磁盘性能指标--IOPS
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        IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。

    随机读写频繁的应用，如小文件存储(图片)、OLTP数据库、邮件服务器，关注随机读写性能，IOPS是关键衡量指标。
    顺序读写频繁的应用，传输大量连续数据，如电视台的视频编辑，视频点播VOD(Video On Demand)，关注连续读写性能。数据吞吐量是关键衡量指标。

IOPS和数据吞吐量适用于不同的场合：
读取10000个1KB文件，用时10秒 Throught(吞吐量)=1MB/s ，IOPS=1000 追求IOPS
读取1个10MB文件，用时0.2秒 Throught(吞吐量)=50MB/s, IOPS=5 追求吞吐量

磁盘服务时间
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传统磁盘本质上一种机械装置，如FC, SAS, SATA磁盘，转速通常为5400/7200/10K/15K rpm不等。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。

寻道时间 Tseek是指将读写磁头移动至正确的磁道上所需要的时间。寻道时间越短，I/O操作越快，目前磁盘的平均寻道时间一般在3－15ms。
旋转延迟 Trotation是指盘片旋转将请求数据所在扇区移至读写磁头下方所需要的时间。旋转延迟取决于磁盘转速，通常使用磁盘旋转一周所需时间的1/2表示。比如，7200 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/7200/2 = 4.17ms，而转速为15000 rpm的磁盘其平均旋转延迟为2ms。
数据传输时间 Ttransfer是指完成传输所请求的数据所需要的时间，它取决于数据传输率，其值等于数据大小除以数据传输率。目前IDE/ATA能达到133MB/s，SATA II可达到300MB/s的接口数据传输率，数据传输时间通常远小于前两部分消耗时间。简单计算时可忽略。

常见磁盘平均物理寻道时间为：
7200转/分的STAT硬盘平均物理寻道时间是9ms
10000转/分的STAT硬盘平均物理寻道时间是6ms
15000转/分的SAS硬盘平均物理寻道时间是4ms

常见硬盘的旋转延迟时间为：

7200 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/7200/2 = 4.17ms

10000 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/10000/2 = 3ms，

15000 rpm的磁盘其平均旋转延迟约为60*1000/15000/2 = 2ms。

最大IOPS的理论计算方法
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IOPS = 1000 ms/ (寻道时间 + 旋转延迟)。可以忽略数据传输时间。

7200 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (9 + 4.17) = 76 IOPS
10000 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (6+ 3) = 111 IOPS
15000 rpm的磁盘IOPS = 1000 / (4 + 2) = 166 IOPS

影响测试的因素
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实际测量中，IOPS数值会受到很多因素的影响，包括I/O负载特征(读写比例，顺序和随机，工作线程数，队列深度，数据记录大小)、系统配置、操作系统、磁盘驱动等等。因此对比测量磁盘IOPS时，必须在同样的测试基准下进行，即便如此也会产生一定的随机不确定性。

队列深度说明
NCQ、SCSI TCQ、PATA TCQ和SATA TCQ技术解析
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    是一种命令排序技术，一把喂给设备更多的IO请求，让电梯算法和设备有机会来安排合并以及内部并行处理，提高总体效率。
SCSI TCQ的队列深度支持256级
ATA TCQ的队列深度支持32级（需要8M以上的缓存）
NCQ最高可以支持命令深度级数为32级，NCQ可以最多对32个命令指令进行排序。
    大多数的软件都是属于同步I/O软件，也就是说程序的一次I/O要等到上次I/O操作的完成后才进行，这样在硬盘中同时可能仅只有一个命令，也是无法发挥这个技术的优势，这时队列深度为1。
    随着Intel的超线程技术的普及和应用环境的多任务化，以及异步I/O软件的大量涌现。这项技术可以被应用到了，实际队列深度的增加代表着性能的提高。
在测试时，队列深度为1是主要指标，大多数时候都参考1就可以。实际运行时队列深度也一般不会超过4.

