雲架構師進階攻略（1）

阿新 • • 發佈：2018-11-01

此文已由作者劉超授權網易雲社群釋出。

歡迎訪問網易雲社群，瞭解更多網易技術產品運營經驗。

一、架構的三個維度和六個層面

1.1、三大架構

在網際網路時代，要做好一個合格的雲架構師，需要熟悉三大架構。

第一個是IT架構，其實就是計算，網路，儲存。這是雲架構師的基本功，也是最傳統的雲架構師應該首先掌握的部分，良好設計的IT架構，可以降低CAPEX和OPEX，減輕運維的負擔。資料中心，虛擬化，雲平臺，容器平臺都屬於IT架構的範疇。

第二個是應用架構，隨著應用從傳統應用向網際網路應用轉型，僅僅搞定資源層面的彈性還不夠，常常會出現建立了大批機器，仍然撐不住高併發流量。因而基於微服務的網際網路架構，越來越成為雲架構師所必需的技能。良好設計的應用架構，可以實現快速迭代和高併發。資料庫，快取，訊息佇列等PaaS，以及基於SpringCloud和Dubbo的微服務框架，都屬於應用架構的範疇。

第三個是資料架構，資料成為人工智慧時代的核心資產，在做網際網路化轉型的同時，往往進行的也是數字化轉型，並有戰略的進行資料收集，這就需要雲架構師同時又大資料思維。有意識的建設統一的資料平臺，並給予資料進行數字化運營。搜尋引擎，Hadoop，Spark，人工智慧都屬於資料架構的範疇。

1.2、六個層面

上面的三個維度是從人的角度出發的，如果從系統的角度出發，架構分六個層次。

第一個層次是基礎設施層，在資料中心裡面，會有大量的機架，大量的伺服器，並通過交換機和路由器將伺服器連線起來，有的應用例如Oracle是需要部署在物理機上的。為了管理的方便，在物理機之上會部署虛擬化，例如Vmware，可以將對於物理機複雜的運維簡化為虛擬機器靈活的運維。虛擬化採取的運維方式多是由運維部門統一管理，當一個公司裡面部門非常多的時候，往往要引入良好的租戶管理，基於Quota和QoS的資源控制，基於VPC的網路規劃等，實現從運維集中管理到租戶自助使用模式的轉換，託生於公有云的OpenStack在這方面做的是比較好的。隨著應用架構越來越重要，對於標準化交付和彈性伸縮的需求越來越大，容器最為軟體交付的集裝箱，可以實現基於映象的跨環境遷移，Kubernetes是容器管理平臺的事實標準。

第二個層次是資料層，也即一個應用的中軍大營，如果是傳統應用，可能會使用Oracle，並使用大量的儲存過程，有大量的表聯合查詢，成本也往往比較高。但是對於高併發的網際網路應用，需要進行微服務的拆分，資料庫例項會比較多，使用開源的Mysql是常見的選擇，大量的儲存過程和聯合查詢往往會使得微服務無法拆分，效能會比較差，因而需要放到應用層去做複雜的業務邏輯，資料庫表和索引的設計非常重要。當併發量比較大的時候，需要實現橫向擴充套件，就需要基於分散式資料庫，也是需要基於單庫良好的表和索引設計。對於結構比較靈活的資料，可以使用MongoDB資料庫，橫向擴充套件能力比較好。對於大量的聯合查詢需求，可以使用ElasticSearch之類的搜尋引擎來做，速度快，更加靈活。

第三個層次是中介軟體層，因為資料庫層往往需要保證資料的不丟失以及一些事務，因而併發效能不可能非常大，所以我們經常說，資料庫是中軍大營，不能所有的請求都到這裡來，因而需要一層快取層，用來攔截大部分的熱點請求。Memcached適合做簡單的key-value儲存，記憶體使用率比較高，而且由於是多核處理，對於比較大的資料，效能較好。但是缺點也比較明顯，Memcached嚴格來講沒有叢集機制，橫向擴充套件完全靠客戶端來實現。另外Memcached無法持久化，一旦掛了資料就都丟失了，如果想實現高可用，也是需要客戶端進行雙寫才可以。Redis的資料結構比較豐富，提供持久化的功能，提供成熟的主備同步，故障切換的功能，從而保證了高可用性。另外微服務拆分以後，有時候處理一個訂單要經過非常多的服務，處理過程會比較慢，這個時候需要使用訊息佇列，讓服務之間的呼叫變成對於訊息的訂閱，實現非同步處理。RabbitMQ和Kafka是常用的訊息佇列，當事件比較重要的時候，會結合資料庫實現可靠訊息佇列。

