对本地 SSD 的性能进行基准化分析

“选择存储选项”部分中提供的本地 SSD 性能限制是通过在本地 SSD 实例上使用特定的设置而得到的。如果您的虚拟机实例无法达到这些性能限制，并且您已经使用推荐的本地 SSD 设置配置了该实例，则可以复制 Compute Engine 团队使用的设置，然后将您的性能限制与已发布的限制进行比较。

以下说明假定您使用的是安装了 apt 软件包管理器的 Linux 操作系统。

创建具有一个本地 SSD 设备的虚拟机

虚拟机可以拥有的本地 SSD 数量取决于您用于创建虚拟机的机器类型。如需了解详情，请参阅选择有效的本地 SSD 数量。

  1. 创建一个本地 SSD 实例，该实例的每个设备配备四个或八个 vCPU，vCPU 的具体数量取决于您的工作负载。

    例如，以下命令会创建一个具有 4 个 vCPU 和 1 个本地 SSD 的 C3 虚拟机。

    gcloud compute instances create c3-ssd-test-instance \
    --machine-type "c3-standard-4-lssd"

    对于第二代及更早的机器类型，您可以使用 --local-ssd 标志指定要挂接到虚拟机的本地 SSD 数量。以下命令会创建一个具有 8 个 vCPU 和 1 个使用 NVMe 磁盘接口的本地 SSD 的 N2 虚拟机：

    gcloud compute instances create ssd-test-instance \
    --machine-type "n2-standard-8" \
    --local-ssd interface=nvme

  2. 在您的虚拟机上运行以下脚本。该脚本将复制用于达到“性能”部分中提供的 SSD 性能数据的设置。请注意，--bs 参数定义了磁盘块的大小，此块大小会影响不同类型的读写操作的结果。

    # install tools
sudo apt-get -y update
sudo apt-get install -y fio util-linux

# discard Local SSD sectors
sudo blkdiscard /dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0

# full write pass - measures write bandwidth with 1M blocksize
sudo fio --name=writefile \
--filename=/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0 --bs=1M --nrfiles=1 \
--direct=1 --sync=0 --randrepeat=0 --rw=write --end_fsync=1 \
--iodepth=128 --ioengine=libaio

# rand read - measures max read IOPS with 4k blocks
sudo fio --time_based --name=readbenchmark --runtime=30 --ioengine=libaio \
--filename=/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0  --randrepeat=0 \
--iodepth=128 --direct=1 --invalidate=1 --verify=0 --verify_fatal=0 \
--numjobs=4 --rw=randread --blocksize=4k --group_reporting

# rand write - measures max write IOPS with 4k blocks
sudo fio --time_based --name=writebenchmark  --runtime=30 --ioengine=libaio \
--filename=/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0 --randrepeat=0 \
--iodepth=128 --direct=1 --invalidate=1 --verify=0 --verify_fatal=0 \
--numjobs=4 --rw=randwrite --blocksize=4k --group_reporting

创建具有最大本地 SSD 数量的虚拟机

  1. 如果您要将 24 个或更多本地 SSD 设备挂接到实例，请使用具有 32 个或更多 vCPU 的机器类型。

    以下命令使用 NVMe 接口创建具有允许的最大本地 SSD 磁盘数量的虚拟机：

    将本地 SSD 挂接到虚拟机

    gcloud compute instances create ssd-test-instance \
    --machine-type "n1-standard-32" \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme \
    --local-ssd interface=nvme

    使用 -lssd 机器类型

    较新的机器系列提供 -lssd 机器类型，这些机器类型带有预定数量的本地 SSD 磁盘。例如，如需对具有 32 个本地 SSD（12 TiB 容量）的虚拟机进行基准测试，请使用以下命令：

    gcloud compute instances create ssd-test-instance \
    --machine-type "c3-standard-176-lssd"

  2. 安装 mdadm 工具mdadm 的安装过程包括暂停脚本的用户提示，因此请手动运行此过程。

    Debian 和 Ubuntu 

    sudo apt update && sudo apt install mdadm --no-install-recommends

    CentOS 和 RHEL

    sudo yum install mdadm -y

    SLES 和 openSUSE

    sudo zypper install -y mdadm

  3. 使用 find 命令标识要一起装载的所有本地 SSD：

    find /dev/ | grep google-local-nvme-ssd

    输出类似于以下内容：

    /dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-23
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-22
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-21
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-20
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-19
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-18
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-17
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-16
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-15
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-14
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-13
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-12
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-11
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-10
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-9
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-8
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-7
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-6
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-5
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-4
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-3
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-2
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-1
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0

    find 不保证排序。只要输出行数与预期的 SSD 分区数量一致，设备按不同的顺序列出也可以。

    如果使用 SCSI 设备，请使用以下 find 命令：

    find /dev/ | grep google-local-ssd

    NVMe 设备都应采用 google-local-nvme-ssd-# 格式，SCSI 设备都应采用 google-local-ssd-# 格式。

  4. 使用 mdadm 工具将多个本地 SSD 设备合并到一个名为 /dev/md0 的阵列中。以下示例合并 24 个使用 NVMe 接口的本地 SSD 设备。对于使用 SCSI 的本地 SSD 设备，请使用步骤 3 中从 find 命令返回的设备名称。

    sudo mdadm --create /dev/md0 --level=0 --raid-devices=24 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-1 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-2 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-3 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-4 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-5 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-6 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-7 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-8 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-9 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-10 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-11 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-12 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-13 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-14 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-15 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-16 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-17 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-18 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-19 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-20 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-21 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-22 \
/dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-23

    响应类似于以下示例：

    mdadm: Defaulting to version 1.2 metadata
mdadm: array /dev/md0 started.

