本帖最后由 jeffxl 于 2012-7-4 12:24 编辑
1.读可以依赖多级缓存架构承担90%以上的压力,通过各种方式都应很好的解决读IOPS的问题(读IOPS有统计上的热度聚合性)。
2.无盘服务器负载瓶颈在于服务器网络并发能力和回写(回写是基于用户需求的,没几个客户的回写数据时相同的。IO比较离散,全局回写缓存架构几乎无力帮助到回写部分)。
3.回写压力的分散,在目前各种网吧无盘平台上都有分盘回写方案,IOPS效能比阵列高、适用性更好(软件回写IO逻辑分离)。
4.无盘回写的数据模型几乎都是多深度 多线程的随机读写(从全局看服务器端回写数据流),AHCI是必要开启的功能,可以大大提高SSD的回写负载能力。
5.真正有效的用户回写(和体验相关的)流量并不高而数据模型是零散随机的;网吧体验无关的回写,比如客户机往系统盘复制(持续写)内容会占用大量LAN和服务器网络带宽(包括宝贵的传输SSD带宽),这些都是需要峰值控制的。
6.基于二八定理,用80%的服务器资源满足20%的人的需求是没有必要的,在服务器端做出IP为粒度的回写QOS限制并不影响客户机体验,可以大大提高实际带机效果。这个道理和网吧路由器的QOS策略原则是相同的
7.客户机内存有裕量,拿部分出来做RAM本地回写会有大惊喜(分布式回写缓存可以承担大量回写压力)。当然你如果和我一样是暴力服务器控,通过各种规划一样可以客户机无本地回写做出能承受巨量访问的服务器出来。
我很喜欢玩单服带N多机器,而硬件成本控制到最小,玩的就是规划。
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