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使用 FIO 對 Kubernetes 持久卷進行 Benchmark:讀/寫(IOPS)、帶寬(MB/s)和延遲

開發(fā) 前端
如果持久化卷聲明(Persistent Volume Claim)卡在 Pending 上,很可能您沒有指定有效的存儲類(Storage Class)。使用 kubectl get storageclasses 進行雙重檢查。還要檢查用于配置的卷大小是否為 1000Gi(默認值)。

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工具

Dbench

https://github.com/leeliu/dbench

用法

1.編輯 dbench.yaml 文件中的 storageClassName 以匹配你自己的 Storage Class。

  1. kubectl get storageclasses 

2.部署

  1. kubectl apply -f dbench.yaml 

3.部署后,Dbench Job 將:

  • 使用 storageClassName: ssd(默認)提供 1000Gi(默認)的持久卷。
  • 在新配置的磁盤上運行一系列 fio 測試。
  • 目前有 9 個測試,每個測試 15 秒 - 總運行時間約為 2.5 分鐘。

4.使用以下方法跟蹤基準測試進度:

  1. kubectl logs -f job/dbench 

空輸出表示 job 尚未創(chuàng)建,或 storageClassName 無效,請參閱下面的故障排除。

5.在所有測試結束時,您將看到類似于以下內(nèi)容的摘要:

  1. ================== 
  2. = Dbench Summary = 
  3. ================== 
  4. Random Read/Write IOPS: 75.7k/59.7k. BW: 523MiB/s / 500MiB/s 
  5. Average Latency (usec) Read/Write: 183.07/76.91 
  6. Sequential Read/Write: 536MiB/s / 512MiB/s 
  7. Mixed Random Read/Write IOPS: 43.1k/14.4k 

Dbench 摘要結果

  • Random Read/Write IOPS(隨機讀寫)
  • BW(帶寬)
  • Average Latency (usec) Read/Write(讀/寫平均延遲)
  • Sequential Read/Write(順序讀/寫)
  • Mixed Random Read/Write IOPS(混合隨機讀/寫)

6.測試完成后,進行清理:

  1. kubectl delete -f dbench.yaml 

注意事項/故障排除

  • 如果持久化卷聲明(Persistent Volume Claim)卡在 Pending 上,很可能您沒有指定有效的存儲類(Storage Class)。使用 kubectl get storageclasses 進行雙重檢查。還要檢查用于配置的卷大小是否為 1000Gi(默認值)。
  • 綁定持久性卷可能需要一些時間,Kubernetes Dashboard UI 將 Dbench Job 顯示為紅色,直到卷完成配置。
  • 測試多種磁盤大小很有用,因為大多數(shù)云提供商按每 GB 配置的 IOPS 定價。因此,4000Gi 卷的性能可能將優(yōu)于 1000Gi 卷。重新測試,只需編輯 yaml,kubectl delete -f dbench.yaml 并在 deprovision/delete 完成后再次運行 kubectl apply -f dbench.yaml。
  • 所有 fio 測試的項都在 docker-entrypoint.sh 中。
  • Testing Read IOPS...
  • Testing Write IOPS...
  • Testing Read Bandwidth...
  • Testing Write Bandwidth...
  • Testing Read Latency...
  • Testing Write Latency...
  • Testing Read Sequential Speed...
  • Testing Write Sequential Speed...
  • Testing Read/Write Mixed...

騰訊云 K8S 集群生產(chǎn)實戰(zhàn)

1.kubectl get storageclass

2.vi dbench.yaml

3.kubectl apply -f dbench.yaml

4.kubectl logs -f job/dbench

5.kubectl delete -f dbench.yaml

 

責任編輯:武曉燕 來源: 黑客下午茶
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