_type`)
- ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=53 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
mysql配置：
并发默认151，超过时会出现“1040 Too many connections”，修改为99999：set global max_connections=99999;
超过1024时，碰到了Linux “open files”限制，出现错误“2001 Can't create UNIX socket (24)”。修改为99999：ulimit -n 99999
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测试程序：
write 和 update 直接写入硬盘，这时要注意iowait。
key 和 read 每次先写入99条数据（这时影响观测iowait），然后并发查询，然后删除数据，重新生成。比如iterations=10，就会生成10次。如果并发 1000，那很快就会把所有数据query cache起来，速度变快。这种情况和生产环境类似，保证内存大于数据库，数据只读一次硬盘，以后一直在内存中，所以不观测iowait。
- ./mysqlslap --auto-generate-sql --number-char-cols=28 --number-int-cols=43 --auto-generate-sql-load-type=write --auto-generate-sql-add-autoincrement --socket=/tmp/mysql.sock --concurrency=800 --number-of-queries=800 --user=root --password=1 --iterations=10
如果不考虑读一次硬盘，内存中cache了所有数据，是不是read并发就会很大？经测试，稍微大了一点，这时iowait显然为0，但CPU 100%，如果CPU更强，并发预计会进一步提高。
先写入1w条，只查某一条，确保query cache，mysqlslap key时并发为1300，全内存时为1700。
- ./mysqlslap --query='select * from t1 limit 1;' --socket=/tmp/mysql.sock --concurrency=800 --number-of-queries=800 --user=root --password=1 --iterations=10
mysql性能判断规则：
Average number of seconds to run all queries < 1秒，比如800个并发，执行800个sql，如果在1秒内不能完成，就会影响下一秒的800并发。
iops测试环境：
分区测试 还是 设备测试：分区测试。
| 4K QD32随机读/写（iops） | 硬盘到内存mysql key（按主键读） | 硬盘到内存mysql read |
硬盘mysql write |
硬盘mysql update | 硬盘mysql mixed | |
| vr.org VR512 | 100-300/700-2900波动很大 | 并发1300，0.98s | 并发180，0.91s | 并发800，0.98s，iowait < 21 | 并发800，0.92s，iowait < 15 | 并发900，0.97s，iowait < 16 |
| 阿里云主机 | ||||||
| 阿里云数据库 | ||||||
| 盛大云主机 512 Windows | 300-420/350-400波动不大 |
|
||||
| 盛大云主机 512 Linux | 70-90/550波动不大 | 并发1300，0.97s |
并发300，0.99s | 并发1300，0.97s，iowait < 21 | 并发1100，0.96s，iowait < 18 | 并发1200，0.91s，iowait < 25 |
| 盛大云数据库 |
mysql测试图：
传统web服务的mysql压力：
读取量大，写入量小，所以加大内存即可。
案例：
1、小米论坛（bbs.xiaomi.cn），在2012年9月10日发帖和回帖合计89w，PV约2000w。
每次发帖回帖需要发表（同步）、增加积分（异步）等操作，按每次发帖需要3次同步写数据库算，89w * 3次 / （15h * 3600s）* 高峰时2倍 = 99次写/s。
页面数据在业务层、页面层有缓存，实际读取数据库按每次浏览需要1次读数据库算，2000w / （15h * 3600s）* 高峰时2倍 = 740次读/s。
按一台微型vps db并发900计算，两台vps db即可承受，一台自购服务器Raid即可承受。
2、远景论坛（bbs.pcbeta.com），在2012年8月Windows 8发布后，每天发帖回帖1.9w。
数据库写入并发：1.9w * 3次 / （15h * 3600s）* 高峰时2倍 = 2次写/s。
3、instagram使用Amazon云服务，达到820w UV，那也是普通web服务，并发很低，假设是5000w PV，并发量才 5000w / (15小时 * 3600) = 900。
