VMware虛擬機性能評估分析

譚志遠，黃巍，宮云平， 楊劍

（1.中國電信股份有限公司廣州研究院，廣東 廣州 510630；2.中國電信股份有限公司福建分公司，福建 福州 350001）

1 引言

隨著云計算虛擬化技術的成熟，越來越多的業務平臺部署或遷移到云資源池上，但在實際應用過程中，對于大型業務平臺（業務量大、用戶多、處理能力要求高的平臺）是否適合遷移到云資源池上，無論是規劃部門還是維護部門都存在顧慮，擔心的根源就在于服務器虛擬化后，虛擬機所獲得的虛擬CPU、虛擬網絡、虛擬磁盤等的處理能力與物理服務器相比到底有多大的差異。

本文在實驗室云資源池上對不同規格的虛擬機（對虛擬CPU、虛擬內存進行不同的配置）進行性能測試，來評估虛擬機的CPU處理能力、網絡帶寬、磁盤IO等，通過性能測試結果來綜合分析和評估虛擬機的性能，以消除當前云資源池規劃或維護人員對虛擬機處理能力所存在的顧慮。

2 虛擬機性能測試

2.1 測試方法

為評估虛擬機的處理能力、網絡帶寬、磁盤IO讀寫能力，在實驗室通過LoadRunner模擬100個用戶（實驗室模擬器只獲得了100個用戶的License）并發訪問WEB服務器上的文件（文件根據大小劃分，有2k、16k、64k、200k等4種），如訪問2k文件，在LoadRunner腳本中配置http://172.16.22.18/2k.gif，這樣一方面能通過多用戶并發請求測試出虛擬機的處理能力，同時通過訪問不同大小的文件，可評估虛擬機網絡帶寬和磁盤的讀寫能力。在此基礎上為進一步印證LoadRunner性能測試的結果，還使用了IOmeter進行性能測試作為輔助驗證。在做最后評估時，將依據2種性能測評軟件的測試結果，結合虛擬機操作系統輸出的性能統計數據以及在IP SAN上觀察到的性能數據，對虛擬機的性能進行綜合評估。

2.2 測試環境

測試環境安裝VMware Vsphere5.0企業版，由4臺物理服務器（2CPU4核 32G）、華為IP SAN（HW S2700T 20T）、華為千兆交換機（IP SAN也采用千兆交換機與服務器互聯，因此虛擬機磁盤讀寫最大的帶寬也將是千兆）等組成云資源池，一臺IBM X3650（2CPU4核 16G）獨立物理服務器提供WEB服務。性能測試軟件LoadRunner（最大可模擬100個用戶）及IOmeter部署在安裝有Windows2003的虛擬機上。組網如圖1所示。

圖1 實驗室測試環境

2.3 性能測試結果

（1）LoadRunner性能測試結果

在模擬測試時，把LoadRunner所在虛擬機的虛擬CPU，分別配置為1VCPU、2VCPU、3VCPU、4VCPU、6VCPU、8VCPU進行性能測試，根據目前VMware虛擬機VCPU的配置策略（VCPU數量=虛擬插槽數*每個插槽內核數），在實驗室針對相同的VCPU 數采用不同的插槽數和內核數的組合來綜合評估其性能，如表1所示的性能測評結果是通過LoadRunner模擬訪問WEB服務器上不同大小文件的性能測試結果。

表1 中所測試的虛擬機是部署在2 物理CPU（4Core）、32G內存的物理服務器上，而LoadRunner虛擬安裝的操作系統是Windows2003（最大支持3G內存）。

在LoadRunner同時模擬100個用戶訪問WEB文件時，分別測出了不同VCPU數下計算資源的瓶頸、網絡瓶頸、磁盤IO瓶頸（通過Windows2003虛擬機的任務管理器和資源監視器性能統計結果判斷）。在表1中按照備注中所對應的瓶頸類型分別采用不同的背景色標記，供對比分析。圖2 是LoadRunner配置為4VCPU（2虛擬插槽*2內核）模擬訪問16k文件的性能測試界面截圖，從圖2中可以發現，虛擬機的CPU利用率已經達到100%，此時LoadRunner測試出的處理能力為4084.85（Hits/Second）。

（2）IOmeter測試結果

為進一步印證LoadRunner測試的結果，通過IOmeter使用4Worker，每個Worker掛10個IO負載，使用512kB的文件，使用100%寫的模式進行性能測試（寫到共享存儲即IP SAN上，且是通過千兆網卡訪問IP SAN），性能測試結果如表2所示，測試截圖如圖3所示。

