腾讯云服务器跑通 Cube Sandbox从 PVM 内核到 65 ms 冷启动的全程实战适合第一次想把 Cube Sandbox 真正跑起来的开发者。本文用一台普通腾讯云 CVMOpenCloudOS 9.4 / 8C16G / 无嵌套虚拟化从空白系统一路推到Sandbox.create()65ms 完成、E2B SDK 直接打印 Hello World全程命令、日志、截图都来自真实复现无遮挡。关键词Cube Sandbox · OpenCloudOS 9 · PVM 内核 · E2B 兼容 · AI Agent 沙箱 · MicroVM0. 这台机器长什么样先把机器档案摆在前面方便你拿自己的 CVM 对照项值OSOpenCloudOS 9.4默认内核6.6.119-47.8.oc9.x86_64CPUAMD EPYC 9K658 vCPU内存15 GiB系统盘200 GB XFS公网 IP129.211.223.113嵌套虚拟化未开放/proc/cpuinfo无 vmx / svm/dev/kvm不存在第一件事永远是先跑一遍核对脚本脚本是我上一篇文章沉淀下来的cube_preflight.sh与官方online-install.sh的 preflight 一一对齐免得你后面踩到坑还以为是自己 yum 配错了scpcube_preflight.sh root129.211.223.113:/root/sshroot129.211.223.113bash /root/cube_preflight.sh实测输出红阻断 / 黄提示 / 绿通过读图三秒看懂✅ OS / 架构 / Root / 命令 / 内存 15GB //是 XFS / 磁盘 193 GB / NetworkManager / 镜像出网 全都过❌ 仅/dev/kvm不存在CPU flags 里既没有vmx也没有svm。这种只差一刀的环境正是 Cube Sandbox 设计的主战场之一—— 普通云服务器没有嵌套虚拟化靠官方提供的PVM 宿主机内核把 KVM 能力补上来再走和裸金属一样的一键安装流程。下面我就一步步把这台机器从差一刀推到全绿可用。1. 第一步从 GitHub Releases 下载 PVM 宿主机内核PVM 内核就是 Cube Sandbox 项目自己维护的一个 Linux 内核 fork把普通云上没有 KVM这件事在内核态解决掉。它只通过 GitHub Releases 单包发布不走 yum 源文件大小 575 MB。直接github.com下载在国内会卡到 100KB/s先看官方 CNB 镜像URL_CNBhttps://cnb.cool/CubeSandbox/CubeSandbox/-/releases/download/v0.2.2/kernel-6.6.69_cube.pvm.host.005.x_gb85200d80fa2-1.x86_64.rpmcurl-L-C---retry5--retry-delay3-okernel-pvm.rpm$URL_CNB\-w\n[done] http%{http_code} size%{size_download} time%{time_total}s avg%{speed_download}B/s\nsha256sum kernel-pvm.rpm实测输出速度比 GitHub 直连快了一个量级56.9s 跑完 575 MB平均 10.1 MB/s。sha256校验我也顺手做了 —— 装内核之前一定要做这一步这是后面所有故事的地基。找最新版本号的小窍门curl -fsSL https://api.github.com/repos/tencentcloud/CubeSandbox/releases/latest | python3 -c import sys,json; djson.load(sys.stdin); print(d[tag_name]); [print(a[name]) for a in d[assets]]文件名带cube.pvm.host的就是宿主机内核。2. 第二步装内核 改 GRUB 重启# 1. 安装内核--oldpackage 跳过版本对比避免比已装更老时报错rpm-ivh--oldpackagekernel-pvm.rpm# 2. grubby 列出所有内核 当前默认grubby--infoALL|grep-E^kernel|^index|^titlegrubby --default-kernel实测注意一个很省心的细节RPM 装完grubby已经自动把 PVM 内核切到index0所以官方文档里那条grubby --set-default-indexindex在 OpenCloudOS 9 上默认可以省掉。接下来跑官方提供的host_grub_config.sh它会把 PVM 内核需要的一长串启动参数elevatornoop、transparent_hugepagenever、kvm.nx_huge_pagesnever、ptioff等等合并到GRUB_CMDLINE_LINUX并按 key 去重再grub2-mkconfig一次。