dengyanxun
作者dengyanxun2017-07-12 09:53
系统架构师, 银河证券

KVM性能优化之CPU优化

字数 7635阅读 2123评论 2赞 49

前言

任何平台根据场景的不同,都有相应的优化。不一样的硬件环境、网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样。就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同...

所以,我们做运维工作,也是如此。首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整。

KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能。

那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU、内存、磁盘IO、网络。

KVM CPU性能调优

CPU这块我们是针对NUMA这块的调优,那么什么是NUMA呢?NUMA是英文 Non Uniform Memory Access Architecture 的缩写,意思就是非统一内存访问,它是一种解决多CPU共同工作的解决方案。我们知道现在的服务器配置都比较高了,CPU很多都是多路多核的,而且CPU是需要跟存储器进行数据交互的,以往的年代,那时候的CPU运算速率不高,而且都是单CPU模式,那么存储器里的数据要放到CPU里进行运算这是完完全全跟得上的。但是现在的CPU运算速度大大增强了,而且都是多CPU模式,于是就出现了不平衡,那就是存储器里的数据完全不够让CPU消化,并且还会出现多个CPU抢食存储器的情况... 这种情况下CPU就表现得非常的饥渴... 数据不够享用,而且存储器还不够分配。

因此计算机科学家为了提升计算机的性能,就认真的研究了下CPU和存储器之间的协调交互模式。总体核心思想就是寻找一个多CPU模式下,如何让CPU能最大化的“享用”更多来自多个存储器的数据。

于是就设计出了以下几套解决方案:

1.1 SMP技术

最开始是SMP技术,SMP(Symmetric Multi-Processing )技术就是对称多处理结构,这种结构的最大特点就是CPU共享所有资源,比如总线,内存,IO系统等等。

既然是共享所有的资源,所以,各个CPU之间是平等的关系,然后操作系统管理着这些CPU对资源的访问(通常是用队列的形式去管理)。每个CPU依次的去处理队列中的进程,如果两个CPU同时访问,那么一般是通过软件锁的机制去解决争夺的问题,软件锁这概念跟开发里的线程安全锁机制道理是一样的,当一个CPU处理着一进程,一般会先锁住,处理完再释放。

所以说到这里,这里的对称指的就是CPU之间是平等的无主从,访问资源也是平等的。我们可以看下面这张图:

1.jpg

1.jpg

这个结构是最早出现的方案,但是就是因为最早出现,所以它的弊端很快就显现出来了,那就是它的扩展能力不强。我们看上面这张图就明显感觉到,如果服务器要提升性能增加CPU,那么内存(内存最大化的情况下)就明显不够了,因为是共享模式,多一个CPU就多一个吃内存数据的人... 因此多增加的CPU没法享受到内存的数据,就会停歇,这样就造成了CPU的浪费。

有实验数据表明,SMP型的服务器CPU最好是2-4颗就OK了,多余的就浪费了。
2.jpg

2.jpg

由此可见,这种方式是有缺陷的。。。因此科学家又想到了另外一个结构方案,那就是NUMA。

1.2 NUMA技术

NUMA刚才我们在前面说了是非统一内存访问的意思,它的出现就很好的解决了SMP的扩展问题。有了NUMA技术那么就可以把几十个甚至上百个CPU组合在一个服务器內。

NUMA架构设计图:

3.jpg

3.jpg

从图中我们发现,每个CPU模块之间都是通过互联模块进行连接和信息交互,CPU都是互通互联的,同时,每个CPU模块平均划分为若干个Chip(不多于4个),每个Chip都有自己的内存控制器及内存插槽。

在NUMA中还有三个节点的概念:

本地节点: 对于某个节点中的所有CPU,此节点称为本地节点。

邻居节点:与本地节点相邻的节点称为邻居节点。

远端节点:非本地节点或邻居节点的节点,称为远端节点。

邻居节点和远端节点,都称作非本地节点(Off Node)。

这里要注意的是,CPU访问不同类型节点内存的速度是不相同的,访问本地节点的速度最快,访问远端节点的速度最慢,即访问速度与节点的距离有关,距离越远访问速度越慢,此距离称作Node Distance。正是因为有这个特点,所以我们的应用程序要尽量的减少不通CPU模块之间的交互,也就是说,如果你的应用程序能有方法固定在一个CPU模块里,那么你的应用的性能将会有很大的提升。

4.jpg

4.jpg

访问速度:本地节点>邻居节点>远端节点

因此KVM也是一样,我们在CPU优化这块就是要让KVM绑定在指定的CPU上,这样减少跨CPU的交互使用,让KVM的性能提升。现在我们的服务器还有linux操作系统都是默认走NUMA模式,所以我们接下来说说如何去做CPU的绑定。

那么具体如何操作?

