iowait – Ein Lehrstück

Wir betreiben seit längerer Zeit einen Storagecluster, auf dessen Basis wir sowohl dedizierte als auch virtuelle Server laufen lassen. Technisch läuft das so, dass die betreffenden Server ohne lokale Festplatten über PXE booten, mit Hilfe von gPXE (früher etherboot) dann per iSCSI ihre Root-Partition vom Storagecluster beziehen und das betreffende System booten. Das läuft 1a und sorgt für eine deutlich bessere Ressourcenausnutzung verglichen mit Failover-Clustern, bei denen pro produktivem Server ein Gerät als Spare daneben steht: Nur der Storagecluster muss redundant sein – die eigentliche Serverhardware nicht, beziehungsweise: Es reicht, für eine ganze Gruppe von Servern nur wenige Ersatzgeräte bereitzuhalten, denn wenn eine Hardware physisch ausfällt, kann man das zentral auf dem Storage liegende System problemlos auf beliebiger neuer Hardware booten lassen.

Allerdings kann einem das auch ziemlich auf den Fuß fallen, und zwar, weil sich „Performance“ in Sachen Datenübertragung primär in zwei Faktoren ausdrückt: Dem Durchsatz einerseits; der Latenz andererseits. In der Theorie war uns das allen bekannt, aber das plastischste Beispiel dafür haben wir erst im Zusammenhang mit dem Storagecluster gefunden – leider erst im produktiven Betrieb, wie es nun so ist. Insofern ist es auch ein Beispiel dafür, dass auch wir im Laufe unserer Arbeit noch so einiges dazulernen, und manches davon durchaus nicht im stillen Kämmerlein, sondern weil’s gerade brennt.

Um einen kurzen Exkurs für diejenigen zu machen, die mit Latenz und Durchsatz nicht viel anfangen können:

Man stelle sich eine vierspurige Autobahn vor. Es gibt keine Geschwindigkeitsbegrenzung. Die Autobahn kann also im Prinzip auch von Raketenautos befahren werden, und da sie vier Spuren hat, können sogar vier Raketenautos gleichzeitig darauf fahren. Oder auch ein paar mehr. Nur dann, wenn’s richtig viele werden – dann gibt es Stau. Die Latenz ist gering (man kann rasen), aber die Bandbreite begrenzt (nur vier Spuren).

Umgekehrt: Eine kilometerbreite Schotterstrecke. Selbst Raketenautos können hier nur 50 km/h fahren. Aber dafür können hier hunderte Autos in diesem Tempo nebeneinanderfahren – ohne dass es Stau gibt. Es gibt hohe Latenzen (die Straße ist schlecht), aber viel Durchsatz (sehr breite Straße).

Hat man nun mit einem übers Netzwerk erreichbaren Storage zu tun, so spielen hier zwei Komponenten eine Rolle: Einerseits die Netzwerkkarte; andererseits das Plattensystem, also die Kombination aus RAID-Controller und physischen Festplatten. Dass auf der Netzwerkebene manchmal nicht nur nur die Bandbreite („Ich hab DSL Soundsovieltausend!“), sondern auch die Latenz eine Rolle spielen kann, weiß jeder, der viel online zockt und hier gerne besonders schnelle Ping-Zeiten hätte – und dann für eine FastPath-Option von seinem DSL-Provider oft mit einem kleinen Aufpreis zur Kasse gebeten wird. Ganz klar: Will ich schnell vorankommen, spielt – bei leerer Straße – keine Rolle, ob mir zwei oder hundert Spuren zur Verfügung stehen, sondern die Straße muss eben gut ausgebaut und nicht nur geschottert sein.

