openEuler 智能存储优化：把“IO 瓶颈”当成可调的套路

作者：Echo_Wish — 在操作系统和云原生边缘打滚的那点事儿

先说结论——别把存储当成黑盒子：数据写到盘、读出来，中间有一大堆可优化的环节。openEuler 在这方面的打法不是单纯“改一个参数”，而是走 “感知→决策→执行” 的闭环：感知工作负载，决策最合适的策略，然后自动化跑起来。这样既能在常态下省资源、低延迟，又能在峰值时刻保证吞吐与稳定。下面我把原理讲清楚、落地技术讲明白，并给出可直接试验的代码片段，方便你上手。

（文章里会引用 openEuler 官方文档和技术白皮书的关键点，便于你核对与深入阅读。）

一、为什么要“智能化”优化存储？

过去我们做存储优化，往往是“人盯着做”。发现 IO 瓶颈就换调度器、调队列深度、改文件系统参数，或者把热点数据放到更快介质上。问题是：

• 云/容器/弹性场景下，负载时刻变化，静态调优容易过拟合某一场景；
• 高性能介质（NVMe/PMEM）越来越快，传统内核 IO 路径本身成为瓶颈；
• 自动化/智能化可以把人为干预降到最低，实现“按需启用、按需下线”的最优资源利用。

openEuler 的思路是把这些环节程序化、平台化，通过平台能力 + 插件式采集 + 策略引擎来实现动态优化。文档中提到的 oeAware 就是这样一个框架：负责低负载采集—感知—调优的闭环机制。你可以把它理解为系统级的“智脑”，负责在运行时打开或关闭针对性的优化策略。

二、智能存储优化的几条常见路径（原理通俗版）

1. 减少内核拷贝与上下文切换：现代 NVMe 非常快，传统的内核 IO 路径（多次拷贝、中断）会占掉大量时间。把 IO 路径往用户态或做轮询/无锁处理，会降低延迟并提高 IOPS。openEuler 在混合存储加速套件（HSAK）里讨论过用户态异步无锁轮询方案来提升 NVMe 性能。

2. 按场景动态调整内存页和缓存策略：比如对数据密集型应用启用 large folio / mTHP，或者对延迟敏感的场景避免过多合并延迟释放（lazyfree）；openEuler 的白皮书里提到系统级对 large folio 和 mTHP 的支持及可控开关。

3. 智能 IO 调度与队列策略：根据业务是随机小 IO（OLTP）还是顺序大 IO （备份 / 大扫），选择不同的 IO scheduler（mq-deadline、none、bfq 等），并动态设置队列深度（queue_depth）与合并策略（request merging）。

4. 分层存储与热点识别：自动把“热”数据迁移到 NVMe / SCM，把冷数据下沉到 HDD / 对象存储，并在热度变化时自动迁移。

5. 监测 + 回路控制（闭环）：不是“手动修”，而是“采集指标 → 模型/规则判断 → 执行策略 → 继续采集评估效果”。

这些路径合在一起，才能称得上“智能存储优化”。

三、落地实操：从感知到动作（带代码）

下面给出几个实用的小片段，帮助你在 openEuler 上快速尝试“感知→决策→执行”的闭环。

1）安装并启动 oeAware（感知+调优框架）

# 安装 oeAware 管理组件（openEuler 官方文档示例）
sudo yum install -y oeAware-manager

# 启动服务
sudo systemctl enable --now oeAware-manager
sudo systemctl status oeAware-manager

oeAware 提供插件式采集与调优接口，你可以把自定义规则或插件接入，实现在特定 IO 指标阈值下触发调优动作（如切换调度器、调整 hugepage 或开启 HSAK 模式）。官方文档有更详细的插件开发与使用说明。

2）快速评估 IO 性能（用 fio 做基准）

# 安装 fio（如果未安装）
sudo yum install -y fio

# 随机读写混合测试（4k 随机，32 并发，60 秒）
fio --name=randrw --rw=randrw --bs=4k --numjobs=32 --iodepth=64 --size=2G --runtime=60 --time_based --group_reporting

先 baseline（基线），然后做调优（例如改 IO 调度、调整队列深度、开启用户态加速），再跑一次 fio 对比差异。

3）动态切换 IO 调度器（作为动作示例）

# 查看当前调度器
cat /sys/block/nvme0n1/queue/scheduler

# 切换为 mq-deadline 或 none
echo mq-deadline | sudo tee /sys/block/nvme0n1/queue/scheduler

你可以在 oeAware 的策略里把“IO latency > X ms && workload = small random IO” 映射为“切换 scheduler 并调低 queue_depth”。

4）使用 HSAK 类用户态栈（思路示例，需参考 HSAK 项目文档）

HSAK 的核心思想是：减少内核路径的拷贝/中断，采用用户态异步无锁轮询实现更低延迟高并发 IO。具体项目实现和接口会在 storage SIG 的实现仓库里详细说明（openEuler 的技术白皮书有描述）。在实际部署时，需要按官方指引编译与绑定 NVMe 设备到用户态栈上。

四、场景举例：两组真实可行的优化策略

场景 A：数据库 OLTP（成千上万小随机 IOPS）

• 优先级：低延迟、高 IOPS
• 策略：使用 NVMe，scheduler 设为 none 或 mq-deadline；开启 fio-like 测试评估 queue_depth；开启 large folio/mTHP（如适配），减少 TLB miss；把数据库文件放在直连 NVMe 分区，避开不必要的层（如滥用 FUSE）。（可通过 oeAware 在识别到 DB workload 后自动启用该配置。）

场景 B：备份/大文件顺序写

• 优先级：吞吐优先、延迟可容忍
• 策略：选择合适的 block size（比如 1M 顺序写），IO scheduler 可切回 deadline，增加 writeback 参数以聚合写入，利用后台压缩/分层迁移降低主存占用。

五、Echo_Wish 式结语：技术不在“炫”而在“可持续”

做 storage optimization，最容易犯的错有两个：

1. 只会“看指标改参数”，但是没有闭环验证；
2. 把某个场景调优为最优，然后又把另一个场景搞崩了。

openEuler 的路径给了我们一种可持续的方法论：把调优编程化、把感知平台化、把策略自动化。这不是一夜之间能完成的工程，但把“感知→决策→执行”做成平台后，长期来看你会节省大量运维成本、把硬件性能真正榨干，并且在业务波动时减少“临时抱佛脚”的痛苦。

最后再提醒一句话：任何自动化的决策都应该可回滚并且可审计。把每一次自动动作记录下来、留个核查口子，这样即使策略误判，你也能快速回溯并修正。

要深入看 oeAware、HSAK 或 openEuler 的具体实现细节，官方的技术白皮书和文档是最权威的入门资料，推荐读一读（文中引用的文档就是很好的起点）。

如果你想，我可以帮你：

• 把上面的 oeAware 策略写成一个可下发的 policy 模板；
• 给出一套“数据库场景”的全栈 tuning playbook（含脚本）；
• 或者把 HSAK 的用户态 IO 思路整理成一篇可操作的实战指南。