1.3 numactl 命令讲解

我们这里用一台真实的物理机演示,这台物理机的是IBM 3650M4。
首先我们用numactl命令查看NUMA的情况,如果你系统没有这个命令,用 yum install numactl 安装下即可。

numactl --h numactl 帮助命令,主要参数如下:

--interleave=nodes, -i nodes 这个选项用于设定内存的交织分配模式。
也就是说系统在为多个节点分配内存空间的时候,将会以轮询分发的方式被分配给这
多个节点。如果在当前众多的交织分配内存节点中的目标节点无法正确的分配内存空
间的话,内存空间将会由其他的节点来分配。多节点可以通过 --interleave ,
--membind 和 --cpunodebind 命令来指定。
--membind=nodes, -m nodes 选项 '--membind' 仅用来从节点中分配内存
空间所用。 如果在这些节点中无法分配出所请求的空间大小的话该分配操作将会失败.
上述命令中指定需要分配空间的 nodes 的方式可以遵照上述 N,N,N , N-N ,N 这
种方式来指定.
--cpunodebind=nodes, -N nodes 这命令仅用于施加在运行与 cpu 上的进程。
这个命令用于显示 cpu 的个数,cpu 数目信息同样记录在系统中的存放处理器领域
信息的 /proc/cpuinfo 文件夹下,或者是按照关联的中央处理器信息 在当前的中
央处理器集中所存放。
--localalloc, -l 这个命令选项通常是为当前的节点分配内存的。
--preferred=node 该命令由于指定优先分配内存空间的节点,如果无法将
空间分配给该节点的话,应该分配给该节点上的空间将会被分发到其他的节点上 。
该命令选项后面仅接收一个单独的节点标号. 相关的表示方式也可以使用。
--show, -s 该命令用于显示 NUMA 机制作用在当前运行的那些进程上。
--hardware, -H 该命令用于显示当前系统中有多少个可用的节点。
--huge 当创建一个基于大内存页面的系统级的共享内存段的时候使用--huge 这个选项,
注意这选项仅在 --shmid 或是 --shm 命令的后面使用才有效。
--offset 该参数选项用于指定共享内存段中的位移量的偏移。 默认的情况下
偏移量是 0 。 有效的偏移量单位是 m (用于表示 MB) g (用于表示 GB) , k (用于表示 KB ),
其他没有指定的被认为是以字节为单位。
--strict 这个参数选项 当施加了 NUMA 调度机制的共享内存段区域的页面被
施加了另一个机制而导致错误的时候,使用 --strict 选项将会把错误信息显示出来.
默认情况是不使用该选项的。
--shmmode shmmode 该选项仅在 --shmid 或是 --shm 之前使用才会生效。
当创建一个共享内存段的时候,通过整型数值来指定共享内存的共享的模式类型。
--shmid id 通过ID 号码来创建或使用一个共享内存段。(如果共享内存段已经
存在,那么通过 shmid 来指定下面要使用某个 ID 的共享内存段;
如果该 ID 对应的共享内存段并不存在的话,那么就创建一个)。
--shm shmkeyfile 通过存放在 shmkeyfile(共享内存-键文件)
中的 ID 号码来创建或者是使用一个共享内存段。访问 shmkeyfile 文件的进程是
通过 fork(3 arguments) 方法来实现的。
--file tmpfsfile 将 numa 机制施加于文件上面, 这个文件属于 tmpfs
或者是 hugetlbfs 这种特殊的文件系统。
--touch 通过将 numa 机制施加于刚刚页面上来实现内存的早期 numa 化。
默认情况下是不使用该选项,如果存在映射或是访问页面的应用的话,将会使用该早
期实行 NUMA 机制的这种方法。
--dump 该选项用于废除将已经 numa 化的特定区域上的 NUMA性质.
--dump-nodes nodes 所指定的节点以外的所有节点上的 NUMA 特性全都会
被移除
all 用于将所有的节点上的 NUMA 特性移除
number 通过指定 node 后接的数值来废除该数字对应的 node
number1(number2) node number1(node number2)上的 NUMA 特性将会被移除
number1-number2 node number1 -- node number2 区间上的所有存在的 node
的 NUMA 特性将会被移除
!nodes 除了 nodes 所指定的节点以外的所有节点上的 NUMA 特性
全都会被移除

