上云实践：从X86到ARM，跨越CPU架构鸿沟

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· 2021-03-19

1、概述

随着IT技术的不断演进，公有云、专属云、混合云、云原生等相关技术概念层出不穷，云计算已经有了广泛应用，成为数字经济、政企数字化转型的新型基础设施。

在云计算时代，由于功耗低、高性能以及指令集的优势，越来越多的云厂商开始选择基于ARM体系来构建云服务。从AWS发布的Graviton2，到Apple的M1芯片，到中国电子云十年磨一剑的“PK架构”，再到华为鲲鹏体系，ARM体系成为了未来的趋势方向。

对于企业数字化转型来说，应用上云是必经之路。从狭义来说，上云是将运行在物理机上的应用系统搬迁到云上。从广义上看，上云会涉及到跨架构适配、虚拟化、容器化、云原生等一系列的技术升级和重构。

上云的不同阶段，所依赖的技术并不同。从左至右，应用对云的依存度也越来越高。

下文对几个阶段涉及到的技术做简单阐述。

阶段1：跨架构适配

传统应用大部分是基于X86架构来开发和运行。面对ARM架构越来越流行的今天，越来越多的云计算厂商开始围绕ARM架构构建云应用生态。并据此引发了大量的适配测试需求。X86和ARM体系架构的差异对于应用有哪些影响？X86应用向ARM体系迁移会碰到哪些技术难题？对于不同编程语言实现的应用来说，迁移的难度是否有区别？

本文将针对以上问题开展分析。

阶段2：虚拟化

计算虚拟化能力是云计算提供的核心能力。截至到今天，很多行业用户的上云还是停留在这个阶段。虚拟化的最大用途是使得应用与物理机器解耦，将资源池化，按需分配资源，并因此获得弹性伸缩和迁移能力。这个阶段的上云，往往会涉及到P2V和V2V这两种主要场景。前者是从物理机向虚拟机迁移（Physical to Virtual Migration)），后者是虚拟化的跨云迁移（Virtual Machine to Virtual Machine）。

阶段3：容器化

容器化是将应用程序及其所需的库、框架和配置文件打包在一起的过程，以便可以在各种计算环境中高效运行它。得益于Docker等技术的流行，应用容器化更进一步促进了应用的配置、依赖以及镜像的标准化，使得应用交付、运维等领域有极大的提升。这个阶段的上云，对于软件开发过程有一定的要求，需遵循相应的容器化规范。

阶段4：云原生

云原生时代的到来，是容器化后的必然阶段。通过Kubernetes、devops、微服务等技术的不断发展，尤其是对有状态应用支撑能力的不断增强，云原生已然成为新一代应用开发的事实标准。

技术的发展有天才工程师的灵光一现，其背后同样也需要遵循客观自然规律。下文将从阶段1入手，尝试从底层技术进行解构，或许能帮助我们更清晰的看到本质。

2、跨越CPU架构

纵观计算机技术的发展史，软件系统是一个不断抽象，不断叠加的过程。操作系统的出现，解决的是单机硬件多样性的难题，为上层应用软件提供一致的底层运行环境。云计算的出现，解决的是分布式架构引入的多样性问题，为应用提供跨机器、跨地域的一致运行环境。

我们先从CPU指令集的差异对比开始。

2.1 CPU指令集对比

在计算机体系结构的发展过程中，诞生了CISC(复杂指令集)和RISC(精简指令集)这两大流派，它们采用了不同的设计理念和方法，CISC采用单条复杂指令完成特定复杂功能，提高了存储器访问效率；RISC则采用多条精简短指令完成特定复杂功能，提高了处理器运行速度。基于这两类指令集，产生了两种主流的CPU架构：X86架构，采用的是CISC复杂指令集，而ARM架构则采用了RISC精简指令集。

CISC指令集指令系统庞大，指令数目、指令格式和寻址方式复杂，指令字长不固定，各种指令执行周期和访问频率相差很大，采用微指令码控制单元的设计。

RISC指令集选取使用频率最高的精简指令，避免复杂指令，将指令数目、指令格式和寻址方式种类减少，指令长度固定，大多数的指令都可以在一个机器周期里完成。以控制逻辑为主，不用或者少用微指令码控制。

2.2对应用迁移的影响

应用本质上是一种程序，程序在运行态是由一系列进程组成，而进程可以说是计算机科学最重要和最成功的概念之一。进程的运行依赖操作系统对CPU、内存的调度和管理，操作系统保持跟踪进程运行所需的所有状态信息。比如寄存器、PC计数器、逻辑单元ALU等。

综合来说，X86 和ARM属于不同的架构。X86属于复杂指令集，而ARM属于精简指令集， X86 上的程序根本不可能毫无阻碍地就可以在ARM上使用，必须经过适配迁移。

从另外的角度来看，应用选择不同的编程语言，会有不同的跨架构能力。下面分析下主流的C++和Java应用在不同架构下的差异表现。

2.3.1 C/C++语言

众所周知，C/C++程序是计算机系统级别最为成功的语言之一。业界存在大量的知名开源软件基于C/C++构建，比如Windows/Linux操作系统自身，以及使用广泛的分布式存储系统Ceph。

