如何利用闪存存储改善工作负载应用的性能和结果.doc

如何利用闪存存储改善工作负载应用的性能和结果我是美光科技的首席存储解决方案工程师Dennis Lattka。这个头衔的真正含义是，我要致力于确定如何利用闪存存储改善工作负载应用的性能和结果。为此，我决定对大数据生态系统中最常用的分布式消息传递系统之一的Apache Kafka进行评估，测试如何以最佳方式将美光固态存储应用于 Apache Kafka，以及将产生怎样的收益。Apache Kafka介绍通过对所涉及的各种资源（即 CPU、内存、磁盘活动和网络）进行监控，我发现主要的瓶颈因素依次为磁盘和网络。一切取决于吞吐量通过 Apache Kafka我发现，吞吐量决定一切。Kafka 开发人员在将写入数据直接传递到内核页面缓存方面做得非常出色，最大限度地减少了与 I/O 相关的问题。但是，无论这项开发功能如何出色，I/O 最终仍会转化为对 Kafka 分区（主题日志文件）的连续写入。因此所使用的磁盘的吞吐量越高，性能提升幅度就会越大。在弄清楚了如何以最佳方式测试 Apache Kafka 以及使用哪些参数效果最好之后，我使用其内置的发生器测试脚本进行了一次简单的测试。3 个发生器共向一个 Kafka 代理发送了 6 亿条 100 字节的消息。测试包括以下内容：（没有进行调整，仅采用默认配置。）-总共产生了 600 个主题。-为每个发生器分配了 200 个特定于该发生器的主题。- 每个发生器为每个主题创建了 100 万条消息。-采用的消息大小为每条消息 100 字节。使用的硬件：-每个服务器配备 1 个代理和 3 个发生器，采用相同配置。-两个英特尔(R)至强(R) CPU E5-2690 v3 2.60GHz 处理器。-384GB 内存-两个固定在 ALB 模式的 10Gb 网卡。使用 6TB 7.2k 硬盘、美光5100 ECO 1920GB 固态硬盘和美光9100 Pro 3.2TB NVMe硬盘进行了对比。在每次测试中，Apache Kafka 代理分区都位于进行测试的硬盘上。结果如下：从上表可以看出，吞吐量越高，每秒的 I/O 就越高，这对于 Apache Kafka 意味着每秒可以处理更多数量的连续消息（显示单位为 MB/s）。结论在 Apache Kafka 配置中采用吞吐量更高的磁盘设备（如美光5100 系列固态硬盘或美光 NVMe 固态硬盘）将显著提高 Apache Kafka 的性能。