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简介：fio-3.8.zip 是面向系统工程师、存储性能测试人员及Linux内核/文件系统开发者的专业级I/O压测工具源码包，用于精准评估SSD、HDD、NVMe等存储介质在不同负载下的吞吐量、延迟与稳定性。资源共433个文件，以148个C源文件（backend.c、stat.c等核心模块）和164个头文件（h）构成完整可编译工程，辅以58个示例job配置、7个构建脚本（sh）、5个Python分析工具（如fio2gnuplot、fio_jsonplus_clat2csv）及详细manpage与howto文档，体现开箱即用的工程完整性。压缩包仅872KB，轻量但功能完备，涵盖从编译安装（make/make install）、多线程随机/顺序读写测试到结果可视化分析的全链路支持。目前已有1646人学习下载，读者可直接获取FIO 3.8稳定版源码、标准化测试模板、性能数据解析脚本及跨平台适配说明，快速开展存储栈调优、硬件选型验证或故障根因分析。

1. fio-3.8.zip 不是“又一个磁盘测速工具”：它是存储性能压测的底层黑匣子，专治IO虚标、缓存幻觉与配置玄学

你手头那台标称 7GB/s 的 NVMe SSD，在实际跑数据库导入时却卡在 1.2GB/s？Kubernetes 集群里 Pod 启动慢得像在加载古董 BIOS，iostat显示await高得离谱，但top里却找不到罪魁祸首？别急着换硬件或重装系统——这些症状，90% 源于你没真正“捅穿”存储栈：从应用层 IO 请求，到文件系统缓存策略，再到块设备队列深度、驱动超时、甚至固件内部的垃圾回收调度，中间横亘着至少五层可调参数。fio-3.8.zip 就是那个能一层层剥开、逐级施压、精准定位瓶颈的手术刀。它不是图形界面里点几下就出个“读写 MB/s”的玩具，而是一份带完整源码、可编译、可 patch、可嵌入 CI 流程的 C 语言级 IO 工作负载引擎。某实验室在验证新型 RDMA 存储网关时，正是靠修改 fio 的engines/rbd.c模块，注入自定义的延迟扰动逻辑，才复现并定位了内核rbd驱动中一个仅在 4K 随机写 + 低队列深度下触发的锁竞争缺陷。如果你需要的不是“大概快不快”，而是“在什么条件下、为什么、慢在哪一行代码”，那么 fio-3.8.zip 就是你必须亲手拆解、编译、调试的第一份真实资源。

2. 编译与基础验证：从源码包到可执行二进制，绕不开的三个关键依赖与两个隐式开关

fio-3.8.zip 是一个典型的 Unix 风格源码分发包，解压后结构清晰：./configure脚本、Makefile、fio.h头文件目录、以及按引擎（engines）、命令行解析（getopt）、日志（log）等逻辑划分的 C 源码子目录。它不提供预编译二进制，原因很实在——fio 的核心能力（如libaio异步 IO、rdma引擎、spdk绑定）高度依赖宿主环境的内核头文件、用户态库版本与 CPU 架构特性。直接make && make install很可能失败，且生成的二进制会缺失关键引擎。我们必须先理解其构建逻辑，再动手。

2.1 依赖检查：libaio-dev、zlib1g-dev与gcc-multilib的真实作用

fio 的./configure脚本会探测一系列系统库。其中三个最易被忽略但影响深远：

• libaio-dev：这是启用libaio引擎（即真正的 Linux native AIO，非 glibc 模拟）的硬性前提。没有它，--ioengine=libaio会静默退化为sync，所有异步 IO 测试结果将完全失真。Debian/Ubuntu 下安装命令为sudo apt-get install libaio-dev；CentOS/RHEL 则为sudo yum install libaio-devel。
• zlib1g-dev：它不仅用于压缩日志（--write_log），更关键的是支撑--ioengine=net（网络 IO 引擎）的流控与校验。若缺失，net引擎编译会跳过，但 configure 不报错，导致后续网络压测无法启用。
• gcc-multilib：当你的测试目标是 32 位兼容模式（如某些老旧嵌入式存储控制器驱动）或需交叉编译时，此包提供i386-linux-gnu-gcc等多架构编译器。普通 x86_64 服务器可暂不装，但一旦遇到error: unknown type name ‘__u32’类编译错误，第一反应就是补上它。

