存储在线上一期，大家对SSD测试的基本参数已经熟悉。这一期，我们将详细讲解IOmeter的设置，以及一些稍微高级的测试设计技巧。
IOmeter初上手
对于IOmeter，线程×队列的设置就不是那么直观。IOmeter的线程是通过选择Worker的数量实现的，每个Worker对应一个处理器内核。
在某个Worker内，可以选择测试对象、测试对象等。“Disk Targets”标签可以选择测试的目标，右侧偏中间的“#of Outstanding I/O”，那就是相当于队列数。Worker的数量乘以IO数，就是总的队列深度。做顺序读/写的测试时，我们可以只用一个Worker，IO可以设为32。
在“Disk Targets”标签中，还有一些相对高级的设置。譬如最下方的“Write IO Data Pattern”，设置的是用于填充数据包的类型，默认是“Repeating bytes”，顾名思义就是重复的字节，这样比较省资源，但可能会由于数据压缩等因素导致成绩被干扰。我们一般是建议选择第二项“Pseudo random”，伪随机数。
上方有关“Sectors”（扇区）的内容，可以指定当前测试线程涉及的最大容量、起始扇区等。嗯，是不是想起前面我曾经提到过的“让不同线程写入不同的区域”？这是服务器应用中的基本调优技能，专业的测试软件，如IOmeter、FIO都会有这样的功能来对应这些使用需求。
具体的测试项目，可以在“Access Specifications”标签中找到。右侧是预设好的一些项目，把需要的项目添加到中间的任务框中就可以。
由于自带的项目中没有128KB的数据包，我们可以自行添加一个顺序读的操作，也可以在256KB项目的基础上进行修改，数据包大小填128KB，右边的读写比例拉到读。然后，把这个项目添加到任务栏中。
类似的，我们可以再做一个顺序写的操作，也加到任务栏。相同的项目是可以重复添加的，如果想测五遍，那就各加5个项目就好了，很简单直白。
添加了测试项目后，建议到“Test Setup”标签中设置一下测试时间之类的，譬如10分钟，或者更长的时间。如果时间设置均为“0”，那就是不间断地测试，直到手动停止。在Setup中还有高级一点的设置技巧：让队列逐次增加，1、2、4……16、32。这个设置在下方，按照我截图所示选择对应的项目就可以。通过这个高级一点儿的设置可以更直观地看到随着队列增加，SSD吞吐量会逐步提升。
完成设置后，点上方的绿色的旗帜就可以开始测试。测试结果会实时显示，还可以点界面右侧的箭头（>）把仪表盘调出来。
这组测试结束时，我们可以得到了QD32、128KB顺序读写的测试成绩。
做随机读写的测试时，IOmeter有包括4KB数据包在内的丰富的预设项，也包括混合读写的项目。任务栏中，可以分别加入4KB读、4KB写、4KB混合读写等项目，混合读写的比例也可以根据目标SSD的特点选择或者稍做修改，譬如预设有50:50、75:25，可以调成70:30、90:10等。混合读写的意义，稍晚些专门讲一下。我们先把随机读写的重要设置讲透一些。
其一，预设的4KB随机读写有两类选择，“0% random”或“100% random”。对应的设置在前面“Edit Access Specification”的截图中可以看到，在左下方的部分。选择“0% random”，更适合体现SSD处理能力的“上限”；选择“100% random”，更适合体现实际应用中面临的“下限”，代表了一种极度混乱的状态。有理想的架构师、运维人员们都在努力减少后一种状态的出现，尽量将随机操作向前一种状态优化。
其二是队列的设置。由于随机读写需要较大的队列数，我们建议启用8个甚至16个Worker，再搭配32的IO，那就可以实现256甚至512的队列深度了。需要注意检查每个Worker下的任务顺序是一致的，确保每个阶段各个Worker跑的是同样的项目。
Setup中的时间依旧按需设置。至于逐次增加队列的高级技巧也可以用上，搭配8个Worker，我们就可以睡等自动输出8、16、32……128、256队列深度的4KB随机读写成绩。
可能会有个别特别“秀”的高徒想问：能不能让Worker也自动递增？1、2、4、8，再搭配IO的递增，那画面不要太美……原则上是可以的，通过把Idle项加到任务列表前面，就可以让指定的若干Worker暂时不参与测试。至于每个Worker轮空多少次，就看Idle的多寡了——讲真，这一招只适合骨骼清奇的天才，为师我一定是有什么大病，才会想到教IOmeter初学者这么残暴的招式。我真有这么闲，去高速公路当ETC不香吗？
小结
看到这里，大家已经可以用IOmeter进行基本测试，甚至还掌握了一些稍微高级的测试设计技巧。但是，必须强调的是：这些操作对于消费类SSD已经足够了，但是，对于数据中心SSD还是不够的。
数据中心SSD的工作负荷很大，用随机写的“万秒图”并不能真正呈现其特点，甚至测试数据并不一定可靠（譬如与原厂的标称数值差异过大），不能真正体现实际应用的价值。在下一章节，我们会着重讲讲，为什么数据中心SSD的性能必须是可预期的，我们应该如何获得“可信的数据”。