榫卯超融合6.3存储特性解读｜四大核心技术，让超融合性能突破千万IOPS和百GiB带宽

重点内容

• 榫卯超融合 6.3 引入 IO_uring 内核异步 I/O 框架、Intel DSA 硬件加速、多链路互联、存储多实例等技术，从系统内核、硬件加速、存储网络聚合、存储扩展四大维度重构高性能底座，让 “高性能与低成本兼得”。
• x86/海光/鲲鹏三大 CPU 架构平台性能均显著提升，充分满足高性能业务运行与核心业务信创转型需求。实测数据表明，x86 平台性能突破 1100 万 IOPS 和 130 GiB 带宽，平均延迟低于 100us；信创平台性能也达到 400 万 IOPS 和 40 GiB 带宽。
• 基于存储的性能优化，榫卯超融合 6.3 可帮助企业高效应对信创数据库场景挑战：鲲鹏平台+达梦数据库，实测性能业内领先。

随着数字化转型的逐渐深入，核心数据库、信创业务系统、实时交易、视频分发、金融行情等关键负载，对 IT 基础设施的要求已经从 “能用、稳定”，升级为 “兼顾高性能与成本优化”。但在传统架构中，高性能与低成本始终无法兼得：

• 为满足高并发、高吞吐、低延迟的业务诉求，企业往往依赖高端硬件堆叠、冗余资源预留，导致 TCO 居高不下，硬件利用率难以提升。
• 若单纯追求降本而压缩硬件投入，又极易引发 I/O 瓶颈、并发不足等问题，让企业陷入 “想提效不敢加成本、想降本又怕性能崩盘” 的两难困境。

榫卯超融合 6.3 从系统内核、硬件加速、存储网络聚合、存储扩展四大维度全面重构性能底座，通过四大核心高性能特性，让 “高性能与低成本兼得”：

• IO_uring 内核异步 I/O 通路：采用新一代 Linux 内核异步 I/O 框架，减少系统调用与数据拷贝，用更少 CPU 资源跑出更高 I/O 性能，高并发场景延迟明显降低。
• Intel DSA 硬件数据流加速：依托新一代处理器内置 DSA 引擎，硬件级卸载内存复制、数据搬运等操作，提升带宽、降低 CPU 占用，将更多算力留给业务。
• 多链路互联（用户态 bonding）：节点间建立多条 TCP/RDMA 逻辑链路，业务层智能分流，充分利用多网卡带宽，告别单链路瓶颈。
• 存储多实例弹性扩展：支持多物理盘池独立运行，物理盘可按需扩容，大幅提升集群吞吐与 I/O 并发能力，适配高密度负载。

性能实测：Intel 平台满足极致性能业务需求，信创平台性能“创新高”

随着信创全面深化、企业 IT 多芯化架构并行，超融合方案能否在 x86、海光、鲲鹏等不同 CPU 架构下都提供稳定、可预期的高性能输出，已经成为企业选型的核心标尺。

传统超融合架构往往存在“x86 平台性能拉满、信创平台性能打折”的痛点，让企业在信创迁移过程中，不仅要面对架构适配的复杂度，更要承担核心业务性能下降、体验打折的风险，最终陷入“为了合规牺牲性能”的难题。

榫卯超融合 6.3 从底层架构出发，针对 Intel、海光、鲲鹏三大主流 CPU 架构完成全栈深度优化，真正实现“一套系统，全架构适配，一致高性能体验”，满足极致低延迟业务需求并打消企业信创迁移的性能顾虑。

测试环境

为了客观验证榫卯超融合 6.3 在不同 CPU 架构下的性能上限，我们构建了统一的三节点物理集群测试环境。在保持集群规模一致的前提下，针对 Intel x86、海光 Hygon、鲲鹏 Kunpeng 三种主流平台分别部署测试环境。

以上环境均开启了榫卯超融合的 Boost 模式与 RDMA 高速传输能力，采用 3P6V（3 节点 6 虚拟机）高并发模型进行测试，以下核心性能数据均基于此标准环境产出。

