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虽然业界通常使用“每 TB 成本”($/TB) 来衡量存储设备的性价比，但在实现特定吞吐量时，工作负载的 IO 大小对所需存储容量有着决定性影响。
计算存储性价比时，不应假设所有 IO 都相同。当吞吐量至关重要时，IO 大小才是真正的成本决定因素。由于机械延迟对性能影响较大，小块随机 IO 会大幅降低 HHD 的吞吐量密度——这意味着，您不得不通过购买额外的容量来勉强满足 MB/s 的吞吐量要求。
本博客共分为两篇，我将通过量化的数据展示这种性能影响在 HDD 上会以多快的速度急剧恶化，然后阐明为何采用 G9 QLC NAND 的美光 6600 ION SSD 等 QLC SSD 才是正确的选择。
IO 大小对存储性能的影响
比较 QLC 和 HDD 在存储应用中的成本时，IO 特性在很大程度上决定了为实现特定吞吐量所需的实际成本。为理解这一效应，我们首先分析在典型 HDD 中，吞吐量密度如何随 IO 大小的变化而变化。
IO 大小与吞吐量密度
吞吐量密度以 (MB/s)/TB 为单位，是一种衡量存储性能的指标，与应用的规模无关。通过一个结合了延迟与传输速率的简单模型，即可描述吞吐量密度随 IO 大小变化的函数关系。实际应用中的 IO 大小呈对数分布（KiB → GiB），因此 IO 大小以 log₂ 为单位表示。
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图 1. 典型 28TB HDD 的吞吐量密度随 log₂（IO 大小）变化的曲线，假设每种 IO 大小下均为 100% 随机 IO。
图 1 显示了一款典型的 28TB HDD 的吞吐量密度曲线。该曲线呈 S 形，在 IO 大小较小时，主要受延迟影响，而在 IO 大小较大时，则受传输速率影响。中点为 1.8 MiB，当 IO 大小变小时，吞吐量会迅速下降。该曲线可使用以下公式建模：
A⋅I/(B+I)
其中，A = 传输速率，B = 延迟 × 传输速率（中点），I = IO 大小。
基于这条性能曲线，下一步就是确定：要维持观测到的吞吐量，需要多少物理容量。
IO 吞吐量所需的容量
实现特定吞吐量所需的容量，是决定成本的一个关键因素。该因素可表示为 TB/(MB/s)，即吞吐量密度的倒数。
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图 2. 28TB HDD 的吞吐量成本，即实现 1MB/s 吞吐量所需的 TB 数，以及与 IO 大小的函数关系。
图 2 显示了 28TB HDD 在不同 IO 大小下，实现 1MB/s 吞吐量所需的成本。其函数形式为：1/log（IO 大小），因此，当 IO 大小较小时，成本会迅速增加。
图 2 (28TB HDD) 显示：
- 在 1MiB IO 下，要实现 1MB/s 吞吐量，需要 0.4TB（约占 HDD 容量的 1.5%）。
- 在 4KiB IO 下，实现相同吞吐量需要 70TB（约为 2.5 个 HDD 的容量）。因此，4KiB IO 所需容量（成本）为 1MiB IO 的 160 倍。
这意味着在 HDD 上，4 KiB IO 所需容量（成本）约为 1 MiB IO 的 160 倍。
QLC SSD 的性能优势
QLC SSD 不受机械延迟的影响，因此即使在 IO 大小较小的情况下，其吞吐量密度依然很高。
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图 3：针对容量优化的 QLC SSD 的读写吞吐量密度。
图 3 显示了针对容量优化的 QLC SSD 的读写吞吐量密度：
- 即使在 IO 大小较小的情况下，读取吞吐量密度依然很高。
- 写入吞吐量密度虽然较低，但仍然比 HDD 高出许多。
- 示例：QLC 上 64KiB 随机写入的吞吐量密度可达 6.7 MB/s/TB，超过 HDD 上 256MiB IO 的吞吐量密度。
QLC 吞吐量的容量成本
这些性能差异的直接结果是：QLC 实现相同吞吐量所需容量更低。
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图 4：针对容量优化的 QLC SSD 的吞吐量成本。
图 4 显示了实现 1MB/s 所需的 TB 数（成本）。
- 在 4 KiB 写入情况下，QLC 仅需约 1.2 TB，大约为 HDD 的 1/60。
- 在 1 MiB IO（读写比例为 2:1）情况下：
- QLC 仅需约 0.041 TB
- HDD 需要约 0.43 TB
结语
与 HDD 相比，QLC SSD 在 IO 大小较小的情况下性能更高，可大幅降低所需容量，从而实现更低的整体成本。即使在 IO 大小为 1MiB 时，QLC 也仅需要 HDD 的 1/10 容量，即可提供相同的吞吐量。如果只根据存储介质的每 TB 成本 ($/TB) 来评估存储成本，就会掩盖这些影响。尽管实际工作负载中的 IO 大小呈分布状态，但这些影响仍可能产生重大作用。
本博客的第二部分即将发布，敬请期待。我们将在第二部分中深入探讨基于 QLC 技术的 SSD，比如美光 6600 ION SSD。
