最近一直在研究RAID 50，因为牺牲一半的容量的RAID 10代价实在太大了，而且它提供的可用性也并不是百分百的，我们首先来看下RAID 10的可用性分析：
以同等容量的不同RAID方式作为案例分析：
| 8盘RAID 10 | 6盘RAID 50 | 5盘RAID 5 | 6盘RAID 6 | |
| 第一块盘故障后可用概率 | 100% | 100% | 100% | 100% |
| 第二块盘故障后可用概率 | 6/7 | 3/5 | 0% | 100% |
| 第三块盘故障后可用概率 | 4/6 | 0% | 0% | 0% |
| 第四块盘故障后可用概率 | 2/5 | 0% | 0% | 0% |
RAID 50中：4块盘组成单组RAID 5，然后两组RAID 5再组成RAID 0最后得到8块盘的RAID 50
案例分析：
第一块盘的容错概率都是100%，可见磁盘阵列最基本的能力就是容错，然而不同级别的阵列能够提供的数据保护能力也是不同的；
从第二块盘开始除了RAID 6能够提供100%的可用性以外，其他包括RAID 10在内都不能提供完美的解决方案。同时我们可以发现RAID 5的容错能力是最弱的，但是要达到同样容量所需要的盘数量也是最少的，如果故障运维较为及时的话，RAID 5是一个非常经济的方案，不然在第一块盘故障期间再次发生第二块盘故障就会导致数据丢失，这就是风险所在；
RAID 6当然是较为可靠的方案，但是它要牺牲两块盘的容量并且性能较差，所以要权衡性能和可用性；
当然重点还是RAID 10和50，我们发现50在损坏第二块盘时的可用概率和10比较接近，如果RAID 5组的数量更多的话，可用性概率将会更高，我们以9块盘RAID 50为例，要达到相同容量RAID 10需要12块盘：
| 12盘RAID 10 | 9盘RAID 50 | |
| 第一块盘故障后可用概率 | 100% | 100% |
| 第二块盘故障后可用概率 | 10/11 | 6/8 |
| 第三块盘故障后可用概率 | 8/10 | 3/7 |
| 第四块盘故障后可用概率 | 6/9 | 0% |
50已经能够提供第三块盘的容错，只是相比10概率更低些，但是两者都不能达到完全的100%，所以权衡成本和可用性50还是有一定的优势。接下来看看性能。
SSD成本较高，不少用户为了考虑可用性都会选用RAID 10的方式作阵列，这样无疑又增加了成本，为了能够很好地分析性能，我们沿用了第一组对比方案的作性能分析：
| Intel S3500 800G SSD | 8p RAID 10 | 6p RAID 50 | 5p RAID 5 | 6p RAID 6 | |||||
| 块大小 | 队列深度 | IOPs | MBPs | IOPs | MBPs | IOPs | MBPs | IOPs | MBPs |
| 随机读（4KB 8KB 16KB 32KB） | |||||||||
| 4K | 32 | 96716 | 396 | 100630 | 412 | 105939 | 433 | 105278 | 431 |
| 8K | 32 | 96003 | 786 | 99199 | 812 | 103196 | 845 | 103059 | 844 |
| 16K | 32 | 94725 | 1551 | 94827 | 1553 | 91758 | 1503 | 96595 | 1582 |
| 32K | 32 | 83115 | 2723 | 66786 | 2188 | 56637 | 1855 | 66391 | 2175 |
| 随机写（4KB 8KB 16KB 32KB） | |||||||||
| 4K | 32 | 20220 | 82 | 15658 | 64 | 11602 | 47 | 10579 | 43 |
| 8K | 32 | 12306 | 100 | 14157 | 115 | 11561 | 94 | 9413 | 77 |
| 16K | 32 | 4856 | 79 | 8072 | 132 | 7426 | 121 | 6473 | 106 |
| 32K | 32 | 1856 | 60 | 2642 | 86 | 1631 | 53 | 1999 | 65 |
| 4KB混合随机读写（30%写） | |||||||||
| 4K | 32 | 46716 | 191 | 36758 | 150 | 30739 | 125 | 28566 | 117 |
| 顺序读（128KB 256KB 512KB） | |||||||||
| 128K | 32 | 20751 | 2719 | 20013 | 2623 | 18330 | 2402 | 20505 | 2687 |
| 256K | 32 | 10505 | 2753 | 9829 | 2576 | 8736 | 2290 | 9941 | 2605 |
| 512K | 32 | 5188 | 2720 | 4813 | 2523 | 4371 | 2291 | 4956 | 2598 |
| 顺序写（128KB 256KB 512KB） | |||||||||
| 128K | 32 | 5162 | 676 | 4660 | 610 | 7630 | 1000 | 2460 | 322 |
| 256K | 32 | 2426 | 635 | 1985 | 520 | 2208 | 578 | 980 | 256 |
| 512K | 32 | 1169 | 612 | 1373 | 719 | 2267 | 1188 | 1134 | 594 |
随机读分析：
理论上认为R10性能最好，真实测试数据显示4K、8K数据块下R5、R50、R6的性能都要优于R10；当数据块增大到16K、32K时，R10的多盘优势才被逐渐体现出来。
随机写分析：
4K由于R50、R5由于有大量校验计算一定程度上影响了性能，但随着数据块逐渐增大，盘数量的优势也显现出来。当数据块达到和超过8K 时，R50性能全面超越了R10；R10由于存在R1的写同步问题，因此只有4块盘在支撑并发写，随着数据块的增大，R50和R5的多盘性能优势开始发 挥。
混合随机读写分析：
得益多盘和无校验计算，混合读写R10领先；R50其次，和R10相差27%，性能也较为接近，R5和R50性能为线性关系，R6性能最差。
顺序读分析：
由于不存在校验计算，顺序读性能基本上由盘的数量决定；R50和R10性能也较为接近，同盘数的R6和R50性能相当，而盘数较少的R5性能相对前三者要弱一些，符合预期。至于为何R10性能无法线性增加，主要是因为阵列卡本身的性能限制。
顺序写分析：
顺序写R5被优化得最好；R50由于需要同时计算两次校验因此损失了一些性能，和R10性能相当，当数据块达到512K时，多盘优势进一步体现出来了，拉开了与R10的差距；R6由于校验和计算的实现较为复杂，顺序写性能也是最差的。
然后我们再来看看这些阵列方案的特性：
| 参数特性 | 8p RAID 10 | 6p RAID 50 | 5p RAID 5 | 6p RAID 6 | |||||
| 理论读并发数 | 8块盘 | 6块盘 | 5块盘 | 6块盘 | |||||
| 理论写并发数 | 4块盘 | 6块盘 | 5块盘 | 6块盘 | |||||
| IO延迟来源 | RAID 1写同步 | 2组RAID 5写校验 | 1组RAID 5写校验 | 1组RAID 6写校验 | |||||
测试结论：
性能测试显示，相同容量的R50和R10性能接近：其中小块文件的随机读R50要全面好于R10，随机写4K虽然R50和R10差距在28%，但是块增大后R50要全面优于R10。顺序读写方面，R50和R10十分接近。
容错方面，R50接近R10：第二块盘容错率R50十分接近R10，两者相差30%。R10的优势主要是在有一定的概率提供第三、甚至第四 块磁盘的容错率，但是考虑到并非100%容错，因此从容错角度来看R50虽然和R10有一些差距，但也已体现出较好的容错率，至少优于R5。而且R50搭 配灵活，甚至可以指定3组R5以达到最大3块磁盘的容错；
成本方面，R50有很大优势：按这个配置计算R50只有R10的3/4。