存储在线专栏文章：EMC Symmetrix存储阵列从1988年诞生至今，名字从Symmetrix到DMX，再到VMAX，已经不下十几种型号，硬件配置与架构完全更替。而不变的就是操作这个庞然大物的心脏，操作系统Enginuity。至于Enginuity到底是以什么内核而编写的，就算EMC的工程师也很少有人能说得清楚。毋庸置疑的是这个拥有悠久历史的存储操作系统Enginuity让Symmetrix一直以来领跑高端存储，而其中Enginuity的性能优化算法在中间扮演了重要角色。本文将对Symmetrix操作系统Enginuity的缓存优化几种算法进行介绍，让读者走进这个神秘存储阵列的心脏。

Enginuity的最大化应用性能的缓存算法:

Symmetrix Enginuity的主要功能可以分为几大块，除了文本中要介绍的缓存性能优化算法以外。还包括支持高可用数据一致性、支持配置管理的虚拟池调配易用性与性能分层存储、安全方面以及磁盘性能优化等功能。缓存性能优化功能作为Enginuity的核心组件，在保证处理并发与高负债的I/O过程中起着至关重要的作用。

众所周知，高端存储所需要支持的是一个复杂、且不断变化的应用环境。Enginuity在设计初始就是为了满足可以高速将大量数据进行高效的传输。Enginuity会利用一些内部的机制与算法来最大化前端应用的数据访问，以及数据在阵列内部的复制。缓存与磁盘作为Symmetrix阵列中主要的数据载体，缓存速度明显高于物理磁盘，即使是在现今闪存盘大行其道的情况下，缓存仍然还是作为存储阵列中的主要加速方式。所以，任何存储阵列研发都致力于最大化在内存中处理I/O，寻求缓存与物理磁盘之间的平衡，从而提升整体的性能性能，确保数据的一致性与安全性、更快的响应前端的数据访问请求。为了达成这个目标，存储系统需要知道哪些数据可能马上要被访问，然后把数据载入或者继续留在缓存里。而且缓存与物理磁盘的这种平衡是一个连续的过程，且需要满足所有逻辑卷。就Enginuity来说，它能通过一些算法来调整数据流与控制阵列性能，而且这些算法基于几千台已装机的Symmetrix存储阵列的实际分析而来，用来取保Enginuity可以根据已有的历史数据，分析结果满足最大化应用数据访问性能。而Enginuity的缓存算法可以体现在以下几个方面：

1.智能预读算法：预读算法的目的就是把需要的数据预先载入缓存，，因为任何智能存储数据读取的优先是访问缓存，如果缓存没有命中，再从物理磁盘载入数据到缓存，然后返回给前端应用主机。虽然预读算法并不是Symmetrix首创，但是传统的预读算法只是简单的基于任意数据大小与数据流的选择，或者只是保守的预读一个很长的顺序读写的后续数据，还有为了满足一些分散的小的I/O而去去读一大段的数据从而满足缓存命中的需求。而这种做法对于一些中短类型的顺序读的效果不是很好，而这部分的数据读取在实际应用环境中发生的情况可能会在90%以上。如果预读的算法工作不够高效，就会导致大部分在缓存中的数据不会被前端应用访问，造成资源浪费。Enginuity在处理预读数据选择的时候，会利用一些更加巧妙的方法来选择预读的数据。这种选择基于动态的实时环境分析预估而得，且Enginuity的预读算法只是会加载需要被访问的数据，而不会影响其他I/O的活动。

2.基于标签的缓存算法：Tag-Based Cache（TBC）算法是从Enginuity早期版本（5670）就提出的革命性算法，并且一直沿用至今。它的目的是解决存储满足不同的应用环境问题配置灵活性，TBC允许在很低的管理负债的情况下提供这种灵活性。简单来说TBC的作用就是根据应用来分配缓存，他的主要体现就是Symmetrix Dynamic Cache Partitioning功能。（参考：Symmetrix动态缓存分区技术（DCP）原理与配置）

3.PermaCache：谈这个算法之前，我们要先谈一下Enginuity处理驻留在缓存中数据的算法。Enginuity在空缓存的情况下，会结合预读机制将数据渐渐载入缓存，满足前端应用读取的需求。当缓存用到一定的阀值以后，Enginuity会应用到LRU算法，这个是也是在行业中被广泛使用缓存页面替换算法，全程叫做Least Recently Used。LRU顾名思义就是把最久的未被使用的数据从缓存里替换为新的数据。而这种算法在某些情况下会有一点列示，例如某些数据他访问优先级很高，但是被访问的次数却不多，我们通常把这些数据叫做HPRA（High Priority，Rarely Accessed）数据。对于这些数据，如果只是利用直接的LRU算法，这些数据会被很快的移除缓存，造成下次数据访问的时候需要再次从物理磁盘载入，增加数据读取的总时间，影响应用性能。而PermaCache算法就是为了解决这样的问题， PermaCache可以将特定的数据（以磁道为单位）长久滞留于缓存，以提供高速的访问响应。虽然这个方法配置起来需要EMC的工程师修改BIN文件，没有用户配置接口。但是作为一个极端的性能加速方法，它的作用显而易见，也是缓存优化的选项之一。

上面我们介绍了三种Symmetrix操作系统Enginuity的缓存性能优化算法。可以看出，作为加速应用的数据访问速度主要载体-缓存，除了硬件本身的速度与缓存的大小以外，一些特定的算法同样也可以在特定的情况下优化存储性能，Enginuity的智能预读、基于标签的缓存算法，PermaCache都是可选的方式之一。Symmetrix的缓存处理机制比较复杂，本文只是罗列了其中一些功能。对于更多的Symmetrix缓存机制介绍，参考文章：Symmetrix缓存技术解读

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