IOmetrer 存储测试工具的使用.docx

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IOmetrer 存储测试工具的使用

Iometer存储测试工具??官方网站:/Iometer的用户指南上说,Iometer是一个单机或者集群的I/O子系统的测量和描述工具。它最初是由英特尔公司在1998年2月17日的英特尔开发者论坛(IDF)宣布,自那时以来,在行业内广泛的蔓延,成为了标准。与此同时,英特尔已经停止Iometer的开发工作并把开放源码交给了OSDL。 2001年11月,Iometer在SourceF注册,开发项目从2003年月2月起又重新启动,当然项目维护者变成了独立的一个内部工作组。(而非Intel)相比之前3个测试软件,Iometer属于测试软件中比较自由的,可以按照用户需要去调节测试的范围,数据块大小,处理模式等等,当然初学者一开始会比较晕。Iometer当前稳定版为2006,而SandForce主控的SSD厂商却普遍喜欢用Iometer 2008做测试(道理我后面会讲),必威体育精装版版本为iometer-1.1.0-rc1。这里我会拿必威体育精装版版来解释。(选项更多)Iometer包括2个程序,Iometer.exe和Dynamo.exe。其中Iometer是控制程序,是图形界面,让你轻松的调节参数和显示测试结果,而Dynamo就是让测试盘产生压力测试的主程序了,用Iometer来控制Dynamo程序。在Windows下运行Iometer时,会自动打开Dynamo程序(仔细观察会发现开了2个窗口,那个Dos的命令行程序就是Dynamo了。)1)Topology/Workers:Worker的数量取决于当前机器上的CPU核心数(我的CPU是2600K,4核8线程,所以有8个Worker),每个Worker可以让你制定硬盘同时执行的线程数,不过一般我们家用测试只跑一个Worker即可,所以只需要1个Worker即可,多线程测试适合高性能服务器或者企业级的存储设备用的。这里多余的Worker我们可以在测试前删除。2)Targets:(在设置Disk Target时会有3种不同的图标来表示不同类型的硬盘情况)黄色图标的表示的是”Logical drive 逻辑磁盘“,意思就是已经分过区的,格式化的并且上面拥有文件系统的磁盘。(会显示硬盘分区卷标和卷标名)如果黄色图标上加了红色删除的线,则代表的是这块逻辑硬盘上没有iobw.tst文件。Iometer在对逻辑硬盘测试前,会生成一个iobw.tst的测试文件,通过对这个文件进行”读取/写入“操作来计算IO成绩和传输率。蓝色的图标表示的是”原始(RAW)硬盘“的意思,指的是这块硬盘上文件系统无法识别或者没分区和格式化,测试文件不能在上面创建。(会显示硬盘的型号)这里有一点需要注意,如果之前做过Iometer逻辑硬盘测试,并在这个分区里已经有iobw.tst文件,则在下次做测试前必须先删除,不然是不能改变这个之前测试生成的iobw.txt文件大小的。(也就是说会影响到下次测试的准确性)3)Maximum Disk Size / Starting Disk Sector / # of Outstanding IO:一般的机械硬盘sector(扇区)大小为512字节(扇区为硬盘最小存储单位)。如果这里使用默认的0时,意思就是写满这块硬盘的所有扇区,如果你想测的是固定大小时,可以透过设置Maximum Disk Size这个参数来达到。输入1000就代表会在测试前生成一个大小为1000X512字节的iobw.tst测试文件。Starting Disk Sector指的是由硬盘的第几个扇区开始写入。(这里要强调一点,如果你设置的Maximun Disk Size数字比当前磁盘系统的缓冲区小的话,测试成绩很可能是缓冲区性能,速度会爆高,所以适当设大点吧。)# of Outstanding I/O 指的是同时发送的IO请求(聪明人知道这个就是体现NCQ的作用了),预设值是1,一般家用测试不会去修改这个项目的,只有厂家秀分数做广告时会去改成32来跑最大IOPS忽悠用户。4)Write IO Data Pattern(新版Iometer相比2006和2008版多出来的项目)Repeating Bytes: 生成的IO数据是重复的,比如第一批IO数据是全”A”,第二批是全”B”,这个数据模型是Iometer 2008里默认使用的,也是最适合SandForce主控压缩算法的,所以SandForce做广告时都是用Iometer 2008的数据。Peseudo random: 缓冲区里用随机的数据模型填满,写入完后再重新生成新的随机数据到缓冲区,造成每次写入IO都不同。这个数据模型是从最初的版本一直到Iometer 2006默认采用的,非常不适合SandForce主控进行压缩算法。Full random:生成一套随机的16MB大小的数据模型到缓

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