PCIe SSD在KVM场景中的应用及优化实践

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　　云计算的出现，造成计算任务从本地迁移到了云端，客户端通过网络发起请求，在云计算提供商的数据中心的服务器集群上进行计算，其结果经由网络返回，在客户端进行呈现。新的计算模型的提出，必然伴随着新的问题需要解决，这其中就包括I/O瓶颈的问题。
　　部署闪存明显是解决数据中心存储瓶颈的一个重要手段，特别是PCIe SSD，对数据中心性能的提升是立竿见影的。本文以KVM架构为例，对闪存在虚拟化环境中的优化和实践做个介绍。
　　KVM(Kernel-basedVirtual Machine，基于Linux内核的虚拟机)是开源的Linux全虚拟化解决方案，目前支持X86架构下的Intel VT及AMD-V硬件虚拟化技术。使用KVM，一台主机能运行使用不经修改的Linux或Windows镜像的多个虚拟机，每一个虚拟机使用其自己的虚拟硬件（网卡、磁盘、图形适配器等）。比较典型的KVM架构如图1所示：

　　

图1：KVM虚拟化架构

KVM传统的方式是使用QEMU来模拟I/O设备，其优点是可以通过软件模拟出各种各样的硬件设备，包括一些不常用的或者很老的经典设备。而且对硬件平台依赖性低，不需要宿主机和客户机额外的支持，兼容性好。这种方式的缺点是每次I/O操作的路径比较长，需要多次上下文切换多次数据复制，因此性能较差。

　　相比QEMU，Virtio路径更短而且更加灵活，进而成为当下最佳的KVM方案。virtio是一个在Hypervisor之上的抽象API接口，让客户机能够感知到自己所处的虚拟化环境，进而根据Virtio标准与Hypervisor协作，使客户机I/O设备达到更好的性能。典型的Virtio框架如图2所示：

图2：Virtio框架

　　通过Virtio可以获得很好的性能，几乎可以达到与原生系统差不多的I/O性能。
　　Virtio设备中，由于virtio设备以img文件存放在宿主机，同时因为闪存和磁盘I/O访问方式不同，Linux下常用的I/O调度算法对闪存来说并不是最优化的。针对virtio设备，提供了几条相关参数优化方法，对虚拟机I/O性能有所提升。
　　1、 QEMU/KVM存储池所在设备驱动I/O调度算法需要修改为noop，以本文档/dev/memdiska设备为例：

　　
　　2、  对闪存卡的I/O访问进行cpu绑定，绑定方法如下：
　　a）/etc/init.d/irqbalancestop，首先停止irqbalance
　　b）cat/proc/cpuinfo  | grep 'physical id' ，找出每个逻辑cpu的物理ID
　　c）cat/proc/cpuinfo  | grep 'core id' ,  找出每个逻辑cpu的coreID
　　本文档涉及测试服务器经查看为2路服务器，共有processor40个（0~39）：其中processor0,1,20,21的core id为 1，processor0，20 的physical id为0，processor1，21的physical id为1；其他processor依次类推
　　d）cat  /proc/interrupts  | grep mem，查看中断使用情况；
　　以本次使用测试为例：经查看中断号为114~177
　　e）将中断前一半绑定processor0，后一半绑定processor2，即绑定同一个physicalid的不同processor。在本次测试中前一半绑定processor0，后一半绑定processor2
　　echo  "1" > /proc/irq/114/smp_affinity
　　……
　　echo  "1" > /proc/irq/145/smp_affinity
　　echo  "4" > /proc/irq/146/smp_affinity
　　……
　　echo  "4" > /proc/irq/177/smp_affinity
　　f）将pb相关的进程绑定与中断绑定的processor同physical id的其他processor
　　ps -aux| grep pb
　　taskset  –pc 4 ****（为进程号），在本次测试中绑定processor4
　　g）将qemu-kvm及其virtio命令运行于与上述绑定的cpu同physical id但是不同core id的其他processor上
　　3、  虚拟I/O设备的img文件为raw格式，qcow2格式的性能不如raw，并且在添加I/O设备时选择“StorageFormat”为raw。
　　
　　应用了Memblaze Pblaze3在KVM下的解决方，最终一块2TB的Pblaze3闪存加速卡性能表现如下：
　　

测试性能对比　

12vm性 能总和

带 宽

IOPS

Read4k_rand

2.19GB/s

561873

Write4k_rand

271MKB/s

67875

Read64k_seq

2.16GKB/s

33704

Write64_seq

1.04GB/s

16342

　　
　　可以看到一块Pblaze3可以在单一节点上支撑12台虚机达到接近44万的4k随机读，6.8万的4k随机写性能。连续读写带宽也达到了读2.16GB/s，写1.04GB/s的性能。
　　本文作者：王玮，Memblaze工程师，KVM技术专家。对闪存在虚拟化场景中的优化有深刻理解。
附录：　　最新的测试结果截图


　　







　　



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