    您可以使用 mdadm --detail 确认阵列的详细信息。通过添加 --prefer=by-id 标志，系统将使用 /dev/disk/by-id 路径列出设备。

     sudo mdadm --detail --prefer=by-id /dev/md0

    对于阵列中的每个设备，输出应类似如下所示。

     ...
 Number   Major   Minor   RaidDevice State
 0     259        0        0      active sync   /dev/disk/by-id/google-local-nvme-ssd-0
 ...

  5. 在您的虚拟机上运行以下脚本。该脚本将复制用于达到性能部分中提供的 SSD 性能数据的设置。--bs 参数定义了块大小。会影响不同类型的读写操作的结果。

    # install tools
sudo apt-get -y update
sudo apt-get install -y fio util-linux

# full write pass - measures write bandwidth with 1M blocksize
sudo fio --name=writefile \
--filename=/dev/md0 --bs=1M --nrfiles=1 \
--direct=1 --sync=0 --randrepeat=0 --rw=write --end_fsync=1 \
--iodepth=128 --ioengine=libaio

# rand read - measures max read IOPS with 4k blocks
sudo fio --time_based --name=benchmark  --runtime=30 \
--filename=/dev/md0 --ioengine=libaio --randrepeat=0 \
--iodepth=128 --direct=1 --invalidate=1 --verify=0 --verify_fatal=0 \
--numjobs=32 --rw=randread --blocksize=4k --group_reporting --norandommap

# rand write - measures max write IOPS with 4k blocks
sudo fio --time_based --name=benchmark  --runtime=30 \
--filename=/dev/md0 --ioengine=libaio --randrepeat=0 \
--iodepth=128 --direct=1 --invalidate=1 --verify=0 --verify_fatal=0 \
--numjobs=32 --rw=randwrite --blocksize=4k --group_reporting --norandommap

对存储优化型虚拟机进行基准测试

  1. 应直接针对设备分区来对存储优化型虚拟机（如 Z3 系列）进行基准测试。您可以使用 lsblk 获取分区名称

    lsblk -o name,size -lpn | grep 2.9T | awk '{print $1}'

    输出类似于以下内容：

    /dev/nvme1n1
/dev/nvme2n1
/dev/nvme3n1
/dev/nvme4n1
/dev/nvme5n1
/dev/nvme6n1
/dev/nvme7n1
/dev/nvme8n1
/dev/nvme9n1
/dev/nvme10n1
/dev/nvme11n1
/dev/nvme12n1

  2. 直接对本地 SSD 分区运行基准测试，方法是用冒号分隔符分隔这些分区。

    # install benchmarking tools
sudo apt-get -y update
sudo apt-get install -y fio util-linux

# Full Write Pass.
# SOVM achieves max read performance on previously written/discarded ranges.
sudo  fio --readwrite=write --blocksize=1m --iodepth=4 --ioengine=libaio \
--direct=1 --group_reporting \
--name=job1 --filename=/dev/nvme1n1 --name=job2 --filename=/dev/nvme2n1 \
--name=job3 --filename=/dev/nvme3n1 --name=job4 --filename=/dev/nvme4n1 \
--name=job5 --filename=/dev/nvme5n1 --name=job6 --filename=/dev/nvme6n1 \
--name=job7 --filename=/dev/nvme7n1 --name=job8 --filename=/dev/nvme8n1 \
--name=job9 --filename=/dev/nvme9n1 --name=job10 --filename=/dev/nvme10n1 \
--name=job11  --filename=/dev/nvme11n1 --name=job12 --filename=/dev/nvme12n1

# rand read - measures max read IOPS with 4k blocks
sudo fio --readwrite=randread --blocksize=4k --iodepth=128  \
--numjobs=4 --direct=1 --runtime=30 --group_reporting  --ioengine=libaio \
--name=job1 --filename=/dev/nvme1n1 --name=job2 --filename=/dev/nvme2n1 \
--name=job3 --filename=/dev/nvme3n1 --name=job4 --filename=/dev/nvme4n1 \
--name=job5 --filename=/dev/nvme5n1 --name=job6 --filename=/dev/nvme6n1 \
--name=job7 --filename=/dev/nvme7n1 --name=job8 --filename=/dev/nvme8n1 \
--name=job9 --filename=/dev/nvme9n1 --name=job10 --filename=/dev/nvme10n1 \
--name=job11  --filename=/dev/nvme11n1 --name=job12 --filename=/dev/nvme12n1

# rand write - measures max write IOPS with 4k blocks
sudo fio --readwrite=randwrite --blocksize=4k --iodepth=128 \
--numjobs=4 --direct=1 --runtime=30 --group_reporting --ioengine=libaio \
--name=job1 --filename=/dev/nvme1n1 --name=job2 --filename=/dev/nvme2n1 \
--name=job3 --filename=/dev/nvme3n1 --name=job4 --filename=/dev/nvme4n1 \
--name=job5 --filename=/dev/nvme5n1 --name=job6 --filename=/dev/nvme6n1 \
--name=job7 --filename=/dev/nvme7n1 --name=job8 --filename=/dev/nvme8n1 \
--name=job9 --filename=/dev/nvme9n1 --name=job10 --filename=/dev/nvme10n1 \
--name=job11  --filename=/dev/nvme11n1 --name=job12 --filename=/dev/nvme12n1

后续步骤