kvm虚拟机性能调优，kvm虚拟机cpu优化

***：本文聚焦于KVM虚拟机的性能调优，重点探讨CPU优化方面。KVM虚拟机性能调优对提升其运行效率至关重要。在CPU优化上，涉及到多个关键因素，例如合理分配CPU核心数量、调整CPU的调度策略等。通过有效的CPU优化措施，可减少KVM虚拟机的资源浪费，提高处理能力，增强响应速度，进而全面提升KVM虚拟机在不同应用场景下的整体性能表现。

本文目录导读：

1. CPU分配策略优化
2. CPU调度算法优化
3. CPU性能监控与反馈优化

《KVM虚拟机CPU性能优化全攻略》

KVM（Kernel - based Virtual Machine）作为一种开源的虚拟化技术，在现代数据中心和云计算环境中得到了广泛的应用，默认配置下的KVM虚拟机CPU性能可能无法满足所有工作负载的需求，通过有效的CPU优化，可以显著提高KVM虚拟机的运行效率和响应速度。

CPU分配策略优化

（一）vCPU数量的合理设置

1、工作负载分析

- 在为KVM虚拟机分配vCPU之前，需要对虚拟机内运行的工作负载进行详细分析，对于主要运行单线程应用程序的虚拟机，过多地分配vCPU可能不会带来性能提升，反而可能因为CPU调度开销而降低性能，如果是多线程的应用，如数据库服务器或Web服务器处理大量并发请求的情况，根据应用的并发线程数合理设置vCPU数量至关重要。

2、物理CPU核心与超线程

- 要考虑物理服务器的CPU核心数以及是否支持超线程技术，如果物理CPU支持超线程，每个物理核心可以呈现为两个逻辑核心，在分配vCPU时，要注意超线程的性能提升并非是线性的，将vCPU数量设置为不超过物理核心数（不考虑超线程）加上部分超线程核心是一个较为合理的策略，对于一个具有8个物理核心且支持超线程的服务器，分配12 - 14个vCPU给多个虚拟机可能是比较合适的。

（二）CPU绑定

1、原理与优势

- CPU绑定是将虚拟机的vCPU固定到物理CPU核心上的技术，其优势在于减少了CPU调度的复杂性和开销，当虚拟机的工作负载对CPU缓存局部性要求较高时，如实时性要求高的金融交易处理系统，CPU绑定可以确保vCPU始终在特定的物理核心上运行，提高缓存命中率。

2、实施方法

- 在KVM中，可以使用命令行工具或通过编写脚本实现CPU绑定，可以使用“taskset”命令将虚拟机进程绑定到特定的CPU核心上，在KVM的XML配置文件中，也可以通过“<vcpu placement='static'>”等参数来指定vCPU的绑定策略。

CPU调度算法优化

（一）KVM中的调度算法

1、CFS（Completely Fair Scheduler）

- KVM默认使用宿主机的CFS调度算法，CFS是一种基于时间片的调度算法，它试图公平地分配CPU时间给各个任务，对于某些对实时性要求高的虚拟机工作负载，CFS可能不是最理想的。

2、实时调度算法

- 对于实时性要求高的虚拟机，如多媒体处理或工业控制系统，可以考虑使用实时调度算法，如SCHED_FIFO或SCHED_RR，这些算法可以为特定的虚拟机提供更高的优先级，确保其在需要时能够及时获取CPU资源，但需要注意的是，使用实时调度算法可能会影响其他非实时虚拟机的公平性，需要谨慎配置。

（二）优化调度参数

1、时间片调整

- 在CFS调度算法下，可以调整时间片的长度，对于CPU密集型的虚拟机工作负载，可以适当增加时间片长度，减少频繁的上下文切换，将默认的时间片从几毫秒增加到十几毫秒，但要避免时间片过长导致其他任务长时间等待。

2、优先级设置

- 可以为不同的虚拟机设置不同的优先级，对于关键业务的虚拟机，如企业的核心数据库服务器，可以设置较高的优先级，使其在CPU资源竞争中具有优势，要根据业务需求和整体资源使用情况，合理平衡不同虚拟机之间的优先级关系。

CPU性能监控与反馈优化

（一）性能监控工具

1、宿主机监控

- 在宿主机上，可以使用工具如“top”、“htop”来监控整体的CPU使用率、各个物理核心的负载情况等，这些工具可以提供实时的CPU使用信息，帮助管理员了解物理服务器的CPU资源利用状况。

2、虚拟机内部监控

- 在虚拟机内部，可以使用操作系统自带的性能监控工具，如Linux虚拟机中的“sar”、“mpstat”等，这些工具可以监控虚拟机内部的vCPU使用率、进程的CPU占用情况等，为优化提供详细的数据支持。

（二）基于监控的优化调整

1、动态调整vCPU数量

- 根据监控数据，如果发现虚拟机的vCPU长期处于高负载状态，并且物理服务器还有可用的CPU资源，可以考虑动态增加虚拟机的vCPU数量，反之，如果vCPU使用率长期较低，可以适当减少vCPU数量，以释放更多的物理CPU资源给其他虚拟机。

2、调度算法动态切换

- 在某些情况下，如果监控到虚拟机的工作负载特性发生变化，例如从CPU密集型转变为I/O密集型，可以考虑动态切换CPU调度算法，从对CPU密集型优化的调度算法切换到对I/O等待友好的调度算法，以提高整体性能。

KVM虚拟机的CPU优化是一个综合性的过程，需要从CPU分配策略、调度算法、性能监控与反馈等多个方面进行考虑，通过合理的vCPU数量设置、CPU绑定、选择合适的调度算法以及基于监控数据的动态调整，可以显著提高KVM虚拟机的CPU性能，满足不同工作负载的需求，提高数据中心和云计算环境的整体运行效率，在实际操作中，需要根据具体的业务场景和硬件环境不断地进行测试和优化，以达到最佳的性能效果。