> >>> wir wollen unserer virtuellen Server auf das VMFS5 umziehen, dazu > >>> habe ich vorher einige Messungen machen wollen. > > >> Wichtiger ist da eher, dass die Partitionen insgesamt richtig > >> ausgerichtet sind, also am Besten an Grenzen von 1MB. Ich nutze daher > >> bei allen VMs $hier eine GPT bei der Partitionierung, weil dort die > >> üblichen Tools dafür sorgen, das alle Partitionen an korrekten Werten > >> ausgerichtet sind und nicht an einem krummen und mit der Realität > >> nichts mehr gemein habenden Faktor von "63 Sektoren pro Zylinder" wie > >> bei der MSDOS-Partitionstabelle. > > > Das habe ich als erstes überprüft. Die Partition auf dem ESXi ist an > > 1M ausgerichtet, die Partitionen im Linux sind an 1M (2048) > > ausgerichtet und die logischen Volumes habe ich auch überprüft. > > > Ich werde die Messungen mal mit dem noop Scheduler wiederholen. > > Trotzdem bin ich überrascht, das sich keine Änderungen gezeigt haben. > > Du hast ja diverse Ebenen übereinander. Unten die Platten, dann der > RAID-Kontroller im SAN, dann der HBA im ESX, dann der Hypervisor selbst > mit seinem VMFS und _dann_ noch einmal den Scheduler im Kernel in der VM > selbst. > > Selbst wenn das ext4-Alignment dir unter bestimmten Lasten einen > theoretischen Vorteil bringen könnte, dieser Stapel an Ebenen verwischt > dies wieder. > > Wirklich messbare Ergebnisse sieht man eigentlich nur, wenn man direkt > auf den Platten arbeitet, also bei einem SoftRAID oder maximal via > RAID-Kontroller direkt angeschlossenen Platten. > > Dateisysteme in einer virtuellen Umgebung optimieren zu wollen > (abgesehen von dem 1MB-Alignment der Partitionen) ist meiner Meinung > nach Zeitverschwendung. Das habe ich gemerkt. Selbst der noop Scheduler hat keine Änderung an der Performance gebracht. Das Alignment aller Schichten ist wichtig und bringt die meiste Performance. Wohingegen das Tuning am Filesystem nur etwas bringt, wenn man direkt mit der LUN aus dem SAN arbeitet. Da gebe ich dir, nach meinen Messungen und Versuchen, Recht. Gruß, Klemens
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