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标题	基于校园网中弹性云虚拟技术的页面主机效能探析
范文	王春丽 摘 要：随着校园网中各种信息服务需求的不断增长，节约网络资源和降低网络维护成本尤为重要，而弹性云虚拟技术为解决这一问题提供了新思路。在探讨弹性云和虚拟技术的基础上，分析影响页面服务器效能的主要因素，仿真测试虚拟化网页服务器在一台实体主机内运行时虚拟机数量与效能的关联性，提高校园网资源利用效率。 关键词：校园网；虚拟化技术；页面主机；效能分析；弹性云 DOIDOI：10.11907/rjdk.1511033 中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）009002802 0 引言 目前，弹性云已成为热门研究课题，但其本身并不代表一项技术，仅是一种计算机运算方法和概念，其通过网络中的庞大运算资源，提供个人与组织按需索取的运算服务。而虚拟化技术是弹性云的重要元素，能节约服务器各种成本与量化运算资源，从而大大提高管理与使用弹性。近年来，计算机计算能力快速发展，常见的计算机具有双核甚至四核，但校园网络服务不需要使用如此大的计算资源，如一个网页服务器平常CPU负载率尚不足5%～10%，如仍占用一台主机，需花费较多空间、硬件、人力和电力成本。使用虚拟化技术整合服务器资源，可有效节约运行成本，非常适合校园网[ 1 ]。本文探讨虚拟化技术在整合网页服务器中的可行性，并进行实际效能测试与分析。 1 弹性云与虚拟化技术 1.1 弹性云 弹性云（Elastic Compute Cloud—EC2）[ 2 ]，是一种在云计算中提供可弹性的运算机制，其目的是便于服务器开发人员把握网页服务器规模。弹性云简单的网络服务接口使服务成本开销最小化，并实现服务器资源调节自主化和对计算资源的完全控制权，大大缩短资源获取以及服务器连接的时间，并根据计算需求快速调节资源容量，同时弹性云为程序开发提供了针对应用错误的开发工具，将计算中的故障在运行过程中孤立出来，以减少与其它运算之间的相互影响。 弹性云落地部署方案为Infrastructure as a Service，即“基础架构即服务”。IaaS将内存空间、I/O接口与计算能力整合为一个虚拟资源池，为用户提供所需资源存储和虚拟化服务器等相关服务。Amazon Web Service与IBM BlueCloud[ 3 ]均为此类型。 1.2 虚拟化技术 虚拟化的基本原理是在硬件裸机或主机操作系统上植入一个名为Hypervisor系统管理程序的虚拟层，并在上一层运行虚拟机。通常将在实体机上执行的宿主操作系统称为Host Operating System，而将在虚拟机上执行的客户操作系统称为Guest Operating System。 虚拟化可分为全虚拟HVM化与半虚拟化PVM。前者所用的硬件为虚拟，除CPU、内存之外，其它诸如显卡、声卡、网卡等都被虚拟化。该虚拟化的优势是便于虚拟机在同一虚拟化平台上实现不同硬件实体机之间的迁移，当一个服务器因为自身负载增加需要收回共享内存或服务器无法正常提供服务时，系统会主动或被动地启动数据同步操作，迁移数据备份到其它服务器上[ 4 ]。全虚拟的虚拟机也可执行和实体机不同的操作系统，因此具备很强的弹性机制，同时也会造成实体机负载较大，而半虚拟化并不虚拟硬件，只是通过虚拟机监控器VMM[ 5 ]使用真实硬件。半虚拟化的优点是速度快、效能比全虚拟化高，缺点是弹性较差，很难实现虚拟机在不同硬件的实体平台上迁移。虚拟化计算机能动态提供一种或多种统一计算和存储资源，并在服务提供者和服务消费者之间协商灵活调配[ 6 ]。图1为全虚拟化主机架构。 2 网页主机虚拟化 虚拟机技术可将各种类型的实体机虚拟化，包括桌面计算机、网页主机、邮件服务器和FTP服务器等，本文以网页主机即网页服务器为对象探讨虚拟化环境下运作效能。按照运算复杂程度、流量、数据量和网页结构大小，网页主机可分为静态网页服务器主机和动态网服务器主机。动态页面根据客户端、时间、事件等因素的差异，又分为逻辑运算型和数据库型。逻辑运算型网页服务器按照获得数据的不同，计算并为客户端反馈不同结果；数据库型服务器收到客户端请求后，触发一系列逻辑运算，并向数据库获取数据，如Google新闻组、论坛、留言版。当客户端向服务器请求发送所需主题后，经服务器检索数据、获取数据、判断时间、排列组合成网页，最终呈现在客户端上。Web服务器类型划分如图2所示。 图1 全虚拟化主机架构 图2 Web服务器划分 3 弹性云中的主机效能测试及分析 3.1 影响因素与环境设置 本文重点探讨校园网中网页宿主主机与客户虚拟机效能。宿主主机与客户虚拟机涉及效能因素如表1所示。 表1 宿主主机与客户虚拟机效能因素 宿主实体机效能 []客户虚拟机效能 CPU频率、核心数量[]虚拟CPU频率、核心数量 CPU缓存大小[]RAM分配到容量大小 主存储器容量大小[]被分配到虚拟硬盘容量 主存储器带宽、数据发生频率[] 硬盘容量、存储效能[]网页服务器设定 网卡数量、吞吐能力[] 宿主实体机同时执行虚拟机台数量[]是否调用数据库 宿主操作系统状况[]是否安装防火墙等 无论是宿主端还是客户端，CPU缓存都影响运算能力，且由于网页服务器“行为”较为固定，因此CPU缓存越大对效能帮助越大。当执行虚拟机时，使用独立内存空间，因此主存储器容量大小直接影响宿主端可以同时执行的虚拟机数目；主存储器带宽与数据频率越高，CPU对主存储器存取效率就越高。