Centos7
安装启动脚本时，提示netData安装的详细目录，按下Enter键执行。
安装完成后，脚本输出一段信息，包括：KSM、端口、启动命令
如果有下列信息，说明你的系统有 KSM，但是未启用，可以按照说明执行两句echo命令，节省 40-60% 的储存空间。
默认的web访问端口为19999。
至此，NetData安装启动完毕，可以通过 http://host_ip:port 进行访问，无需账号密码。
下面将结合Nginx设置账号密码。
由于netdata没有帐号密码体系，为保护服务器隐私，我们要使用nginx反向代理配置域名访问，并使用账号密码授权。
在 ...nginx/conf.d 中创建 netdata.conf 文件，写入如下内容， 适当修改端口号、域名、auth_basic_user_file 。
重启Nginx后，可以直接通过域名 netdata.example.com 访问，并且需要输入账号和密码。但是依然可以通过 http://IP:Port 的方式访问，接下来禁用IP访问。
kvm性能优化，主要集中在cpu、内存、磁盘、网络，4个方面，当然对于这里面的优化，也是要分场景的，不同的场景其优化方向也是不同的，下面具体聊聊这4个方面的优化细节。1. CPU
cpu优化需要搞清楚node、socket、core、logic processor的关系，知道内存、l3-cache、l2-cache、l1-cache和cpu的关系。
针对kvm的优化，一般情况，都是通过pin，将vm上的cpu绑定到某一个node上，让其共享l3-cache，优先选择node上的内存，bind方法可以通过virt-manage processor里面的pinning动态绑定。这个绑定是实时生效的。
由于没有下载到speccpu2005，所以写了个大量消费cpu和内存的程序，来检验绑定cpu所带来的性能提升，程序如下：
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <stdlib.h>
#define BUF_SIZE 512*1024*1024
#define MAX 512*1024
#define COUNT 16*1024*1024
char * buf_1 = NULL
char * buf_2 = NULL
void *pth_1(void *data)
{
char * p1 = NULL
char * p2 = NULL
int value1 = 0
int value2 = 0
int value_total = 0
int i = 0
int j = 0
for (i = 0i <=COUNTi++) {
value1 = rand() % (MAX + 1)
value2 = rand() % (MAX + 1)
p1 = buf_1 + value1*1024
p2 = buf_2 + value2*1024
for (j = 0j <1024j++) {
value_total += p1[j]
value_total += p2[j]
}
}
return NULL
}
void *pth_2(void *data)
{
char * p1 = NULL
char * p2 = NULL
int value1 = 0
int value2 = 0
int value_total = 0
int i = 0
int j = 0
for (i = 0i <=COUNTi++) {
value1 = rand() % (MAX + 1)
value2 = rand() % (MAX + 1)
p1 = buf_1 + value1*1024
p2 = buf_2 + value2*1024
for (j = 0j <1024j++) {
value_total += p1[j]
value_total += p2[j]
}
}
return NULL
}
int main(void)
{
buf_1 = (char *)calloc(1, BUF_SIZE)
buf_2 = (char *)calloc(1, BUF_SIZE)
memset(buf_1, 0, BUF_SIZE)
memset(buf_2, 0, BUF_SIZE)
pthread_t th_a, th_b
void *retval
pthread_create(&th_a, NULL, pth_1, 0)
pthread_create(&th_b, NULL, pth_2, 0)
pthread_join(th_a, &retval)
pthread_join(th_b, &retval)
return 0
}
