Вопрос или проблема
У меня есть хост на Ubuntu с процессором AMD Matisse (12C 24T). При запуске виртуальных машин с использованием libvirt (QEMU+KVM) есть возможность задать топологию процессора.
Практически все потребительские ПК имеют одноразовый процессор с несколькими ядрами и до 2 потоков на ядро (HT), поэтому я подумываю установить аналогичную топологию для виртуальной машины. Интересно, влияет ли только эта настройка (предположим, что общее количество потоков ЦП остается постоянным) на производительность виртуальной машины или использование ЦП хоста, например, в отношении планирования.
Скорее всего, это повлияет на планировщик гостевой ОС, потому что в системе NUMA с несколькими сокетами есть отдельные кэши в каждом процессоре, и время доступа к ОЗУ различно, в зависимости от того, к чему подключена запрашиваемая ОЗУ. Любая нормальная ОС будет учитывать это (или просто перестанет работать, как это делают потребительские версии Windows).
Я не вижу причин, чтобы заявленная конфигурация отличалась от фактически выделенного оборудования, кроме как для тестирования гостевой ОС, заставляя ее думать, что она работает на какой-то экзотической системе. С точки зрения производительности это не должно оказать никакого эффекта или даже негативного.
Ответ или решение
Влияние топологии vCPU (сокеты / ядра / потоки) на производительность ВМ
Топология виртуальных процессоров (vCPU) играет ключевую роль в производительности виртуальных машин (ВМ), особенно в контексте таких технологий, как QEMU и KVM, которые широко используются в системах на базе Linux, включая Ubuntu. Для начала стоит рассмотреть основные элементы этой топологии: сокеты, ядра и потоки.
1. Понимание топологии vCPU
Когда мы говорим о vCPU, необходимо учитывать, как они соотносятся с физическими процессорами на хосте. Ваш AMD Matisse процессор обладает 12 ядрами и поддерживает 24 потока благодаря технологии Hyper-Threading. Это предоставляет вам возможность настраивать виртуальные машины с различными вариантами топологии:
- Сокеты: Каждый сокет представляет отдельный физический процессор. Обычно, в потребительских ПК есть один сокет.
- Ядра: Это наименьшие единицы параллельной обработки внутри процессора. Ваша система может иметь несколько ядер в сокете.
- Потоки: Каждый поток представляет собой логическую единицу обработки, которая может выполнять инструкции. Например, одно ядро может поддерживать два потока.
2. Влияние на производительность
2.1. Работа шедулера
Одним из важных аспектов является влияние на работу шедулера операционной системы гость. Шедулер должен эффективно распределять задачи между потоками и ядрами, учитывая их топологию. Неверная настройка (например, использование неправильного количества сокетов или ядер) может привести к неэффективному использованию вычислительных ресурсов.
2.2. NUMA (Non-Uniform Memory Access)
В системах с несколькими сокетами у каждого сокета могут быть отдельные кэши и разные времена доступа к памяти, в зависимости от того, к какому сокету принадлежит память. В случае вашего процессора необходимо учитывать, что использование NUMA также влияет на производительность. Если вы настроите ВМ с несколькими сокетами, это может помочь улучшить доступ к памяти, если Ваша ВМ использует много ОЗУ. Виртуальные машины, не настроенные на правильную архитектуру NUMA, могут столкнуться с задержками при доступе к памяти.
2.3. Конфигурация по аналогии с хостом
Настройка конфигурации виртуальных процессоров таким образом, чтобы она соответствовала физической архитектуре (например, один сокет с 12 ядрами и 2 потока на ядро) может обеспечить более гармоничное взаимодействие между вашей ВМ и хостом. Если вы решите использовать 12 vCPU в одной конфигурации, это позволит лучше управлять задачами, распределяемыми шедулером.
3. Заключение
Итак, правильная конфигурация топологии vCPU действительно может оказывать влияние на производительность вашей виртуальной машины и на использование ресурсов хоста. Хотя можно предположить, что производительность может не отличаться значительно при фиксированном количестве потоков, более оптимальная настройка может привести к улучшению времени отклика и более эффективному распределению нагрузки.
В случае тестирования VMs или специфических приложений, вы всегда можете экспериментировать с различными настройками топологии для достижения наилучших результатов. В конечном итоге, понимание того, как vCPU влияет на производительность и как настраивать соответствующую топологию — это важный навык для ИТ-специалистов, работающих с виртуализацией.