“秒杀”服务的mysql压力：
像小米手机抢购、淘宝光棍节促销，这种“秒杀”服务流量集中在瞬间，而不是全天，并发写入量大、并发读取量更大。
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案例：
2012年8月23日10点，小米1S开放购买20w台，事先有个预定量统计，约160w人，到了秒杀时间并发量读取为每秒十万级（登录、刷新），登录页面正常显示，但提交后返回500错误，数据库读取压力达到极限，登录很困难……
假设有50w人10点准时抢购，有30w人卡在登录步骤，一直刷新提交，按读取并发10w计算，微型vps的每台mysql为1300，需要76台微型vps……显然不合理，成本太高。购买云数据库也无法保证10w并发（云数据库待测试）。
按机械硬盘Raid的自购服务器mysql key为3000计算（参考值，待有条件时测试），需要33台服务器……
假如使用Intel 710 SSD，读取iops为3.8w，预计mysql key为5w，只需要2块SSD即可。
29分36秒抢购结束，数据库写入为 20w / 1776秒 = 112次/s，由于卡在了登录，所以写入量不大。
2012年9月6日10点，小米1S开放购买5w台电信版+15w台标准版，预定量未公布。参考上次160w的预定量，假设这次一样人数。
由于数据库读写能力有限，采用了分批选取一部分用户可以看见“验证预约信息”的链接，别的用户都看见“您没有购买小米手机1s的特权”，这一批处理完了，再选取下一批。
这句话语义错误，因为这些用户都是已经预约的，导致用户投诉。
9分40秒抢购结束。
20w订单，数据库写入为 20w / 580秒 = 344次/s
第一次抢购卡在登录，第二次抢购分批影响用户体验。
如果不分批，进行正常抢购，160w中有50w人在10点等待着，ajax检查登录返回抢购链接（如果使用memcache session或者mongo session，要考虑nosql并发。如果使用无需存储的加密仿session，需要考虑cpu能承受多少并发计算加密对比），
花费5秒输入预约信息（复制粘贴4秒，如果手打8秒），
然后提交数据库进行验证，数据库要承受10w-20w/s的读取压力，
都是预约过的，50w都人验证通过，点击购买下订单，数据库要承受10w-20w/s的写入压力。
所以，如果创业公司业务要做秒杀，需要自购服务器（用SSD Raid，加大内存），而不是采用云服务。
如果购买品牌服务器，可以自行购买SSD和内存，因为服务器厂商提供的配件要贵2倍以上。
比如dell 8核 1U、2U服务器价格约￥1.4w，但选配的硬盘很贵，参考文章末尾的截图。
所以无论是PC还是server，DIY一直是高性能低价格的终极解决方案。
如果ODM自行设计服务器，参考Facebook开放服务器计划：http://news.cnblogs.com/n/133536/
Dell服务器硬件价格图：
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硬盘iops测试图：
参考资料：
http://tech.sina.com.cn/h/2012-08-02/09337458765_2.shtml
http://article.pchome.net/content-1515362-7.html
http://bbs.xiaomi.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=4615631
http://news.cnblogs.com/n/133536/
http://www.liusuping.com/it-tech/server-rdimm-udimm.html
http://ssd.zol.com.cn/252/2529054.html
http://ssd.zol.com.cn/303/3031977.html
http://www.ssdfreaks.com/content/599/how-to-convert-mbps-to-iops-or-calculate-iops-from-mbs
http://www.xfastest.com/thread-65671-1-1.html
http://bbs.pceva.com.cn/thread-36832-1-1.html
http://tech.watchstor.com/storage-module-136610.htm
http://isjin.blog.51cto.com/612537/528622
http://www.datacentersky.com/undeer-linux-use-iometer.html
http://www.datacentersky.com/taught-you-how-to-use-iometer-test-tool-to-test-storage.html
http://cnbeta.com/articles/202141.htm
原文链接：http://www.cnblogs.com/sink_cup/archive/2012/09/17/ssd_iops_sql_nosql.html
![[[94238]]](http://images.51cto.com/files/uploadimg/20120918/1125177.jpg){kind=link}