Netzwerkkarten sind Paradebeispiele für Geräte, die äußerst niedrige Latenzen aufweisen (die Latenzen, die man sich mit FastPath beim DSL wegkaufen muss, entstehen erst an anderer Stelle). Die Bandbreite steht auf der Packung: 100 MBit/s (Fast Ethernet) oder 1000 MBit/s (Gigabit Ethernet) sind hier gängige Größen. Gigabit Ethernet heißt: Es können 1000 MBit pro Sekunde übertragen werden, also etwa 128 MB. Eine konventionelle Serial-ATA-Festplatte überträgt demgegenüber 300 MB pro Sekunde – also mehr als doppelt soviel. Aber dafür ist eine Festplatte ein Gerät, wo sich erstmal physisch irgendwelche Teile drehen, ein Schreib-/Lesekopf sich bewegen muss … und das heißt: Es gibt Latenzen. Die Zugriffsgeschwindigkeit „normaler“ Festplatten liegt heute so um die 10ms – was zwar schnell klingt, aber bei einer Netzwerkverbindung liegt die Latenz bei weit unter 1ms, ist also um eine satte Größenordnung kleiner.

Beim Einsatz von netzwerkbasiertem Storage könnte man also zunächst meinen, dass dann hier die schlechte Zugriffsgeschwindigkeit von Festplatten die geringe Latenz der Netzwerkkarte schnell vergessen lässt, und dass die ach so schicke Bandbreite einer Festplatte keine Chance hat, weil die Daten ja zuvor erst noch durch eine Netzwerkkarte gequetscht werden müssen, die deutlich weniger Bandbreite hat. Von beidem also das Schlechteste? Nein, nicht ganz. Denn zum einen verteilt der RAID-Controller im Storage die Zugriffe auf viele Festplatten, was deren hohe Latenz entschärft. Zum zweiten muss darauf sowieso nicht gewartet werden, denn der RAID-Controller besitzt einen eingebauten batteriegepufferten Cache, und es reicht, wenn sich zu schreibende Daten dort befinden. Physisch auf Festplatten schreiben kann der RAID-Controller die Daten auch später.

Insofern: Latenzprobleme gibt’s bei diesem Aufbau eher weniger. Aber eben schmalere Bandbreite. Würde man das Setup auf lokale Festplatten umstellen, hätte man bessere – aber dann auch mehr Latenz. Gute Voraussetzungen also für ein Vom-Regen-in-die-Traufe-Problem. Und so sieht es aus:

iowait-Last-Beispiel

Der erste große Bereich bis zur senkrechten Linie 1 zeigt den Betrieb eines Servers im Storage-Cluster, also via iSCSI; die rote Kurve zeigt dabei vereinfacht gesagt, wieviel Prozent seiner Zeit der Server darauf gewartet hat, mit dem Plattensystem interagieren zu können. Hier ist deutlich erkennbar, dass diese Kurve zwar im Allgemeinen relativ niedrig ist, aber immer wieder hässliche Peaks hat – Peaks, in denen man ls -l eingibt und sich fragt: Was zur Hölle dauert hier so lange? Ein klares Zeichen für einen Engpass.

Die Linie 1 markiert nun den Moment, an dem wir den Server aus dem Storagecluster und auf ein baugleiches System mit lokalen Platten umgebaut haben. Kurz vorher zeigen zwei Peaks der roten Linie die zwei vorab durchgeführten Datensynchronisationen an; eine grobe am Abend und dann noch eine für die letzten Änderungen mitten in der Nacht.

Der Abschnitt zwischen 1 und 2 zeigt nun deutlich: Das war nicht nur vom Regen in die Traufe; das war vom Regen sogar bis in den Brunnen, ganz tief unten. Soll heißen: Obwohl die lokalen Festplatten eine wesentlich höhere Bandbreite haben, zieht ihre schlechtere Latenz das System noch viel massiver in den Keller. Auf der Haben-Seite steht, dass es im Grunde keine schlimmen Peaks mehr gibt. Umgekehrt muss zähneknirschend festgestellt werden, dass die Festplattenlast nun eigentlich einen einzigen durchgehenden Peak darstellt.

