doc: add curve metric analyze

Signed-off-by: Nilixiaocui <ilixiaocui@163.com>

README.md

@@ -199,6 +199,8 @@ Fio Curve engine is added, you can clone https://github.com/opencurve/fio and co
 $ ./fio --thread --rw=randwrite --bs=4k --ioengine=nebd --nebd=cbd:pool//pfstest_test_ --iodepth=10 --runtime=120 --numjobs=10 --time_based --group_reporting --name=curve-fio-test
 ```
 
+If you have any questions during performance testing, please check the [Curve block storage performance tuning guide](docs/cn/Curve%E5%9D%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98%E6%8C%87%E5%8D%97.md).
+
 ##  CurveFS quick start
 Please use [CurveAdm](https://github.com/opencurve/curveadm/wiki) tool to deploy CurveFS，see [CurveFS Deployment Process](https://github.com/opencurve/curveadm/wiki/curvefs-cluster-deployment), and the [CurveFS Command Instructions](curvefs/src/tools#readme).
 

README_cn.md

@@ -196,6 +196,8 @@ fio的Curve块存储引擎代码已经上传到 https://github.com/opencurve/fio
 $ ./fio --thread --rw=randwrite --bs=4k --ioengine=nebd --nebd=cbd:pool//pfstest_test_ --iodepth=10 --runtime=120 --numjobs=10 --time_based --group_reporting --name=curve-fio-test
 ```
 
+在性能测试过程中有任何问题，请查看[Curve块存储性能调优指南](docs/cn/Curve%E5%9D%97%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98%E6%8C%87%E5%8D%97.md)
+
 ##  CurveFS 快速体验
 请使用 [CurveAdm](https://github.com/opencurve/curveadm/wiki) 工具进行 CurveFS 的部署，具体流程见：[CurveFS部署流程](https://github.com/opencurve/curveadm/wiki/curvefs-cluster-deployment), 以及[CurveFS命令行工具说明](curvefs/src/tools#readme)。
 

