对于一些刚入门的同行，很多时候都无法准确地解析出物理CPU和虚拟CPU的区别。所以本文将主要讲解物理CPU和虚拟CPU到底有什么区别？它们之间的关系是怎样的？

1. 基本概念

• 物理CPU：是实际硬件中的中央处理器，执行计算任务的核心部件，每个物理CPU由多个核心（Core）组成。
• 虚拟CPU（vCPU）：虚拟CPU是虚拟化技术中的一个概念，它并不是实际的硬件，而是通过虚拟化管理程序（如VMware、Hyper-V、KVM等）创建出来的虚拟化资源单元。虚拟CPU是由物理CPU核心或其线程分配出来的虚拟处理能力。

2. 硬件与抽象：

• 物理CPU是硬件实体，直接执行计算。
• vCPU是虚拟化软件层的抽象，不是独立的硬件，依赖物理CPU的资源。

3. 性能：

• 物理CPU的性能直接与硬件有关，它的计算能力受到硬件规格、核心数、时钟频率等因素的限制。物理CPU的核心和线程是独立的计算单元，因此性能稳定且强大。

• vCPU的性能则受到多个因素的影响。首先，多个虚拟机往往共享物理服务器的CPU资源，因此vCPU的性能会受到资源竞争的影响。当多个虚拟机同时运行时，如果物理CPU的资源不足，vCPU的性能可能会下降。另外虚拟化技术本身也带有一定的开销

总结来说，物理CPU的性能更为稳定和强大，而vCPU的性能受限于资源分配和虚拟化层的开销。

4. 资源分配：

• 物理CPU的核心数是固定的，物理计算资源有限。例如，一台服务器可能有2颗8核的物理CPU，共计16个核心。
• vCPU可以灵活分配给虚拟机，多个vCPU共享物理CPU资源。虚拟机可以根据需要分配1个或多个vCPU。vCPU的数量不等同于物理CPU的核心数，一个vCPU可以表示一个物理CPU核心的分配，也可以表示一个物理CPU核心中的一个执行线程。

5 两者计算方式详解

在物理CPU和虚拟CPU（vCPU）的关系中，主要涉及物理CPU的核心数、线程数，以及vCPU的分配方式。以下是几种常见的计算公式或关系：

5.1. vCPU与物理CPU核心数的关系

假设你有一台服务器，物理CPU的核心数为C，每个核心支持超线程或多线程，如果每个物理核心能支持 T 个线程，那么该物理CPU的线程数为：

线程数=C*T

示例：

如果一台服务器有 2 个物理CPU，每个CPU有 8 个核心，并且每个核心支持 2 个线程（超线程），则物理服务器的线程数为：

线程数=2×8×2=32 个线程

这些线程可以作为虚拟CPU的资源提供给虚拟机。

5.2. vCPU分配公式

在虚拟化环境中，vCPU的分配并不总是1:1对应物理核心或线程。一个虚拟机可以根据需要分配多个vCPU，多个虚拟机共享物理CPU资源。通常情况下，vCPU数量的分配可以参考以下公式：

vCPU=线程数/虚拟机数量

但是，多个虚拟机之间可能会存在资源竞争，超分配可能导致vCPU的性能波动。通常虚拟化平台会允许分配超过物理线程数的vCPU数量，但会随着负载的增加影响每个vCPU的性能。

5.3. 超分配计算

如果虚拟化环境允许超分配（即vCPU总数超过物理CPU线程数），超分配比率可以通过以下公式计算：

超分配比率=vCPU/物理线程数

示例：

假设有 32 个物理线程（如前面的例子），并且你分配了 64 个vCPU：

超分配比率=64/32=2

这意味着虚拟化平台超分配了 2 倍的vCPU资源。虽然这样做可以提升资源利用率，但也可能导致过度争用，降低性能。

服务器上查看CPU信息

[root@localhost ~]# lscpuArchitecture:          x86_64   # 架构CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit  # 运行方式Byte Order:            Little EndianCPU(s):                48   # 逻辑CPU数On-line CPU(s) list:   0-47  # 在线CPUThread(s) per core:    2   #每个核心线程Core(s) per socket:    12  #每个cpu插槽核数/每颗物理cpu核数Socket(s):             2   #cpu插槽数NUMA node(s):          2   #非统一内存访问节点Vendor ID:             GenuineIntel  #cpu厂商ID CPU family:            6  #cpu系列   Model:                 85Model name:            Intel(R) Xeon(R) Gold 5118 CPU @ 2.30GHz  #型号名称....

6. 应用场景：

• 物理CPU适用于高性能计算和单机资源要求大的应用。
• vCPU适用于虚拟化环境、云计算、数据中心等需要资源灵活管理的场合。