Sheepdog是一个分布式对象存储系统，专为虚拟机提供块存储，号称无单点、零配置、可线性扩展（省略更多优点介绍）。本文主要关注其性能究竟如何，版本为目前的最新稳定版0.7.4。
磁盘：各节点都配备7200转SATA硬盘，型号WDC WD10EZEX-22RKKA0，容量为1TB，另外测试节点（即用于启动虚拟客户机的宿主机）多配置一块SSD硬盘，型号INTEL SSDSA2CW300G3，容量为300GB
网络：测试节点配备PCI-E双千兆网卡，通过bonding进行负载均衡
文件系统：ext4fs，挂载参数：rw,noatime,barrier=0,user_xattr,data=writeback
可用空间：6个节点各分配100GB，总共600GB
对象副本数量：3个，客户机实际最大可用空间为200GB，接近项目规划的容量
对象缓存：使用SSD硬盘，分配256GB，可完全缓存客户机文件系统，随测试项目需要挂载或卸载
使用qemu 1.7启动，支持KVM加速、virtio
IOPS：主要考察较小数据块随机读和写的能力，测试工具fio（sudo apt-get install fio），测试文件固定为150GB
吞吐量：主要考察较大数据块顺序读或者写的能力，测试工具iozone（sudo apt-get install iozone3），测试文件从64MB倍数递增到4GB，如没有特别说明，测试结果取自操作512MB的数据文件
qemu-system-x86_64 --enable-kvm -m 4096 -smp 4 -drive file=sheepdog:mint,if=virtio,index=0 \ -drive file=sheepdog:data,if=virtio,index=1 -net nic,model=virtio -net user -vnc :1 -daemonize
测试用的普通7200转SATA硬盘，官方公布其平均寻道时间10.5毫秒，所以，根据以下公式，理论上的IOPS值最多只有65。
实测结果，在单线程同步IO的情况下（下图深蓝线），也是65，在多任务（紫线）或者使用异步IO（黄线）的情况下，由于操作系统IO调度，IOPS能够达到80到100之间。如果进行读写操作的文件远远小于SATA磁盘大小，缩小了存储单元寻址范围，减少了全磁盘寻道时间，也能提高IOPS，例如，测试文件大小占磁盘大小的1/8的时候，IOPS最高在90左右（浅蓝线）。
测试用的SSD硬盘，在单线程同步IO的情况下，IOPS最多能够达到9000左右（下图深蓝线），在多任务（紫线）或者异步IO（黄线）的情况下，最多能够达到40000-50000之间。由于构造原理不同于传统磁盘，减小测试文件大小并不能明显提高IOPS。
由于大多数业务场景既有读操作，也有写操作，而且一般读操作比写操作多很多，因此，读写混合测试项目中的读写比例设定为4:1。一般业务很少有完全随机写的情况，因此不进行只写测试。 虚拟的客户机操作系统的IO调度算法使用noop，网上有资料能够提高IOPS，但是实测效果不明显，因此最终报告并没有把它单列出来。
单线程同步IO的情况下（下图深蓝线），sheepdog的IOPS差不多达到100，比单节点单SATA硬盘高，究其原因：客户机中的测试文件为150GB，共有三个副本，即共占450GB，集群有6个节点，平均每个节点75GB，而各个节点所在磁盘容量为1TB，仅占其1/13，因此，无其它IO任务的情况下，IOPS会比全磁盘随机操作高。
减少客户机的测试文件大小为原来的1/8，即19GB，IOPS能够达到130-140左右，验证了无其它IO任务的情况下，测试文件越小，IOPS越高（浅蓝线）。
恢复客户机的测试文件为150GB，在多任务（线程数量为10，紫线）或者异步IO（队列深度为10，黄线）的情况下，IOPS可达230-250。
250左右是否该sheepdog集群的极限？进一步换其它numjob和iodepth的组合进行测试，答案是肯定的，测试结果都在250左右，以下是线程数量为8，异步IO队列深度分别为1、4、16、64、256的测试结果，线程数量增加到16，测试数据并没有提高。
单线程同步IO、使用对象缓存且缓存命中率100%的情况下（下图蓝线），sheepdog的IOPS最高可达6000，对比相同条件下SSD硬盘的测试结果（最高9000），还是有些损耗。
通过多任务（紫线）或者异步IO（黄线）的方式提高并发IO数量，在缓存命中率100%的情况下，IOPS可以提高到40000-50000，基本与相同条件下SSD硬盘的测试结果相当。
