提高 NFS Azure 文件共享的性能

本文介绍如何提高网络文件系统 (NFS) Azure 文件共享的性能。

文件共享类型	中小型企业	网络文件系统 (NFS)
标准文件共享 (GPv2)、LRS/ZRS
标准文件共享 (GPv2)、GRS/GZRS
高级文件共享 (FileStorage)、LRS/ZRS

Linux 中的 read_ahead_kb 内核参数表示应在顺序读取操作期间“预读”或预提取的数据量。 5.4 之前的 Linux 内核版本将预读值设置为装载的文件系统的 rsize（代表读取缓冲区大小的客户端装载选项）的 15 倍的等效值。 这会将预读值设置为足够高，以便在大多数情况下提高客户端顺序读取吞吐量。

但是，从 Linux 内核版本 5.4 开始，Linux NFS 客户端使用默认 read_ahead_kb 值 128 KiB。 此小值可能会减少大型文件的读取吞吐量。 从具有较大预读值的 Linux 版本升级到具有 128 KiB 默认值的版本的客户可能会遇到顺序读取性能下降的问题。

对于 Linux 内核 5.4 或更高版本，建议将 read_ahead_kb 设置为 15 MiB 以提高性能。

若要更改此值，请在 Linux 内核设备管理器 udev 中添加规则来设置预读大小。 执行以下步骤：

1. 在文本编辑器中，通过输入并保存以下文本来创建 /etc/udev/rules.d/99-nfs.rules 文件：

   SUBSYSTEM=="bdi" \
   , ACTION=="add" \
   , PROGRAM="/usr/bin/awk -v bdi=$kernel 'BEGIN{ret=1} {if ($4 == bdi) {ret=0}} END{exit ret}' /proc/fs/nfsfs/volumes" \
   , ATTR{read_ahead_kb}="15360"
   

2. 在控制台中，通过以超级用户身份运行 udevadm 命令并重新加载规则文件和其他数据库来应用 udev 规则。 只需运行此命令一次，即可使 udev 识别新文件。

   sudo udevadm control --reload
   

Nconnect 是一个客户端 Linux 装载选项，可通过允许在 Linux 客户端与 NFSv4.1 的 Azure 高级文件服务之间使用更多传输控制协议 (TCP) 连接来大规模提高性能。

借助 nconnect，可以使用更少的客户端计算机大规模提高性能，以降低总拥有成本 (TCO)。 Nconnect 通过在一个或多个 NIC 上使用多个 TCP 通道或者使用一个或多个客户端来提高性能。 如果没有 nconnect，则需要大约 20 台客户端计算机，才能达到最大高级 Azure 文件共享预配大小提供的带宽规模限制 (10 GiB/s)。 使用 nconnect，只需使用 6-7 个客户端来实现这些限制，在显著提高每秒 I/O 操作 (IOPS) 和吞吐量的同时，降低近 70% 的计算成本。 请参见下表。

• 最新的 Linux 发行版完全支持 nconnect。 对于较旧的 Linux 分发版，请确保 Linux 内核版本为 5.3 或更高版本。
• 仅在每个存储帐户通过专用终结点使用单个文件共享时，才支持按装载配置。

在 Linux 客户端上将 nconnect 装载选项与 NFS Azure 文件共享大规模配合使用时，我们实现了以下性能结果。 有关如何实现这些结果的详细信息，请参阅性能测试配置。

遵循这些建议，从 nconnect 中获得最佳结果。

虽然 Azure 文件存储支持将 nconnect 设置为最大值 16，但我们建议使用最佳值 nconnect=4 配置挂载选项。 目前，Azure 文件存储实现 nconnect 的四个通道没有收益。 事实上，由于 TCP 网络饱和，单个客户端中单个 Azure 文件共享连接的通道超过四个可能会对性能产生负面影响。