表1 LoadRunner性能測試結果

圖2 4VCPU（2X2）訪問16k文件的性能測試情況（CPU利用率100%，即CPU瓶頸）

表2 IOmeter性能測試結果

3 虛擬機性能評估及分析

3.1 CPU處理能力分析

分析表1 中不同虛擬CPU 數量，在虛擬插槽數和內核數的不同組合下，在訪問16k文件的時候，2X2和2X3的組合所獲得的處理能力相對來說是最優的，其后隨著VCPU數的增加并未得到所期望的更高的處理能力，基于VMware虛擬CPU的分配機制，這是與物理服務器配置強相關的（虛擬機所在物理服務器配置為2物理CPU、4核），因此在日常配置虛擬CPU時，虛擬插槽數應不大于實際物理CPU 數量，每個插槽內核數應不大于每個物理服務器的核心數，這樣才能更充分的發揮虛擬CPU的處理能力。

圖3 IOmeter性能測試結果（4Worker，每個10負載，100%寫）

圖4 不同VCPU配置下的虛擬機處理能力

如果以表1中1VCPU（1X1的組合）的處理能力為基準，理論上多虛擬CPU的處理能力應該以此基數倍增，但實際測試時多虛擬CPU的處理能力遠小于這個理論值，并且隨著虛擬CPU數量的增加，這個偏差越來越大，因此不是虛擬CPU的數量越大虛擬機的處理能力就越高，在滿足業務處理能力要求的情況下，建議分配資源以夠用為原則，否則會造成虛擬計算資源的極大浪費，相反還會影響虛擬機性能。

根據上述分析結果，在利用云資源池承載業務平臺時，可以通過多虛擬機負載均衡的方式部署，每個負載申請資源以夠用為原則，通過多負載部署方式一方面提高了業務處理能力，同時可以大大提高云平臺資源的利用效率，更提高了業務平臺的冗余能力。

3.2 虛擬機網絡帶寬分析

分析表1 中性能測試數據，當訪問200k的文件時，碰到網絡瓶頸（在任務管理器中網絡使用率達到100%），此時LoadRunner性能測試結果為595 HPS。據此分析虛擬機網卡的實際帶寬為：200k*595/1024=116Mbps，相對千兆網卡的帶寬（1000b/8=125Mbps），利用率達到92.8%（利用率=116/125*100%），或者說虛擬化后網卡耗損了7.2%。

根據上述分析結果，服務器虛擬化后，即使有7%左右的耗損，但虛擬機的單塊虛擬網卡的帶寬仍能達到116Mbps，足可以滿足目前大部分業務平臺處理要求，同時VMware Sphere還提供了通過多塊網卡綁定實現負載均衡的功能，完全可以滿足更高帶寬的業務處理要求。

3.3 虛擬機磁盤IO分析

因試驗環境是使用IP SAN，通過千兆網卡與磁盤陣列互聯，因此理論上磁盤IO應與網絡帶寬基本一致（千兆網卡），而根據表1中當使用4VCPU的虛擬機訪問64k的文件時，遇到磁盤IO瓶頸（此時虛擬機CPU和網卡利用率皆未達到100%）的情況，因此此時虛擬機磁盤IO讀寫速度為：64k*1838/1024=114Mbps，利用率為91.2%（114/125*100%），或者說虛擬化后耗損了8.8%。

同理，基于上述分析結果，在實驗室采用IP SAN的情況下，磁盤讀寫耗損較小，完全能滿足業務要求，更何況在實際生產環境中會使用性能更高的FC SAN，因此服務器虛擬化后，單個虛擬機的磁盤讀寫性能也完全能滿足業務要求。而根據目前云資源池部署方式，云資源池都是使用共享存儲，基于上述分析，單個虛擬機使用磁盤不存在瓶頸，但當多個（成百上千）虛擬機同時訪問共享存儲時，共享存儲將是瓶頸所在，因此實際規劃云資源池時，務必綜合考慮各虛擬機對磁盤讀寫的并發要求。

4 結束語

通過利用LoadRunner、IOmeter等性能測試軟件對虛擬機的CPU處理能力、網絡帶寬、磁盤讀寫能力進行性能測試，并對性能測試結果進行了綜合分析，論證了服務器虛擬化后，相對傳統物理服務器，虛擬機所獲得的計算資源、網絡訪問能力、磁盤讀寫能力雖有耗損，但都在可接收的范圍內，完全可以滿足大部分業務平臺部署的要求，完全可以打消通過云資源池部署重要且性能要求高的業務平臺時的顧慮，并結合分析結果，給出虛擬機資源的配置建議。希望對虛擬機的性能測評和分析，能對云資源池規劃、運維管理人員有所幫助。

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