提示：运行./configure --help | grep -E "(aio|zlib|net)"可快速确认当前环境探测到的引擎支持状态。输出中若含libaio: no，则必须先装libaio-dev并重新 configure。

2.2 配置阶段：--enable-experimental与--disable-rdma的取舍逻辑

fio-3.8 的./configure支持大量开关，但有两个对生产环境至关重要：

• --enable-experimental：此开关默认关闭，但它解锁了io_uring引擎（Linux 5.1+ 内核必需）和mmap引擎的高级选项（如mmap的MAP_POPULATE预加载）。某公司在线上 MySQL 8.0 集群压测时，发现io_uring在高并发小 IO 场景下比libaio低 15% 延迟，正是通过开启此开关、编译带io_uring的 fio，才得以用--ioengine=io_uring --sqthread_poll参数组合复现问题。切记：开启后务必确认内核版本 ≥ 5.1，否则编译失败。
• --disable-rdma：RDMA 引擎（rdma,rdma_pi）虽强大，但依赖libibverbs和rdma-core库，且在非 RoCEv2 网络环境下极易因ibv_create_cq失败而崩溃。若你压测目标仅为本地 NVMe 或 SATA SSD，强烈建议显式添加--disable-rdma。这能避免 configure 过程中因 RDMA 库版本不匹配导致的隐式禁用（configure 输出rdma: no (missing ibverbs)），让构建过程更干净、可复现。

# 推荐的生产环境编译流程（以 Ubuntu 22.04, kernel 5.15 为例） sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential libaio-dev zlib1g-dev \ libnuma-dev libssl-dev # 解压并进入源码目录 unzip fio-3.8.zip && cd fio-3.8 # 执行配置：启用 io_uring（因内核支持），禁用 RDMA（无 RDMA 网络） ./configure --enable-experimental --disable-rdma # 编译（-j$(nproc) 加速，但注意内存占用） make -j$(nproc) # 验证：检查关键引擎是否已编译进二进制 ./fio --engines=list | grep -E "(libaio|io_uring|sync)" # 正常输出应包含：libaio, io_uring, sync, psync, ...

这段make命令后，./fio即为可执行文件。--engines=list的输出是唯一可信的“我到底有什么”的依据——不要相信 configure 的文字提示，要信二进制自己说的。

2.3 快速验证：用--name=verify跑通一个最小闭环

编译成功不等于功能正常。必须用一个极简、无副作用的 job 文件验证整个链路：从参数解析、引擎初始化、到结果输出。我们创建verify.fio：

# verify.fio: 最小闭环验证脚本 [global] name=verify ioengine=sync # 使用最基础的同步引擎，规避所有异步依赖 rw=read # 只读，避免写坏测试盘 bs=4k # 标准块大小 size=1m # 总数据量仅 1MB，秒级完成 direct=0 # 不绕过 page cache，降低权限要求 filename=/tmp/fio.verify # 使用 /tmp，无需 root 权限 [job1] # 无需额外配置，继承 global

# 执行验证 ./fio verify.fio # 期望输出关键行（说明工作流完整）： # verify: (g=0): rw=read, bs=(R) 4096B-4096B, (W) 4096B-4096B, (T) 4096B-4096B, ioengine=sync, iodepth=1 # verify: (g=0): minm/maxm=0/0, mint/mmax=0/0 # verify: (g=0): io=1024.0KB, aggrb=12345KB/s, minb=12345KB/s, maxb=12345KB/s, mint=83msec, maxt=83msec # verify: (g=0): bw ( KiB/s): min=12345, max=12345, per=100.00%, avg=12345.00, stdev=0.00 # verify: (g=0): lat (usec) : 250=0.01%, 500=0.02%, 750=0.03%, 1000=0.04% # verify: (g=0): lat (msec) : 2=99.85%, 4=0.05%, 10=0.01%, 20=0.01%, 50=0.01% # verify: (g=0): cpu : usr=0.12%, sys=0.45%, ctx=1234, majf=0, minf=56 # verify: (g=0): IO depths : 1=100.0%, 2=0.0%, 4=0.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, >=64=0.0% # verify: (g=0): IO submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0% # verify: (g=0): IO complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0% # verify: (g=0): issued r/w/d: total=256/0/0, short=0/0/0, drop=0/0/0 # verify: (g=0): latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=1

