从fio测试中理解blktrace

我购买了一台虚拟服务器，它有8个vCPU、16G内存和一个500G ssd卷（由ceph rbd支持）。然后我使用fio测试服务器的IO性能。为了更好地理解fio结果，在测试期间，我还使用blktrace捕获块层IO跟踪

红杉

fio--filename=/dev/vdc--ioengine=libaio--bs=4k--rw=write--size=8G--iodepth=64--numjobs=8--direct=1--runtime=960--name=seqwrite--group\u报告

兰德

fio--filename=/dev/vdc--ioengine=libaio--bs=4k--rw=randread--size=8G--iodepth=64--numjobs=8--direct=1--runtime=960--name=randread--group\u报告

我想了解的是seqwrite和randread在块层上的区别

为什么randread拥有大部分I2D，而seqwrite没有

为什么randread没有Q2M

（请注意，这不是一个真正的编程问题，因此Stackoverflow不是问这个问题的好地方……也许是一个更好的选择？）

为什么randread拥有大部分I2D，而seqwrite没有

您是否意识到您的8个numjobs中的每一个都覆盖了与其他numjobs相同的区域？这意味着，如果相同区域的覆盖足够接近，块层可能会丢弃后续请求（这在顺序情况下有点可能）

为什么randread没有Q2M

很难将随机I/O与现有排队I/O进行反向合并，因为它通常是不连续的