前段时间，发生了一个问题引起了我对IO队列深度的研究。

存储服务器中linux kernel的mpt2sas驱动模块，将max_queue_depth设置为1024时，引起系统加载驱动时卡死，而调整为512则没问题。

后来看了很多这方面的资料，终于弄明白了。

我们为了追求系统的性能，往往将max_queue_depth设置的很大。但是并不是越大对性能越有帮助。

以下内容全部出自转载，我偷下懒！

                                                                             （1）

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信息传输过程中数据通常暂存于磁盘队列。实验表明，随着服务器性能的不断提高，磁盘I/O队列常常成为影响磁盘响应速度的首要瓶颈。本文以AIX系统为例，描述了I/O队列在磁盘中的工作原理、监测命令，以及如何对其进行优化以提升磁盘性能。

使用I/O队列的意义:

为何要对磁盘I/O进行并行处理呢？主要目的是提升应用程序的性能。这一点对于多物理磁盘组成的虚拟磁盘（或LUN）显得尤为重要。如果一次提交一个I/O，虽然响应时间较短，但系统的吞吐量很小。相比较而言，一次提交多个I/O既缩短了磁头移动距离（通过电梯算法），同时也能够提升IOPS。假如一部电梯一次只能搭乘一人，那么每个人一但乘上电梯，就能快速达到目的地（响应时间），但需要耗费较长的等待时间（队列长度）。因此一次向磁盘系统提交多个I/O能够平衡吞吐量和整体响应时间。

理论上，磁盘的IOPS取决于队列长度÷平均IO响应时间。假设队列长度为3，平均IO响应时间是10ms，则最大吞吐量是300 IOPS。

IO队列位于何处：

以AIX系统为例，从应用层到磁盘物理层的IO堆栈如下所示，IO按照从上至下的顺序遍历堆栈：

• 应用程序层
• 文件系统层（可选）
• LVM设备驱动层（可选）
• SDD或SDDPCM或其他多路径驱动层（如果使用）
• hdisk设备驱动层
• adapter设备驱动层
• 磁盘接口层
• 磁盘子系统层
• 磁盘层

AIX在每一层堆栈都会监测IO，因此堆栈的每一层都有IO队列。通常，如果当前各层执行的IO 超过了队列长度所限制的最大数量，这些IO将暂存于等待队列中，直至获取申请资源。在文件系统层，文件系统缓存限制了各文件系统的最大可执行IO数量。 LVM设备驱动层，可执行的最大IO数量受hdisk缓存的限制。在SDD层，如果dpo设备的qdepth_enable属性设置成yes，则会建立 IO队列，但也有些版本无法设置队列。SDDPCM在将IO发送至磁盘设备驱动层之前没有进行队列处理。hdisk通过queue_depth参数设置最大响应IO数量， 而FC适配层的参数为num_cmd_elems。磁盘子系统层有IO队列，单块物理磁盘可接收多个IO请求但一次只能处理一个IO。

IO队列监测命令：

以AIX为例，AIX 5.3及以上版本，可用iostat和sar –d命令监测hdisk队列，iostat -D命令输出如下：

hdisk6 xfer: %tm_act bps tps bread bwrtn
4.7 2.2M 19.0 0.0 2.2M
read: rps avgserv minserv maxserv timeouts fails
0.0 0.0 0.0 0.0 0 0
write: wps avgserv minserv maxserv timeouts fails
19.0 38.9 1.1 190.2 0 0
queue: avgtime mintime maxtime avgwqsz avgsqsz sqfull
15.0 0.0 83.7 0.0 0.0 136

这里，avgwqsz是平均等待队列长度，avgsqsz是平均响应队列长度。在等待队列中花费的平均等待时间是avgtime。sqfull值代表每秒钟向已满队列提交的IO数。对于有cache的磁盘子系统，IO响应时间会有所不同。iostat –D命令显示的是系统从启动后的统计数据。

从应用程序的角度来看，处理IO的总时间是响应时间加上在hdisk等待队列中的时间。

sar –d命令输出如下：

16:50:59     device    %busy    avque    r+w/s    Kbs/s   avwait   avserv
16:51:00     hdisk1      0      0.0        0        0      0.0      0.0
                    hdisk0      0      0.0        0        0      0.0      0.0

avwait和avserv分别是花费在等待队列和响应队列的时间，avque在AIX 5.3以上版本中，代表等待队列中的平均IO数量。

优化方法：

首先，不应盲目增加以上队列参数值。这样有可能造成磁盘子系统过载或在启动时引起设备配置报错。因此，仅增加hdisk 的queue_depths值并不是最好的方法，而应该同时调整可提交最大IO数量。当queue_depths和发送至磁盘子系统的IO数量同时增加 时，IO响应时间可能会增加，但同时吞吐量也得到了提升。当IO响应时间接近磁盘超时时间，则说明所提交IO超过了磁盘能够处理的界限。如果看到IO超时 并在错误日志中报出IO无法完成，说明可能有硬件问题，或需要缩短队列。

调整queue_depths的一条法则是：对于随机读写或队列未满的情况，如果IO响应时间超过15ms，就不能再增加queue_depths值。一旦IO响应时间增加，瓶颈就从磁盘和adapter队列转移至磁盘子系统。调整队列长度应依据：1）实际应用程序产生的IO请求数，2）使用测试工具以观察磁盘子系统的处理能力。其中，1）为主要依据。

IO队列有以下四种状态：

1. 队列已满，IO等在hdisk或adapter驱动层
2. 队列未满，IO响应时间短
3. 队列未满，IO响应时间长
4. 队列未满，IO提交速度快于存储处理速度并导致IO丢失

我们需要把队列调整为2或3的状态。情况3表明瓶颈不在hdisk驱动层，而很有可能在磁盘子系统自身，也有可能位于adapter驱动层或SAN。

第4种情况是应该避免的。受限于存储IO请求和数据的内存大小，所有磁盘和磁盘子系统都有IO执行数量的限制。当存储丢失IO时，主机端超时，IO将被重新提交，同时等待该IO的事件将被暂停。CPU为了处理IO多做了很多事情，这种情况应该避免。如果IO最终失败，将会导致应用程序崩溃或更严重的结果。所以必须仔细确认存储的处理极限。

合理的平均IO响应时间：

假设队列中没有IO，一次读操作将会占据0至15ms，取决于寻址时间，磁盘转速，以及数据传输时间。之后数据从存储移动至主机。有时数据位于磁盘读缓存，这种情况下IO响应时间约为1ms。对于大型磁盘系统在正常工作状态下，平均IO响应时间约为5-10ms。当随机读取小数据耗时超过15ms时，表明存储较为繁忙。

写操作通常将数据写入cache中，平均耗时不到2.5ms。但是也有例外：如果存储同步将数据镜像至远端，写操作将耗费更长时间。如果写入数据量较大（多于64KB）则数据传输时间会显著增加。没有cache的情况下，写时间的读时间差不多。

如果IO是大块顺序读写，除了传输时间较长，IO会暂存于磁盘物理层队列，IO响应时间远高于平均值。例如：应用提交50个IO(50个64KB顺序读)，最初几个IO会获得较快的响应时间，而最后一个IO必须等待其他49个完成，从而耗费很长的响应时间。

（2）

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IO队列深度max_queue_depth对系统性能的影响

原文：http://www.cnblogs.com/StarStor/p/3892338.html