完整版HyperV虚拟CPU分配探讨文档格式.docx

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1？

我的虚拟化CPU分配比达到4:

1，会不会引起CPU资源过载？

我只给虚机分配了物理核数一半的虚拟CPU，但是CPU时间一直在70%左右，而另外一台

物理机上的虚拟CPU分配达到3:

1，但是CPU使用率也才30%左右，这怎么回事？

我们在规划Hyper-V或者其他虚拟化资源的时候，十有八九会为诸如此类的问题抓耳饶腮。

虚拟化和云计算的目标之一是能将计算资源池化，动态为虚机分配CPU资源和其他资源，

当一台物理机上运行多个虚机实例时，这种动态使用CPU的效果就更加明显了。

在虚拟化世界里，虚机CPU该如何分配一直是个没有标准答案的问题。

今天这篇文章我们

将回归本质去了解Hyper-V虚拟化平台如何分配CPU，希望大家对Hyper-VCPU资源规划原则和方法有个初步的认识。

在开始之前，我们先了解CPU是如何处理任务（也即进程），先回看单核CPU的时代CPU

是如何处理多个任务的。

CPU核使用线程（线程是一系列的CPU指令）处理任务，单核CPU

在某一时刻只能开一个线程处理一个任务，如果有更高优先级的任务需要处理时，CPU会

暂停当前的线程，然后开另外一个线程处理新的任务。

假设我在一段时间T内要处理2个

任务：

任务a和任务b，任务b比任务a具有更高的优先级。

一开始CPU核开线程A处理

任务a，在t1时间段处理任务a时，任务b具有更高的优先级，于是任务b中断CPU后，

CPU暂停线程A，然后为任务b开线程B，在t2时间段任务b处理完毕，关闭线程B，再

继续线程A在时间段t3完成任务a的处理。

如果任务b的优先级不比任务a高，则需要线

程处理完任务a后再为任务b开线程，在这段过程中我们可以小结出如下几点：

1.如果只有一个CPU核（非超线程）在某一时刻只能开一个线程，单核CPU采用逐个处

理的方式处理多个任务，由操作系统任务管理器负责线程的管理。

2.活动的线程在处理任务时都会用到100%的CPU，线程处于非活动状态时，CPU时间降

到0，因此线程只有0或100%CPU时间，不会出现2个数值之间的CPU时间。

3.我们在操作系统计数器里看到的CPU时间是时间T内的CPU时间的平均值，如图1所

示，其实可以用长方形面积来表示：

横轴表示长方形的长度，实际为测量时间间隔（Interval）；

纵轴表示长方形的宽，实际为CPU时间（0或100），CPU在时间T内的理论总时间（活动

和非活动）为T*1=T，线程A的时间为（t1+t3）*1=t1+t3，而线程B的时间为t2*1=t2，因此

我们说在时间T内，CPU的使用时间是[（t1+t2+t3）/T]*100%。

<

图1单线程处理多个任务>

今天的CPU已经具备多核以及超线程技术，所以多个核在某一时刻可以开多个线程去处理

多个任务，对于某个核（不启用超线程）来说，其处理机制不变。

但是多核多线程环境里，

其他高优先级的任务不需要中断被占用的CPU核来为自己开线程，对于同等优先级的任务

也无须等待被占用的CPU核处理完当前任务后为自己开线程，而是利用空闲的CPU核为自

己开线程，如图2所示。

对于多核CPU的每个核来说，处理的机制和单核CPU一样，计算

CPU实际使用时间的方法一样，只不过CPU的时间是多个核的时间总和（N核CPU可以

将CPU时间这个长方形的宽增加N倍），线程的管理同样由操作系统任务管理器负责。

图2多核处理多个任务>

Hyper-V虚拟化环境CPU的分配和调度

在物理环境中，WindowsServer使用以上的机制为任务进程开启、暂停或者关闭线程，

WindowsServer承担着CPU管理员的角色，负责管理处理任务的线程。