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偶数cpu在node 0 上，奇数cpu在node 1上，vm有2个cpu，程序有2个线程，分别将vm绑定到8,9和10,12，通过time命令运行程序，time ./test，测试结果如下
8,9
real 1m53.999s
user 3m34.377s
sys 0m3.020s
10,12
real 1m25.706s
user 2m49.497s
sys 0m0.699s
可以看出，绑定到同一个node上，比绑到不同node上其消耗时间小不少。测试过程中，也发现如果提供8、9、10、11的cpu，系统会在大部分时间选择8、10和9、11，所以猜测，kvm在cpu bind上，可能已经做了优化，会尽可能的往同一个node上绑定。
这里需要注意的一点是，通过virt-manage pin cpu，仅仅进行cpu bind，会共享l3-cache，并没有限制一定用某一个node上的内存，所以仍然会出现跨node使用内存的情况
2. 内存
优化项包括EPT、透明大页、内存碎片整理、ksm，下面一个一个来介绍
2.1 EPT
针对内存的使用，存在逻辑地址和物理地址的转换，这个转换时通过page table来进行的，并且转换过程由cpu vmm硬件加速，速度是很块的。
但是引入vm之后，vm vaddr----->vm padddr--------->host paddr，首先vm需要进行逻辑地址和物理地址的转换，但是vm的物理地址还是host机的逻辑地址，需要再进行一次逻辑地址到物理地址的转换，所以这个过程有2次地址转换，效率非常低。
幸亏intel提供了EPT技术，将两次地址转换变成了一次。这个EPT技术是在bios中，随着VT技术开启一起开启的。
2.2 透明大页
逻辑地址向物理地址的转换，在做转换时，cpu保持一个翻译后备缓冲器TLB，用来缓存转换结果，而TLB容量很小，所以如果page很小，TLB很容易就充满，这样就很容易导致cache miss，相反page变大，TLB需要保存的缓存项就变少，减少cache miss。
透明大页的开启：echo always >/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
内存碎片整理的开启：echo always>/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
2.3 KSM
简单理解就是可以将host机内容相同的内存合并，节省内存的使用，特别是当vm *** 作系统都一样的情况，肯定会有很多内容相同的内存，开启了KSM，则会将这些内存合并为一个，当然这个过程会有性能损耗，所以开启与否，需要考虑使用场景，如果不注重vm性能，而注重host内存使用率，可以考虑开启，反之则关闭，在/etc/init.d/下，会有两个服务，服务名称为ksm和ksmtuned，都需要关闭
3. 磁盘
磁盘的优化包括：virtio-blk、缓存模式、aio、块设备io调度器
3.1 virtio
半虚拟化io设备，针对cpu和内存，kvm全是全虚拟化设备，而针对磁盘和网络，则出现了半虚拟化io设备，目的是标准化guest和host之间数据交换接口，减少交互流程和内存拷贝，提升vm io效率，可以在libvirt xml中设置，disk中加入<target dev='vda' bus='virtio'/>
3.2 缓存模式
从vm写磁盘，有3个缓冲区，guest fs page cache、Brk Driver writeback cache（qemu的cache）、Host FS page cache，在host上的设置，无法改变guest fs page cache，但是可以改变后面2个cache，缓存模式有如下5种，当采用Host FS page cache，会有一个写同步，会实时将host cache中的数据flush到磁盘上，当然这样做比较安全，不会丢失数据，但写性能会受到影响。
writeback mode在mail server这种小文件 高io的服务器上，其性能是很差的，none模式大部分情况要比writethrough性能稍好一点，所以选择none。
启用方式在libvirt xml disk中加入<driver name='qemu' type='qcow2' cache='none'/>
3.3 aio
异步读写，分别包括Native aio: kernel AIO 和 threaded aio: user space AIO emulated by posix thread workers，内核方式要比用户态的方式性能稍好一点，所以一般情况都选择native，开启方式<driver name='qemu' type='qcow2' cache='none' aio='native'/>