第四個層次是基礎服務層，有的時候成為中颱層，將通用的能力抽象為服務對外提供原子化介面。這樣上層可以根據業務需求，通過靈活的組合這些原子化介面，靈活的應對業務需求的變化，實現能力的複用，以及資料的統一管理，例如使用者資料，支付資料，不會分散到各個應用中。另外基礎服務層稱為應用和資料庫和快取的一個分界線，不應該所有的應用都直接連資料庫，一旦出現分庫分表，資料庫遷移，快取選型改變等，影響面會非常大，幾乎無法執行。如果將這些底層的變更攔截在基礎服務層，上層僅僅使用基礎服務層的介面，這樣底層的變化會對上層透明，可以逐步演進。

第五個層次是業務服務層，或者組合服務層，大部分的業務邏輯都是在這個層面實現，業務邏輯比較面向使用者，因而會經常改變，所以需要組合基礎服務的介面進行實現。在這一層，會經常進行服務的拆分，實現開發獨立，上線獨立，擴容獨立，容災降級獨立。微服務的拆分不應該是一個運動，而應該是一個遇到耦合痛點的時候，不斷解決，不斷演進的一個過程。微服務拆分之後，有時候需要通過分散式事務，保證多個操作的原子性，也是在組合服務層來實現的。

第六個層次是使用者介面層，也即對終端客戶呈現出來的介面和APP，但是卻不僅僅是介面這麼簡單。這一層有時候稱為接入層。在這一層，動態資源和靜態資源應該分離，靜態資源應該在接入層做快取，使用CDN進行快取。也應該UI和API分離，介面應該通過組合API進行資料拼裝。API會通過統一的API閘道器進行統一的管理和治理，一方面後端組合服務層的拆分對APP是透明的，一方面當併發量比較大的時候，可以在這一層實現限流和降級。

為了支撐這六個層次，在上圖的左側是一些公共能力。

· 持續整合和持續釋出是保證微服務拆分過程中的快速迭代，以及變更後保證功能不變的，不引入新的Bug。

· 服務發現和服務治理是微服務之間互相的呼叫，以及呼叫過程中出現異常情況下的熔斷，限流，降級策略。

· 大資料和人工智慧是通過收集各個層面的資料，例如使用者訪問資料，使用者下單資料，客服詢問資料等，結合統一的中臺，對資料進行分析，實現智慧推薦。

· 監控與APM是基礎設施的監控和應用的監控，發現資源層面的問題以及應用呼叫的問題。

作為一個雲架構師還是很複雜的，千里之行，始於足下，讓我們慢慢來。

二、瞭解雲端計算的歷史演進與基本原理

在一頭扎進雲端計算的汪洋大海之前，我們應該先有一個全貌的瞭解，有人說了解一個知識的起點，就是了解他的歷史，也就是知道他是如何一步一步到今天的，這樣如此龐大的一個體系，其實是逐步加進來的，這樣的知識體系對我們來說，就不是一個冷冰冰的知識網，而是一個有血有肉的人，我們只要沿著演進的線索，一步一步摸清楚他的脾氣就可以了。

如何把雲端計算講的通俗易懂，我本人思考了半天，最終寫下了下面這篇文章。

終於有人把雲端計算、大資料和人工智慧講明白了！

在這裡，我把核心的要點在這裡寫一下：

第一：雲端計算的本質是實現從資源到架構的全面彈性。所謂的彈性就是時間靈活性和空間靈活性，也即想什麼時候要就什麼時候要，想要多少就要多少。

資源層面的彈性也即實現計算、網路、儲存資源的彈性。這個過程經歷了從物理機，到虛擬化，到雲端計算的一個演進過程。

架構層面的彈性也即實現通用應用和自有應用的彈性擴充套件。對於通用的應用，多整合為PaaS平臺。對於自己的應用，通過基於指令碼的Puppet, Chef, Ansible到基於容器映象的容器平臺CaaS。