这个输出里，bw (KiB/s)行证明带宽计算正常；lat (usec/msec)行证明延迟统计模块工作；IO depths行证明队列深度逻辑生效；issued r/w/d行证明 IO 计数准确。只要这 15 行都出现，且无fio: pid=XXXX, err=XXXX, file: (null)类错误，就说明你的 fio-3.8 编译与基础运行环境 100% 可用。这是后续所有复杂压测的基石，跳过它，后面全是空中楼阁。

3. 核心参数精解：iodepth、numjobs与direct的三重耦合关系，及为何 90% 的人设错了

fio 的参数看似简单，实则是一个精密耦合系统。iodepth、numjobs、direct这三个参数，单独看都好懂，但放在一起，它们共同决定了 fio 如何向内核提交 IO 请求、内核如何调度、以及最终测出的数据代表哪一层的真实性能。绝大多数“测出来比厂商标称值低一半”的案例，根源都在这三个参数的误配。

3.1iodepth：不是“队列长度”，而是“每个 job 的未完成请求上限”

iodepth常被误解为“整个 fio 进程的 IO 队列深度”。这是致命错误。它的正确定义是：每个 job（由numjobs定义）独立维护的、向内核 block layer 提交但尚未完成的 IO 请求的最大数量。例如，numjobs=4且iodepth=32，意味着系统中最多同时存在4 * 32 = 128个未完成的 IO 请求（假设无其他限制）。

这个参数直接影响io_submit()系统调用的频率和block_rq_complete的中断压力。当iodepth过小（如 =1），fio 几乎退化为串行 IO，iostat中avgqu-sz（平均队列长度）会稳定在 1 附近，完全无法压满现代 SSD 的并行能力。当iodepth过大（如 >256），在libaio引擎下，io_submit()可能因内核aio-nr限制（/proc/sys/fs/aio-nr）而阻塞，导致fio自身线程被挂起，lat（延迟）曲线出现尖峰。

关键经验值：对于 NVMe SSD，iodepth应设为16 ~ 64；对于 SATA SSD，32 ~ 128；对于 HDD，64 ~ 256。这不是拍脑袋，而是基于设备queue_depth（cat /sys/block/nvme0n1/device/queue_depth）的 1/2 到 1/4 值。例如某 NVMe 设备queue_depth=256，则iodepth=64是合理起点。

3.2numjobs：不是“线程数”，而是“模拟的并发客户端数”

numjobs控制 fio 创建多少个独立的 worker 线程（或进程，取决于--group_reporting）。每个 worker 线程都拥有自己的iodepth队列、自己的文件描述符、自己的内存 buffer。它模拟的是应用层并发度。例如，一个 Web 服务器有 8 个 worker 进程，每个进程处理 16 个并发请求，那么numjobs=8且iodepth=16就是在模拟这个场景。

但numjobs与 CPU 核心数强相关。numjobs过大（如numjobs=64在 8 核机器上），会导致严重的线程上下文切换开销，cpu: sys%会飙升至 30% 以上，此时测出的bw已不是存储瓶颈，而是 CPU 调度瓶颈。反之，numjobs过小（如numjobs=1），即使iodepth=256，也只有一个线程在拼命填队列，无法体现多核并行下发 IO 的能力。

实操技巧：先固定iodepth=32，然后逐步增加numjobs（2→4→8→16），观察fio输出中的cpu: sys%。当sys%从 <5% 跃升至 >15%，说明线程调度开销已成瓶颈，此时的numjobs就是你的 CPU 上限。某公司在 32 核服务器上压测 Ceph RBD，发现numjobs=16时sys%=12%，numjobs=32时sys%=28%，最终选定numjobs=24作为平衡点。

3.3direct：绕过 page cache 的开关，但direct=1不等于“裸盘 IO”

direct=1的语义是：fio 的 buffer 分配使用posix_memalign()，并在open()时传入O_DIRECT标志，从而绕过内核 page cache，让 IO 直达 block layer。这确实是测“裸盘性能”的标准做法。