IOPS可细分为如下几个指标：
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数据量为n字节，队列深度为k时，随机读取的IOPS
数据量为n字节，队列深度为k时，随机写入的IOPS

二、举例测试：

UOS公有云开放以来，一些用户反应用dd命令测试出来的1TB云硬盘的吞吐率(MBPS)只有128MB/s，而不是我们SLA保证的170MB /s ，这是为什么？下面我会简单介绍如何测试硬盘，RAID，SAN，SSD，云硬盘等，然后再来回答上面的问题。

测试前提

我们在进行测试时，都会分清楚:

测试对象：要区分硬盘、SSD、RAID、SAN、云硬盘等，因为它们有不同的特点
测试指标：IOPS和MBPS(吞吐率)，下面会具体阐述
测试工具：Linux下常用Fio、dd工具, Windows下常用IOMeter,
测试参数: IO大小，寻址空间，队列深度，读写模式，随机/顺序模式
测试方法：也就是测试步骤。

测试是为了对比，所以需要定性和定量。在宣布自己的测试结果时，需要说明这次测试的工具、参数、方法，以便于比较。

测试工具 fio:

顺序读

测试命令:fio -name iops -rw=read -bs=4k -runtime=60 -iodepth 32 -filename /dev/sda6 -ioengine libaio -direct=1

SATA
Jobs: 1 (f=1): [R] [16.4% done] [124.1M/0K /s] [31.3K/0  iops] [eta 00m:51s]
SAS
Jobs: 1 (f=1): [R] [16.4% done] [190M/0K /s] [41.3K/0  iops] [eta 00m:51s]
SSD
Jobs: 1 (f=1): [R] [100.0% done] [404M/0K /s] [103K /0  iops] [eta 00m:00s]

可以看到在对4KB数据包进行连续读的情况下:

SSD其速度可以达到404MB/S，IOPS达到103K/S

SAS其速度可以达到190MB/S，IOPS达到41K/S

SATA其速度可以达到124MB/S，IOPS达到31K/S

顺序读，SAS总体表现是SATA硬盘的1.3倍，SSD总体表现是sata硬盘的4倍。

随机读

测试命令 fio -name iops -rw=randread -bs=4k -runtime=60 -iodepth 32 -filename /dev/sda6 -ioengine libaio -direct=1

SATA
Jobs: 1 (f=1): [r] [41.0% done] [466K/0K /s] [114 /0  iops] [eta 00m:36s]
SAS
Jobs: 1 (f=1): [r] [41.0% done] [1784K/0K /s] [456 /0  iops] [eta 00m:36s]
SSD
Jobs: 1 (f=1): [R] [100.0% done] [505M/0K /s] [129K /0  iops] [eta 00m:00s]

随机读，SAS总体表现是SATA硬盘的4倍，SSD总体表现是sata硬盘的一千多倍。

顺序写

测试命令:fio -name iops -rw=write -bs=4k -runtime=60 -iodepth 32 -filename /dev/sda6 -ioengine libaio -direct=1

SATA
Jobs: 1 (f=1): [W] [21.3% done] [0K/124.9M /s] [0 /31.3K iops] [eta 00m:48s]
SAS
Jobs: 1 (f=1): [W] [21.3% done] [0K/190M /s] [0 /36.3K iops] [eta 00m:48s]
SSD
Jobs: 1 (f=1): [W] [100.0% done] [0K/592M /s] [0 /152K  iops] [eta 00m:00s]

同样的4KB数据包顺序写的情况下，SSD卡的成绩为592MB/S，IOPS为152K。而本地硬盘仅为118MB/S，IOPS仅为30290。

随机写

测试命令: fio -name iops -rw=randwrite -bs=4k -runtime=60 -iodepth 32 -filename /dev/sda6 -ioengine libaio -direct=1

SATA
Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/548K /s] [0 /134  iops] [eta 00m:00s]
SAS
Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/2000K /s] [0 /512  iops] [eta 00m:00s]
SSD
Jobs: 1 (f=1): [W] [100.0% done] [0K/549M /s] [0 /140K  iops] [eta 00m:00s]

