上篇我们分析了raid5与raid10的内部运行细节，这里我们主要分析一下存储阵列的瓶颈，因为瓶颈的出现，与raid方式是有很大差别的，所以我们需要先分析raid5与raid10的具体差别。
阵列的瓶颈主要体现在2个方面，吞吐量与IOPS。
1、吞吐量
吞吐量主要取决于阵列的构架，光纤通道的大小（现在阵列一般都是光纤阵列，至于SCSI这样的SSA阵列，我们不讨论）以及硬盘的个数。阵列的构架与每个阵列不同而不同，他们也都存在内部带宽（类似于pc的系统总线），不过一般情况下，内部带宽都设计的很充足，不是瓶颈的所在。
光纤通道的影响还是比较大的，如数据仓库环境中，对数据的流量要求很大，而一块2Gb的光纤卡，所能支撑的最大流量应当是2Gb/8(小B)=250MB/s(大B)的实际流量，当4块光纤卡才能达到1GB/s的实际流量，所以数据仓库环境可以考虑换4Gb的光纤卡。
最后说一下硬盘的限制，这里是最重要的，当前面的瓶颈不再存在的时候，就要看硬盘的个数了，我下面列一下不同的硬盘所能支撑的流量大小：
10 K rpm 15 K rpm ATA
——— ——— ———
10M/s 13M/s 8M/s
那么，假定一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么硬盘上最大的可以支撑的流量为120*13=1560MB/s，如果是2Gb的光纤卡，可能需要6块才能够，而4Gb的光纤卡，3-4块就够了。
2、IOPS
决定IOPS的主要取决与阵列的算法，cache命中率，以及磁盘个数。阵列的算法因为不同的阵列不同而不同，如我们最近遇到在hds usp上面，可能因为ldev(lun)存在队列或者资源限制，而单个ldev的iops就上不去，所以，在使用这个存储之前，有必要了解这个存储的一些算法规则与限制。
cache的命中率取决于数据的分布，cache size的大小，数据访问的规则，以及cache的算法，如果完整的讨论下来，这里将变得很复杂，可以有一天好讨论了。我这里只强调一个cache的命中率，如果一个阵列，读cache的命中率越高越好，一般表示它可以支持更多的IOPS，为什么这么说呢？这个就与我们下面要讨论的硬盘IOPS有关系了。
硬盘的限制，每个物理硬盘能处理的IOPS是有限制的，如
10 K rpm 15 K rpm ATA
——— ——— ———
100 150 50
同样，如果一个阵列有120块15K rpm的光纤硬盘，那么，它能撑的最大IOPS为120*150=18000，这个为硬件限制的理论值，如果超过这个值，硬盘的响应可能会变的非常缓慢而不能正常提供业务。
另外，我们上一篇也讨论了，在raid5与raid10上，读iops没有差别，但是，相同的业务写iops，最终落在磁盘上的iops是有差别的，而我们评估的却正是磁盘的IOPS，如果达到了磁盘的限制，性能肯定是上不去了。
那我们假定一个case，业务的iops是10000，读cache命中率是30%，读iops为60%，写iops为40%，磁盘个数为120，那么分别计算在raid5与raid10的情况下，每个磁盘的iops为多少。
raid5:
- 单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120
- = (4200 + 16000)/120
- = 168
这里的10000*(1-0.3)*0.6表示是读的iops，比例是0.6，除掉cache命中，实际只有4200个iops
而4 * (10000*0.4) 表示写的iops，因为每一个写，在raid5中，实际发生了4个io，所以写的iops为16000个
为了考虑raid5在写操作的时候，那2个读操作也可能发生命中，所以更精确的计算为：
- 单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120
- = (4200 + 5600 + 8000)/120
- = 148
计算出来单个盘的iops为148个，基本达到磁盘极限
raid10
- 单块盘的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120
- = (4200 + 8000)/120
- = 102
可以看到，因为raid10对于一个写操作，只发生2次io，所以，同样的压力，同样的磁盘，每个盘的iops只有102个，还远远低于磁盘的极限iops。
在一个实际的case中，一个恢复压力很大的standby（这里主要是写，而且是小io的写），采用了raid5的方案，发现性能很差，通过分析，每个磁盘的iops在高峰时期，快达到200了，导致响应速度巨慢无比。后来改造成raid10，就避免了这个性能问题，每个磁盘的iops降到100左右。
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