隨著云計算市場規(guī)模的快速增長，各云廠商基礎(chǔ)設(shè)施投入也不斷增加，但行業(yè)普遍存在資源利用率低的問題，在上述背景下，提升資源利用率已經(jīng)成為了一個重要的技術(shù)課題。

將業(yè)務(wù)區(qū)分優(yōu)先級混合部署（下文簡稱混部）是典型有效的資源利用率提升手段。業(yè)務(wù)可根據(jù)時延敏感性分為高優(yōu)先級業(yè)務(wù)和低優(yōu)先級業(yè)務(wù)。當高優(yōu)先級業(yè)務(wù)和低優(yōu)先級業(yè)務(wù)發(fā)生資源競爭時，需優(yōu)先保障高優(yōu)先級業(yè)務(wù)的資源供給。

業(yè)務(wù)混部的核心技術(shù)是資源隔離控制，主要涉及內(nèi)核態(tài)基礎(chǔ)資源隔離技術(shù)及用戶態(tài) QoS 控制技術(shù)。Skylark 是一種虛擬機混部場景下的 QoS 感知的資源調(diào)度器，由 openEuler Skylark 組件承載，在 Skylark 視角下，優(yōu)先級粒度為虛擬機級別，即給虛擬機新增高低優(yōu)先級屬性，以虛擬機為粒度進行資源的隔離和控制，在保障高優(yōu)先級虛擬機 QoS 前提下提升物理機資源利用率。內(nèi)核層提供了一些基礎(chǔ)資源干擾隔離機制，比如 CPU 調(diào)度硬優(yōu)先級機制以及 SMT（硬件超線程）干擾隔離機制等。此外集群管理系統(tǒng)軟件 OpenStack 也需要感知虛擬機優(yōu)先級，設(shè)計實現(xiàn)一套混部資源模型。

虛擬機混部由 openEuler 社區(qū) OpenStack SIG、Virt SIG 以及 Kernel SIG 聯(lián)合開發(fā)。本文主要介紹 Skylark 組件的功耗管理技術(shù)。

為什么需要管理功耗

隨著各種混部方案的提出，服務(wù)器利用率有了明顯的提升。但是平均利用率的提高伴隨著的是瞬時利用率沖到 100%的概率大幅增加。服務(wù)器一般是以睿頻頻率運行，當 CPU 以滿負荷運行一段時間后，功耗的持續(xù)增加會大幅超過 TDP 觸發(fā) CPU 降頻。由于服務(wù)器是以整顆 CPU 供電，所以同一顆 CPU 上的所有 core 將會同時降頻，將會影響該 CPU 上運行的所有虛擬機對應(yīng)的客戶業(yè)務(wù) QoS。當利用率降低后，功耗也降低到一定值時，頻率將再次升高到睿頻。因此，高的資源利用率會間接導致 CPU QoS 下降，在虛擬機混部后需要在提高資源利用率的同時保證 CPU QoS 或者說客戶業(yè)務(wù)不受到影響。

本文詳細介紹并分享了功耗相關(guān)的基礎(chǔ)概念以及虛擬機混部技術(shù)中功耗管理的技術(shù)細節(jié)。

CPU 功耗來源

CPU 的功耗主要是由晶體管工作產(chǎn)生，其功耗主要分為開關(guān)功耗、短路功耗和漏電功耗三類。下圖為 CMOS 反向示意圖。

其中，開關(guān)功耗主要是電容的充放電。例如當輸入低電平時，輸出端負載電容會進行一次充電。當輸入變成高電平時，電容中儲存的電能會以熱量的形式被釋放。當 CPU 中幾十億個晶體管同時釋放時，將會產(chǎn)生大量的熱能。短路功耗則是 P 管和 N 管短路時產(chǎn)生的功耗。漏電功耗是 CMOS 管不能嚴格關(guān)閉時發(fā)生漏電所產(chǎn)生的功耗，與制程和溫度有關(guān)。

