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Usar o cache de leitura na memória do CSV

Este tópico descreve como usar a memória do sistema para aumentar o desempenho do Azure Local e do Windows Server armazenando em cache leituras frequentes. As gravações não podem ser armazenadas em cache na memória.

O Azure Local e o Windows Server são compatíveis com o cache de leitura na memória do CSV (Volume Compartilhado clusterizado). Usar a memória do sistema para armazenar em cache as leituras pode melhorar o desempenho de aplicativos como o Hyper-V, que usa a E/S não armazenada em buffer para acessar arquivos VHD ou VHDX. (E/S não armazenadas em cache são operações que não são armazenadas em cache pelo Gerenciador de Cache do Windows.)

Como o cache na memória é local do servidor, ele melhora a localidade dos dados. Leituras recentes são armazenadas em cache na memória no mesmo host em que a VM (máquina virtual) está em execução, reduzindo a frequência com que as leituras passam pela rede. Isso resulta em menor latência e melhor desempenho de armazenamento.

Observe que o cache de leitura na memória do CSV é diferente do cache do pool de armazenamento.

Considerações de planejamento

O cache de leitura na memória é mais eficaz para cargas de trabalho com uso intensivo de leitura, como a VDI (Virtual Desktop Infrastructure). Por outro lado, se a carga de trabalho for extremamente intensiva em gravação, o cache poderá introduzir mais sobrecarga do que valor e deve ser desabilitado.

Você pode usar até 80% da memória física total para o cache de leitura na memória do CSV. Tenha cuidado para deixar memória suficiente para suas VMs!

Note

Determinadas ferramentas de marcação de microesferas, como DISKSPD e VM Fleet , podem produzir resultados piores com o cache de leitura na memória do CSV habilitado do que sem ele. Por padrão, a Frota de VM cria um VHDX de 10 GiB por VM – aproximadamente 1 TiB total para 100 VMs – e, em seguida, executa leituras e gravações aleatórias uniformemente . Ao contrário das cargas de trabalho reais, as leituras não seguem um padrão previsível ou repetitivo, portanto, o cache na memória não é eficaz e apenas incorre em sobrecarga.

Como configurar o cache de leitura na memória

O cache de leitura na memória do CSV está disponível no Azure Local, no Windows Server 2019 e no Windows Server 2016 com a mesma funcionalidade. No Azure Local e no Windows Server 2019, ele está ativado por padrão com 1 giB (gibibyte) alocado. No Windows Server 2016, está desativado por padrão.

Versão do sistema operacional Tamanho do cache CSV padrão
Azure Local 1 GiB
Windows Server 2019 1 GiB
Windows Server 2016 0 (desabilitado)

Configurar o cache usando o Windows Admin Center

Para configurar o cache usando o Windows Admin Center, faça o seguinte:

  1. No Windows Admin Center, conecte-se a um cluster e selecione Configurações no painel Ferramentas à esquerda.
  2. Selecione o cache na memória em Armazenamento no painel Configurações .
  3. No painel direito, uma caixa de seleção habilita ou desabilita o cache e você também pode especificar a memória máxima por servidor a ser alocada para o cache.
  4. Quando terminar, selecione Salvar.

No Windows Admin Center, uma caixa de seleção ativa ou desativa o cache. Você também pode especificar a memória máxima por servidor a ser alocada para o cache.

Configurar o cache usando o PowerShell

Para ver a quantidade de memória alocada usando o PowerShell, execute o seguinte como administrador:

(Get-Cluster).BlockCacheSize

O valor retornado está em MiB (mebibytes) por servidor. Por exemplo, 1024 representa 1 GiB.

Para alterar a quantidade de memória alocada, modifique esse valor usando o PowerShell. Por exemplo, para alocar 2 GiB por servidor, execute:

(Get-Cluster).BlockCacheSize = 2048

Para que as alterações entrem em vigor imediatamente, pause e retome seus volumes CSV ou mova-os entre servidores. Por exemplo, use esse fragmento do PowerShell para mover cada CSV para outro nó de servidor e retornar:

Get-ClusterSharedVolume | ForEach {
    $Owner = $_.OwnerNode
    $_ | Move-ClusterSharedVolume
    $_ | Move-ClusterSharedVolume -Node $Owner
}

Próximas etapas

Para obter informações relacionadas, consulte também: