当前位置:网站首页>KVM IO性能测试数据
KVM IO性能测试数据
2022-06-30 21:54:00 【星哥玩云】
目前,主流的共有云提供商大部分采用的hypervisor还是XEN,所以,很多人会笼统的认为xen比kvm更好。个人认为,这是个误区。国外的amazon和国内的阿里云,华为云之所以选择xen作为hypervisor,个人认为只是他们从事hypervisor方面的研究更早,当时最好的hypervisor就是xen,这么多年了投入了大量的人力和物力,已经形成了一定的知识积累,所以才会一直用xen而已,也就是说决定因素并不是,从技术上讲,xen比kvm更好。相反,我反倒认为,kvm在技术上走在了xen的前面。
1. KVM IO 性能测试
下面来介绍下,kvm在IO方面的一个new feature - virtio-blk-data-plane,首先来看下性能测试的结果
(1)测试环境配置参数
(2)测试结果
测试结果总结:
(1)在block size = 4K的情况下,采用了virtio-blk-data-plane的KVM的性能是最好的,达到了1577684 IOPS,是sphere 5.1的1.5倍,是hyper-v的4倍,是KVM默认采用的io驱动virt-blk的10倍
(2)在block size从512B到8K情况下, 采用了virtio-blk-data-plane的KVM的性能也是最好的.
2. virtio-blk-data-plane的基本原理
virtio-blk-data-plane是在原来virt-blk的基础上,通过给每个io device创建一个专门的线程来负责设备的io操作,目的是允许不同设备的IO能够并发的进行。由于每个io设备的io都由单独的线程来处理,一方面,减少了多个io设备之间的同步问题,另一方面,减少了io操作与qemu主进程之间的同步。另外,io线程采用了io eventfd/irqfd机制,使得io处理与guest os的执行解耦,充分利用了host os 的AIO,因此,极大的提高了guest os的io性能。
virtio-blk-data-plane的架构如下图所示。
由于virtio-blk-data-plane在redhat 6.4中属于tecnology preview,所以,目前还有很多限制,主要在存储方面:
(1)仅支持raw格式的镜像
(2)KVM的一些比较新的features,目前还不能使用virtio-blk-data-plane,比如storage migration, disk hot unplug, io throtting, image streaming and driver mirroring.
边栏推荐
猜你喜欢

Anfulai embedded weekly report no. 271: June 20, 2022 to June 26, 2022

jupyter notebook/lab 切换conda环境

Introduce an online platform for multi omics integration and network visual analysis

Bloom filter

国产数据库乱象

Is there a shortage? No need to download the free online resources! 2022 favorites must have it!

Error reporting: internal error XFS_ WANT_ CORRUPTED_ GOTO at line 1635 of file fs/xfs/libxfs/xfs_ alloc. c.

介绍一款|用于多组学整合和网络可视化分析的在线平台
![[introduction to MySQL] the first conversation · first time in the](/img/73/cc85eb469384c3df94479318293c6f.png)
[introduction to MySQL] the first conversation · first time in the "database" Mainland

PyTorch量化实践(2)
随机推荐
程序员女友给我做了一个疲劳驾驶检测
1-18 创建最基本的express服务器&创建路由的API模块
Document Layout Analysis: A Comprehensive Survey 2019论文学习总结
1-10 respond to client content according to different URLs
Stinky tofu made by Grandma
Anfulai embedded weekly report no. 270: June 13, 2022 to June 19, 2022
Pytorch quantitative perception training (qat) steps
jupyter notebook/lab 切换conda环境
用yml文件进行conda迁移环境时的报错小结
Summary of interesting websites
Pytorch quantitative practice (2)
The Three Musketeers: One for All!
Is there a shortage? No need to download the free online resources! 2022 favorites must have it!
Analysis of doctor Aifen's incident
1-3 使用SQL管理数据库
国产数据库乱象
Introduction and example of template method mode
阿婆做的臭豆腐
Notes [introduction to JUC package and future]
1-20 pre inspection request