性能实测

4K 随机读写

4K 随机读写是衡量超融合存储性能、支撑核心数据库（MySQL/Oracle 等）高并发业务的核心指标。并发数和队列深度为（1*1），三大架构实测表现如下：

并发数和队列深度为（8*64），三大架构实测表现如下：

测试结果表明，三种 CPU 架构平台均实现了显著的性能提升，性能表现符合各自硬件算力基线，企业可根据业务需求灵活选择硬件平台，无需担心性能波动：

• x86 环境：在 8*64 的高并发 4K 随机读场景下，实现了超 1100 万 IOPS 的极致性能；在 1*1 的理想情况下，极致的平均延迟低于 100us，可充分满足金融、制造等行业核心系统的高并发、低延迟需求。
• 信创环境：在 8*64 的高并发 4K 随机读写场景下，海光、鲲鹏平台均实现超 400 万随机读 IOPS 的性能基线，随机写性能也能稳定在百万级别；在 1*1 的理想情况下，极致的平均延迟低于 100us，打破 “信创平台性能显著下滑” 的行业误区。

256K 顺序读写性能

256K 顺序读写是衡量超融合存储带宽能力，支撑大数据分析、备份恢复等大流量业务的核心指标。并发数和队列深度为（1*1），三大架构实测表现如下：

并发数和队列深度为（8*32），三大架构实测表现如下：

三大架构在顺序读写场景下均提供了高吞吐、低延迟的性能表现，能够覆盖企业从核心交易到大数据分析的全业务场景性能需求：

• x86 环境：顺序读带宽突破 135000 MiB/s（约 135GiB/s），顺序写带宽超 34GiB/s，可轻松应对大数据、AI 训练等大带宽业务场景。
• 信创环境：海光、鲲鹏平台顺序读带宽均达到 36-41 GiB/s 级别，顺序写带宽超 18 GiB/s，满足信创环境下大数据分析、备份等业务的带宽需求。
  

核心技术揭秘：四大维度优化，拉满超融合存储性能

全架构高性能的背后，并非简单的硬件堆叠与参数调优，而是榫卯超融合 6.3 从系统内核、硬件加速、存储网络聚合、存储扩展四个维度，对超融合架构进行的深度增强。

IO_uring 内核异步 I/O 通路：重构存储 I/O 效率，用更少的 CPU 跑出更高性能

传统 Linux 存储 I/O 模型，就像 “每次取快递都要亲自跑一趟驿站”：应用每发起一次 I/O 请求，都要触发系统调用、上下文切换，高并发场景下不仅 CPU 被大量占用，还会出现明显的延迟抖动，成为性能瓶颈。

榫卯超融合 6.3 引入新一代 IO_uring 异步 I/O 框架，从内核层优化 I/O 路径：

• 共享队列机制：用户态与内核态直接共享 I/O 命令队列，有效减少系统调用次数，告别频繁 “跑腿”。
• 零拷贝优化：数据无需在内核与应用之间反复搬运，直接在共享内存中完成传输，延迟显著降低。
• 异步批处理：支持批量提交与批量完成 I/O 请求，高并发场景下 CPU 占用大幅下降。
• 稳定低延迟：在数据库、虚拟机等高 I/O 负载下，实现更高 IOPS、更平稳的延迟表现。

打个比方，IO_uring 把 “逐次跑腿取快递” 变成了 “驿站批量送上门”，用更少的 CPU 资源，跑出了更高、更稳的存储性能。

Intel DSA 硬件数据流加速：让专业硬件干专业事，释放 CPU 算力

CPU 的核心价值是跑业务，而不应该把大量算力浪费在数据拷贝、数据搬迁、数据压缩等这类 “体力活” 上。榫卯超融合 6.3 采用新一代 Intel CPU 内置的 DSA（Data Stream Accelerator）硬件加速引擎，实现了算力的精准释放：

• 硬件级卸载：将内存拷贝、数据移动、整理等通用操作，从 CPU 通用计算中剥离，交给专用硬件处理。
• 释放业务算力：相同存储负载下，存储服务的 CPU 占用显著降低，更多算力留给核心业务。
• 带宽大幅提升：数据搬运速度由硬件加速，大 I/O、高吞吐场景下性能收益极强。
• 与 IO_uring 协同增效：异步 I/O 框架 + 硬件加速引擎，形成 “双引擎” 性能底座，1+1>2。

让专业硬件干专业的 “体力活”，CPU 可以专注于核心业务，性能自然拉满。

多链路互联：打破单链路瓶颈，发挥网卡全部带宽

传统超融合的节点间通信，就像“一条单车道高速”：即便做了网卡 Bonding，也只能用单链路带宽，多网卡的冗余能力无法转化为实际带宽，高并发场景下容易出现链路瓶颈。榫卯超融合 6.3 采用用户态多链路互联技术，彻底打破带宽天花板：

