在早期NVMe的讨论话题中，常常将之AHCI协议进行对比，在支持的最大队列深度、并发进程数以及消耗时钟周期数等方面，NVMe吊打了AHCI。最直观也最权威的就是下面这张对比图片。

NVMe与AHCI协议对比（来源：sata-io.org）

SATA的发展最早可以追溯到上世纪80年代的IDE/ATA，在HDD时代是硬盘最主流的存储接口。SATA Express采用AHCI协议将硬盘映射成一个PCIe设备以提高系统性能。但是第三代SATA的带宽也只有6Gb/s，无法彻底释放闪存的性能。当SSD接口由SATA被PCIe取代之后，一个更加高效的存储接口协议诞生是必然，这就是NVMe。（更多细节可以看文末相关阅读文章）

PCIe和NVMe组合提高了SSD的性能上限，一块SATA SSD无论如何带宽也不会突破1GB/s以及稳定的微秒级延迟。是否能达到这个上限，就需要看SSD本身的软硬件设计水平了。

NVMe SSD的高性能可以直接反映到测试基准测试的结果上，需要注意的是测试NVMe SSD的特点是遇强则强，需要高压力方可看到性能效果。接下来就是用fio通过几组测试来解读NVMe SSD的性能优势。当然，这些测试也将为系统性能优化提供理论基础。

在写fio脚本之前，还需要注意同步I/O和异步I/O的概念，这也是本文测试压力模型中的重要变量。同步I/O是指系统的一个线程一次只能发出一个I/O，等待内核处理完成才返回结果，系统再发下一个I/O。异步I/O模式是系统的线程不停的发I/O直到达到设置的队列深度上限，此期间，线程SSD通知会通过中断或者轮询等方式告诉CPU，CPU来调用该命令的回调函数来处理结果。原生的异步I/O技术以Linux下的libaio和Windows下的windowsaio最为常见。

测试软件：fio
NVMe SSD：PBlaze5 910 7.68TB

依据同步I/O和异步I/O的原理，我们可以总结出几个结论。

第一：同步模式下增加I/O队列深度并不能得到更高的性能，因为其机制只能1次发1个I/O。而通过增加线程数才可以获得更大的压力；

第二：异步I/O模式可以通过调整队列深度提升压力，例如同步模式下32个线程并发和异步I/O模式下1个线程32队列深度的测试结果应当相同，而且通过提高线程数异步I/O模式可以进一步提高压力；

第三，对于高性能的NVMe SSD，使用异步I/O模式更容易获得高性能收益。

使用fio可以方便的选择I/O引擎并对并发进程数和队列深度等参数进行设置。接下来就是验证上面的三个观点。验证测试前，我们需要先进行预处理，全盘顺序写2遍然后随机写4个小时，命令如下：

fio --ioengine=libaio --direct=1 --thread --norandommap --filename=/dev/nvme1n1 --name=init_seq2 --output=init_seq2.log --rw=write --bs=128k --numjobs=1 --iodepth=128 --loops=2
fio --ioengine=libaio --direct=1 --thread --norandommap --filename=/dev/nvme1n1 --name=init_rand --output=init_rand.log --rw=randwrite --bs=4k --numjobs=8 --iodepth=64 --ramp_time=60 --runtime=14400

1、 使用同步io模式，我们测出了一组数据，并取得了IOPS的值。如下：

fio --ioengine=psync --randrepeat=0 --norandommap --thread --direct=1 --group_reporting --name=mytest --ramp_time=1 --runtime=432 --time_based --numjobs=8 --iodepth=1 --filename=/dev/nvme0n1 --rw=randread --bs=4k

我们改变下iodepth和numjobs，测几组不同的值对比。

可以看到当相同的numjobs参数下，SSD的IOPS性能处于同一水平，只有改并发进程数会改变性能。这验证了我们前文中的第一个观点，接下来我们将测试的重点放在异步IO模式下的测试。

本次系列测试均为4K随机读测试，nubjobs（并发进程数）和iodepth（队列深度）是各测试的两个主要变量，可以说两者的乘积决定了各组测试的压力大小。而psync（同步IO模式）和libaio（异步IO模式）决定了大于1的iodepth是否有效。

2、 异步I/O、队列深度：64、并发线程数：8

fio --ioengine=libaio --randrepeat=0 --norandommap --thread --direct=1 --stonewall --group_reporting --name=mytest --ramp_time=60 --runtime=600 --time_based --numjobs=8 --iodepth=64 --filename=/dev/nvme1n1 --rw=randread --bs=4k --output=256-4K_randR512.log

测试结果如下（IOPS：1007.5k）：

mytest: (g=0): rw=randread, bs=4K-4K/4K-4K/4K-4K, ioengine=libaio, iodepth=64
…
fio-2.2.9
Starting 8 threads
mytest: (groupid=0, jobs=8): err= 0: pid=11418: Sun May 5 17:24:27 2019
read : io=2305.1GB, bw=3935.5MB/s, iops=1007.5K, runt=600001msec
slat (usec): min=1, max=340, avg= 3.54, stdev= 1.72
clat (usec): min=21, max=2204, avg=504.18, stdev=183.15
lat (usec): min=23, max=2208, avg=507.85, stdev=183.15
clat percentiles (usec):
| 1.00th=[ 177], 5.00th=[ 233], 10.00th=[ 278], 20.00th=[ 338],
| 30.00th=[ 390], 40.00th=[ 442], 50.00th=[ 490], 60.00th=[ 540],
| 70.00th=[ 596], 80.00th=[ 660], 90.00th=[ 756], 95.00th=[ 828],
| 99.00th=[ 972], 99.50th=[ 1032], 99.90th=[ 1144], 99.95th=[ 1208],
| 99.99th=[ 1336]
bw (KB /s): min= 0, max=511944, per=12.49%, avg=503317.68, stdev=14677.46
lat (usec) : 50=0.01%, 100=0.01%, 250=6.73%, 500=45.53%, 750=37.48%
lat (usec) : 1000=9.52%
lat (msec) : 2=0.74%, 4=0.01%
cpu : usr=11.86%, sys=62.31%, ctx=194475883, majf=0, minf=17716
IO depths : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=0.1%, 32=0.1%, >=64=109.9%
submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0%
complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.1%, >=64=0.0%
issued : total=r=604477416/w=0/d=0, short=r=0/w=0/d=0, drop=r=0/w=0/d=0
latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=64
Run status group 0 (all jobs):
READ: io=2305.1GB, aggrb=3935.5MB/s, minb=3935.5MB/s, maxb=3935.5MB/s, mint=600001msec, maxt=600001msec
Disk stats (read/write):
nvme1n1: ios=664494451/0, merge=0/0, ticks=330657118/0, in_queue=18446744069786846278, util=100.00%

我们同样获取了libaio模式下的多组数据，如下表：
如下图可以看到，numjobs和iodepth组合下压力越大，性能也越高。最终在512（numjobs*iodepth）时达到了PBlaze5的性能峰值。

不同的介质、不同的接口和协议规范对于测试以及采购、配置、优化和升级的各项工作有着重要意义，也是以最小的成本获取最高性能的前提。Memblaze一直致力于帮助用户构建高性能、高能源效率的存储系统，针对数据库等典型应用场景还有着更为定制化的方案。

参考

fio howto