在接下来的4KB数据包随机写操作中，SSD卡再次展示了其高超的IO性能，高达549MB/S的随机写速率，IOPS高达140K。相比之下，本地硬盘的随机读写仅为548KB/S，IOPS为134。

存储系统模型

为了更好的测试，我们需要先了解存储系统，块存储系统本质是一个排队模型，我们可以拿银行作为比喻。还记得你去银行办事时的流程吗？

去前台取单号
等待排在你之前的人办完业务
轮到你去某个柜台
柜台职员帮你办完手续1
柜台职员帮你办完手续2
柜台职员帮你办完手续3
办完业务，从柜台离开

如何评估银行的效率呢：

服务时间 = 手续1 + 手续2 + 手续3
响应时间 = 服务时间 + 等待时间
性能 = 单位时间内处理业务数量

那银行如何提高效率呢:

增加柜台数
降低服务时间

因此，排队系统或存储系统的优化方法是

增加并行度
降低服务时间

硬盘测试

硬盘原理

我们应该如何测试SATA/SAS硬盘呢？

每个硬盘都有一个磁头(相当于银行的柜台)，硬盘的工作方式是：

收到IO请求，得到地址和数据大小
移动磁头(寻址)
找到相应的磁道(寻址)
读取数据
传输数据

则磁盘的随机IO服务时间:

服务时间 = 寻道时间 + 旋转时间 + 传输时间

对于10000转速的SATA硬盘来说，一般寻道时间是7 ms，旋转时间是3 ms, 64KB的传输时间是 0.8 ms，则SATA硬盘每秒可以进行随机IO操作是 1000/(7 + 3 + 0.8) = 93，所以我们估算SATA硬盘64KB随机写的IOPS是93。一般的硬盘厂商都会标明顺序读写的MBPS。

我们在列出IOPS时，需要说明IO大小，寻址空间，读写模式，顺序/随机，队列深度。我们一般常用的IO大小是4KB，这是因为文件系统常用的块大小是4KB。

使用dd测试硬盘

虽然硬盘的性能是可以估算出来的，但是怎么才能让应用获得这些性能呢？对于测试工具来说，就是如何得到IOPS和MBPS峰值。我们先用dd测试一下SATA硬盘的MBPS(吞吐量)。

#dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=4k count=300000 oflag=direct
记录了300000+0 的读入 记录了300000+0 的写出 1228800000字节(1.2 GB)已复制，17.958 秒，68.4 MB/秒

#iostat -x sdd 5 10
...
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdd 0.00 0.00 0.00 16794.80 0.00 134358.40 8.00 0.79 0.05 0.05 78.82...

为什么这块硬盘的MBPS只有68MB/s? 这是因为磁盘利用率是78%，没有到达95%以上，还有部分时间是空闲的。当dd在前一个IO响应之后，在准备发起下一个IO时，SATA硬盘是空闲的。那么如何才能提高利用率，让磁盘不空闲呢？只有一个办法，那就是增加硬盘的队列深度。相对于CPU来说，硬盘属于慢速设备，所有操作系统会有给每个硬盘分配一个专门的队列用于缓冲IO请求。

队列深度

什么是磁盘的队列深度？

在某个时刻,有N个inflight的IO请求,包括在队列中的IO请求、磁盘正在处理的IO请求。N就是队列深度。

加大硬盘队列深度就是让硬盘不断工作，减少硬盘的空闲时间。

加大队列深度 -> 提高利用率 -> 获得IOPS和MBPS峰值 -> 注意响应时间在可接受的范围内

增加队列深度的办法有很多

使用异步IO，同时发起多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求
多线程发起同步IO请求，相当于队列中有多个IO请求
增大应用IO大小，到达底层之后，会变成多个IO请求，相当于队列中有多个IO请求队列深度增加了。

队列深度增加了，IO在队列的等待时间也会增加，导致IO响应时间变大，这需要权衡。让我们通过增加IO大小来增加dd的队列深度，看有没有效果：

dd if=/dev/zero of=/dev/sdd bs=2M count=1000 oflag=direct
记录了1000+0 的读入 记录了1000+0 的写出 2097152000字节(2.1 GB)已复制，10.6663 秒，197 MB/秒