3.4 块设备调度器
cfq：perprocess IO queue，较好公平性，较低aggregate throughput
deadline：per-device IO queue，较好实时性，较好aggregate throughput，不够公平，当某些vm有大量io *** 作，占用了大量io资源时，其它后加入的vm很有可能抢占不到io资源。
这个目前笔者还没有做过测试，但是查看网易和美团云的方案，都将其设置为cfq。
开启方式：echo cfq >/sys/block/sdb/queue/scheduler
4. 网络
优化项包括virtio、vhost、macvtap、vepa、SRIOV 网卡，下面有几篇文章写的非常好
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1312_xiawc_linuxvirtnet/
http://xiaoli110.blog.51cto.com/1724/1558984
4.1 virtio
更改虚拟网卡的类型，由全虚拟化网卡e1000、rtl8139，转变成半虚拟化网卡virtio，virtio需要qemu和vm内核virtio驱动的支持，这个原理和磁盘virtio原理一样，不再赘述。
4.2 vhost_net
vhost_net将virtiobackend处理程序由user space转入kernel space，将减少两个空间内存拷贝和cpu的切换，降低延时和提高cpu使用率
4.3 macvtap
代替传统的tap+bridge，有4中模式，bridge、vepa、private、passthrough
1 Bridge
完成与 Bridge 设备类似功能，数据可以在属于同一个母设备的子设备间交换转发. 当前的Linux实现有一个缺陷，此模式下MACVTAP子设备无法和Linux Host通讯，即虚拟机无法和Host通讯，而使用传统的Bridge设备，通过给Bridge设置IP可以完成。但使用VEPA模式可以去除这一限制. macvtap的这种bridge模式等同于传统的tap+bridge的模式.
2 VEPA
是对802.1Qbg标准中的VEPA机制的部分软件实现，工作在此模式下的MACVTAP设备简单的将数据转发到母设备中，完成数据汇聚功能，通常需要外部交换机支持Hairpin模式才能正常工作。
3 Private
Private模式和VEPA模式类似，区别是子 MACVTAP之间相互隔离。
4 Passthrough
可以配合直接使用SRIOV网卡, 内核的macvtap数据处理逻辑被跳过，硬件决定数据如何处理，从而释放了Host CPU资源。MACVTAP Passthrough 概念与PCI Passthrough概念不同，PCI Passthrough针对的是任意PCI设备，不一定是网络设备，目的是让Guest OS直接使用Host上的 PCI 硬件以提高效率。MACVTAP Passthrough仅仅针对 MACVTAP网络设备，目的是饶过内核里MACVTAP的部分软件处理过程，转而交给硬件处理。综上所述，对于一个 SRIOV 网络设备，可以用两种模式使用它：MACVTAP Passthrough 与 PCI Passthrough
4.4 PCI pass-through
直通，设备独享。
4.5 SO-IOV
优点是虚拟网卡的工作由host cpu交给了物理网卡来实现，降低了host cpu的使用率，缺点是，需要网卡、主板、hypervisor的支持。
测试结果，在实验室2台host，分别起1台vm（vm1、vm2），用iperf测试vm1和vm2之间的吞吐量，用ping测试2者之间的响应时间，host机为百兆网卡，结果如下表所示，可以看出随着优化的深入，其吞吐量和响应时间都有所改善，由于暂时没有硬件的支持，macvtap vepa和SR-IOV没有得到测试。
测试工具 Iperf(ping)
rtl8139
87Mb/s(1.239ms)
virtio
89Mb/s(1.140ms)
Virtio + host_net
92Mb/s(1.014ms)
Macvtap(bridge) + virtio + host_net
94Mb/s(0.989ms)
host
95Mb/s(0.698ms)
总结来看网络虚拟化具有三个层次:
1, 0成本，通过纯软件virtio、vhost、macvtap提升网络性能
2, 也可以用非常低的成本按照802.1Qbg中的VEPA模型创建升级版的虚拟网络，引出虚拟机网络流量，减少Host cpu负载，但需要物理交换机的配合