第二：大資料包含資料的收集，資料的傳輸，資料的儲存，資料的處理和分析，資料的檢索和挖掘等幾個過程。

當資料量很小時，很少的幾臺機器就能解決。慢慢的，當資料量越來越大，最牛的伺服器都解決不了問題時，怎麼辦呢？這時就要聚合多臺機器的力量，大家齊心協力一起把這個事搞定，眾人拾柴火焰高。

第三：人工智慧經歷了基於專家系統的計劃經濟，基於統計的巨集觀調控，基於神經網路的微觀經濟學三個階段。

三、開源軟體是進階的利器

架構師除了要掌握大的架構和理論之外，指導落地也是必備的技能，所謂既要懂設計模式，也要懂程式碼。那從哪裡去學習這些良好的，有借鑑意義的，可以落地的架構實踐呢？

這個世界上還是有很多有情懷的大牛的，尤其是程式設計師裡面，他們喜歡做一件什麼事情呢？開源。很多軟體都是有閉源就有開源，源就是原始碼。當某個軟體做的好，所有人都愛用，這個軟體的程式碼呢，我封閉起來只有我公司知道，其他人不知道，如果其他人想用這個軟體，就要付我錢，這就叫閉源。但是世界上總有一些大牛看不慣錢都讓一家賺了去。大牛們覺得，這個技術你會我也會，你能開發出來，我也能，我開發出來就是不收錢，把程式碼拿出來分享給大家，全世界誰用都可以，所有的人都可以享受到好處，這個叫做開源。

非常建議大家瞭解，深入研究，甚至參與貢獻開源軟體，因為收益匪淺。

第一：通過開源軟體，我們可以瞭解大牛們的架構原則，設計模式。

其實咱們平時的工作中，是很難碰到大牛的，他可能是你渴望而不可及的公司的員工，甚至在國外，你要想進這種公司，不刷個幾年題目，面試個N輪是進不去的。即便進去了，他可能是公司的高層，每天很忙，不怎麼見得到他，就算當面討教，時間也不會很長，很難深入交流。也有的大牛會選擇自主創業，或者是自由職業者，神龍見首不見尾，到了大公司都見不到。

但是感謝網際網路和開源社群，將大牛們拉到了我們身邊，你可以訂閱郵件組，可以加入討論群，可以看到大牛們的設計，看到很多人的評論，提問，還有大牛的回答，可以看到大牛的設計也不是一蹴而就完美的，看到逐漸演進的過程，等等。這些都是能夠幫助我們快速提升水平的地方，有的時候，拿到一篇設計，都要查資料看半天，一開始都可能好多的術語都看不懂，沒關係肯下他，當你看blueprints越來越順暢的時候，你就進步了。

第二：通過開源軟體，我們可以學習到程式碼級的落地實踐。

有時候我們能看到很多大牛寫的書和文章，也能看到很多理論的書籍，但是存在一個問題是，理論都懂，但是還是做不好架構。這是因為沒有看到程式碼，所有的理論都是空中樓閣，當你到了具體的程式碼設計層面，那些學會的設計模式，無法轉化為你自己的實踐。

好在開源軟體的程式碼都是公開的，凝結了大牛的心血，也能夠看到大牛在具體落地時候的取捨，一切那麼真實，看得見，摸得著。通過程式碼進行學習，配合理論知識，更容易獲得第一手的經驗，並且在自己做設計和寫程式碼的時候，馬上能夠對映到可以參考的場景，讓我們在做自己的系統的時候，少走彎路。

第三：通過開源軟體，我們可以加入社群，和其他技術人員在同一背景下共同進步

大牛我們往往不容易接觸到，正面討論技術問題的時間更是難能可貴，但是沒有關係，開源軟體構建了一個社群，大家可以在一起討論，你是怎麼理解的，別人是怎麼理解的，越討論越交流，越明晰，有時候和比你經驗稍微豐富一點的技術人員交流，可能比直接和大牛對話更加有直接作用。大牛的話可能讓你消化半天，依然不知所云，大牛可能覺得很多普通人覺得的難點是顯而易見的，不屑去解釋。但是社群裡面的技術人員，可能和你一樣慢慢進步過來的，知道哪些點是當年自己困惑的，如果踩過這一個個的坑，他們一點撥，你就會豁然開朗。

而且每個人遇到的具體情況不同，從事的行業不同，客戶的需求不同，因而軟體設計的時候考慮的因素不同，大牛是牛，但是不一定能夠遇到和你一樣的場景，但是社群裡面，有你的同行業的，背景相近的技術人員，你們可以討論出符合你們特定場景的解決方案。