Wir haben während dieser Zeit bereits einen Replikationspartner aufgesetzt, der via DRBD den gesamten Datenbestand auf ein baugleiches System übertragen und aktuell gehalten hat – diesmal aber nicht auf ein RAID1, sondern auf ein RAID0. (Wem das nichts sagt: Beim RAID1 werden die Daten einer Festplatte 1:1 auf eine zweite gespielt. Beim RAID0 hingegen werden Schreibzugriffe auf beide Festplatten verteilt – finden also grob gesagt doppelt so schnell statt.)

Die Linie 2 zeigt nun den Zeitpunkt, an dem wir auf das andere Gerät – das mit dem RAID0 – umgeschaltet haben. Unmittelbar danach haben wir auf dem vorherigen Gerät das RAID1 ebenfalls durch ein RAID0 ersetzt und die Daten zurücksynchronisiert, was der Grund dafür ist, wieso die rote Kurve hier erstmal nicht signifikant runtergeht.

Aber dann: 6 Uhr morgens; Linie 3. Die Rück-Synchronisation ist abgeschlossen – und das System atmet förmlich auf. Es ist gut erkennbar, wie sämtliche Kurven den gesamten Freitag über keinerlei Peaks zeigen. Vor allem, wenn man das mit Montag, Dienstag und Mittwoch – also ebenfalls Werktagen – vergleicht, ist das ein massiver Fortschritt. Die Maschine ist nun effektiv rund um die Uhr zu 90% untätig, so wie es sein soll, um für plötzliche Lastspitzen, wenn mal wieder ein Kunde Fernsehwerbung schaltet, anständig gerüstet zu sein.

Gut erkennbar ist nebenbei der Peak, der mit 4 eingekringelt ist. Der lässt sich nicht vermeiden: So sieht das aus, wenn die tägliche Datensicherung einmal alle Daten auf dem Festplattensystem anschauen muss, um festzustellen, ob sie in die inkrementelle Sicherung neu übertragen werden müssen. Aber selbst dieser Peak ist, verglichen mit den Peaks an anderen Tagen zur gleichen Uhrzeit, fast schon zu vernachlässigen.

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4 Antworten zu “iowait – Ein Lehrstück”

  1. Uli Stärk sagt:

    Die IO-Wait hilft oft nicht viel und man will sehen, wie genau sich die Last auf den Festplatten zusammensetzt (read/write, random/sequential). Hierfür verwende ich iostat, welches /proc/diskstats auseinander nimmt und in lesbare Intervall-Statistiken umwandelt: iostat -dkx 5

    RAID-0 ist natürlich sehr praktisch, wenn man viel Lese-Last hat und die Blocks von beiden Platten parallel gelesen werden können. Hierbei kann es jedoch immernoch sehr schnell zu hohem IO-Wait kommen, wenn sehr viele parallele Anfragen kommen und der Suchkopf trotzdem über die ganze Platte lesen muss. Oft ist an der Stelle mehr RAM besser, als auf ein anfälliges RAID-0 zu wechseln. Heute kosten 64 GB RAM kaum was und es passen fast alle „aktiven“ Daten rein und die Platte muss gar nichts mehr lesen, sondern nur noch schreiben.

  2. Jonas Pasche sagt:

    Hallo Uli,

    vielen Dank für deinen Kommentar. Ganz klar: In die Details, wie genau sich die Last zusammensetzt, geht der Artikel nicht; das würde sicher auch genug Stoff für einen eigenen Artikel bieten. :-)

    In der Praxis stehen wir auch viel häufiger vor dem Problem, dass es akute Schreiblast-Peaks gibt, die aber schwer zu analysieren sind, weil es im Gegensatz zum Prozess-Accounting bei den meisten Distributionen keine vernünftigen Möglichkeiten gibt, auch I/O einem Accounting zu unterziehen. Manchmal ist das schlicht Glückssache, so wie bei einem Vorfall aus 2008. Inzwischen bin ich vor längerer Zeit über iodump gestoßen, was rudimentäres I/O-Accounting bietet, wenn die eingesetzte Distribution kein iotop o.ä. hat.