OK,以上是numactl的详细命令,那么接下来我们先看看当前服务器CPU的numa情况:

我们执行lscpu命令可以查看到一些CPU信息:

5.jpg

5.jpg

我们用numactl --hardware可以查看,如这里我准备了两台IBM的服务器,一个3650M4另外一个是3850M2。

我们可以从命令返回的情况看出,这台服务器numa有2个node(node0和node1):

6.jpg

6.jpg

我们再看另外一个服务器,这是一台IBM 3850M2,那么它就只有一个node:
7.jpg

7.jpg

通过这个numactl --hardware命令,我们可以看出上面那台机器每个node有81894 MB的内存可以使用(大概79G),而IBM 3850M2这个服务器node有131070MB(120多G)内存可用(基本上是整个服务器的内存)

那么接下来我们可以看下cpu numa的调度分配情况:

我们运行numastat命令可以查到:

8.jpg

8.jpg

3650M4
9.jpg

9.jpg

3850M2

参数解释:
numa_hit 使用本节点内存次数
num_miss 计划使用本节点内存而被调度到其他节点次数
num_foregin 计划使用其他节点内存而使用本地内存次数
interleave_hit 交叉分配使用的内存中使用本节点的内存次数
local_node 在本节点运行的程序使用本节点内存次数
NB other_node 在其他节点运行的程序使用本节点内存次数

接着我们看下这个命令:numastat -c , 这个命令c 后面跟上进程名就能看到相关进程的NUMA内存使用情况。比如:numastat -c qemu-kvm,这样我们就知道了qemu-kvm这个进程,它在node0 和node1上使用的内存大小,单位是MB:

10.jpg

10.jpg

OK 通过这几个命令我们可以查看一些numa的基本状态和使用情况。那么针对CPU Numa技术,linux操作系统本身呢也有自身对这块的设计。拿linux来说,它默认使用的就是NUMA自动平衡策略,也就是说,系统会自动的调配numa的内存使用,以求一个平衡。

当然,这个设置是可以用户自己控制的,如果我们想关闭,直接运行

 # echo 0 > /proc/sys/kernel/numa_balancing    即可

 # echo 1 > /proc/sys/kernel/numa_balancing    就是开启

1.4 CPU绑定操作

说到这,既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构,那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里,我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。

那么具体的操作是怎么样的呢?那么接下来我们通过一个例子来演示。这里是一台物理机,之前我们看过了,现在上面装好了KVM,然后运行着几个虚拟机,我们用 virsh list 命令可以查看到当前运行的虚拟机列表。
11.jpg

11.jpg

比如我们要看这个Win7-ent虚拟机里vCPU对应物理CPU的情况,那么可以运行:

virsh vcpuinfo Win7-ent 可以查看

12.jpg

12.jpg

这个虚拟机是2个vCPU 双核的,然后都是跑在了物理机的CPU8上,使用的时间是2964.6s。最后一个是CPU的亲和性,这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核,一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ,那么说明这台物理机的24个CPU核,这个CPU都能调度使用。

当然,我们可以进入vrish ,然后运行emulatorpin Win7-ent, 通过这个命令我们可以更详细的得到这个虚拟机可以用哪几个核:

13.jpg

13.jpg

我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用

那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息,如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上,我们就要做以下操作: # virsh emulatorpin Win7-ent 18-23 --live 通过这个命令,我们把这个win7的虚拟机vCPU绑定在了18-23这6个CPU之间的核上。

我们用命令查看下 emulatorpin Win7-ent

14.jpg

14.jpg

我们也可以用virsh dumpxml Win7-ent 查看确认:

15.jpg

15.jpg

这是让虚拟机里的vCPU一起绑定的方法。

那么有的人会疑问,一个虚拟机我有两个vCPU, 比如这个win7 ,它就是双核的,我想让里面的vCPU1和vCPU2分别绑定在不同的物理CPU上可以吗?怎么操作呢?这也是可以的,我们通过下面的方法可以进行相关的vCPU分别绑定