第四：通過開源軟體，我們作為個人，比較容易找到工作

我們面試的時候，常常遇到的問題是，怎麼能夠把在原來工作中自己的貢獻，理解，設計，技術能力。其實我發現很多程式設計師不能很好的做的這一點，所以造成很多人面試很吃虧。原因之一是背景資訊不對稱，例如原來面臨的業務上很難的問題，面試官由於不理解背景，而且短時間解釋不清楚，而輕視候選人的水平，我也遇到過很多面試官才聽了幾分鐘，就會說，這不挺簡單的，你這樣這樣不就行了，然後徹底否定你們一個團隊忙了三年的事情。原因之二是很多有能力的程式設計師不會表達，導致真正寫程式碼的說不明白，可能原來在公司裡面一個績效非常好，一個績效非常差，但是到了面試官那裡就拉平了。原因之三是新的公司不能確定你在上家公司做的工作，到這一家都能用的，例如你做的工作有30%是和具體業務場景相關的，70%是通用技術，可能下家公司只會為你的通用技術部分買單。

開源軟體的好處就是，參與的人所掌握的技能都是通的，而且大家在同一個上下文裡面對話，面試官和候選人之間的資訊差比較少。掌握某個開源軟體有多難，不用候選人自己說，大家心裡都有數。

對於很多技術能力強，但是表達能力較弱的極少數人員來講，talk is cheap, show me the code，程式碼呈上去，就能夠表現出實力來了，而且面試官也不需要根據短短的半個小時瞭解一個人，可以做很多背景調查。

另外由於掌握的技術的通用的，你到下一家公司，馬上就能夠上手，幾乎不需要預熱時間，對於雙方都有好處。

第五：通過開源軟體，我們作為招聘方，比較容易招到相應人員。

如果在創業公司待過的朋友會了解到創業公司招人很難，人員流失很快，而且創業公司往往對於開發進度要求很快，因為大家都在搶時間。因而開源軟體對於招聘方來講，也是好訊息。首先創業公司沒辦法像大公司一樣，弄這麼多的技術大牛，自己完全落地一套自己的體系，使用開源軟體快速搭建一套平臺先上線是最好的選擇。其次使用開源軟體，會使得招聘相對容易，市場上火的開源軟體會有大批的從業者，參與各種論壇和社群，比較容易挖到人。最後，開源軟體的使用使得新人來了之後沒有預熱時間，來了就上手，保證開發速度。

那如何快速上手一款開源軟體呢？我寫了一篇文章

如何快速上手一款開源軟體

在這篇文章中，我總結了九個步驟。

· 一、手動安裝起來，一定要手動

· 二、使用一下，推薦XXX in Action系列

· 三、讀文件，讀所有的官方文件，記不住，看不懂也要讀下來

· 四、瞭解核心的原理和演算法，推薦XXX the definitive guide系列

· 五、看一本原始碼分析的書，會讓你的原始碼閱讀之旅事半功倍

· 六、開始閱讀核心邏輯原始碼

· 七、編譯並Debug原始碼

· 八、開發一個外掛，或者對元件做少量的修改

· 九、大量的運維實踐經驗和麵向真實場景的定製開發

所以做一個雲架構師，一定不能脫離程式碼，反而要不斷的擁抱開源軟體。

四、瞭解Linux基礎知識

作為一個雲架構師，首要的一點，就是要熟悉Linux的基礎知識，基本原理了。

說到作業系統，一般有三個維度，一個是桌面作業系統，一個是移動作業系統，一個是伺服器作業系統。

Stack Overflow Developer Survey 2018有這樣一個統計，對於開發人員來說，桌面作業系統的排名是Windows，MacOS，Linux，所以大部分人平時的辦公系統都是windows。

當然因為辦公的原因，平時使用windows的比較多，所以在學校裡，很多同學接觸到的作業系統基本上都是Windows，但是一旦從事計算機行業，就一定要跨過Linux這道坎。

根據今年W3Techs的統計，對於伺服器端，Unix-Like OS佔到的比例為近70%。所謂Unix-Like OS 包括下圖的Linux，BSD等一系列。

從這個統計可以看出，隨著雲端計算的發展，軟體SaaS化，服務化，甚至微服務化，大部分的計算都是在服務端做的，因而要成為雲架構師，就必須懂Linux。

隨著移動網際網路的發展，客戶端基本上以Android和iOS為主，下圖是Gartner的統計。Android是基於Linux核心的。因而客戶端也進入了Linux陣營，很多智慧終端，智慧裝置等開發職位，都需要懂Linux的人員。