• 节点间建立多条 TCP/RDMA 并行逻辑链路，把 “单车道” 变成 “多车道并行高速”。
• 业务层智能分流、动态负载均衡，充分利用每一张网卡的带宽。
• 多网卡带宽真正叠加，不再受单链路限制，集群整体吞吐线性提升。
• 搭配 RDMA 高速网络，同时实现高带宽与低延迟。

基于此，网络不再是性能瓶颈，多网卡的潜能被充分发挥。

存储多实例：弹性扩展并发，告别单进程性能天花板

当集群规模扩大、虚拟机数量增多，传统超融合的“单存储进程”架构，就像“一个窗口办所有业务”，很容易出现队列阻塞，成为性能天花板，无法支撑高密度、高并发负载。

榫卯超融合 6.3 推出存储多实例（多物理盘池）架构，从架构层面解决并发瓶颈：

• 单个节点可运行多个独立存储实例，把“一个窗口” 变成 “多个窗口并行服务”。
• 协议处理、磁盘 I/O、网络转发等核心能力，可按需横向扩展。
• I/O 流分散并行处理，避免单队列阻塞，高负载下性能线性提升。
• 在 3P6V 等高并发测试模型中，多实例架构带来了较好的性能收益。

存储多实例让超融合的并发能力，不再受限于单进程，真正实现了“越扩容、越强劲”。

从 IO_uring 重构内核 I/O 路径，到 DSA 硬件加速释放算力；从多链路互联打破带宽瓶颈，到 多实例架构扩展并发能力，榫卯超融合 6.3 用一套完整的底层技术组合，真正实现了不堆硬件、不浪费资源、全架构优化、性能稳定可预期，这也是其能在 Intel、海光、鲲鹏不同架构平台下跑出顶级性能的核心原因。

场景性能实测：信创数据库高性能改造

对于企业而言，数据库是业务运转的“心脏”，信创改造则是当下数字化转型的“必答题”。对于信创替代中的国产数据库迁移，极致性能、稳定可靠、成本可控，已成为企业最核心的诉求。榫卯超融合 6.3 通过全栈性能优化和架构级适配，打造了一套“性能不打折、迁移无风险、TCO 更低”的数据库承载方案，实现信创数据库的高性能改造。

信创场景实测：国产平台 + 国产数据库，性能不打折

场景挑战

如何在信创平台上保障核心数据库的高性能及平稳运行，是信创改造的核心挑战，具体包括：

• 信创平台性能短板：海光/鲲鹏架构 CPU 的生态与性能略显不足，传统超融合如果适配不好，会出现数据库迁移后性能大幅下滑的情况，无法支撑业务运行。
• 迁移风险高：信创迁移过程中，架构适配、性能调优复杂度高，容易出现兼容性问题，影响业务连续性。
• 生态适配复杂：国产数据库、中间件、操作系统的组合多样，超融合需要完成全栈适配，才能保障业务稳定运行。

解决方案

针对信创场景，榫卯超融合 6.3 完成了从硬件到软件的全栈深度适配，为国产数据库打造可平滑迁移、高性能的解决方案：

• 全 CPU 架构深度优化：针对海光、鲲鹏等国产 CPU 架构，完成全链路调优，充分释放国产硬件的算力潜能。
• 国产数据库专属适配：适配达梦、人大金仓、南大通用、OceanBase 等主流国产数据库，针对数据库特性实现性能优化，迁移后性能得到保障。
• 信创生态全兼容：适配国产操作系统、中间件、数据库，满足信创等保要求，同时保障业务高性能运行。

性能实测：鲲鹏平台 + 达梦数据库，性能业内领先

测试环境

达梦数据库 I/O 性能对比（基于达梦官方提供的测试工具）

达梦 TPC-C 业务压测对比

总结

榫卯超融合 6.3 通过全栈性能革新，从硬件架构、系统内核、网络优化、存储扩展等不同维度，构建起一套完整的高性能支撑体系。通过对 x86、海光、鲲鹏多平台架构的深度适配，实现了跨平台一致高性能体验，打消信创迁移的性能顾虑；依托 IO_uring 异步 IO、DSA 硬件加速、多链路互联、存储多实例核心技术，从底层突破性能瓶颈，让算力、带宽、并发能力得到最大化释放。

面向数据库等关键业务场景，榫卯超融合 6.3 实现了高并发、低延迟的性能表现，既能支撑数据库高强度交易负载，也能满足金融级微秒级低延迟要求，在信创场景中实现性能业内领先，帮助企业实现真正的降本增效。

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