注意上图为对数刻度，且没有数据值，很难比较数值大小，下图省略了一半数据块，但是标上了数据值。
之所以强调缓存命中率，是因为在不完全命中缓存的时候，IOPS下降很厉害，低于80%的话，可能还不如没有对象缓存。下图是sheepdog对象缓存命中率与IOPS的关系图，其中，测试的数据块大小从512B倍数递增到512KB，缓存命中率是在测试过程中，根据sheepdog的cache目录中已有的对象文件数量估算的平均值，IOPS值是读取数据块操作在估算的缓存命中率条件下测量的平均值。
50000是否该sheepdog集群的极限？仿照上面的方法进行测试，答案也是肯定的，测试结果都在50000以内，以下是线程数量为8，异步IO队列深度分别为1、4、16、64、256的测试结果，线程数量增加到16，测试数据并没有提高。
读写混合测试的IOPS比只读测试的结果，总的来说要低一些，而且起伏较大，需要多次测试计算其平均值。
单线程同步IO的情况下（下图深蓝线），能够达到80-100。
减少客户机的测试文件大小为原来的1/8，即19GB，IOPS能够达到100-120（浅蓝线）。
恢复客户机的测试文件为150GB，在多任务（线程数量为10，紫线）或者异步IO（队列深度为10，黄线）的情况下，IOPS大多在180-250之间，但也有时候只到160左右。
单线程同步IO、使用对象缓存且缓存命中率100%的情况下，IOPS差不多达到4000。
通过多任务或者异步IO的方式提高并发IO数量，在缓存命中率100%的情况下，IOPS可达10000-20000之间。
注意上图为对数刻度，且没有数据值，下图省略了一半数据块，但是标上了数据值。可以看到，大数据块读写混合的情况下，多任务或异步IO的IOPS可能还不如单任务同步IO
大数据块（512KB以上）顺序读，吞吐量可达250MB/s-270MB/s，顺序写，吞吐量可达200MB/s-210MB/s。
小数据块（16KB）顺序读，吞吐量也有140MB/s，顺序写大概120MB/s-130MB/s。
在软硬件不做任何优化的情况下（不绑定双网卡、不使用virtio、以默认参数启动sheepdog），sheepdog的吞吐量数据比较低：
数据块大小在256KB-4MB之间，吞吐量30-35MB/s
数据块大小为16KB，吞吐量25MB/s左右，如果数据文件大小超过可用内存，降低到20MB/s
数据块大小在512KB-4MB之间，吞吐量125-140MB/s，如果数据文件大小超过可用内存，降低到80MB/s以下
以下两图，上图为数据文件512MB的测试数据，下图为数据文件4GB的测试数据
注，不使用virtio方式启动sheepdog的命令行参数为：
qemu-system-x86_64 --enable-kvm -m 4096 -smp 4 -drive file=sheepdog:mint,index=0 \ -drive file=sheepdog:data,index=1 -vnc :1 -daemonize
从测试结果看，使用virtio方式启动客户机有利有弊：
当数据块大小在16KB-512KB之间时，顺序读的吞吐量提高10MB/s-30MB/s不等
当数据块大小在16KB-256KB之间时，顺序写的吞吐量提高5MB/s-8MB/s不等
大大降低了超大数据块读操作的吞吐量，至于为何virtio在这种情况下会降低测试的吞吐量，尚不清楚
当数据块大小达到2MB或者4MB时，顺序读的吞吐量降低80MB/s-90MB/s
以下两图，上图为512MB下的测试数据，下图为该情况下，与无优化sheepdog读写512MB数据文件两者吞吐量之差。
使用了对象缓存，顺序读写的吞吐量与数据文件大小没有直接关系，即使数据文件大小超过可用内存。
同时也使用了virtio，并没有因此降低读取大数据块的吞吐量。
由于SSD硬盘的特点，数据块越大，吞吐量越高，在数据块大小为4MB的情况下，顺序读的吞吐量可达240MB/s，顺序写也有130MB/s；如果数据块大小只有16KB，顺序读和顺序写的吞吐量分别只有55MB/s和35MB/s。
以上为sheepdog集群节点数为6个，且各节点都只挂载一块SATA硬盘的情况下测得的结果，如果增加集群节点数，并且每个节点都挂满硬盘，IOPS应该会更高，而吞吐量取决于缓存和网络带宽，应该不会有明显变化。
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