學習Linux主要包含兩部分，一個是怎麼用，一個是怎麼程式設計，背後原理是什麼。

對於怎麼用，上手的話，推薦《鳥哥的Linux私房菜》，按著這個手冊，就能夠學會基本的Linux的使用，如果再深入一點，推薦《Linux系統管理技術手冊》，磚頭厚的一本書，是Linux運維手邊必備。

對於怎麼程式設計，上手的話，推薦《UNIX環境高階程式設計》，有程式碼，有介紹，有原理，如果對核心的原理感興趣，推薦《深入理解LINUX核心》。

Linux的架構如下圖

我們知道，一臺物理機上有很多的硬體，最重要的是CPU，記憶體，硬碟，網路，但是一個物理機上要跑很多的程式，這些資源應該給誰用呢？當然是大家輪著用，誰也別獨佔，誰也別餓死。為了完成這件事情，作業系統的核心就起到了大管家的作用，將硬體資源分配給不同的使用者程式使用，並且在適當的時間將資源拿回來，再分配給其他的使用者程序，這個過程稱為排程。

作業系統的功能之一是系統呼叫

當用戶程式想請求資源的時候，需要呼叫作業系統的系統呼叫介面，這是核心和使用者態程式的分界線，就像你要打車，要通過打車軟體的介面，下發打車指令一樣，這樣打車軟體才會給你排程一輛車。

作業系統的功能之二是程序管理

當一個使用者程序執行的時候，核心為他分配的資源，總要有一個數據結構儲存，哪些資源分配給了這個程序。分配給這個程序的資源往往包括開啟的檔案，記憶體空間等。

作業系統的功能之三是記憶體管理

每個程序有獨立的記憶體空間，記憶體空間是程序用來存放資料的，就像一間一間的倉庫。為了程序使用方便，每個程序記憶體空間，在程序的角度來看都是獨立的，也即都是從0號倉庫，1號倉庫，一直到N號倉庫，都是獨享的。但是從作業系統核心的角度來看，當然不可能獨享，而是大家共享，M號倉庫只有一個，你用他就不能用，這就需要一個倉庫排程系統，將使用者程序的倉庫號和實際使用的倉庫號對應起來，例如程序1的10號倉庫，對應到真實的倉庫是110號，程序2的20號倉庫，對應到真實的倉庫是120號。

作業系統功能之四是檔案系統

對於Linux來講，很多東西都是檔案，例如程序號回對應一個檔案，建立一個網路連線也對應一個檔案。檔案系統多種多樣，為了能夠統一適配，有一個虛擬檔案系統的中間層VFS。

作業系統功能之五是裝置管理

裝置分兩種，一種是塊裝置，一種是字元裝置，例如硬碟就是塊裝置，可以格式化為檔案系統，再如滑鼠和鍵盤的輸入輸出是字元裝置。

作業系統功能之六是網路管理

其實對於Linux來講，網路也是基於裝置和檔案系統的，但是由於網路有自己的協議棧，要遵循TCP/IP協議棧標準。

對於Linux的基礎知識方面，我寫了幾篇文章如下。

五、瞭解資料中心和網路基礎知識

雲平臺當然會部署在資料中心裡面，由於資料中心裡面的硬體裝置也是非常專業的，因而很多地方機房部門和雲端計算部門是兩個部門，但是作為一個雲架構師，需要和機房部門進行溝通，因而需要一定的資料中心知識，在資料中心裡面，最難搞定的是網路，因而這裡面網路知識是重中之重。