    Klar ist ein RAID0 anfällig für Probleme. Dafür haben wir aber die DRBD-Redundanz drübergebaut. Vermutlich werden die fraglichen Geräte ohnehin durch Varianten mit 4 Platten im RAID10 ausgetauscht.

    Das Problem mit dem RAM ist in diesem konkreten Fall, dass das keine Maschine ist, auf der irgendwie wenige definierte Applikationen laufen, die man diesbezüglich dann auch entsprechend vorbereiten könnte, sondern es ist ein generischer Hosting-Server, bei dem, platt gesagt, die Arten der darauf einprasselnden Belastungen jeden Tag aufs Neue eine lustige Überraschung darstellen. Längeres Debugging mit laufendem iostat haben nebenbei gezeigt, dass Leselast in der Regel recht gleichmäßig ist und kaum Probleme macht – die iowait-Peaks ließen sich jeweils mit Schreiblast-Peaks in Verbindung bringen. Insofern würde mehr RAM in diesem konkreten Fall vermutlich kaum etwas bringen, auch wenn du im Allgemeinen damit natürlich völlig recht hast. Im Zweifelsfall dürfte aber schließlich ein RAID-Controller mit BBU-gestütztem Schreibcache vermutlich mehr Performance bringen.

  3. Tim sagt:

    Hallo Jonas,

    bald gehe ich dir bestimmt schon mit meinen Fragen auf den Geist. Trotzdem, ich will’s vom Profi wissen. ;)

    Ich hab hier ebenfalls eine Webhosting-Kiste stehen, die gelegentliche ihre iowait-Probleme hat. SSDs würden das Problem lösen, sind aber leider im Rahmen des Projekts unbezahlbar (über 600 GB Daten).
    Konkret reden wir hier von 50-100 IOs pro Sekunde, was den beiden Platten (im Soft-RAID1) schon gut zu schaffen macht; die sind definitiv am Limit. Und wenn dann ein kleiner Peak kommt, bei welchem kurzfristig mehr IOs kommen, kommen die Platten gar nicht mehr hinterher, iowait steigt in Richtung 30% und katapultiert die Load in unschöne Höhen.
    Leider kann ich diverse Sachen nicht einfach testen (Downtimes sind nicht drin und einen Testserver gibt es nicht), weshalb mich hier deine Meinung interessieren würde.

    1) Es läuft aktuell ein ext4, und das dank einiger „riskanter“ Mount-Optionen auch deutlich besser als vorher. Macht ein anderes Dateisystem hier vielleicht Sinn?
    2) Wie sieht es mit den Blockgrößen des RAIDs / des Dateisystems aus? (Da blicke ich eh nicht so recht durch, mag sein, dass ich was durcheinanderwerfe :P)
    3) Hast du Erfahrungen mit Flashcache oder ähnlichen „Kernelpatches“? Ich bin echt unsicher, ob ich das wagen soll…
    4) Um mal auf deinen (mal wieder guten!) Blogartikel zurückzukommen: In deinem Kommentar sprichst du von einem RAID0 als „Lösung“. Das wundert mich aber – wie kann das RAID etwas an der Situation verbessern? Die Platten werden ja (mechanisch) nicht schneller. Ich hatte echt gedacht, dass ein RAID0 quasi nur Verbesserungen bei großen Daten im Hinblick auf den Durchsatz macht. Der Durchsatz ist bei mir natürlich mit ~ 2 MB/s kein Problem.

