我运营的一批香港物理服务器中，初期是为固定业务配置了静态资源池，例如为数据库分配8核心、32GB内存，为前端Web服务配备6核心、24GB内存。然而随着业务波动性增强，尤其在跨境电商促销、高频接口调用等场景下，出现了前端服务CPU资源不足而数据库资源空闲的“失衡”。这种情况严重制约了整体资源利用率。
为了提升香港服务器的资源弹性，我决定构建一套虚拟化平台，实现计算资源的动态分配与隔离调度，并通过自动化策略来释放资源瓶颈。以下是我基于KVM虚拟化和OpenStack平台的实战部署经验和性能优化策略。
一、硬件与网络准备
我所使用的是香港A5数据提供的两台物理服务器，配置如下：
| 项目 | 服务器A | 服务器B |
|---|---|---|
| CPU | Intel Xeon Silver 4310 x2 | Intel Xeon Gold 6226R x2 |
| 内存 | 256GB DDR4 ECC | 512GB DDR4 ECC |
| 硬盘 | RAID10，8x 1.92TB SSD | RAID10，12x 3.84TB SSD |
| 网卡 | 2 x 10GbE Intel X550 | 2 x 25GbE Mellanox ConnectX-6 |
| 虚拟化支持 | Intel VT-x, VT-d, SR-IOV | Intel VT-x, VT-d, SR-IOV |
网络拓扑
[互联网]
|
[硬件防火墙]
|
+------------+-----------+
| |
[服务器A] [服务器B]
| |
[Bridge: br0] [Bridge: br0]
| |
VM 网络 (vxlan + vlan trunk)
二、虚拟化平台部署：KVM + libvirt + OpenStack
1. 安装KVM与libvirt
在Ubuntu 22.04 LTS上执行以下操作：
sudo apt update
sudo apt install -y qemu-kvm libvirt-daemon-system libvirt-clients bridge-utils virtinst cpu-checker
验证硬件支持：
kvm-ok
2. 创建网桥 br0
配置 /etc/netplan/01-netcfg.yaml：
network:
version: 2
bridges:
br0:
interfaces: [ens3]
dhcp4: no
addresses: [192.168.100.2/24]
gateway4: 192.168.100.1
nameservers:
addresses: [8.8.8.8, 1.1.1.1]
应用配置：
sudo netplan apply
3. 安装OpenStack (简化版DevStack或Kolla)
我采用的是轻量化的 Kolla-Ansible + Docker 方式，仅启用必要的 Nova、Neutron、Glance、Keystone 服务：
# 安装依赖
sudo apt install python3-dev libffi-dev gcc libssl-dev python3-pip -y
pip3 install kolla-ansible
# 配置 inventory 与 globals.yml
cp -r /usr/local/share/kolla-ansible/etc_examples/kolla /etc/kolla
cd /etc/kolla
vi globals.yml # 配置虚拟化后端为QEMU/KVM，使用external bridge为br0
# 部署服务
kolla-ansible -i all-in-one bootstrap-servers
kolla-ansible -i all-in-one prechecks
kolla-ansible -i all-in-one deploy
三、实现弹性资源分配与隔离策略
1. 动态计算资源分配（CPU/内存超分配）
在 nova.conf 中调整调度策略：
cpu_allocation_ratio = 2.0
ram_allocation_ratio = 1.5
这意味着可调度资源为物理资源的2倍（CPU）和1.5倍（内存），适用于非满负载业务。
2. NUMA感知与CPU亲和绑定（性能关键型VM）
针对高频交易容器和Redis节点，采用如下配置：
virsh edit instance-0000abcd
配置段：
<numatune>
<memory mode='strict' nodeset='0'/>
</numatune>
<cputune>
<vcpupin vcpu='0' cpuset='2'/>
<vcpupin vcpu='1' cpuset='3'/>
</cputune>
3. 网络隔离：VXLAN + VLAN trunk
Neutron配置启用ML2插件，结合VXLAN tenant隔离和VLAN trunk：
ml2_type_drivers = flat,vlan,vxlan
tenant_network_types = vxlan
每个业务集群在独立的VXLAN内通信，避免广播风暴与ARP泛滥影响其他业务。
四、弹性调度与横向扩展机制
我结合OpenStack Heat和Zabbix指标触发器，构建了自动扩缩容方案：
1. Heat模板示例
resources:
my_instance_group:
type: OS::Heat::AutoScalingGroup
properties:
min_size: 2
max_size: 10
resource:
type: OS::Nova::Server
properties:
image: ubuntu-22.04
flavor: m1.medium
networks:
- network: private-net
2. 动态扩容策略
Zabbix触发器示例：
{hostname:vm.cpu.util[vm1].last()}>80 for 5m
→ call Heat API to scale up group
五、性能与安全优化
优化项目 说明
HugePages 提高内存分配效率：echo 2048 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages
SR-IOV 高性能网络直通，适用于低延迟交易场景
IOMMU开启 支持设备隔离与直通：intel_iommu=on 参数写入 /etc/default/grub
live-migration 启用虚拟机热迁移，增强弹性调度
通过在香港服务器上构建虚拟化平台，并结合OpenStack和KVM，我不仅实现了资源池的灵活调度，还通过NUMA隔离、SR-IOV直通、网络多租户隔离等方式，保障了不同业务在资源利用与性能上的弹性与独立性。这一平台大大提升了我在面对业务波峰波谷时的响应能力，尤其在高并发秒杀、大流量入境测试中，表现稳定、资源调度及时。
在下一阶段，我计划引入基于KubeVirt的容器虚拟化方案，将Kubernetes的微服务编排能力融合进现有虚拟化平台，进一步增强香港节点的业务承载灵活性。