网页服务器主机需要与若干客户端联机，网卡稳定性与效能就显得尤为重要。各虚拟机共享硬件资源，如CPU、内存与总线等，故同时运行的虚拟机越多，实体机负载也就越大，效能就越低。设定网页服务器主机，如联机数限制、连接池及会话参数是否处于最佳状态也会影响效能判断；若网页需要存取数据库，则网页服务器主机必须与数据库间展开交互以及传输数据，也会增加开销时间。虚拟机内运行防火墙、杀毒软件会占用CPU、内存与硬盘读写资源，导致效能降低。本测试软硬件环境如表2所示。 表2 宿主系统/客户系统软硬件环境 设备[]宿主系统[]客户系统 CPU[]Intel Core 2 Duo Q6600 2.4GHz/4 Cores/8 MB L2 Cache[]Intel Core 2 Duo Q6600 2.4GHz1 Core （被分配） RAM[]DDR2800MHZ 8GB ECC REG Dual Channel 128 bit[]512 MB （被分配） Storage[]Seagate 640GB 7200 RPM Sata2[]6 GB 虚拟 NIC[]HP NC110T PCI-E Gigabit Server Adapter[]虚拟 Platform[]Citrix XenServer[]Windows XP Service Pack 3 Web Server[]EasyPHP 1.8[] 3.2 测试过程及分析 使用Jmeter程序仿真40人同时联机，重复接入100次，共发出4 000个联机请求，仿真测试结果如表3所示。 表3 虚拟机网页服务器平均响应时间 f∑T（sec）T（ms）Tmin（ms）Tmax（ms） 1VMs[][]723[][]7 102[][]258[][]17 135 2VMs[]786[]790[]7 752[]7 783[]258[]230[]19 464[]20 196 [][]782[][]7 720[][]285[][]18 731 3VMs[][]1 150[][]11 381[][]566[][]26 741 []1 155[]1 159[]11 371[]11 395[]399[]281[]28 281[]30 678 [][]1 157[][]11 337[][]351[][]27 423 4VMs[][]1 801[][]17 752[][]462[][]35 191 []1 802[]1 798[]1 754[]17 878[]556[]454[]35 922[]37 439 [][]1 800[][]17 629[][]710[][]35 291 [][]1 807[][]17 758[][]599[][]35 768 注：T=∑ni=1ti=t1+t2+…+tnn（n≤4） 从表3可看出，单独执行1台虚拟机网页服务器与同时执行两台网页服务器效能差别较小，平均响应时间为63ms；同时执行两台网页服务器和3台网页服务器就会出现一定效能差距，达到369ms；而同时执行3台和4台网页服务器的效能差距明显加大，平均响应时间达647ms，这是由于本测试的网页链接数据库不但较消耗CPU资源，也增加了一定硬盘读写时间。当多台虚拟机同时响应大量读请求时，硬盘磁头读写会变得更加频繁。同时，宿主实体机网卡只有一块，同时执行的虚拟机越多，每台虚拟机就会受到越多限制。 因此，虚拟机可同时执行的数量受限于实体机硬件，毕竟虚拟化会产生资源额外开销，不适合多负载量的服务场景。对校园网而言，其负载相对较轻，利用虚拟化技术可有效利用网络硬件资源，极大提高网络应用弹性和灵活性。 4 结语 弹性云采用虚拟化技术在节约各种资源的基础上提供了更大的弹性与便利。本文重点探讨弹性云虚拟化主机网页服务器在宿主实体机上运行虚拟机数量和网页服务器的效能关系。实验表明，采用虚拟化技术对提高校园网络管理效率、缩短部署时间、增加网络服务可用性等具有重要意义。 参考文献参考文献： [ 1 ] VMware[ EB/OL ].http：//www.vmware.com/virtualization/whatisvirtualization.html. [ 2 ] AMAZON.Amazon elastic compute cloud[ EB/OL ].http：//aws.amazon.com /ec2，20081221/20101001. [ 3 ] JOHN WILLIS.IBM blue cloud：more than thin air [ EB/OL ].http：//searchcloudcomputing.Techtarget.com/news/column/0，294698，sid201_gci1355054，00.html，20090212/20101101. [ 4 ] 李亚琼，宋莹，黄永兵.一种面向虚拟化云计算平台的内存优化技术[ J ].计算机学报，2011（4）：683693. [ 5 ] ROSENBLUMM，GARFINKELT.Virtual machine monitors current technology and future trends[ J ].IEEE Computer，2005，38（5）：3947. [ 6 ] 赵肄江，胡蓉.基于虚拟化的绿色云计算[ J ].湖南科技大学学报：自然科学版，2010（4）：8689. 责任编辑（责任编辑：陈福时）
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