NetApp性能调优：如何不加磁盘提高性能

如果 usage 即“用量”很稳定且有少量“invalidate”即“无效数”和 “evict”即“退出数”，则表示工作集大小合适。

缓存的 KB/s 数约等于每个块每秒命中数 hit/s × 4KB。

值得注意的是，在 PCS 中模拟的三个缓存是级联缓存。在以上示例中，ec0 表示大小为 8GB 的第一个缓存，ec1 表示大小为 8GB 的第二个缓存，ec2 表示大小为 16GB 的第三个缓存。32GB 缓存每秒的命中数是三个缓存每秒的命中数合计。级联缓存的主要优势在于，在为 32GB 缓存测量准确命中率的过程中，我们也同时获得 8GB 和 16GB 缓存的命中率预计值。如此一来，我们便获得了命中率曲线中的三个点，并能够预计中间缓存大小的命中率。

PAM 和 FlexShare

FlexShare 是 Data ONTAP 的一个选项，用于为各卷级别设置系统资源（处理器、内存及 I/O）的优先级，从而在控制器负荷较大时向特定卷中的工作分配更多资源。FlexShare 能够与 PAM 完全兼容，在 FlexShare 中进行的设置适用于 PAM 缓存中的数据。凭借 FlexShare，可以在使用 PAM 实施的全局策略上进行更为细化的控制。例如，如果使用 FlexShare 为某个卷指定较高的优先级，则该卷在缓存中的优先级也会较高。

结论

在 IT 预算有限的今天，我们迫切需要从公司的投资中获得最佳性能，同时降低功耗、散热及空间方面的需求。PAM 实现了这个目标。它给予您调节缓存模式的灵活性，满足您在工作上的独特需求。在您作出购买决定前，PCS 还能帮助您确定能否从 PAM 受益，所需的模块数和各种设置。

作者简介

Naresh Patel

NetApp 性能工程技术总监

Naresh 拥有性能学博士学位，从事软硬件系统性能评估工作超过 22 年，其中包括在 NetApp 任职的 9 年。

Dave Tanis

NetApp性能和 PAM 高级产品经理

Dave 在系统工程和市场营销领域拥有丰富经验。他的 19 年职业生涯还包括研发性能工程设计、网络管理和产品管理。

Paul Updike

NetApp技术营销工程师

在其 16 年的 IT 从业生涯中，Paul 曾在性能、理论及工程环境的不同领域任职。自从六年前加入 NetApp 以来，他一直致力于 Data ONTAP 和存储系统性能的最佳实施。