虛擬化技術(shù)優(yōu)勢(shì)眾多，其中最顯著的自然要數(shù)隨時(shí)為虛擬機(jī)添加CPU與內(nèi)存的能力。想讓自己的虛擬環(huán)境瞬間性能爆表?只要為其分配更多內(nèi)存容量，就能得到令人滿意的結(jié)果。對(duì)于系統(tǒng)管理員而言，這簡(jiǎn)直是夢(mèng)幻般的解決方案——面對(duì)運(yùn)算量巨大的任務(wù)，我們不必再進(jìn)行停機(jī)升級(jí)和煩人的斷線維護(hù)，也無(wú)需擔(dān)心重要資料因重新啟動(dòng)而丟失，這在無(wú)形中消除了日常工作中的巨大麻煩。

　　然而，無(wú)論是動(dòng)態(tài)方式還是其它類似方式，為虛擬機(jī)分配額外CPU與內(nèi)存在某些情況下還是可能對(duì)服務(wù)器造成潛在危害。在方便之余，我們還必須正確認(rèn)真設(shè)備的工作負(fù)載與操作系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。

　　這一切都取決于大家平時(shí)所執(zhí)行的工作負(fù)載類型、操作系統(tǒng)高度方案以及虛擬機(jī)中的虛擬CPU布局。虛擬CPU在資源分配方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，其便于上手且流程簡(jiǎn)單的特性贏得無(wú)數(shù)喝彩與人氣。設(shè)定虛擬CPU數(shù)量然后導(dǎo)入新配置，虛擬機(jī)性能直接就會(huì)邁上新臺(tái)階。不過隨著物理CPU運(yùn)算核心數(shù)量的不斷攀升以及NUMA的普及，以往簡(jiǎn)單的選擇如今也開始復(fù)雜起來(lái)。現(xiàn)在，幾乎每款主流管理程序都提供多套虛擬CPU備選方案。

　　舉例來(lái)說，如果我們要為自己的虛擬機(jī)設(shè)置四個(gè)虛擬CPU，那么可行方案就有四個(gè)單核CPU、兩個(gè)雙核CPU和一個(gè)四核CPU三種。三者的運(yùn)行機(jī)制差異很大，這些不同之處很可能會(huì)影響虛擬服務(wù)器中操作系統(tǒng)的資源調(diào)度機(jī)制，進(jìn)而給管理工作帶來(lái)諸多問題。

　　虛擬機(jī)的魔力

　　由于缺乏快捷的硬性衡量標(biāo)準(zhǔn)，因此我們很難從上述方案中直接做出選擇。要做出適合業(yè)務(wù)需求的判斷，我們必須認(rèn)真考量工作負(fù)載配置文件、資源調(diào)度機(jī)制以及操作系統(tǒng)或內(nèi)核版本。早期版本的系統(tǒng)內(nèi)核通常不太善于處理多核心CPU，因此在這類情況下我們最好選擇單核CPU選項(xiàng)。新內(nèi)核及操作系統(tǒng)版本則更偏向于多核心CPU，擅長(zhǎng)利用多計(jì)算單元進(jìn)行復(fù)雜的任務(wù)處理。

　　除此之外，工作負(fù)載本身的性質(zhì)同樣影響重大。單線程與多線程工作負(fù)載在處理具體實(shí)例時(shí)所采取的方式有所不同，也許在某些負(fù)載中細(xì)微到足以忽略不計(jì)的差別，卻可能在其它環(huán)境下引發(fā)難以估量的后續(xù)問題。

　　現(xiàn)代操作系統(tǒng)需要與NUMA緊密契合。在充分利用NUMA的優(yōu)勢(shì)之下，內(nèi)存訪問速度將得到顯著提高，進(jìn)而大大加快處理器與內(nèi)存密集型處理流程的運(yùn)行周期。當(dāng)CPU核心只與由其控制的內(nèi)存交互時(shí)，由于無(wú)需跨越到其它CPU轄區(qū)內(nèi)進(jìn)行內(nèi)存分配及調(diào)用，速度自然會(huì)大大加快。

　　這是一種基礎(chǔ)特性而且很容易理解，就像去街對(duì)面的商店肯定比跑到其它城鎮(zhèn)購(gòu)物更快捷。然而當(dāng)我們把管理程序塞入操作系統(tǒng)底層之后，CPU核心與內(nèi)存分配之間的關(guān)系卻變得更為復(fù)雜且難以捉摸。

　　根據(jù)管理程序?yàn)樘摂M服務(wù)器提交CPU的不同方式，操作系統(tǒng)可能會(huì)認(rèn)為每個(gè)CPU擁有其獨(dú)立內(nèi)存控制器或者四個(gè)核心共享一套內(nèi)存控制器。在這種情況下，虛擬機(jī)管理程序會(huì)不斷查詢虛擬服務(wù)器的內(nèi)存分配狀況，同時(shí)評(píng)估是否需要為當(dāng)前處理虛擬機(jī)工作負(fù)載的CPU分配更多活動(dòng)內(nèi)存。當(dāng)上述狀況同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，虛擬機(jī)的整體性能可能會(huì)隨之大幅下降——事實(shí)上這種失速現(xiàn)象相當(dāng)常見。

　　金玉良言

　　幸運(yùn)的是如今我們已經(jīng)找到了能夠確定當(dāng)前工作負(fù)載類型的有效方法——測(cè)試，情況一測(cè)咱就有數(shù)了。首先建立多套虛擬服務(wù)器，并為其設(shè)定彼此不同的虛擬CPU布局，然后運(yùn)行相對(duì)較簡(jiǎn)單的日常工作負(fù)載。接下來(lái)在更深層面的調(diào)整中，我們可以在虛擬機(jī)管理程序級(jí)別進(jìn)行NUMA分配，并測(cè)試不同情況下的具體運(yùn)行效果，最終確定合適的參數(shù)分配方案。

　　舉例來(lái)說，VMware vSphere就擁有asnuma.vcpu.maxPerMachineNode 和 numa.vcpu.maxPerClient兩條調(diào)整參數(shù)，其作用在于允許我們調(diào)整可以駐留在單個(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)中的最大虛擬CPU數(shù)量以及由管理程序作為整體控制的最大虛擬CPU數(shù)量。當(dāng)然以上二者只是其中一部分，另有一些能夠在特殊情況下發(fā)揮巨大作用的其它參數(shù)。總而言之，大多數(shù)情況下我們只要進(jìn)行少量調(diào)試與檢測(cè)工作，就能為日常工作負(fù)載找到最合適的性能解決方案。

　　這絕不算是什么新概念。早在18個(gè)月之前，我就已經(jīng)在InfoWorld網(wǎng)站的虛擬化方案評(píng)析文章中提到過這種性能調(diào)整模式，并以紅帽企業(yè)級(jí)虛擬化產(chǎn)品為例展開過討論。不過那時(shí)候我只是把它當(dāng)成大家容易忽視的知識(shí)要點(diǎn)來(lái)談，但今天我則把它作為實(shí)實(shí)在在的必要管理技能。在大家創(chuàng)建并調(diào)整自己的虛擬機(jī)時(shí)，請(qǐng)記住在虛擬CPU領(lǐng)域，同樣的數(shù)字“四”卻可能包含著完全不同的意義。花點(diǎn)時(shí)間做好測(cè)試工作，未來(lái)的執(zhí)行流程可能因此變得更加順暢——這就是磨刀不誤砍柴工的道理。