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。
适用于
文件共享类型 | SMB | 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 |
增加预读大小以提高读取吞吐量
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:
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"
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,即可了解新文件。
sudo udevadm control --reload
Nconnect
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。
nconnect
的优势
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。
指标(操作) | I/O 大小 | 性能提升 |
---|---|---|
IOPS(写入) | 64K、1024K | 3x |
IOPS(读取) | 所有 I/O 大小 | 2-4x |
吞吐量(写入) | 64K、1024K | 3x |
吞吐量(读取) | 所有 I/O 大小 | 2-4x |
先决条件
- 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。 - 仅当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。
nconnect
的性能影响
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。
有关 nconnect
的建议
遵循这些建议,从 nconnect
中获得最佳结果。
设置 nconnect=4
虽然 Azure 文件存储支持将 nconnect
设置为最大设置 16,但我们建议使用最佳设置 nconnect=4
配置装载选项。 目前,超出四个通道后,Azure 文件存储使用 nconnect
没有增益。 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。
仔细调整虚拟机大小
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。
将队列深度保持小于或等于 64
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。
Nconnect
按装载配置
如果工作负荷需要从单个客户端使用采用不同 nconnect
设置的一个或多个存储帐户装载多个共享,则我们无法保证这些设置在通过公共终结点装载时会保留。 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,如方案 1 中所述。
方案 1:使用多个存储帐户通过专用终结点进行 nconnect
按装载配置(支持)
- 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
方案 2:通过公共终结点进行 nconnect
按装载配置(不支持)
- 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
注意
即使存储帐户解析为其他 IP 地址,也不能保证该地址会保留,因为公共终结点不是静态地址。
方案 3:在单个存储帐户上使用多个共享通过专业终结点进行 nconnect
按装载配置(不支持)
- 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
性能测试配置
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 30 TiB,设置
nconnect=4
大小 | vCPU | 内存 | 临时存储 (SSD) | 最大数据磁盘数 | 最大 NIC 数 | 预期网络带宽 |
---|---|---|---|---|---|---|
Standard_D16_v4 | 16 | 64 GiB | 仅限远程存储 | 32 | 8 | 12,500 Mbps |
基准测试工具和测试
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。
高 IOPS:100% 读取
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
高吞吐量:100% 读取
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
高 IOPS:100% 写入
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
高吞吐量:100% 写入
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
nconnect
的性能注意事项
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
- 单线程和/或使用低队列深度与较小 I/O 大小的延迟敏感型读取工作负载
并非所有工作负载都需要大规模 IOPS 或吞吐量性能。 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。 建议使用以绿色突出显示的方案,而不使用以红色突出显示的方案。 使用黄色突出显示的方案则介于二者之间。