IOPS QPS TPS

楊奇龍：

http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-767265/

http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-767266/

 

這個不准：

http://blog.chinaunix.net/uid-10661836-id-4472408.html

IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒處理I/O的請求次數)

IOPS是指存儲每秒可接受多少次主機發出的訪問，主機的一次IO需要多次訪問存儲才可以完成,這里提到磁盤讀寫能力,比如它每秒讀100M,寫50M.這個說明的是數據吞吐量，而IOPS指的則是每秒處理I/O的請求次數.詳細展開來說請求次數就是讀80M的文件是一次I/O請求,寫1K的的數據也是一次I/O請求,那么IOPS的數值越高自然在一定時間內能接受的相應請求就越多,如果你在深入想一下也會發現這只是理論而已.因為同一個請求讀80M與寫1K所需要的時間自然不一樣,除了尋道、數據傳輸等方面考慮的因素其實很多很多,那么如果IOPS夠高的話,那么用在OLTP系統上會更加合適.對於如何獲得IOPS的值,在Linux、Windows上都有很多工具可供測試,不過可參考的價值未必多.如果要提高IOPS,傳統方案還是使用RAID條帶后使I/O能力獲得提升,近幾年固態硬盤SSD很火熱,不同廠商之間的技術指標也不盡相同,至於像Fusion-IO這種變態級的IOPS都可以干到百萬級別.一般情況下用SSD基本上可以滿足需求了.多塊SSD條帶性能還是很猛的.不過燒錢燒的多還有就是壽命問題.

IOPS的計算公式IOPS=1000ms/(尋道時間+旋轉延遲時間)

 

QPS(Query Per Second,既每秒請求、查詢次數)

說完IOPS在來說說數據庫中非常重要的QPS,這個指標在所有數據庫中都有,只不過MySQL應該更加關注.獲取這個指標值也很容易在MySQL中執行status命令就可以看到了.不過這個值是在MySQL生命周期內全局指標,可我們的系統不是每時每刻都在忙碌,那么在系統峰值時QPS又是多少,我們只能自己動手算了.當我們執行status的時候有個Questions,盡管它也是全局指標.不過我們可以每隔一秒查詢下這個值,並將相鄰的兩值相減,得到的就是精確的每一秒的實際請求數了.如果MySQL處於繁忙的狀態,那么我們獲取的值就可以視為MySQL QPS的峰值響應能力了.

QPS計算公式:Questions/Uptime(Uptime換成自己定義的時間單位)

 

mysql> show global status like "Questions"; 
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Questions     | 10    |
+---------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> show global status like "Uptime";
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Uptime        | 308   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

 

TPS了(Transcantion Per Second,既每秒事務數)

至於TPS嘛..同樣是衡量數據庫的重要指標.不過MySQL不是每個存儲引擎都支持事務.所以就拿InnoDB來說好了.TPS主要涉及提交和回滾

TPS=(Commit+Rollback)/Seconds

 

mysql> show global status like "Com_commit";
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_commit    | 0     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> show global status like "Com_rollback";
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_rollback  | 0     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)