《网络存储系统IO响应时间边界性能研究（标题1,3号黑体,外》.docVIP

网络存储系统I/O响应时间边界性能研究(标题1，3号黑体，外文为Times New Roman加粗) 崔宝江1，刘军2,3，王刚2，刘璟2（人名，5号楷体_GB2312） (1. 北京邮电大学 信息安全中心，北京 100876；2. 南开大学 计算机科学系，天津 300071)（地名，6号宋体、外文Times New Roman） 摘 要：为了对网络存储系统性能进行预测和改进，利用定量分析法研究了系统I/O响应时间与各性能影响因素之间的关系。通过分析网络RAID存储系统的数据传输原理，建立了该系统的闭合排队网络模型，并研究了其I/O当并发任务数较低时，存储中心服务器CPU处理能力和缓冲区命中率是影响I/O响应时间的关键因素。 关键词：网络存储；性能建模；排队网络；I/O响应时间 中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2006)01-0001-06(“摘 要”题名为小5号黑体，摘要正文为小5号宋体) (“关键词”题名为小5号黑体，关键词正文为小5号宋体) (“中图分类号、文献标识码、文章编号”题名为小5号黑体，内容为小5号Times New Roman体) 1 引言（标题2，小4号黑体，占2行） 网络技术的飞速发展，促使信息量正以超乎人们想象的速度增长。随着海量数据处理需求的日益迫切，用户对数据存储系统在性能方面提出了更高的要求。现有对存储系统性能方面的研究主要集中在DAS存储系统[1]，随着网络存储技术的快速发展，针对网络存储系统性能方面的研究逐渐成为当前热点。 由于存储网络的引入，使影响网络存储系统性的因素更加复杂，不仅涉及到DAS存储系统，而且和网络、主机系统性能密切相关。对于网络存储系统性能方面的评价和研究，国内外都做了大量工作。目前，这些关于性能方面的研究大都是定性的[2~4]，定量研究模型仍然有限[5]。本文构建了基于网络RAID结构的网络存储系统，对其结构和数据处理流程进行了分析，建立了它的闭合排队网络模型CQNM(closed queueing networks model)，并在排队网络理论基础上提出了其性能定量分析模型。利用此模型可快速分析网络RAID存储系统I/O响应时间的性能边界，定量地分析影响网络存储系统性能的关键性能影响因素，并区分各种影响因素对系统性能的影响程度。 本文的结构如下：第2节，描述网络RAID存储系统的结构；第3节，建立了网络RAID存储系统的排队网络模型，并在此基础上提出了其I/O响应时间的边界性能分析模型；第4节对I/O响应时间的性能分析模型进行了验证，并利用模型分析了网络RAID存储系统的性能影响因素；第5节，结论。 2 网络RAID存储系统的结构 网络RAID存储系统的系统结构如图1所示，构建了基于两级RAID5冗余结构的网络存储系统。分布于网络中的存储设备，利用IP存储协议ENBD映射为存储中心服务器的虚拟存储设备。这些虚拟设备通过存储中心服务器中的软RAID设备驱动程序构建成不同级别的RAID存储空间。从而把在网络中分布的存储资源组织成存储中心服务器可利用的具有统一地址空间的虚拟存储空间。 在网络RAID存储系统中，存储中心服务器应用程序对本地虚拟RAID存储设备的读写请求，通过调用ENBD Client端程序，将数据由网络传送到远端的存储服务器。存储服务器中的ENBD Server端程序接收到数据包后，解析出原数据和命令，将读写请求通过设备文件系统或设备驱动程序对存储设备完成具体读写操作，最后将相应信息再反馈回存储中心服务器。在上面对网络存储系统的基本存储数据处理流程进行分析的基础上，可建立其抽象性能分析模型。 图1 网络RAID存储系统的网络拓扑图 3 网络RAID存储系统的性能分析模型 3.1 建立网络模型（标题3，5号黑体，占1行） （以下为正文，正文为5号宋体，外文Times New Roman。注意：正文中单个数字和外文字母不得用公式编辑器生成） 基于以上对网络RAID存储系统基本存储流程的分析，我们将数据处理流程中的主要环节抽象为一个个服务节点，其中，存储中心服务器和存储服务器中的中央处理器抽象为CPU服务节点，网卡抽象为网卡服务节点，用于在存储中心服务器和存D存储系统的CQNM模型，见图2，图中左侧的存储中心服务器通过网络连接到右侧的存储服务器。CPU服务节点负责处理本地的应用程序和数据，网卡服务节点通过网卡向网络中发送或接收数据，网络传输节点通过网络传输数据，磁盘I/O节点负责对磁盘进行读写操作。 3.1.1 建立边界性能分析模型（标题4，5号楷体，占1行） 建立网络RAID存储系统的CQNM模型后，我们利用BJB[6]（balanced