# virsh vcpupin Win7-ent 0 22

# virsh vcpupin Win7-ent 1 23

# virsh dumpxml Win7-ent

16.jpg

16.jpg

virsh vcpuinfo Win7-ent

17.jpg

17.jpg

OK,这里要注意的是,你把虚拟机用reboot重启,这个绑定配置还是生效的,但是你shutdown的话,CPU绑定的效果会失效。我们要让VM关机然后起来也生效,就必须把参数写入到虚拟机的XML里,然后保存,这样关机了也不会失效,这里要注意下

virsh edit vm1

wq!
添加:
<cputune>
<vcpupin vcpu='0' cpuset='22'/>
<vcpupin vcpu='1' cpuset='23'/>
</cputune>
18.jpg

18.jpg

OK,以上就是CPU绑定技术的操作。通过这样的操作,我们可以在一台多CPU的物理机上固定几个CPU给虚拟机用。当然,至于为什么可以这样做,前面我们提到了关于NUMA的原理,如果固定了虚拟机的CPU,那么它就不会去找远端节点了,另外就是有些场景下,一物理机多个CPU,如果前面几个CPU负载很高,利用率大,后面几个CPU利用率低,那么我们可以协调下,做CPU的绑定,平衡下CPU的负载。

以上是CPU的绑定,接下来我们讲讲CPU的热添加。

1.5 CPU 热添加

首先我们先了解下什么叫热添加,热添加就是在虚拟机运行不关机的情况下,做CPU的添加操作。那么要注意的是,这个热添加是在Redhat7.0以后才出现的,之前是没有的。所以要享用这功能那必须要求KVM宿主机和虚拟机都得在7.0版本以后。那么具体怎么操作我们通过一个演示给大家操作下。

比如目前这个虚拟机,这是一个CentOS7.1的。我们先看下目前虚拟机的CPU的数值,我们可以进系统查看,cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| uniq| wc -l ,我们看到当前是2个CPU:

19.jpg

19.jpg

然后我们解释下这个最大CPU分配数是怎么个意思,它的意思就是给这个虚拟机最大预留的CPU个数,这个设置很重要,如果你想给虚拟机热添加,那么这个设置必须写。比如我们这里写的4,那么我们可以给虚拟机最大热添加到4个CPU,而且4是上限。

那么接下来说下,具体怎么热添加。我们先在宿主机里先给这个虚拟机添加第三个CPU,原来是2个,现在再添加一个变成3个: setvcpus VM3_CentOS7.1 3 --live

然后我们到虚拟机里面把这个CPU激活 :

echo 1 >/sys/devices/system/cpu/cpu2/online
20.jpg

20.jpg

我们再运行查看,发现已经变成3个了。

如果要减少,那么只能在虚拟机里减少刚才的CPU

# echo 0 >/sys/devices/system/cpu/cpu2/online

21.jpg

21.jpg

但是在宿主机层面看这个虚拟机的vCPU数还是3个,也就是说不支持热减少,我们运行vcpuinfo VM3_CentOS7.1命令发现还是3个:

22.jpg

22.jpg

同理,Windows的添加也是如此,直接在宿主机里添加第三个CPU即可

# setvcpus VM4_Win2008 3 --live

然后虚拟机里不用操作,它会自动刷新成3个CPU,我们也可以一个windows虚拟机做相关的演示,具体的可以由读者自己操作了。

到这为止, 以上就是KVM CPU方面的优化。总结起来就两点,一个是CPU绑定,还有一个就是热添加。

CPU绑定首先得了解NUMA技术,然后站在整个宿主机CPU资源的层面去调节。

热添加,当你某个虚拟机正在运行,然后突然业务压力增大了,可以通过这方法达到0停机提升虚拟机CPU性能。

文章作者:宝哥,云技术专家,资深IT运维工程师 出自: 云技术实践

如果觉得我的文章对您有用,请点赞。您的支持将鼓励我继续创作!

49

添加新评论2 条评论

#wuwenpin软件开发工程师, 南京
2018-01-01 19:47
可以,了解一下
#Henry2017研发工程师, 金融行业
2017-07-18 19:25
numa绑核确实可以提高vcpu性能,但是环境上如果有多个虚机,可能一个物理cpu上会绑多个vcpu,对于特殊需求的虚机,可以在物理机上为其做核隔离,然后再绑核。
Ctrl+Enter 发表

关于TWT  使用指南  社区专家合作  厂商入驻社区  企业招聘  投诉建议  版权与免责声明  联系我们
© 2019  talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist 京ICP备09031017号-30