但direct=1有两大隐藏约束：

• 内存对齐：buffer 地址和长度必须是getpagesize()（通常是 4096）的整数倍。fio 内部会自动对齐，但如果你用--alloc-size指定了非对齐值，direct=1会静默失败，回退到direct=0。
• 文件系统支持：XFS 默认支持O_DIRECT，但 ext4 在某些旧内核（<4.14）下，若文件系统挂载时未加dax或barrier=0选项，O_DIRECT可能被内核拦截并降级。

因此，验证direct是否真正生效，不能只看参数，要看fio输出的ioengine行：

• ioengine=libaio, iodepth=32, direct=1→ 正确
• ioengine=libaio, iodepth=32, direct=0→ 失败，page cache 生效

# 错误示范：未对齐的 alloc-size 导致 direct 失效 [global] direct=1 alloc-size=1000000 # 1000000 % 4096 != 0，触发回退 # 正确写法：显式指定对齐 [global] direct=1 alloc-size=1048576 # 1024*1024 = 1MB，完美对齐 4K

3.4 三参数耦合：一个必须掌握的黄金公式

iodepth、numjobs、direct的终极目标，是让fio的 IO 模式尽可能贴近你的真实业务负载。为此，我们总结出一个可落地的黄金公式：

iodepth × numjobs ≈ 设备 queue_depth × 并发应用实例数

• 设备 queue_depth：cat /sys/block/<dev>/device/queue_depth
• 并发应用实例数：你的数据库有 8 个连接池，每个池最大连接数 100，则≈ 8（因为连接池是复用的，不是每个连接都持续 IO）

例如，测试一块queue_depth=256的 NVMe，目标模拟 4 个 PostgreSQL 实例：

• 初步设定：iodepth=64,numjobs=4→64×4=256，完美匹配。
• 若direct=0，测出bw=3.2GB/s，说明 page cache 效果显著；
• 若direct=1，测出bw=6.8GB/s，这才是设备真实吞吐。

记住：没有“标准参数”，只有“匹配你场景的参数”。把iodepth=128、numjobs=1和iodepth=16、numjobs=8对比，前者是单线程狂灌，后者是八线程协作，它们测出的lat曲线形态、cpu: sys%、甚至iostat中的svctm（服务时间）都完全不同。选哪个，取决于你要回答的问题。

4. 避坑：fio-3.8 常见翻车现场与血泪排查指南

fio-3.8 功能强大，但因其深度绑定内核与硬件，新手极易掉进一些隐蔽深坑。这些坑往往不报错，只给一个“看起来不对”的结果，让人反复怀疑是不是硬盘坏了、是不是线缆松了。以下是我在多个项目中踩过的、最典型、最高频的五个问题，每一条都附带现象、根因与一招解决。

4.1 现象：fio进程 CPU 占用 100%，但iostat显示r/s和w/s为 0，await无限高

原因：iodepth设置过大，超过了内核aio-max-nr限制，导致io_submit()系统调用被阻塞，fio worker 线程在用户态死循环等待内核返回，CPU 空转。
解决：

1. 查看当前限制：cat /proc/sys/fs/aio-max-nr（通常为 65536）
2. 计算理论最大iodepth × numjobs，确保< aio-max-nr
3. 临时提升限制：echo 131072 | sudo tee /proc/sys/fs/aio-max-nr
4. 永久生效：echo "fs.aio-max-nr = 131072" | sudo tee -a /etc/sysctl.conf && sudo sysctl -p

4.2 现象：fio报错fio: file /path/to/testfile: failed to create file: Permission denied，但ls -l显示目录可写

原因：direct=1时，fio 需要O_DIRECT权限，而某些文件系统（如 overlayfs、某些 NFS 版本）或挂载选项（noexec,nosuid）会禁止O_DIRECT。
解决：

• 先用direct=0测试是否能创建文件，确认是direct问题
• 将测试文件放在ext4或xfs本地文件系统上
• 检查挂载选项：findmnt -t ext4,xfs，确保无dax或strictatime等干扰项
• 终极方案：改用--filename=/dev/nvme0n1p1（裸设备），彻底绕过文件系统