在C/C++世界里，从源代码演变成运行中的进程，需要经历编译、汇编、链接、运行等一系列过程。

a) Step 1编译

编译是将源代码经过处理，转变成汇编语言的过程。这一过程的关键工具是编译器。有了编译器的存在，现代编程语言（如C++）的源代码一般能做到架构无关，通过不同平台编译器（如GCC）的处理，可以得到不同体系结构下的汇编代码。

举例如下源代码：

在X86平台编译器编译后，得到汇编代码如下：

备注：以上mov、push等均为X86体系架构汇编指令。

在ARM平台编译后，得到汇编代码如下：

备注：以上mov，STR，LDR均为ARM架构汇编指令。

汇编指令的简单对比如下：

仅从常用指令集名称来看，两者比较相似，但实际大相径庭。

举例说明，在ARM指令中，MOV与ADD之间需要通过STR和LDR两条指令完成数据从内存往寄存器的加载，其原因是ARM算术指令只能运行在寄存器，而X86则无此限制。

其他差异本文不再一一分析。

由此可以看出，X86和ARM架构的指令集差异很大，对于C++语言来说，编译器帮我们搞定这些差异，但需要从源代码重新编译。

b) Step 2 汇编

汇编是将汇编代码转变成机器代码的过程。以上汇编代码在X86平台下，得到的机器代码如下：

备注：以上为局部截图。

而在ARM平台下，得到的机器代码会完全不同。

c) Step 3 链接

链接在C++语言特有的处理机制，将OS里的链接库与程序进行链接的过程。这一过程的输出物即为可执行程序。最终的运行，对于C++和Java来说，通常都有Main函数作为程序的运行入口（某些框架会对其进行封装，如Java Spring框架）。

综合以上，对于C/C++开发的应用程序来说，向ARM架构迁移需要完成重新完成编译、汇编、链接的全过程，应用跨架构迁移的难度较大。

2.3.2 Java语言

Java语言在Web应用开发占据绝对的主导地位。Java是基于虚拟机的语言，也是所谓提供跨平台运行能力的语言。Java应用从源代码到运行，需经历编译、运行两个环节。

a) Step 1 编译

使用javac命令进行编译，通常得到java字节码文件，以.Class后缀命名的文件。以下面的代码为例。

X86环境编译得到的字节码如下：

备注：以上为局部截图。

ARM机器上编译，得到如下字节码：

经比较，会发现两者得到的字节码基本一致。

b) Step 2 执行

Java体系为X86和ARM分别提供了不同的JVM。在运行时，JVM通过类加载器执行以上字节码文件。

备注：实际运行时，JVM会将字节码转换成机器码来运行，这个过程暂且忽略不表。

综合来看，对于Java应用来说，X86和ARM架构的差异完全由JVM层屏蔽，应用跨架构迁移的难度很小。

上文主要从CPU架构差异、编程语言差异的角度来分析对应用的影响。下面结合中国电子云的实际上云案例来做进一步的阐述。

3、蓝信上云实践

蓝信是中国电子云上运行的重量级应用之一，作为中国电子云“一云一端”的战略组成部分，提供安全可靠的企业消息通讯、视频会议和协同办公能力，在政企市场有着广泛的应用场景。

3.1 蓝信对中国电子云的适配过程

蓝信原生是构建在X86体系架构下的，针对中国电子云底层采用PKS架构，需要做整个系统的适配，主要工作体现以下几点：

1）针对体系架构改变的适配

代码级重新编译以适配ARM架构，由于目前流行的开发语言早已对ARM体系进行过适配（例如，golang，java，c/c++, python等）这部分工作难度不大。

2）数据库的适配

数据库部分，蓝信需要从MySQL迁移到达梦数据库，由于达梦数据库对MySQL语句的良好支持，只有部分语法存在兼容性问题，仅需在数据层进行适配，业务层并不需要改动，整体适配可在一个月内完成，其中主要成本集中在适配后的全量功能测试上。

3）基础设施及中间件的适配

蓝信依赖的基础设施及中间件也需要适配，例如etcd，k8s，redis，kafka，mongoDB等，这部分工作由于大部分基础组件已经有了ARM版本，直接使用即可，极个别的组件，需要进行源码级的编译。

4、总结和思考

在当前数字产业大发展的背景下，对ARM架构的关注必然会不断升温，各行业会出现大量应用从X86向AMR架构迁移，也催生了大量的应用跨架构适配测试需求。

通过前文的分析，我们可以得出如下结论：

1、X86架构和ARM架构的确存在较大差异。两者在指令集、寄存器等方面均有很大的不同，但对于应用系统的移植来说，并非是不可逾越的鸿沟；

2、应用开发采用的不同编程语言，会导致跨架构移植难度绝然不同。C/C++等系统级语言所编写的应用程序，其移植需要经过重新编译、链接、运行等全过程，难度相对较大；而以Java为代表的虚拟机语言则具备良好的跨平台移植性；而对于Python、JavaScript等脚本型语言来说，移植难度会更小。从这个角度来看，在云计算环境下开发应用程序，建议优先选择跨架构友好的编程语言。

3、在大型应用系统迁移实践中，需要深入分析系统架构，有针对性的设计迁移方案。

完成跨CPU架构迁移只是一小步，对于应用来说，如何借助云计算实现更好的可部署性、可伸缩性、便捷运维以及高并发带来的性能挑战，值得不断的探索。

作者：王一，中国电子云