aix服务器磁盘queue depth的初值是由什么决定的

queue_depth参数介绍及调整步骤

queue_depth参数大小

在

AIX环境中，正确设置FAStT 逻辑磁盘的队列深度（queue_depth）对系统性能非常重要。

对于较大的FAStT配置，有许多卷和主机连接，这个设置对高可靠性来讲就更加关键。队列深度太大会导致文件系统的丢失或主机死机。下面介绍了如何正确设

置磁盘的队列深度及其计算方法。

我们可以使用如下的公式来决定最大的队列深度：

512 / (主机数 每个主机的LUN数 )

例如一个系统有4个主机, 每个有 32 LUNs (这是每个AIX主机的最大LUN数), 那么最大队列深度应该是4：

512 / ( 4 32 ) = 4

这时，你应该把hdiskX 的queue_depth 属性设为如下：

#chdev -l hdiskX -a queue_depth=4 -P

X代表相对应的磁盘号。

可以使用iostat -D查看

其中sqfull表示自系统启动以来queue_deeth超出的次数

IBM工程师建议queue_depth的值在40-128之间

如何设置：

queue_depth参数会影响disk i/o性能，特别是在数据库等i/o密集性应用中。适当调整设置此参数，会提高整体应用的性能。下面是在AIX 53,IBM ds4300上调整此参数的步骤及注意事项，记录一下。

下面物理磁盘hdisk2是基于IBM存储上的，做的raid 5,此盘属于vg datavg中。

一，首先备份datavg在生产环境作任何调整，一定要切记安全第一，备份是必不可少的。

#smit savevg

二，查看所需修改的hdisk2上queue_depth的值。

#lsattr -El hdisk2|grep queue_depth

三，首先umount datavg上的文件系统。

#umount /u2

四，vary off vg。

#varyoffvg datavg

五，删除磁盘hdisk2

#rmdev -l hdisk2

六，修改磁盘hdisk2 queue_depth参数

#chdev -l hdisk2 -a queue_depth=16(此值为所需修改的具体queue_depth值) -P

七，增加磁盘hdisk2

#mkdev -l hdisk2

八，vary on vg

#varyonvg datavg

九，mount datavg上文件系统

#mount /u2

十，最后查看一下queue_depth参数是否修改成功。

#lsattr -El hdisk2|grep queue_depth

如上面查看queue_depth值已变成所需值，则整个过程完成。如有条件，最好能重一下机器。应注意的是此值如设置不合理，可能会导致系统hang住，或死机现象。

本人曾亲自踫到由于此值设置过大，导致系统出现异常，init进程始终占用cpu在20%左右，syscal长期在200k以上，waitqueue值也很高，严重影响了系统性能。因此，要注意此值调整以后应注意监测一段时间，直到调整到一个合适值。

记得在一篇介绍对象存储的文章开头这样写道“那些没有为数据库或文件系统写过代码的上了年纪的程序员应该不太可能会读这篇文章。毕竟，一般商业应用程序访问其他数据类型的模式已经存在超过 40年了。”言下之意，对象存储代表了新时代下的新型数据结构类型，但是对象存储的出现也与存储发展的历史密不可分。在Web20、云和数字内容爆发的时代，类似数字视频和移动网络之类事物的增长，产生了极大量的非结构化数据。存储厂商也推出了新的基于对象的存储系统，从而来提供更加简单的管理和具有更佳扩展性的元数据格式。相比传统存储，对象存储的关键优势在于其简单性。由于对象存储不依赖于LUNs和卷，因此新的存储容量可以通过简单配置加入到运行系统中，实现横向扩展( scale-out)。对象存储与Hadoop 云存储目前，对象存储的规模部署则由云服务所引领，如亚马逊 S3、Facebook。现在，无论成熟厂商还是新兴厂商的对象存储解决方案都已达到相当的成熟度，因而IT部门开始考虑如何在自己企业中实现对象存储。除了面向对象的存储，还有基于Hadoop的云存储。中国惠普云计算事业部高级产品经理吕洪在近期的视频访谈中提到：“对于那些要求访问控制的应用，对象存储系统是个不错的选择，而用云进行大数据分析的则要考虑Hadoop。”对象存储系统可以在一个持久稳固且高度可用的系统中存储任意的对象，且独立于虚拟机实例之外。应用和用户可以在对象存储中使用简单的API访问数据;这些通常都基于REST架构，但是也有面向编程语言的界面。同时，需要在云端进行大数据分析的用户则可以考虑Hadoop云存储，比如AWS提供了d性Map Reduce (EMR)。云存储选择适用于广泛的需求，但是要针对你的需求找到正确的存储类型，也意味着要找到延迟、易用性、数据完整性和成本之间的合适的平衡点。对象存储数据迁移和访问企业对存储的诉求有一定的延续性，但其访问的介质不外乎是主机、PC、移动端以及应用，针对不同的访问介质来看，面向对象存储的解决方案也有所不同。比如微信，我们可以在微信中上传和访问照片、视频等内容，这是一种面向对象数据的访问和存储方式;然而如果应用软件不支持>

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