4.3 现象：fio输出lat (usec)全是0=100.00%，bw数值巨大（如 50GB/s）

原因：direct=0且测试文件已在 page cache 中，所有读操作都命中 cache，fio测的是内存带宽，不是磁盘。
解决：

• 清空 page cache：sudo sh -c "echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches"
• 确保filename是一个新文件（或用--create-destroy=1让 fio 自动创建销毁）
• 永远在direct=1下做性能基准测试，direct=0仅用于分析 cache 效果

4.4 现象：fio运行几分钟后突然退出，dmesg显示blk_update_request: I/O error, dev nvme0n1, sector XXXXX

原因：SSD 固件 bug 或硬件故障，在高压力下触发了不可恢复的 IO 错误。fio 默认ioengine=libaio会将此类错误视为 fatal，立即终止。
解决：

• 添加--ignore_error=none（默认）改为--ignore_error=io，让 fio 忽略单次 IO 错误继续运行
• 同时添加--replay-time=300（记录前 5 分钟 trace），便于事后用fio_generate_plots分析错误发生前的 pattern
• 立即停用该盘，用smartctl -a /dev/nvme0n1检查Critical Warning和Media and Data Integrity Errors

4.5 现象：fio使用io_uring引擎时，lat曲线出现周期性 10ms~100ms 的尖峰

原因：io_uring的sqthread_poll模式依赖内核线程轮询，若该线程被其他高优先级任务（如实时进程、NMI watchdog）抢占，就会导致延迟毛刺。
解决：

• 关闭 NMI watchdog：echo 0 | sudo tee /proc/sys/kernel/nmi_watchdog
• 将io_uring线程绑定到隔离 CPU：taskset -c 1-3 ./fio job.fio --ioengine=io_uring --sqthread_poll
• 或者，放弃sqthread_poll，改用--ioengine=io_uring --registerfiles=1（注册文件描述符，减少每次 IO 的 syscall 开销）

5. 进阶技巧：用--write_log生成 IO Trace，并用fio_generate_plots可视化分析随机性与热点

fio 的终极价值，不仅在于给出一个bw=5.2GB/s的数字，更在于它能生成精确到微秒级的、完整的 IO 请求轨迹（trace）。这份 trace 是诊断“为什么慢”的黄金证据，远胜于iostat的 1 秒聚合。fio-3.8 内置了--write_log参数，配合官方工具fio_generate_plots，可以将枯燥的数字转化为直观的热力图与分布图，一眼锁定随机写放大、读写干扰、长尾延迟等顽疾。

5.1 生成 IO Trace：--write_log的正确姿势与文件格式

--write_log并非简单地把日志写到文件，它有三种模式，必须根据分析目标选择：

关键注意：--write_log会显著降低 fio 性能（约 20%~40%），因为它要同步写磁盘。因此，永远不要在--runtime很长的压测中全程开启。推荐做法是：先用短时--runtime=60跑一次，开启--write_log=trace，获取代表性样本。

# trace-job.fio：生成详细 IO trace 的专用 job [global] name=trace-test ioengine=libaio rw=randwrite bs=4k size=2g runtime=60 time_based direct=1 iodepth=64 numjobs=4 filename=/dev/nvme0n1p1 write_log=trace # 关键：生成 trace log_avg_msec=1000 # 每秒汇总一次统计，减少日志量 [trace-job] # 无需额外配置

# 执行并生成 trace ./fio trace-job.fio # 查看生成的 trace 文件（文本格式，人类可读） head -n 5 trace-test_trace.log # 输出示例： # 1672531200.123456 1 0 4096 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0...... # 第一列是时间戳（秒.微秒），第二列是 job number，第三列是 rw（0=read,1=write），第四列是 size（bytes）...

