AWS EBS gp3卷超出IOPS限制时的IO请求处理机制

基础限流逻辑 #

gp3卷的IOPS、吞吐量是两个独立计算的硬限流阈值，哪个指标先触达上限，就触发哪个维度的限流，不存在“阻塞只由吞吐量决定”的说法。
限流触发时EBS不会直接丢弃IO请求，而是将超额请求放入服务端等待队列，应用侧的直接表现就是IO延迟飙升、IO操作阻塞，直到进入下一个配额计数周期，队列内的请求才会按序处理。
很多人有个误区，觉得带宽没打满就不会出现IO阻塞，这在块存储场景里完全不成立，小IO随机读写的瓶颈绝大多数时候都是IOPS，不是带宽。
你提到的卷未启用EBS优化的影响，仅会在实例到EBS的网络带宽打满时才会成为额外瓶颈，小IO低吞吐量场景下这个因素可以忽略。

阈值计数规则 #

先明确你当前配置的两个阈值的计数逻辑，避免计算偏差：

• 3000 IOPS阈值：块大小≤256KB的IO请求，每1个请求计为1个IO；块大小超过256KB的请求，会按每256KB拆分计数，比如1MB的单IO请求会占用4个IOPS配额
• 128Mbps吞吐量阈值：按每秒所有IO请求的总数据量计算，和IO请求个数无关，总数据量达到128Mbps即触达带宽上限

具体场景判定 #

针对你说的每秒发起3000次1KB随机IO、无IO合并、实际吞吐量仅3Mbps的场景：

• 该场景下吞吐量距离128Mbps的阈值差距极大，完全不会触发带宽侧限流
• 3000个IO请求已经刚好打满IOPS配额，后续新发起的IO请求一定会进入排队队列，出现阻塞、IO延迟升高的现象，和吞吐量未打满没有任何关系
• 由于总吞吐量仅3Mbps，远低于未开启EBS优化实例的最低网络预留带宽，实例侧不会成为额外瓶颈，阻塞完全由IOPS打满导致

块大小调整建议 #

是否需要调大IO块大小完全取决于你的业务类型，不要为了“跑满吞吐量”盲目调整：

• 如果是随机小IO类业务（比如数据库随机点查、元数据操作、事务日志写入），不要强行调大块大小：大块会提升单次IO的处理延迟，直接劣化业务性能。这类场景的正确优化方式是直接提升gp3卷的IOPS配额，gp3的IOPS支持独立于容量调整，成本增量很低
• 如果是顺序读写类业务（比如大文件顺序扫描、批量日志归档、离线数据dump），当前用1KB块大小本身属于配置不合理，这类场景可以把块大小调整到128KB~256KB区间，在相同IOPS配额下可以把吞吐量利用率拉满，大幅提升整体IO效率，避免无意义的IOPS浪费

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ffff