3, 如果网络性能还是达不到要求，可以尝试SR-IOV技术，不过需要SR-IOV网卡的支持。
总结：文章总共阐述了cpu、内存、磁盘、网络的性能优化方案，大部分都是通过kvm参数和系统内核参数的修改来实现。
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KVM中内存也是允许过载使用（over-commit）的，KVM能够让分配给客户机的内存总数大于实际可用的物理内存总数。由于客户机 *** 作系统及其上的应用程序并非一直100%地利用其分配到的内存，而且宿主机上的多个客户机一般也不会同时达到100%的内存使用率，所以内存过载分配是可行的。一般来说，有如下三种方式来实现内存的过载使用。
（1）内存交换（swapping）：用交换空间（swap space）来弥补内存的不足。
（2）气球（ballooning）：通过virio_balloon驱动来实现宿主机Hypervisor和客户机之间的协作来完成。
（3）页共享（page sharing）：通过KSM（Kernel Samepage Merging）合并多个客户机进程使用的相同内存页。
其中，第一种内存交换的方式是最成熟的（Linux中很早就开始应用），也是目前被广泛使用的，不过，它相比于KSM和ballooning的方式效率较为低一些。ballooning和KSM将在第5章中详细介绍，本章主要介绍swapping这种方式实现内存过载使用。
KVM中客户机是一个QEMU进程，而宿主机系统没有特殊对待它而分配特定的内存给QEMU，只是把它当做一个普通Linux进程。Linux内核在进程请求更多内存时才分配给它们更多的内存，所以也是在客户机 *** 作系统请求更多内存时，KVM才给其分配更多的内存。
用swapping的方式来让内存过载使用，要求有足够的交换空间（swap space）来满足所有的客户机进程和宿主机中其他进程所需内存。可用的物理内存空间和交换空间的大小之和应该等于或大于配置给所有客户机的内存之总和，否则，在各个客户机内存使用同时达到较高比率时可能会有客户机（因内存不足）被强制关闭。
下面通过一个实际的例子来说明如何计算应该分配的交换空间大小以满足内存的过载使用。
某个服务器有32GB的物理内存，想在其上运行64个内存配置为1GB的客户机。在宿主机中，大约需要4GB大小的内存用于满足系统进程、驱动、磁盘缓存及其他应用程序所需（不包括客户机进程所需内存）。计算过程如下：
客户机所需交换分区为：64 x 1GB + 4GB – 32GB = 36GB。
而根据Redhat的建议[7]，对于32GB物理内存的RHEL系统推荐使用8GB的交换分区。
所以，在宿主机中总共就需要建立44GB（36GB+8GB）的交换分区来满足安全地实现客户机内存的过载使用。
下面是在一台Ivy Bridge桌面级的硬件平台上进行的简单实验，可以看出客户机并非开始就在宿主机中占用其启动时配置的内存。
宿主机中，启动客户机之前和之后，查看系统内存情况如下。
[root@jay-linux ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 3851 1006 2845 0 172 444
-/+ buffers/cache: 388 3462
Swap: 4095 0 4095
[root@jay-linux ~]# qemu-system-x86_64 –m 2048 –smp 4 -hda /root/kvm_demo/rhel6u3.img –daemonize
[root@jay-linux ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 3851 1454 2397 0 172 531
-/+ buffers/cache: 749 3101
Swap: 4095 0 4095
在客户机中，查看内存使用情况如下。
[root@kvm-guest ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 1877 246 1630 0 25 130
-/+ buffers/cache: 90 1786
Swap: 510 0 510
从理论上来说，给客户机的内存过载使用可以达到实际物理内存的几倍甚至几十倍，不过除非特殊情况下，一般不建议过多地过载使用内存。一方面，交换空间通常是磁盘分区来做的，其读写速度比物理内存读写速度慢得多，性能并不好；另一方面，过多的内存过载使用也可能导致系统稳定性降低。所以，KVM允许内存过载使用，但在生产环境中配置内存的过载使用之前，仍然应该根据实际应用的进行充分的测试。
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