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rsec/s wsec/s avgrq-sz avgqu-sz await svctm %util
sdd 0.00 0.00 0.00 380.60 0.00 389734.40 1024.00 2.39 6.28 2.56 97.42

可以看到2MB的IO到达底层之后，会变成多个512KB的IO，平均队列长度为2.39，这个硬盘的利用率是97%，MBPS达到了197MB/s。(为什么会变成512KB的IO，你可以去使用Google去查一下内核参数 max_sectors_kb的意义和使用方法 )

也就是说增加队列深度，是可以测试出硬盘的峰值的。

使用fio测试硬盘

现在，我们来测试下SATA硬盘的4KB随机写的IOPS。因为我的环境是Linux，所以我使用FIO来测试。

$fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=1000G -filename=/dev/vdb 
-name="EBS 4K randwrite test" -iodepth=64 -runtime=60

简单介绍fio的参数

ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。
bs: IO大小
direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。
rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。
size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。
filename: 测试对象
iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。
runtime: 测试时长

下面我们做两次测试，分别 iodepth = 1和iodepth = 4的情况。下面是iodepth = 1的测试结果。

上图中蓝色方框里面的是测出的IOPS 230, 绿色方框里面是每个IO请求的平均响应时间，大约是4.3ms。***方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 9.920 ms。橙色方框表示该硬盘的利用率已经达到了98.58%。

下面是 iodepth = 4 的测试:

我们发现这次测试的IOPS没有提高，反而IO平均响应时间变大了，是17ms。

为什么这里提高队列深度没有作用呢，原因当队列深度为1时，硬盘的利用率已经达到了98%，说明硬盘已经没有多少空闲时间可以压榨了。而且响应时间为 4ms。对于SATA硬盘，当增加队列深度时，并不会增加IOPS，只会增加响应时间。这是因为硬盘只有一个磁头，并行度是1，所以当IO请求队列变长时，每个IO请求的等待时间都会变长，导致响应时间也变长。

这是以前用IOMeter测试一块SATA硬盘的4K随机写性能，可以看到IOPS不会随着队列深度的增加而增加，反而是平均响应时间在倍增。

队列深度	IOPS	平均响应时间
1	332.931525	3.002217
2	333.985074	5.986528
4	332.594653	12.025060
8	336.568012	23.766359
16	329.785606	48.513477
32	332.054590	96.353934
64	331.041063	193.200815
128	331.309109	385.163111
256	327.442963	774.401781

寻址空间对IOPS的影响

我们继续测试SATA硬盘，前面我们提到寻址空间参数也会对IOPS产生影响，下面我们就测试当size=1GB时的情况。

我们发现，当设置size=1GB时，IOPS会显著提高到568，IO平均响应时间会降到7ms(队列深度为4)。这是因为当寻址空间为1GB时，磁头需要移动的距离变小了，每次IO请求的服务时间就降低了，这就是空间局部性原理。假如我们测试的RAID卡或者是磁盘阵列(SAN)，它们可能会用Cache把这1GB的数据全部缓存，极大降低了IO请求的服务时间(内存的写操作比硬盘的写操作快很1000倍)。所以设置寻址空间为1GB的意义不大，因为我们是要测试硬盘的全盘性能，而不是Cache的性能。

硬盘优化

硬盘厂商提高硬盘性能的方法主要是降低服务时间(延迟)：

提高转速(降低旋转时间和传输时间)
增加Cache(降低写延迟，但不会提高IOPS)
提高单磁道密度(变相提高传输时间)

RAID测试

RAID0/RAID5/RAID6的多块磁盘可以同时服务，其实就是提高并行度，这样极大提高了性能(相当于银行有多个柜台)。

以前测试过12块RAID0，100GB的寻址空间，4KB随机写，逐步提高队列深度，IOPS会提高，因为它有12块磁盘(12个磁头同时工作)，并行度是12。

队列深度	IOPS	平均响应时间
1	1215.995842	0.820917
2	4657.061317	0.428420
4	5369.326970	0.744060
8	5377.387303	1.486629
16	5487.911660	2.914048
32	5470.972663	5.846616
64	5520.234015	11.585251
128	5542.739816	23.085843
256	5513.994611	46.401606

