如何解决io瓶颈的原理分析？

首先可以看下数据库运行并发查询时段，数据库的性能报告，看下IOPS和IO latency，oracle的awr报告里面会有相关的信息，看看高IOPS情况下，是否有很大的IO wait，如果是这样，说明后端存储系统存在IO瓶颈。再者就是结合业务作业时间段内磁盘的IO性能表现，如果磁盘阵列端有性能分析的功能，也可直接从后端盘阵观察，这样就可以比较直观的知道当前配置存储可以提供的IO性能指标了。当然了，也可以利用第三方的IO性能测试工具进行不同IO模型下的性能测试。总体而言，闪存阵列较之于传统的HDD盘阵肯定会带来质的飞跃。

IOPS和Throughput吞吐量两个参数是衡量存储性能的主要指标。IOPS表示存储每秒传输IO的数量，Throughput吞吐量则表示每秒数据的传输总量。

两者在不同的情况下都能表示存储的性能状况，但应用的场景不尽相同

通常情况下，广义的IOPS指得是服务器和存储系统处理的I/O数量。IOPS通常对于小I/O，且传输I/O的数量比较大的情况下，是一个最主要的衡量指标。

例如，典型的OLTP系统中，高的IOPS则意味着数据库的事务可以被存储系统处理。

Throughput吞吐量是用来计算每秒在I/O流中传输的数据总量。广义上的Throughput吞吐量，也会被叫做“带宽”

IOPS和Throughput吞吐量之间存在着线性的变化关系，而决定它们的变化的变量就是每个I/O的大小。当被传输的I/O比较小的情况下，每个I/O所需传输的时间会比较少，单位时间内传输的I/O数量就多。

处理存储性能问题的时候，需要综合看IOPS和Throughput吞吐量这两个参数，大概总结为以下几点：

1.实际Throughput吞吐量永远达不到实际的I/O流中节点的理论“带宽”，原因是性能工具不会统计I/O的包头信息，而是实际的数据传输量。

2.磁盘物理层面IOPS和Throughput哪个先达到了物理磁盘的极限，就决定了这个物理磁盘的性能阀值，然而决定哪个先达到性能阀值的就是I/O的大小。

3.性能监控工具显示IOPS低或者Throughput低于预期，先不要直接认为存储性能存在问题，搞清楚应用的I/O大小，再做后续判断。

4.当然存储性能另外一个重要因素还有磁盘响应时间。正常的磁盘相应，才能以此考虑IOPS和throughout

分析IO瓶颈关键需要找出关键点，逐一排查，整个IO读写的路径都需要分析排查。基本上可以从几个方向去考虑：应用层面，网络层面，处理器使用率、内存使用率，交换设备端口使用率和速率匹配情况，主机存储适配卡使用率，存储控制器状态，存储内部读写效率。

仅供参考。

假设用户现状使用了oracle数据库，IBM 有AWR工具，可以帮用户分析，

目前io使用情况说明，同时也帮用户模拟了使用了flashsystem后，对现状的一个性能提升情况对比。