    Das wäre es auch schon mit der Fragerei. Würde mich freuen, wenn du kurz drauf eingehen könntest. :)

    Grüße
    Tim

  4. Christopher Hirschmann sagt:

    Hallo Tim,

    Deine Fragen decken ein relativ weites Feld ab, erschöpfend kann ich darauf gar nicht eingehen, aber vielleicht helfen Dir meine spontanen Gedanken ja schon etwas weiter:

    1) Ich glaube, viel flinker als ein ext4 wird es nicht mehr werden. Btrfs ist noch nicht fertig, ext2 bringt gerade bei großen Dateisystemen keine Vorteile mehr, ZFS unter Linux geht nicht wirklich gut und ZFS ist auf Zuverlässigkeit und nicht auf Performance ausgelegt. Du kannst natürlich schauen, ob Du mit ReiserFS oder XFS bessere Ergebnisse bekommst, aber ich fürchte es wird in keinem Verhältnis zum Aufwand eines Dateisystem-Wechsels stehen. Verwende „noatime“ und „nodiratime“, mehr kannst Du fürchte ich nicht machen.

    2) Du könntest versuchen, die Blockgröße des Dateisystems auf die Blockgröße des RAIDs, jene auf die der Partitionen und diese auf die Blockgröße der Festplatten abzustimmen, das nennt man alignment. Ich hab mich mit sowas schonmal beschäftigt und das ist äußerst komplex und knifflig. Das würde ich an Deiner Stelle in jedem Fall auf einem Testsystem üben. Du wirst auch eine Menge Dokumentation wälzen müssen und viel googeln. Als i-Tüpfelchen kann dann anschließend noch die Größe der Caches und Buffer von mdraid so eingestellt werden, daß sie perfekt zu den Blockgrößen passen. Alles zusammen kann aus einem mdraid noch etwas Performance rauskitzeln, aber meiner Erfahrung nach bringt das nur bei einem Raid5 oder Raid6 wirklich viel, bei einem Raid0 oder Raid 1 oder Raid10 halten sich die Ergebnisse doch sehr in Grenzen.

    3) Da würde ich bei einem Produktivsystem die Finger von lassen. Wenn dann würde ich sowas vorher auf einem Testsystem intensiv testen wollen.

    4) Bei einem Raid0 wird die Schreiblast auf mehrere Festplatten verteilt, das kann eine Menge bringen. In dem Fall bringen mehr Festplatten auch in der Tat mehr Leistung, getreu dem alten Witz „statt daß eine Frau 9 Monate braucht für ein Kind, lassen wir jetzt 9 Frauen einen Monat lang dran arbeiten“. Da ein Raid0 aber keine Redundanz mehr bietet, bevorzugen wir in der Regel Raid10, ein Raid 0 über zwei Raid1.

    Insgesamt bringen Raid-Controller meist bessere Leistung als mdraid, auch wenn ich mdraid aufgrund der hohen Flexibilität und Zuverlässigkeit eigentlich klar bevorzuge. Aber ein Raid-Controller hat nunmal einen dedizierten Prozessor und eigenen RAM, mdraid muß immer mit anderen Prozessen um diese Resourcen konkurrieren. Gerüchten zufolge läuft aber auf den Raid-Controllern einiger Hersteller ein Linux mit mdraid.

    Was Raid-Controller angeht, sind wir derzeit von den neueren Adaptec-Controllern begeistert, die statt einer BBU (einer Batterie die den Cache-Inhalt bei Stomausfall eine Weile halten kann) einen Kondensator und einen kleinen Flash-Speicher haben. Bei einem Stromausfall liefert der Kondensator genug Energie, um den Cache-Inhalt in den Flash zu schreiben. Man ist also nicht mehr davon abhängig, daß der Strom wiederhergestellt wird bevor die BBU leer ist und der Kondensator hält Jahre bis Jahrzehnte und muß nicht dauernd ausgetauscht werden wie eine BBU.

    Zum Testen von Festplatten-Performance auf Testsystemen habe ich mit „bonnie“ gute Erfahrungen gemacht. Es simuliert verschiedene Arten von Last und kommt damit einer echten Workload halbwegs nahe.

    Viel Erfolg,

    Christopher


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