Wie sich die Speicherlatenz auf Jellyfin-Streaming für mehrere Benutzer auswirkt
Die Speicherlatenz beeinflusst Jellyfin bei mehreren Benutzern, wenn mehrere Lesevorgänge und kleine Zustandsoperationen lange genug warten müssen, um den Puffer-Spielraum der Clients zu verringern.
Ein Datenträger kann ausreichend sequenziellen Durchsatz für mehrere Streams bieten und dennoch schlecht reagieren, wenn Benutzer suchen, Metadaten geladen werden, Scans laufen oder ein anderer Dienst auf dasselbe Gerät schreibt. Das Verhalten bei mehreren Benutzern hängt daher ebenso von der Warteschlange wie von Megabytes pro Sekunde ab. Verwenden Sie bei jedem Durchlauf dieselben Streams und dieselbe Hintergrundlast, damit Änderungen bei Wartezeit und Warteschlangentiefe dem Speicher zugeschrieben werden können.
Der sequenzielle Durchsatz ist nur ein Teil des Speicherbudgets
Lange Medienlesevorgänge sind für Datenträger unproblematisch, aber beim Start, Suchen, Laden von Postern, bei Datenbankarbeit und beim Zugriff auf mehrere Dateien entstehen kleinere und weniger vorhersehbare Operationen. Diese Wartezeiten können sichtbar werden, bevor die aggregierte Datenrate das Maximum des Geräts erreicht.
Latenz und Durchsatz beschreiben unterschiedliche Eigenschaften eines Speichers. Daher kann ein einzelner sequenzieller Benchmark nicht belegen, dass die Antwortzeit bei mehreren Benutzern niedrig bleibt.
Messen Sie einen anhaltenden Dateilesevorgang sowie eine such- oder metadatenintensive Aufgabe getrennt und wiederholen Sie beide Messungen, während mehrere Sitzungen aktiv sind.
App-Daten und Medien können miteinander konkurrieren, selbst wenn es sich um unterschiedliche Workloads handelt
Wenn Datenbank und Metadaten auf demselben langsamen Volume wie umfangreiche Mediendateien liegen, können kleine Zustandslesevorgänge hinter langen Transfers warten. Das Ergebnis kann wie eine träge Benutzeroberfläche wirken, während die Wiedergabe selbst weitgehend stabil bleibt.
Das Verhalten bei wahlfreiem Zugriff unterscheidet sich von sequenziellen I/O-Vorgängen. Das ist wichtig, wenn kleine Zustandslesevorgänge und lange Medientransfers dasselbe Gerät nutzen.
Verschieben Sie für einen kontrollierten Vergleich nur den Pfad der App-Daten auf eine Tier mit geringerer Latenz. Wenn sich das Browsen verbessert, während der Mediendurchsatz unverändert bleibt, war der Zustandspfad Teil des Problems.
Gleichzeitige Benutzer verwandeln kleine Verzögerungen in Warteschlangen
Mehrere Benutzer können nahezu gleichzeitig verschiedene Dateien öffnen, suchen und Grafiken anfordern. Ein weiterer Container oder ein Sicherungsauftrag kann zusätzliche Schreibvorgänge verursachen und aus einer isoliert akzeptablen Latenz eine dauerhaft hohe Warteschlangentiefe machen.
Zusammen auf demselben Host ausgeführte Workloads können messbare Ressourceninterferenzen erzeugen, selbst wenn jede Anwendung für sich allein problemlos läuft.
Führen Sie dieselbe Anzahl von Streams mit und ohne den konkurrierenden Schreibprozess aus. Eine NAS-Topologie für ein Mediencenter lässt sich leichter optimieren, wenn App-Zustand, Medien und Hintergrundaufgaben klar definierte Speicherrollen haben.
Rüsten Sie den Speicher erst auf, wenn sich die Warteschlange reproduzieren lässt
Der Kauf von SSDs behebt weder ein Codec-Problem des Clients noch ein ausgelastetes Netzwerk. Der Speicher ist nur dann das richtige Ziel, wenn dieselbe für Benutzer sichtbare Verzögerung mit der Speicherwartezeit zusammenhängt und sich verbessert, sobald die I/O-Last entfernt wird.
Die USE-Methode macht Auslastung und Fehler sichtbar und hilft dabei, eine tatsächlich stark beanspruchte Speicherressource von einer lediglich aktiven zu unterscheiden.
Erfassen Sie einen reproduzierbaren Test mit mehreren Benutzern, identifizieren Sie das Gerät, auf dem sich die Warteschlange bildet, und ändern Sie jeweils nur eine Platzierungsvariable. Beenden Sie die Aufrüstung, wenn die Warteschlange kleiner wird, das Symptom aber an anderer Stelle bestehen bleibt.
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