RAID卡厂商优化的方法也是降低服务时间：

使用大内存Cache
使用IO处理器，降低XOR操作的延迟。
使用更大带宽的硬盘接口

SAN测试

对于低端磁盘阵列，使用单机IOmeter就可以测试出它的IOPS和MBPS的峰值，但是对于高端磁盘阵列，就需要多机并行测试才能得到IOPS和MBPS的峰值(IOmeter支持多机并行测试)。

磁盘阵列厂商通过以下手段降低服务时间：

更快的存储网络，比如FC和IB，延时更低。
读写Cache。写数据到Cache之后就马上返回，不需要落盘。而且磁盘阵列有更多的控制器和硬盘，大大提高了并行度。

现在的存储厂商会找SPC帮忙测试自己的磁盘阵列产品(或全闪存阵列)，并给SPC支付费用，这就是赤裸裸的标准垄断。国内也有做存储系统测试的，假如你要测试磁盘阵列，可以找NSTC (广告时间)。

SSD测试

SSD的延时很低，并行度很高(多个nand块同时工作)，缺点是寿命和GC造成的响应时间不稳定。

推荐用IOMeter进行测试，使用大队列深度，并进行长时间测试，这样可以测试出SSD的真实性能。

下图是storagereview对一些SSD硬盘做的4KB随机写的长时间测试，可以看出有些SSD硬盘的最大响应时间很不稳定，会飙高到几百ms，这是不可接受的。

云硬盘测试

我们通过两方面来提高云硬盘的性能的：

降低延迟(使用SSD，使用万兆网络，优化代码，减少瓶颈)
提高并行度(数据分片，同时使用整个集群的所有SSD)

在Linux下测试云硬盘

在Linux下，你可以使用FIO来测试

操作系统：Ubuntu 14.04
CPU： 2
Memory: 2GB
云硬盘大小： 1TB(SLA: 6000 IOPS, 170MB/s吞吐率 )

安装fio：

#sudo apt-get install fio

再次介绍一下FIO的测试参数：

ioengine: 负载引擎，我们一般使用libaio，发起异步IO请求。
bs: IO大小
direct: 直写，绕过操作系统Cache。因为我们测试的是硬盘，而不是操作系统的Cache，所以设置为1。
rw: 读写模式，有顺序写write、顺序读read、随机写randwrite、随机读randread等。
size: 寻址空间，IO会落在 [0, size)这个区间的硬盘空间上。这是一个可以影响IOPS的参数。一般设置为硬盘的大小。
filename: 测试对象
iodepth: 队列深度，只有使用libaio时才有意义。这是一个可以影响IOPS的参数。
runtime: 测试时长

4K随机写测试

我们首先进行4K随机写测试，测试参数和测试结果如下所示：

#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randwrite -size=100G -filename=/dev/vdb 
-name="EBS 4KB randwrite test" -iodepth=32 -runtime=60

蓝色方框表示IOPS是5900，在正常的误差范围内。绿色方框表示IO请求的平均响应时间为5.42ms， ***方框表示95%的IO请求的响应时间是小于等于 6.24 ms的。

4K随机读测试

我们再来进行4K随机读测试，测试参数和测试结果如下所示：

#fio -ioengine=libaio -bs=4k -direct=1 -thread -rw=randread -size=100G -filename=/dev/vdb 
-name="EBS 4KB randread test" -iodepth=8 -runtime=60

512KB顺序写测试

最后我们来测试512KB顺序写，看看云硬盘的最大MBPS(吞吐率)是多少，测试参数和测试结果如下所示：

#fio -ioengine=libaio -bs=512k -direct=1 -thread -rw=write -size=100G -filename=/dev/vdb 
-name="EBS 512KB seqwrite test" -iodepth=64 -runtime=60