docs/cn/Curve块存储性能调优指南.md

+# Curve块存储性能调优指南
+
+## 背景
+
+本文档主要描述Curve块存储的参数是如何影响性能的，以及要如何调整，可以使得性能到达最优。
+
+## 参考性能
+
+测试场景：3台机器*10块/盘
+
+盘的型号：Intel® Solid State Drive DC S3510 Series
+
+测试工具：[curve-fio](https://github.com/opencurve/fio#readme)
+
+测试版本：v1.2.5 (配置copyset.enable_odsync_when_open_chunkfile=true。 这个选项默认为false，可以优化性能，但是会有iops或者带宽抖动，请根据业务场景进行确定)
+
+测试卷大小：100GB
+
+条带化卷参数：stripeUnit=16k stripeCount=64（大io建议创建条带化卷测试）
+
+### 8k随机写测试数据
+
+**客户端个数：** 3
+
+**fio配置：**
+```
+[global]
+bs=8K
+iodepth=128
+rw=randwrite
+direct=1
+numjobs=1
+size=100G
+ioengine=cbd
+runtime=999999
+time_based
+group_reporting
+ramp_time=10s
+```
+
+**性能数据：**
+|iops(k)|avg lat(us)|99th lat(us)
+|----|-----|----|
+|27.9|4590|27919
+|27.7|4614|27919
+|28.1|4549|27657
+
+### 512k顺序写测试数据
+
+**客户端个数：** 3
+
+**fio配置：**
+```
+[global]
+bs=512k
+iodepth=128
+rw=write
+direct=1
+numjobs=1
+size=100G
+ioengine=cbd
+group_reporting
+runtime=90
+ramp_time=10s
+```
+
+|bandwidth(MB/s)|avg lat(ms)|99th lat(ms)
+|----|-----|----|
+|338|189|372
+|338|189|485
+|343|186|397
+
+
+## 影响性能的关键指标
+
+性能指标的查看途径有两种：
+1. 直接通过服务的ip:port获取
+2. 通过监控查看（[块存储监控部署](https://github.com/opencurve/curveadm/wiki/curvebs-monitor-deployment)）
+
+### 环境配置
+
+
+环境配置可以参考: [推荐配置设置](https://github.com/opencurve/curve/blob/master/docs/cn/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%BF%A1%E6%81%AF.md)
+
+**需要特别说明的是**，对于使用RAID/SAS卡及Sata SSD的环境，**需要在关闭磁盘缓存后，重启机器，使 RAID/SAS 卡识别磁盘缓存已经关闭。** 如果磁盘缓存打开，对文件的sync操作会发送至磁盘，导致磁盘性能下降。
+
+重启后，对SSD盘上的文件系统，进行 fio 测试，验证缓存是否关闭。
+
+fio脚本：
+
+```
+[global]
+rw=randwrite
+iodepth=1
+ioengine=psync
+fdatasync=1
+bsrange=4k-4k
+size=4G
+numjobs=32
+group_reporting
+time_based=1
+thread=1
+runtime=10000
+
+[disk0]
+filename=/data/chunkserver0/data
+[disk1]
+filename=/data/chunkserver1/data
+```
+
+> 如果有多个SSD盘，在 fio 脚本的后面加上对应的盘。
+
+> fio 测试写入的文件，最好提前通过 dd 命令创建或覆盖写一遍，dd if=/dev/zero of=/data/chunkserver0/data bs=1M count=4096 oflag=direct
+
+如果关闭成功，fio 报告的 IOPS 与 iostat -mtx 1 看到的 SSD 盘上的 w/s 是一致的
+
+![](../images/0102-diskcache1.jpg)
+
+如果缓存未关闭或机器未重启，会出现 fio 报告的 IOPS 只有 SSD 盘上 w/s 一半的情况
+
+![](../images/0102-diskcache2.jpg)
+
+### 服务端
+
+**1. 复制组的leader在chunkserver上的分布是否均衡**
+
+在Curve块存储中，所有的读写请求都是发往leader处理的，如果复制组的leader在chunkserver上分布不均衡，会导致chunkserver上接受到请求的压力不同，导致无法完全发挥集群性能。
+
+- metric指标查看：```curl leadermdsip:leadermdsport/vars | grep leadernum_range```
+查看chunkserver上leader数量最大和最小的差值, **一般这个值在5以内认为集群是均衡的**
+
+    ```
+   topology_metric_logical_pool_default_logical_pool_leadernum_range : 1.000
+    ```
+
+- 监控：```MDS DashBord/chunkserver状态 panel```
+
+    ![leadermetric](../images/0102-leadermetric.jpg)
+
+- leader不均衡时可以通过命令触发快速均衡：```curve_ops_tool rapid-leader-schedule```。这个命令创建的配置变更任务是随着心跳上报的，所以均衡效果在几个心跳周期之后可以看到（默认心跳周期是10s）。
+
+**2. 复制组之间的心跳周期**
+
+在Curve块存储中，复制组的心跳周期通过chunkserver的配置项```copyset.election_timeout_ms=1000```确定，默认是1s。由于复制组的心跳和用户数据的复制都是使用的bthread，当集群压力特别大时，会导致复制组心跳超时，复制组的leader在不断的切换。有三个表现：
+- 从监控上可以看到每个chunkserver上的leader不均衡，并且单个chunkserver上的leader总是在变动（参考 **1. 复制组的leader在chunkserver上的分布是否均衡**）
+
+- 监控项 ```chunkserver Dashbord/线程指标 Panels``` 中bthread的使用率持续飙高。更多信息的获取可以参考[brpc线程数量查看](https://github.com/apache/incubator-brpc/blob/master/docs/cn/server_debugging.md#1%E6%A3%80%E6%9F%A5%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%95%B0%E9%87%8F)
+
+    ![bthreadmetric](../images/0102-bthreadcountmetric.jpg)
+
+- chunkserver的日志中有大量leader选举日志
+
+    ```
+        LOG(INFO) << "node " << _group_id << ":" << _server_id
+              << " received PreVoteResponse from " << peer_id
+              << " term " << response.term() << " granted " << response.granted();
+    ```
+
+这会导致client端有很多重试的rpc，加剧集群压力。
+
+这种情况可以通过增大心跳周期规避leader频繁切换对性能的影响，即chunkserver配置项```copyset.election_timeout_ms=1000```。但这种规避方法不建议在生产环境中使用，复制组的心跳周期变大，会导致异常情况下IO的卡顿时间边长。复制组的心跳不受IO压力影响已经在优化中了，预计Q1会发布版本。
+
+**3. 查看chunkserver节点上磁盘的压力**
+
+Curve块存储性能测试时，理想的状态是可以把磁盘跑满。如果发现有性能瓶颈，可以先查询一下，磁盘是否被打满。
+
+- 通过linux命令```iostat```查看磁盘压力情况，一般看观察```util```是否接近100%，cpu 的```idle```是否接近0
+
+- 通过查看监控项 ```chunkserver Dashbord/Raft关键指标 Panels```
+
+    ```storage_append_entries_latency``` : 写盘的延迟（一般ssd的延时在百us~几ms级别；hdd延迟在数十ms级别）
+
+    ```raft_send_entries_latency```: 一次写盘延迟+一次rpc延迟（一般rpc的延迟在百us~几ms级别）
+
+    ![latencymetric](../images/0102-latencymetric.jpg)
+
+如果底层磁盘已经压满，理论上就已经达到了集群性能上限。
+
+### 客户端
+
+**1. 大IO顺序写场景建议使用条带化卷**
+
+条带化卷的原理可以参考：[条带化设计](https://github.com/opencurve/curve/blob/master/docs/cn/curve-stripe.pdf)。概括来说，条带化是将大IO按照指定的配置，分发到多个复制组上，从而提高性能。
+
+条带化卷的创建：```curve_ops_tool create -fileName=/test -userName=test -password=123 -fileLength=20 -stripeUnit=32768 -stripeCount=32```
+
+**2. 直接使用 ```curve fio```测试**
+
+当前Curve块存储支持的几个协议nbd、openstack、iscsi都是要跟Curve[热升级](https://github.com/opencurve/curve/blob/master/docs/cn/nebd.md)模块对接的，在IO链路上会多一次RPC。当前Curve块存储版本已经稳定，如果不考虑热升级，可以去掉热升级模块，提高性能。
+
+Curve块存储fio的使用方式可以参考：[Fio for Curve README](https://github.com/opencurve/fio#readme)
+
+## 其他指标简析
+
+详见[Curve块存储监控项说明](https://github.com/opencurve/curve/blob/master/docs/cn/Curve%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%8C%87%E6%A0%87%E8%A7%A3%E6%9E%90.md)
+
+IO过程中全链路关键阶段时延的metric查看(DashBord/Pannel，指标的具体含义请查看[Curve块存储监控项说明](https://github.com/opencurve/curve/blob/master/docs/cn/Curve%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%8C%87%E6%A0%87%E8%A7%A3%E6%9E%90.md))：
+
+```
+client端：
+用户接口层指标/client_write_latency
+rpc层指标/write_rpc_latency
+
+chunkserver端：
+rpc层读写指标/avg_write_lat
+chunkserver层读写指标/avg_write_lat
+Raft关键指标/raft_send_entries_latency
+Raft关键指标/raft_service_append_entries_latency
+Raft关键指标/storage_append_entries_latency
+```
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