为什么先看这两项
存储设备的表现在不同负载下差异极大：同一套硬件，跑纯读与跑写占七成的负载，可用容量、时延与寿命消耗完全不同。读写比例影响的是写路径的成本——写入不仅要落盘，还可能触发校验更新、缓存刷盘、垃圾回收与副本同步；IO 大小分布影响的是瓶颈位置——小块请求受请求处理能力约束，大块请求受带宽约束。只看总量而不拆分这两项，规划出来的容量与性能数字往往与真实需求相差很远。因此采集工作负载画像时，读写比例与 IO 大小是必采的两个维度，通常还需要配上顺序随机比例与并发水平。
不同组合的压力特征
| 组合 | 主要瓶颈 | 优化方向 |
|---|---|---|
| 小随机写为主 | 写路径与并发处理 | 闪存层、写缓存策略、降低写放大 |
| 小随机读为主 | 并发处理与缓存命中 | 扩缓存、增加并发通路 |
| 大块顺序写为主 | 带宽与落盘队列 | 提升链路带宽、顺序化落盘 |
| 大块顺序读为主 | 带宽 | 链路聚合、预读与缓存 |
| 混合读写 | 读写互相排队 | 分层隔离、按比例设置限流 |
基本信息
| 常见表述 | 读写比例如 7:3，IO 大小分布如 8KB 占多数 |
|---|---|
| 采集来源 | 主机侧 IO 统计、存储侧性能数据、应用自身指标 |
| 关键补充 | 顺序随机比例、访问热点范围、并发与时延目标 |
| 变化特征 | 业务有忙闲周期，需按高峰而非平均采样 |
| 用途 | 容量规划、缓存配置、限流阈值与验收测试设计 |
典型使用场景
- 存储选型：按写占比决定是否需要高耐久度介质与更强的写缓存
- 阵列缓存策略配置：读多写少可偏向读缓存，写密集需保证写缓存有掉电保护
- 性能验收设计：按真实比例与大小分布构造测试，而非使用通用模板
- 容量与寿命估算：写入量直接决定介质寿命消耗速度
- 瓶颈定位：读写比例突变往往是问题信号，例如写突然上升可能意味着缓存失效或重试增加
关注分布而非平均值：平均 IO 大小 32KB 也可能是「大量 4KB 加少量 1MB」的结果，这样的组合对设备的要求与均一 32KB 完全不同。应尽量取得分位或直方图数据。
业务忙闲差异要写进设计：白天交互式随机读为主、夜间批量顺序写为主，同一套存储需要同时满足两种模式，通常靠分层与限流而不是靠单层硬件硬扛。