蓝色方框表示MBPS为174226KB/s，约为170MB/s。

使用dd测试吞吐率

其实使用dd命令也可以测试出170MB/s的吞吐率，不过需要设置一下内核参数，详细介绍在 128MB/s VS 170MB/s 章节中。

在Windows下测试云硬盘

在Windows下，我们一般使用IOMeter测试磁盘的性能，IOMeter不仅功能强大，而且很专业，是测试磁盘性能的首选工具。

IOMeter是图形化界面(浓浓的MFC框架的味道)，非常方便操作，下面我将使用IOMeter测试我们UOS上1TB的云硬盘。

操作系统：Window Server 2012 R2 64
CPU： 4
Memory: 8GB
云硬盘大小： 1TB

当你把云硬盘挂载到Windows主机之后，你还需要在windows操作系统里面设置硬盘为联机状态。

4K随机写测试

打开IOMeter(你需要先下载)，你会看到IOMeter的主界面。在右边，你回发现4个worker(数量和CPU个数相同)，因为我们现在只需要1个worker，所以你需要把其他3个worker移除掉。

现在让我们来测试硬盘的4K随机写，我们选择好硬盘(Red Hat VirtIO 0001)，设置寻址空间(Maximum Disk Size)为50GB(每个硬盘扇区大小是512B，所以一共是 50*1024*1024*1024/512 = 104857600)，设置队列深度(Outstanding I/Os)为64。

然后在测试集中选择”4KiB ALIGNED; 0% Read; 100% random(4KB对齐，100%随机写操作)” 测试

然后设置测试时间，我们设置测试时长为60秒，测试之前的预热时间为10秒(IOMeter会发起负载，但是不统计这段时间的结果)。

在最后测试之前，你可以设置查看实时结果，设置实时结果的更新频率是5秒钟。最后点击绿色旗子开始测试。

在测试过程中，我们可以看到实时的测试结果，当前的IOPS是6042，平均IO请求响应时间是10.56ms，这个测试还需要跑38秒，这个测试轮回只有这个测试。

我们可以看到IOMeter自动化程度很高，极大解放测试人员的劳动力，而且可以导出CSV格式的测试结果。

顺序读写测试

我们再按照上面的步骤，进行了顺序读/写测试。下面是测试结果：

	IO大小	读写模式	队列深度	MBPS
顺序写吞吐测试	512KB	顺序写	64	164.07 MB/s
顺序读吞吐测试	256KB	顺序读	64	179.32 MB/s

云硬盘的响应时间

当前云硬盘写操作的主要延迟是

网络传输
多副本，写三份(数据强一致性)
三份数据都落盘(数据持久化)之后，才返回
IO处理逻辑

我们当前主要是优化IO处理逻辑，并没有去优化2和3，这是因为我们是把用户数据的安全性放在第一位。

128MB/s VS 170MB/s

回到最开始的问题 “为什么使用dd命令测试云硬盘只有128MB/s”，这是因为目前云硬盘在处理超大IO请求时的延迟比SSD高(我们会不断进行优化)，现在我们有两种方法来获得更高的MBPS：

设置max_sectors_kb为256 (系统默认为512)，降低延迟
使用fio来测试，加大队列深度

通过设置max_sectors_kb这个参数，使用dd也可以测出170MB/s的吞吐量

root@ustack:~# cat /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb
512
root@ustack:~# echo "256" > /sys/block/vdb/queue/max_sectors_kb
root@ustack:~#
root@ustack:~# dd if=/dev/zero of=/dev/vdb bs=32M count=40  oflag=direct
40+0 records in
40+0 records out
1342177280 bytes (1.3 GB) copied, 7.51685 s, 179 MB/s
root@ustack:~#

同时查看IO请求的延迟：

root@ustack:~# iostat -x vdb 5 100
...
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm  %util
vdb     0.00  0.00 0.00 688.00 0.00 176128.00  512.00 54.59  93.47 0.00 93.47 1.40  96.56

下面是使用fio工具的测试结果，也可以得到170MB/s的吞吐率。