下面這個圖是一個典型的資料中心圖。

最外層是Internet Edge，也叫Edge Router，也叫Border Router，它提供資料中心與Internet的連線。

第一層core network，包含很多的core switches

· Available Zone同Edge router之間通訊

· Available Zone之間的通訊提供

· 提供高可用性連線HA

· 提供Intrusion Prevention Services

· 提供Distributed Denial of Service Attack Analysis and Mitigation

· 提供Tier 1 Load Balancer

第二層也即每個AZ的最上層，我們稱為Aggregation layer。

第三層是access layer，就是一個個機架的伺服器，用接入交換機連線在一起。

這是一個典型的三層網路結構，也即接入層、匯聚層、核心層三層。

對於資料中心，我寫了幾篇文章

資料中心長啥樣？

高可用性的幾個級別

當客戶在說要安全的時候，客戶在想什麼？

除了資料中心以外，哪怕是做應用架構，對於網路的瞭解也是必須的。

雲架構說到底是分散式架構，既然是分散式，就是去中心化的，因而就需要系統之間通過網路進行互通，因而網路是作為大規模系統架構繞不過去的一個坎。

對於網路的基本原理，推薦書籍《計算機網路-嚴偉與潘愛民譯》，《計算機網路：自頂向下方法》。

對於TCP/IP協議棧的瞭解，推薦書籍《TCP/IP詳解》，《The TCP/IP Guide》

對於網路程式設計，推薦書籍《UNIX網路程式設計》

如果你想了解網路協議棧的實現，推薦書籍《深入理解LINUX網路內幕》

這裡還自我推薦一下本人寫的極客時間專欄《趣談網路協議》。

極客時間《趣談網路協議》：小說一樣的網路協議入門課

其中有個綜合場景，串起來所有的網路協議。

用雙十一的故事串起碎片的網路協議（下）

用雙十一的故事串起碎片的網路協議（中）

用雙十一的故事串起碎片的網路協議（上）

六、基於KVM瞭解計算虛擬化

當物理機搭建完畢之後，接下來就是基於物理機上面搭建虛擬機器了。

沒有了解虛擬機器的同學，可以在自己的膝上型電腦上用VirtualBox或者Vmware建立虛擬機器，你會發現，很容易就能在物理機的作業系統之內再安裝多個作業系統，通過這種方式，你可以很方便的在windows辦公系統之內安裝一個Linux系統。從而保持LInux系統的持續學習。

前面講linux作業系統的時候，說到作業系統，就是整個系統的管家。應用程式要申請資源，都需要通過作業系統的系統呼叫介面，向作業系統核心申請將CPU，記憶體，網路，硬碟等資源分配給他。

這時候你會發現，虛擬機器也是物理機上的一個普通程序，當虛擬機器內部的應用程式申請資源的時候，需要向虛擬機器的作業系統請求。然而虛擬機器的作業系統自己本身也沒有許可權操作資源，因而又需要像物理機的作業系統申請資源。這中間要多一次翻譯的工作，完成這件事情的稱為虛擬化軟體。例如上面說的VirtualBox和Vmware都是虛擬化軟體。

但是多一層翻譯，就多一層效能損耗，如果虛擬機器裡面的每一個操作都要翻譯，都不能直接操作硬體，效能就會差很多，簡直沒辦法用，於是就出現了上圖中的硬體輔助虛擬化，也即通過硬體的特殊配置，例如VT-x和VT-d等，讓虛擬機器裡面的作業系統知道，他不是一個原生的作業系統了，是一個虛擬機器的作業系統，不能按照原來的模式操作資源了，而是通過特殊的驅動以硬體輔助的方式抄近道操作物理資源。

剛才說的是桌面虛擬化，也就是在你的膝上型電腦上，在資料中心裡面，也可以使用Vmware進行虛擬化，但是價格比較貴，如果規模比較大，會採取開源的虛擬化軟體qemu-kvm。

對於qemu-kvm來說，和上面的原理是一樣的，其中qemu的emu是emulator的意思，也即模擬器，就是翻譯的意思。KVM是一個可以使用CPU的硬體輔助虛擬化的方式，而網路和儲存的，需要通過特殊的virtio的方式，提供高效能的裝置虛擬化功能。

要了解虛擬化的基本原理，推薦書籍《系統虛擬化——原理與實現》

要了解KVM，推薦兩本書籍《KVM Virtualization Cookbook》和《Mastering KVM Virtualization》。

另外KVM和qemu的官方文件也是必須要看的，還有Redhat的官網很多文章非常值得學習。

對於虛擬化方面，我寫了以下的文章。

我是虛擬機器核心我困惑？！

Qemu，KVM，Virsh傻傻的分不清

裸用KVM建立虛擬機器，體驗virtualbox為你做的10件事情

KVM虛擬機器映象那點兒事，qcow2六大功能，內部快照和外部快照有啥區別？

KVM半虛擬化裝置virtio及效能調優最佳實踐

我的虛擬機器掛了！怎麼把映象裡面的資料找回來？