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之前分享过kvm性能优化方案，http://blog.csdn.net/beginning1126/article/details/41983547这篇文章，今天将在实验室测试的测试用例和测试结果分析一并贡献出来，有这方面研究的同学可以参考一下。

云平台回归测试数据分析

1.1.  Cpu不同绑定策略对比测试

测试过程：在单台host上起一台vm，8核cpu，cpu采用不同的绑定策略。在vm上部署tomcat作为web server，用apache ab命令跑并发，并将8核cpu全部跑满，测试文件为动态小文件，得出并发量、响应时间。通过大量的矩阵运算，得出cpu运算量

分析不同绑定策略对8核cpu vm的影响如何。

分析：从测试结果来看，绑到同一个node的不同core上其cpu性能是最好的。同一个node上会共享l3 cache，而一个core上的两个超线程，是虚拟出来的2个cpu，存在竞争关系，所以绑到同一个core上，性能反而会下降。

结论：将cpu帮到同一node的不同core上，性能最优。

1.2.  Host和vm cpu性能对比测试

测试过程：在单台host上分别启用不同数量不同核数的vm，并通过cpu pinning技术优化cpu性能。在vm或host上部署tomcat作为web server，用apache ab命令跑并发，并将cpu全部跑满，测试文件为动态小文件，得出并发量、响应时间。通过大量的矩阵运算，得出cpu运算量

分析：hostcpu频率为2.4G Hz，理论计算值为2.4*8*16=307，host计算效率为249/307=81%，32核vm计算效率为235/307=76.5%，相差大约4.5%。并发量相差大约5.2%，响应时间相差大约5.2%

结论：通过cpu pinning技术，优化后的vm cpu性能和host相比，大约会有5.2%的损耗。

1.3.  Host和vm 内存性能对比测试

测试过程：分别在32核host和32核vm上内存性能测试，vm上打开透明大页和关闭内存碎片整理，测试内容为数组的拷贝、加法、乘法、加法和乘法结合，得出内存带宽。

分析：测出的内存带宽是瞬时值，所以上下会有些波动，从测试数据来看，host和vm内存性能不相上下。

结论：vm内存性能几乎没有损耗。

1.4.  Host和vm磁盘性能对比测试

测试过程：分别在host、vm（镜像格式分别为raw和qcow2）和单台host上的10台vm（镜像格式为qcow2）跑iops，得出randwrite、randread、write、read的iops。Vm磁盘优化策略包括virtio、缓存模式=none、aio=native、块设备调度策略=Deadline。

分析：镜像格式为raw的vm，其性能和host性能几乎没有差别。镜像格式为qcow2的vm，其随机读写性能和host相比略好（由于qemu有cache缓存，所以iops相对会高些），但是顺序读写性能很差。如果单台host上的10台vm同时操作fio，得出iops的和，顺序读写性能会有很大程度的提升。而且这也比较符合实际云计算应用场景。

raw镜像虽说性能很好，但是不具备伸缩和快照功能，虚机的创建和迁移都要花费大量时间，不适用于线上实际云环境的使用。建议采用qcow2。

结论：采用qcow2作为磁盘镜像格式，随机读写性能和host相比差别不大，顺序写损耗4%，顺序读损耗34.2%

1.5.  Host和vm网络性能对比测试

测试过程：通过qperf测试host和vm（包括fixed ip和floating ip）带宽和延时，在host和vm上部署nginx做web server，10k的静态文件，用apache ab命令跑并发，得出并发量。网络优化策略包括virtio和vhost。

分析：吞吐量基本没有损耗，vm fixed ip会增加40us的延时，vmfloating ip会增加45us的延时，由于floating比fixed多了个nat转换，性能会略有损耗。

结论：吞吐量基本没有损耗，延时增加40~45us，其中nat会增加5us延时，后续会继续尝试SR-IOV进行延时优化。

openstack性能测试用例和测试结果

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原文地址：http://blog.csdn.net/beginning1126/article/details/46121239