IO QoS（主讲人：姚文辉）慕课视频播放-大数据平台核心技术-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

在介绍完读写流程后

接着探讨一下在存储系统中

复制服务质量如何保证

在大数据处理系统中

为了提高系统的资源利用率

一般都会将多个作业

同时并行运行

为了更有效的使用资源

并保证高优先级的作业

更多的使用资源

在存储系统中

会对IO能力存储空间

原数据操作等资源做控制

同时 QOS也隐含了

在用户作业请求资源

超过现有资源的时候

应该保证服务的稳定

在本页的图中

对盘古存储系统中的

磁盘IO能力的控制方法

作了描述

在左边的图中可以看到

不同的作业会被分配

不同的优先级

当IO请求到达服务器后

分类器会根据优先级

放到对应的队列中

进行排队等待处理

每个IO队列有不同的权重

调度器将时间

划分为毫秒级别的时间片

将每一个队列的权重

对应到若干个时间分片上

依次或者并行

从不同的IO队列中

取出对应个数的

IO任务进行执行

在右边的图中描述了

在某个优先级对列内部

如何对多个作业的

IO任务进行调度

作业在IO任务中

会携带作业的唯一标识

并按照该标识

将IO请求再次分发到

不同的队列中

再从某个优先级队列中

取IO任务的时候

会依次取得不同作业的

任务进行操作

这样做是为了避免

相同优先级中

发起IO任务较多的作业

过多消耗IO资源

而发起IO任务少的作业

要等待其完成才能完成

这样做依然是有问题的

比如如果系统中

IO任务较多的作业很少

而IO任务较少的作业很多

会导致前者被拖慢很多

如果底层采用了SATA磁盘

这种机械存储设备

会丢失IO连续性

这样本来可以连续高效的

磁盘操作

变为随机操作

而带来性能下降

一种解决办法

是可以按照优先级

队列内部的作业长度作为参考

队列长则多取短则少取

来解决上面的问题

在上面的模型中

如果作业的IO请求

超过了磁盘的IO能力

就在队列满的时候

直接将IO任务丢弃

并告知IO请求发起者

等待一段时间后再来重试

这样的处理

防止了存储系统被压跨

保证服务稳定

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