根据工作负载要求，请务必正确调整客户端虚拟机 (VM) 的大小以避免受到其预期网络带宽的限制。 无需多个网络接口控制器 (NIC) 也可实现预期的网络吞吐量。 虽然通常使用具有 Azure 文件存储的常规用途 VM，但根据工作负载需求和区域可用性，可以使用各种 VM 类型。

队列深度是存储资源可处理的待处理 I/O 请求数。 建议不要超过 64 的最佳队列深度，因为性能不会再提升。 有关详细信息，请参阅队列深度。

如果工作负荷需要从单个客户端使用设有不同nconnect设置的一个或多个存储帐户来装载多个共享，则我们无法保证这些设置在通过公共终结点装载时能够保留。 仅当每个存储帐户通过专用终结点使用单个 Azure 文件共享时，才支持按装载配置，如场景 1 中所述。

• StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn = 10.10.10.10
• StorageAccount2.file.core.chinacloudapi.cn = 10.10.10.11
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare1 nconnect=4
  • Mount StorageAccount2.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount2/FileShare1

• StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn = 52.239.238.8
• StorageAccount2.file.core.chinacloudapi.cn = 52.239.238.7
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare1 nconnect=4
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare2
  • Mount StorageAccount2.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount2/FileShare1

• StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn = 10.10.10.10
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare1 nconnect=4
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare2
  • Mount StorageAccount.file.core.chinacloudapi.cn:/StorageAccount/FileShare3

我们使用以下资源和基准测试工具来实现并衡量本文中概述的结果。

• 单个客户端：具有单个 NIC 的 Azure 虚拟机（DSv4 系列）
• OS：Linux (Ubuntu 20.40)
• NFS 存储：Azure 文件存储高级文件共享（预配了 30 TiB，设置 nconnect=4）

我们使用了 Flexible I/O Tester (FIO)，这是一款免费的开源磁盘 I/O 工具，用于基准和压力/硬件验证。 要安装 FIO，请参照 FIO 自述文件中的“二进制软件包”部分，为所选平台进行安装。

虽然这些测试侧重于随机 I/O 访问模式，但使用顺序 I/O 时会获得类似的结果。

4k I/O 大小 - 随机读取 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=4k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randread --group_reporting --ramp_time=300

8k I/O 大小 - 随机读取 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=8k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randread --group_reporting --ramp_time=300

64k I/O 大小 - 随机读取 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=64k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randread --group_reporting --ramp_time=300

1024k I/O 大小 - 100% 随机读取 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=1024k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randread --group_reporting --ramp_time=300

4k I/O 大小 - 100% 随机写入 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=4k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randwrite --group_reporting --ramp_time=300

8k I/O 大小 - 100% 随机写入 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=8k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randwrite --group_reporting --ramp_time=300

64k I/O 大小 - 100% 随机写入 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=64k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randwrite --group_reporting --ramp_time=300

1024k I/O 大小 - 100% 随机写入 - 64 队列深度

fio --ioengine=libaio --direct=1 --nrfiles=4 --numjobs=1 --runtime=1800 --time_based --bs=1024k --iodepth=64 --filesize=4G --rw=randwrite --group_reporting --ramp_time=300

使用 nconnect 装载选项时，应密切评估具有以下特征的工作负载：

• 单线程和/或使用低队列深度（小于 16）的延迟敏感型写入工作负载
• 单线程延迟敏感读取工作负载和/或将低队列深度与较小的 I/O 大小结合使用的延迟敏感读取工作负载

并非所有工作负载都需要大规模 IOPS 或完整的性能。 对于规模较小的工作负载，nconnect 可能没有意义。 使用下表来确定 nconnect 是否有益于工作负载。 以绿色突出显示的情景是推荐的，而以红色突出显示的情景则不建议使用。 使用黄色突出显示的方案则介于二者之间。

• 将 NFS 文件共享装载到 Linux
• 装载选项列表
• 了解 Azure 文件存储的性能