基于KVM的桌面云服务CPU性能分析

（1）单用户虚拟机环境下的CPU性能分析

针对KVM虚拟机和Docker容器的性能测试，首先对二者的CPU计算能力进行了测试，通过SysBench测试工具分别测试宿主机、Docker容器和KVM虚拟机，测试三者生成素数所需要的时间，生成素数的个数从5000依次递增到25000，其测试结果如图7-4示。

图7-4　CPU性能对比

可以看到，未安装Docker容器和KVM虚拟机的纯主机与仅运行Docker容器或KVM虚拟机的主机，在各自的计算环境下其CPU计算能力相差无几。Docker容器相当于一个进程，直接运行在宿主机上，所以其运行计算性能测试时，只是测试线程在物理主机的CPU上执行，并不存在性能的损耗。

而运行KVM虚拟机的宿主机尽管多运行着一层Hypervisor，但其计算能力相比于纯主机而言，所产生的性能损耗并不大，究其原因是因为当虚拟机进行计算运算时，Hypervisor只是一个VirtualMachineMonitor，其并不参与运行指令的转换。由于当前的通用服务器的CPU都支持虚拟化，KVM虚拟机中的GuestOS在进行运算时只需要从宿主机的VMXNon-root模式自动切换到VMXroot模式，其运行的计算代码仍然是直接运行在底层的物理CPU上的，即CPU并未被KVM内核虚拟化为虚拟CPU，这使得KVM虚拟机只是在客户机到宿主机的指令转换时有一定时延，而当虚拟机开始计算时，其CPU计算能力并未受到损失。(www.xing528.com)

（2）多用户虚拟机环境下的CPU性能分析

为测试多用户环境下KVM虚拟机与Docker容器计算性能的对比，我们在实验环境中的物理宿主机分别部署了五个KVM虚拟机和五个Docker容器，每个虚拟机内存为1G，硬盘为10GB，运行64位Ubuntu 16.04.4操作系统。五台KVM虚拟机和五个Docker容器同时进行生成素数测试，从而测试其计算能力，测试结果如图7-5所示。

图7-5　多个客户机时CPU性能对比

可以看到当部署多个Docker容器或多个KVM虚拟机时，KVM虚拟机生成同样个数的素数需要更多的时间，其计算能力相比Docker出现了大幅下滑。这是因为多个KVM在Hypervisor之间进行切换时，需要占用一定的宿主机CPU资源，从而导致了其计算能力的下降。而Docker容器只需要直接竞争CPU资源，完成计算即可。