云服务器上物理CPU和虚拟机CPU的关系

CPU预留定义了分配给该VM的最少CPU资源；CPU限制定义了分配虚拟机占用CPU资源的上限；CPU份额定义多个虚拟机在竞争CPU资源的时候按比例分配；CPU份额只在各虚拟机竞争计算资源时发挥作用，如果没有竞争，有需求的虚拟机可以独占主机的物理CPU资源。

由于采用分时复用的方式，在不做VCPU预留的条件下，系统可分配给VM的VCPU总数远远大于实际可提供的VCPU数目（具体能创建多少额外的VCPU依赖于物理CPU的性能和VCPU的使用情况），在出现资源争用的时根据CPU QoS中的预留和份额来分配资源。

扩展资料

对虚拟机来说，不直接感知物理CPU，虚拟机的计算单元通过vCPU对象来呈现。在VMM中，每个vCPU对应一个VMCS结构，当VCPU被从物理CPU上切换下来的时候，其运行上下文会被保存在其对应的VMCS结构中；当VCPU被切换到PCPU上运行时，其运行上下文会从对应的VMCS结构中导入到物理CPU上。通过这种方式，实现各vCPU之间的独立运行。

虚拟化平台将1000台以上的服务器集群虚拟为多个性能可配的虚拟机(KVM)，对整个集群系统中所有KVM进行监控和管理，并根据实际资源使用情况灵活 分配和调度资源池,可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障,实现高可用性。

一个物理CPU一般一个内核会支持多个处理线程（英特尔超线程技术）。这就意味着一个六核的Xeon处理器可以提供给服务器六个物理CPU。当超线程开启的时候，每个线程可以作为一个物理CPU，所以如果这个六个核都开启了双线程支持，那么服务器将看到12个物理CPU。

每个物理CPU被抽象成每个虚拟CPU，通常情况下，会为每个内核划分可用的虚拟CPU资源，并允许多个虚拟CPU虚拟机共享一个物理处理器内核。默认情况下，虚拟化层会给每个工作负载分配一个虚拟CPU（一个核），一般一个虚拟CPU可以支持4到8个虚拟机。

参考资料：百度百科-云服务器

参考资料：百度百科-虚拟CPU

云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。

选云服务器配置，看这三个维度

云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。

维度一：类型

云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。

通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。

vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。

通用均衡型的比例通常是1:4，如 2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。

如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。

比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。

图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。

在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。

维度二：代别

云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。

数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。

同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。

新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。

维度三：实例大小

云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。

在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。

大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台8*4=32vCPU的机器。

如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。

在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。

云服务器的命名规则

云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：

当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。

比如，分解r5.4xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。

当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：

比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。

在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。

如何验证机型配置与期望相匹配？

在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5a.xlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：

https://www.wy.cn/computing/wcloud/all?utm_source=wemedia

原因如下

_云服务器位置不同，对服务器的速度有影响

带宽也像一个树一样，有树干和树枝，树干所获得的营养成本肯定比树枝要多，所以同理，如果云服务器处在骨干节点上，它的速度肯定比处在普通节点上的服务器速度要快很多。

云服务器硬件设施是制约访问速度的关键因素

即使最大的带宽，如果云主机的配置跟不上，那么也是白搭。所以云服务器的CPU的核数越多，速度就会越快；硬盘越大，速度也会越快；内存越大，速度会越快；处理器越好，云服务器的速度就会越快。这些硬件设施，如果都选择最好的，云服务器租用的速度肯定会更上一个层次的。

云服务器的带宽也会影响访问速度

就像河流一样，即使河道修的再宽，上游的闸门只开一点，也不会有很大的流量的，所以如果云服务器硬件设置再好，带宽跟不上，访问速度肯定还是很慢的，甚至网站打开的时候还会出现卡顿。

网站内部建设也是很关键的问题

如果购买了很好的服务器，带宽、网速都是最好的，但是网站代码里面有大量的JS代码，网站打开速度肯定还是会很慢。所以网站建设的时候，书写规范也是很重要的，尽量精简代码，删除不必要的JS代码。

云存储是在云计算(cloudcomputing)概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念。云计算是分布式处理(DistributedComputing)、并行处理(ParallelComputing)和网格计算(GridComputing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和”超级计算机”同样强大的网络服务。

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