CPU 功耗關(guān)系公式：

公式中，C 代表電容率（Capacitance），是個常數(shù)，和 CPU 的工藝相關(guān)，在 CPU 出廠時確定。P 是功耗（Power），F(xiàn) 是 CPU 運行的頻率（Frequency），V 是電壓（Voltage）。可以看出 CPU 的功耗和 CPU 運行的電壓以及運行的頻率成正比。而其中，電壓 V 和頻率有一定的對應(yīng)關(guān)系，這是因為當 CPU 的場效應(yīng)管進行一次充放電需要一定時間，只有充放電完成后采樣才能保證信號的完整性。電壓越高，充電的時間越短，即翻轉(zhuǎn)的頻率就越大。

TDP 是什么

TDP（Thermal Design Power）即熱設(shè)計功耗，簡稱熱功耗。它是用來指示 CPU 或者 GPU 在滿負荷運行時，散熱器需要達到的散熱熱量。根據(jù)能量守恒原理，CPU 運行需要輸入能量，即電源的功率。輸入的電流經(jīng)過電容產(chǎn)生熱量，以熱能以及其他形式的能量散發(fā)出來，這些熱能如果沒有耗散掉，那么 CPU 的溫度則會越來越高，影響 CPU 的運行，TDP 代表了按照 CPU 設(shè)計運行的溫度范圍內(nèi)需要耗散的熱能，是散熱系統(tǒng)的重要參考指標。TDP 越大，表示 CPU 在滿負荷工作產(chǎn)生的熱量就越大。

隨著睿頻 2.0 技術(shù)引入，TDP 已經(jīng)不是 CPU 能夠排除的最大熱量了。在睿頻 2.0 中，引入了 PL1、PL2、PL3、PL4、和 Tau。

PL1 是 CPU 運行在默認主頻不含睿頻和 AVX 的功耗，大多數(shù)情況等于 TDP。PL2 是 CPU 可以達到超過 TDP 工作的最大功率限制。可以看出在 Tau 時間內(nèi) CPU 是可以超過 TDP 閾值運行的。PL3/PL4 一般廠家不設(shè)置，這里略過。Tau 是 CPU 能在 PL2 運行的最長時間。

在實際生產(chǎn)中，由于需要考慮到各種冗余以及生產(chǎn)安全，服務(wù)器并不能一直在最高功率下運行，而且為了保護 CPU，甚至會設(shè)置"功耗墻"，當功耗大于一定閾值時，CPU 會自動調(diào)用調(diào)頻接口通過降低 CPU 的頻率來降低功耗。當功耗降低，CPU 溫度回復正常時，CPU 頻率會逐漸回復到原先頻率。

混部功耗管理技術(shù)

在 Skylark 虛擬機混部方案中，我們有數(shù)據(jù)采集，QoS 實時分析，QoS 實時控制，三個核心模塊。在這三個模塊中，通過以下算法實現(xiàn)功耗管理：

「功耗相關(guān)數(shù)據(jù)采集」：根據(jù) host 上的 topo 關(guān)系，通過 MSR 寄存器，準確采集計算 CPU 每個核的頻率，以及每個 package 的功耗。

「功耗及利用率實時分析」：在每個定時周期中，根據(jù)設(shè)定的 TDP 閾值，標記功耗熱點 package，以及降頻 CPU 核，對降頻核上運行的虛擬機 CPU 利用率進行排序。由于我們要盡量保證高優(yōu)先級虛擬機的 QoS，所以利用率最高的若干個低優(yōu)先級虛擬機將被放入 QoS 調(diào)整隊列。

「QoS 實時控制」：在每個 QoS 調(diào)整周期，根據(jù) CPU 核狀態(tài)，功耗熱點 package，限制或恢復 QoS 調(diào)整隊列中虛擬機 vCPU 的 CPU 帶寬，通過降低 CPU 帶寬，將減小降頻核的 CPU 利用率，來達到降低功耗的目的。

總結(jié)

在使用了高低優(yōu)先級虛擬機混部方案之后，平均資源利用率的提高對應(yīng)著 QoS 降低的風險也隨之增加。在 CPU 突發(fā)滿負載運行時，可能會因功耗升高觸發(fā)降頻而導致 CPU QoS 下降。我們在 Skylark 中提出了功耗管理技術(shù)，通過調(diào)整熱點低優(yōu)先級虛擬機 vCPU 的 CPU 帶寬來間接調(diào)整功耗，保障 CPU QoS。

審核編輯：湯梓紅