虚拟机资源限制：实战排坑指南
一上来就说重点：虚拟机资源限制不是“越多越好”，而是“刚刚好”。限制不足，Guest OS卡死；限制过多，Host OS遭殃。 目标是找到一个平衡点，让虚拟机跑得稳、宿主机也轻松。
CPU资源限制：别让虚拟机抢光饭碗
CPU限制的核心在于CPU份额（Shares）和CPU上限。通常情况下，我们优先考虑调整CPU份额，而不是直接限制CPU核心数量。
CPU份额 (Shares):
份额代表了虚拟机竞争CPU资源时的优先级。份额高的虚拟机，优先获得CPU时间片。在ESXi中，默认值是Normal(1000)。
- 坑点：不要随意将所有虚拟机都设为High，否则等于没设。
- 场景：假设有两台虚拟机，一台跑数据库（重要），一台跑测试（不重要）。可以将数据库的份额设为High，测试机的份额设为Low。
- 操作：在vSphere Client中，编辑虚拟机设置->资源->CPU，调整Shares。
CPU上限 (Limit):
上限是绝对值，表示虚拟机最多能使用的CPU资源总量。一般不推荐设置，除非你明确知道某个虚拟机绝对不能超过某个CPU利用率。
- 坑点：设置不合理，会导致虚拟机性能严重下降。
- 场景：几乎不用，除非遇到恶意程序疯狂占用CPU。
- 操作：在vSphere Client中，编辑虚拟机设置->资源->CPU，设置Limit。
内存资源限制：内存超发要谨慎
内存超发是虚拟化的一个重要特性，但也是性能瓶颈的常见来源。 内存超发（Memory Overcommitment）允许分配给虚拟机的内存总量超过物理主机的内存总量。
常见配置:
- Reservation (预留): 保证虚拟机启动时，必须分配到的内存大小。建议给关键业务虚拟机设置预留。
- Limit (上限): 限制虚拟机最多能使用的内存。
- Shares (份额): 类似于CPU份额，优先级高的虚拟机优先获得内存。
内存超发的风险：
当所有虚拟机同时需要大量内存时，会导致内存交换（Swapping），严重降低性能。在实际项目中，笔者建议超发比例不要超过1.5:1。 如果你宿主机只有128G内存，虚拟机总共分配的内存不要超过192G。
- 坑点：过度超发导致性能急剧下降，甚至虚拟机崩溃。
- 场景：开发测试环境可以适当超发，生产环境尽量避免。
监控和排查：
使用监控工具（如vCenter Performance Charts）监控虚拟机的内存使用情况。 重点关注内存气球（Memory Ballooning）和内存交换（Memory Swapping）。 如果发现大量内存交换，说明内存超发过于严重。
磁盘IO资源限制：QoS是关键
磁盘IO是另一个容易出现瓶颈的地方。 虚拟机共享宿主机的存储资源，如果没有合理的限制，可能会出现“一荣俱荣，一损俱损”的情况。 存储QoS（Quality of Service）可以限制虚拟机的磁盘IOPS（Input/Output Operations Per Second）和吞吐量。
操作：
在vSphere Client中，编辑虚拟机设置->磁盘，找到每个虚拟磁盘的QoS设置。可以设置IOPS上限。
- 坑点：IOPS上限设置过低，会导致虚拟机应用响应缓慢。
- 场景：限制高IO应用的虚拟机，避免影响其他虚拟机。
- 注意：存储QoS需要底层存储系统支持。
网络资源限制：流量整形
网络带宽限制相对少见，但对于某些需要大量网络传输的虚拟机（例如视频服务器），限制带宽是必要的。 流量整形（Traffic Shaping）可以控制虚拟机的网络流量。
操作：
在vSphere Client中，编辑虚拟机设置->网络适配器，找到Traffic Shaping设置。 可以设置出站流量（Egress Traffic）的上限。
- 坑点：带宽限制过低，会导致虚拟机网络应用卡顿。
- 场景：限制P2P下载，或控制视频服务器的带宽。
vDisk云桌面：资源限制的统一管理
在使用vDisk云桌面（澄成信息开发的云桌面解决方案）这类虚拟化平台时，资源限制的管理更加集中和方便。vDisk云桌面支持统一的资源配置策略，可以为不同的用户组或虚拟机分配不同的资源限制。 这在vDisk这类支持IDV架构的平台中，可以更精细地控制桌面虚拟机的性能。
vDisk配套的电子教室系统（cc-class互动电子教室）是澄成信息推出的互动教学解决方案，支持在线聊天、共享文件、共享图片等功能。在收集作业时，支持收集学生图片等多种格式的作业文件。通过vDisk云桌面的统一资源管理，可以确保教学环境的稳定性和性能。
vDisk的优势：
- 云端管理：通过小程序可以轻松管理虚拟机资源。
- 统一策略：为不同的用户组设置不同的资源限制。
- 便捷访问：用户可以通过多种终端访问云桌面。
最后提一下
资源限制的最终目的是为了保证整体系统的稳定性和性能。 持续监控和调整，才能找到最佳的资源分配方案。 记住：没有一劳永逸的配置，只有不断优化和迭代。
