从接触虚拟化技术到现在从事Openstack相关的开发已经好几年了，最初很多模模糊糊的概念现在看似也很简单，但是总觉得欠缺些什么，好吧那就给自己上上课，温故知新嘛。
虚拟化技术干什么的？
最早接触虚拟化是上学的时候使用虚拟机，当时要学习Linux，又不想在自己机器上直接装，只能用虚拟机了，当年学生狗电脑不够给力，只觉得虚拟机太坑啊，但是能给让我很好的在PC中运行另一个操作系统，已经很让我吃惊了，性能的问题就不足挂齿了。
然后我开始用自己的方式慢慢的去理解虚拟化是什么，我觉得最根本的需求就是资源的合理分配，才促使虚拟化技术的诞生和发展。比如一筐梨，有10斤，有10个人，每个人都想要1斤梨，不过可能10斤梨一共是9个梨，而且大小也不一定均匀，这样是很难公平合理的给每个人进行分配的。但是如果有这些梨都变成梨汁的话问题就不一样了，通过榨汁处理后的果汁基本可以做到按需分配，而且成分几乎一样。
同样的道理，服务器有很多但是面对人们各种各样或大或小的需求，传统的方式是很难分配的，有的可能资源不足，有的可能资源过剩，如果能把所有的服务器中的资源进行抽象然后池话，就可以做到按需使用，合理的进行资源分配了。
所以虚拟化技术就相当于一个榨汁的过程，将物理资源进行抽象。
云计算是干什么的？
后来自己接触了云计算，从事了Openstack，那这就容易理解很多了，虚拟化技术将作为整体的物理资源进行“榨汁”抽象，那每一个物理服务器都做相同的处理，最后形成一个庞大的资源池，那如何从资源池中获得资源，资源如何使用以及统一的调度管理，资源不够的时候怎么办，每个人能使用多少资源等等，说到这里可以看出来，“榨汁”虽然获取实现起来有些难度，但是在整个资源分配的过程中只是最基本的一环，最后想要这些资源形成生产力是需要一个庞大的系统来支撑的，这就是云计算的作用。如果说虚拟化技术是一个榨汁过程的话，云计算技术就是一整套果汁店的运行方案了。
虚拟化技术有哪些
这里参考了一篇文章，可以点这里查看。
其实分类有很多种，站在不同的角度看待一个事物就会有不同的结果，那从我自己所接触的并且容易理解的方式，我觉得可以分为三种，硬件仿真，全虚拟化以及半虚拟化。
硬件仿真
在物理机上创建一个模拟硬件的程序，来仿真所有的硬件，在这个程序之上运行虚拟机，最典型的就是QEMU了。
- 优点：虚拟机操作系统（VM OS）不需要更改
- 缺点：由于所有的硬件都是软件模拟的，所以性能很差
全虚拟化
虚拟机的操作系统与底层硬件是完全隔离的，由Hypervisor捕捉并进行转化由VM OS对硬件的调用代码，比较典型的有KVM。
- 优点：无需更改虚拟机操作系统，兼容性好。
- 缺点：性能一般，特别是I/O性能
半虚拟化
与全虚拟化技术类似，利用Hypervisor来实现对底层硬件的共享访问，但VM OS中需要集成半虚拟化相关的代码，也就是让虚拟机自己知道是一个虚拟机，来配合Hypervisor。通过这种方式无需捕捉特权指令，所以性能非常好。最典型的的是Xen。
- 优点：性能好
- 缺点：需要对VM OS进行更改
这里曾经自己有一个疑惑，不太清楚硬件仿真和全虚拟化的区别在哪里，也可能是中文名字的诱导，现在还算清晰一些，硬件仿真的方式，虚拟机执行的指令都是由仿真程序模拟的，而全虚拟化中的虚拟机的指令是经过Hypervisor转给底层硬件的，后者如果还算是真正的调用了底层硬件的话，前者根本就是假货，都是仿真程序模拟的。是由根本区别的。
Hypervisor又是什么？
上面说到虚拟化技术相当于一个榨汁的过程，更准确点来说算是一个完整榨汁的方案，那Hypervisor就是一个榨汁机。这时候再看下准确点的定义应该能更清晰了，参考这里吧，这篇文章这样写的：
虚拟化 就是通过某种方式隐藏底层物理硬件的过程，从而让多个操作系统可以透明地使用和共享它。这种架构的另一个更常见的名称是平台虚拟化。在典型的分层架构中，提供平台虚拟化的层称为 hypervisor （有时称为虚拟机管理程序 或 VMM）。来宾操作系统称为虚拟机（VM），因为对这些 VM 而言，硬件是专门针对它们虚拟化的。图 1 简单的展示了这个分层架构。
figure1.gif
hypervisor 可以划分为两大类。首先是类型 1，这种 hypervisor 是直接运行在物理硬件之上的。其次是类型 2，这种 hypervisor 运行在另一个操作系统（运行在物理硬件之上）中。类型 1 hypervisor 的一个例子是基于内核的虚拟机（KVM —— 它本身是一个基于操作系统的 hypervisor）。类型 2 hypervisor 包括 QEMU 和 WINE。
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之前也混淆过Hypervisor的分类与虚拟化的分类情况，现在这样看的话就能分清了，虚拟化如果是一套榨汁理论的话，Hypervisor是真正的榨汁机的按个产品。
这些内容这么长时间翻来覆去的也看了很多遍，但是放到一起的话感觉自己才看明白了，2017希望自己坚持下去，温故知新！
