兩大瓶頸
兩大瓶頸主要體現在2個方面：吞吐量與IOPS。
吞吐量
IOPS吞吐量主要取決於陣列的構架，光纖通道的大小(陣列一般
都是光纖陣列，至於SCSI這樣的SSA陣列，我們不討論)以及硬碟的個數。陣列的構架與每個陣列不同而不同，他們也都存在內部頻寬(類似於pc的系統匯流排)，不過一般情況下，內部頻寬都設計的很充足，不是瓶頸的所在。
光纖通道的影響還是比較大的，如數據倉庫環境中，對數據的流量要求很大，而一塊2Gb的光纖卡，所能支撐的最大流量應當是2Gb/10(小B)=200MB/s(大B)的實際流量，當5塊光纖卡才能達到1GB/s的實際流量，所以數據倉庫環境可以考慮換4Gb的光纖卡。
最後說一下硬碟的限制，這裡是最重要的，當前面的瓶頸不再存在的時候，就要看硬碟的個數了，我下面列一下不同的硬碟所能支撐的流量大小：
10 K rpm 15 K rpm ATA
——— ——— ———
10M/s 13M/s 8M/s
那么，假定一個陣列有120塊15K rpm的光纖硬碟，那么硬碟上最大的可以支撐的流量為120*13=1560MB/s，如果是2Gb的光纖卡，可能需要6塊才能夠，而4Gb的光纖卡，3-4塊就夠了。
IOPS
決定IOPS的主要取決於陣列的算法，cache命中率，以及磁碟個數。陣列的算法因為不同的陣列不同而不同，如我們遇到在hds usp上面，可能因為ldev(lun)存在佇列或者資源限制，而單個ldev的iops就上不去，所以，在使用這個存儲之前，有必要了解這個存儲的一些算法規則與限制。
cache的命中率取決於數據的分布，cache size的大小，數據訪問的規則，以及cache的算法，如果完整的討論下來，這裡將變得很複雜，可以有一天好討論了。我這裡只強調一個cache的命中率，如果一個陣列，讀cache的命中率越高越好，一般表示它可以支持更多的IOPS，為什麼這么說呢?這個就與我們下面要討論的硬碟IOPS有關係了。
硬碟的限制，每個物理硬碟能處理的IOPS是有限制的，如
10 K rpm 15 K rpm ATA
——— ——— ———
100 150 50
同樣，如果一個陣列有120塊15K rpm的光纖硬碟，那么，它能撐的最大IOPS為120*150=18000，這個為硬體限制的理論值，如果超過這個值，硬碟的回響可能會變的非常緩慢而不能正常提供業務。
在raid5與raid10上，讀iops沒有差別，但是，相同的業務寫iops，最終落在磁碟上的iops是有差別的，而我們評估的卻正是磁碟的IOPS，如果達到了磁碟的限制，性能肯定是上不去了。
那我們假定一個case，業務的iops是10000，讀cache命中率是30%，讀iops為60%，寫iops為40%，磁碟個數為120，那么分別計算在raid5與raid10的情況下，每個磁碟的iops為多少。
raid5:
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 4 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 16000)/120
= 168
這裡的10000*(1-0.3)*0.6表示是讀的iops，比例是0.6，除掉cache命中，實際只有4200個iops
而4 * (10000*0.4) 表示寫的iops，因為每一個寫，在raid5中，實際發生了4個io，所以寫的iops為16000個
為了考慮raid5在寫操作的時候，那2個讀操作也可能發生命中，所以更精確的計算為：
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4)*(1-0.3) + 2 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 5600 + 8000)/120
= 148
計算出來單個盤的iops為148個，基本達到磁碟極限
raid10
單塊盤的iops = (10000*(1-0.3)*0.6 + 2 * (10000*0.4))/120
= (4200 + 8000)/120
= 102
可以看到，因為raid10對於一個寫操作，只發生2次io，所以，同樣的壓力，同樣的磁碟，每個盤的iops只有102個，還遠遠低於磁碟的極限iops。
在一個實際的case中，一個恢復壓力很大的standby(這裡主要是寫，而且是小io的寫)，採用了raid5的方案，發現性能很差，通過分析，每個磁碟的iops在高峰時期，快達到200了，導致回響速度巨慢無比。後來改造成raid10，就避免了這個性能問題，每個磁碟的iops降到100左右。