5.2 可视化分析：用fio_generate_plots将 trace 转为热力图与分布图

fio 源码包中自带tools/fio_generate_plots脚本（需 Perl 和 gnuplot）。它能将lat.log或iops.log转为 PNG 图片，但对trace.log的支持需要额外步骤。我们以lat.log为例，展示如何快速获得专业级分析图：

# 1. 先生成 lat.log（比 trace.log 轻量，适合快速分析） ./fio --name=lat-test --ioengine=libaio --rw=randread --bs=4k \ --size=1g --runtime=30 --time_based --direct=1 \ --iodepth=64 --numjobs=4 --filename=/dev/nvme0n1p1 \ --write_log=lat # 2. 进入 tools 目录，运行绘图脚本 cd tools ./fio_generate_plots -t "NVMe RandRead Latency" \ -o /tmp/latency.png \ ../lat-test_lat.log # 3. 查看生成的 /tmp/latency.png —— 这是一张标准的延迟累积分布图（CDF） # X轴：延迟（usec），Y轴：百分位（%），曲线越陡峭，说明延迟越集中

这张 CDF 图的价值在于：

• 若 P99 延迟是 100us，P99.9 是 10ms，说明有 0.1% 的请求被严重拖慢，需排查是否由 GC、坏块重映射或驱动 bug 引起；
• 若曲线在 500us 处突然变平，说明设备有“延迟平台期”，这是 TLC/QLC SSD 的典型特征；
• 若整条曲线右移（如 P50 从 80us → 200us），则可能是 CPU 频率降频、温度 throttling 或 queue full。

对于更深入的trace.log分析，我一般会用 Python + pandas 做定制化处理：

# analyze_trace.py：提取偏移量分布，识别热点区域 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 trace.log，跳过注释行，按空格分割 df = pd.read_csv('trace-test_trace.log', sep=r'\s+', header=None, comment='#', names=['time', 'job', 'rw', 'size', 'offset', '...']) # 过滤出写操作（rw==1），计算 offset 的 GB 级别分布 df_write = df[df[2] == 1].copy() df_write['gb_offset'] = (df_write[4] / (1024**3)).round(1) # 转 GB # 绘制热力图：X轴为时间（秒），Y轴为 offset（GB），点大小为 size plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.scatter(df_write['time'] - df_write['time'].iloc[0], df_write['gb_offset'], c=df_write[3], s=df_write[3]/100, alpha=0.6, cmap='viridis') plt.colorbar(label='IO Size (bytes)') plt.xlabel('Time (seconds)') plt.ylabel('Offset (GB)') plt.title('IO Access Pattern Heatmap: Hotspots Revealed') plt.savefig('/tmp/trace_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show()

这段代码生成的热力图，能清晰显示：

• 是否存在某个 GB 区域（如offset=10.5GB）被反复擦写（热点）；
• 读写是否交织（Y轴上红蓝点混杂），这会导致 SSD 内部读写干扰；
• IO 大小是否高度不均（点大小差异大），暗示应用层 buffer 管理有问题。

5.3 一个真实案例：用 trace 定位 MySQL 的 double-write buffer 写放大

某公司 MySQL 5.7 实例在高并发写入时，iostat显示w/s是业务 SQL QPS 的 3 倍，怀疑有写放大。我们用 fio 模拟其innodb_page_size=16k、innodb_log_file_size=256M的典型负载：

# mysql-sim.fio [global] name=mysql-sim ioengine=libaio rw=randwrite bs=16k size=10g runtime=120 time_based direct=1 iodepth=128 numjobs=8 filename=/dev/nvme0n1p1 write_log=trace log_avg_msec=1000 [mysql-job]

生成mysql-sim_trace.log后，用上述 Python 脚本绘图，发现：

• 在offset=0~256MB区域（对应 ib_logfile0），出现密集、周期性（每 1 秒一次）、大小固定为16k的写入簇；
• 同时，在offset=10~20GB区域（数据文件），出现大量16k写入，但无规律；

这完美匹配 MySQL 的 double-write buffer 机制：每次 checkpoint，先写 double-write buffer（固定位置、固定大小），再写数据页（随机位置）。fio的 trace 让我们无需动 MySQL 配置，就直接“看见”了写放大的物理源头。后续通过SET GLOBAL innodb_doublewrite=OFF（仅测试环境）验证，w/s降为 QPS 的 1.2 倍，证实判断。

从那以后我每次做数据库存储压测，都强制走一遍--write_log=trace+fio_generate_plots流程，哪怕多花 5 分钟。因为数字会骗人，但 trace 不会——它记录了每一个字节被送往何方、何时发出、耗时多久。希望帮到你。

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