而在虚拟化环境

中，因为CPU的调度和管理转移到了虚拟化软件层，所以虚拟化软件承担着CPU管理员的

管理角色，负责所有分区操作系统里（包含父分区和子分区）线程的管理。

进一步看，父分

区和子分区的线程都由虚拟化软件的线程调度器一管理，Hyper-V线程调度程序和物理环境

中的操作系统任务管理器承担的角色相当。

在虚机系统要处理某个任务时，虚拟化层线程调

度器为虚机在某一个或者多个逻辑核里启动一个或者多个线程，如图3所示。

图3虚拟化平台CPU逻辑核的分配>

如果在调度那一刻有足够的可用的核，那么线程调度器可以随机在某个可用的核里开线程，

但是如果当前没有可用的核，那么这个线程将在线程调度器排队等候，直到有空闲的核释放

出来，如图4所示。

图4线程调度器队列>

需要明确的是，并不是在虚机设置里分配给某台虚机几个虚拟CPU，这几个虚拟CPU在虚

机生命周期内就绑定给了这台虚机了，更像是将CPU“租用”给虚机，而且这种“租赁”周期和

“租赁”的CPU核都不是确定的。

因此为虚机分配的线程运行的逻辑核是动态的，而不会是

固定的，比如在t1时刻虚机当前分配了两个线程运行在逻辑核1和5里，由于逻辑核被其他

线程中断等原因，在t2时刻这两个线程可能运行在逻辑核可能是2和4里，也就是说，每

个逻辑核运行的线程是随机的。

线程调度器掌握着逻辑核分配权，在接到虚机任务请求后为

虚机线程运行分配逻辑核，但是不由虚机选择运行在哪个逻辑核里。

在了解了CPU核如何处理线程、如何测算CPU时间以及Hyper-V虚拟化平台CPU分配规

则后，我们知道CPU时间取决于任务线程的数量、线程繁忙程度、任务处理时间。

实际生

产环境的应用类型种类繁多，应用进程所使用的线程的数量、线程繁忙程度、任务处理时间

都不同。

在物理机上运行低负载应用虚机时，即使虚拟化比较高，比如在一台20核服务器上给20台

运行的虚机分配超过40个虚拟CPU（虚拟化比2:

1），由于虚机任务的线程少，而且任务处

理时间很短，CPU核在一定时间周期内能够依次运行多个虚机的线程，大部分的核只在少

部分时间里处理这些应用的进程就足够了，因此我们在物理机的系统里观察到的CPU使用

时间往往是图5这种状态。

图5低负载虚机CPU使用时间>

在物理机上运行高负载应用虚机时，即使虚拟化比不高，比如在一台20核服务器上给5台

运行的虚机分配超过20个虚拟CPU（虚拟化比1:

1），由于虚机任务的线程多、线程繁忙，

而且任务处理时间较长，CPU核在一定时间周期内能够依次运行不多的虚机线程，需要用

到大部分的核以及它们大部分的时间，因此我们在物理机的系统里观察到的CPU使用时间

往往是图6这种状态。

图6高负载虚机CPU使用时间>

在具备一定数量的虚机，而且虚机运行的应用多元化的时候，应用进程所使用的线程的数量、

线程繁忙程度、任务处理时间都是变化而且难以精确测量的指标，所以我们要获得合适的

CPU分配比，可以在前期需要根据实际负载进行粗略评估，在后期按照云平台调度接口进

行优化或横向扩展。

我们在规划的时候可以根据虚拟化平台的用途进行不同的评估：

（1）在可以收集到数据中心负载性能的环境里，比如用户自己的数据中心，可以使用微软提

供的MicrosoftAssessmentandPlanning（MAP）工具对服务器的负载进行一段合理的时间

的收集，以此为依据来确定合理的硬件资源和虚拟化比。

（2）在无法收集和预测负载类型和负载性能情况时，比如在IDC或者托管环境里，不能使

用MAP提前分析和规划，则可以考虑使用行业中的一些CPU基准测评软件进行评估。

当然，无论最初怎么设计和规划，都无法获得精确的分配比，一定要充分利用起Hyper-V的

性能优化，在物理环境出现CPU使用率较高的时候，可以考虑使用实时迁移进行性能的平

均分配。