我先把脚本下到本地看了一眼内容再跑74 行纯 bash不下软件不联网安全curl-fsSLhttps://cnb.cool/CubeSandbox/CubeSandbox/-/git/raw/master/deploy/pvm/grub/host_grub_config.sh\-ohost_grub_config.shcathost_grub_config.sh# 看一眼确认安全bashhost_grub_config.sh执行结果最后reboot。我用一个 SSH 探活循环监控服务器26 秒就回来了且uname -r已经是6.6.69-cube.pvm.host.005.x-gb85200d80fa2主机已成功进入 PVM 内核。3. 第三步modprobe kvm_pvm让 /dev/kvm 出现进入新内核后还差最后一道加载kvm_pvm模块。这一步很短但效果立竿见影modprobe kvm_pvm lsmod|grepkvmls-la/dev/kvmechokvm_pvm/etc/modules-load.d/kvm-pvm.conf# 开机自动加载读图重点kvm_pvm49 KB → 拉起kvm1.18 MB → 关联kmem_cache与irqbypass整条 KVM 模块链路就绪。/dev/kvm真的出现了crw-rw-rw- 1 root kvm 10, 232 May 22 17:04 /dev/kvm。内存仍是 15 GiBPVM 内核基本不吃内存这一点很关键。到这里这台 CVM 在 Cube Sandbox 看来就和一台有 KVM 能力的机器完全等价了。4. 第四步一键安装 Cube Sandbox2 分 25 秒拿到完整服务栈curl-sLhttps://cnb.cool/CubeSandbox/CubeSandbox/-/git/raw/master/deploy/one-click/online-install.sh\|CUBE_PVM_ENABLE1MIRRORcnbashCUBE_PVM_ENABLE1是给 Cube Sandbox 安装器的暗号 —— 让它在沙箱guest端用 PVM 优化版的 vmlinux否则一旦回退到普通 guest 内核整个性能预期会大打折扣。实测整套部署只用了 2 分 25 秒17:04:51 → 17:07:16。安装器干的事可以从日志里读出来简化版如下[online-install] downloading cube-sandbox-one-click-46424e7.tar.gz... 438 MB, 平均 10.5 MB/s [one-click-runtime] installed PVM guest kernel as .../cube-kernel-scf/vmlinux [one-click-runtime] starting cube-proxy / cube-sandbox-redis / cube-sandbox-mysql ... [one-click-runtime] cube proxy dns ready via cube-proxy-coredns [one-click-runtime] started network-agent pid8459 [one-click-runtime] started cubemaster pid8460 [one-click-runtime] started cube-api pid8461 [one-click-runtime] started cubelet pid8462 [quickcheck] 1/5 check network-agent healthz ... OK [quickcheck] 2/5 check network-agent readyz ... OK [quickcheck] 3/5 check cubemaster /notify/health ... OK [quickcheck] 4/5 check cube-api /health ... OK [quickcheck] 5/5 check essential sockets and config ... OK [one-click-runtime] core services ready [one-click-runtime] webui listening on 12088 [one-click] install complete (rolecontrol)装完之后整台机器的运行时全景如下这张图我会建议你也保存一份相当于一张Cube Sandbox 拓扑速记读图重点5 个 Docker 容器全部 healthycube-webui(12088)、cube-proxy(80/443)、cube-proxy-coredns、cube-sandbox-redis(6379)、cube-sandbox-mysql(3306)。4 个独立进程cube-api(3000) 是 E2B 兼容的 REST 网关、cubemaster(8089) 是调度器、cubelet(9966/9998/9999) 是节点 agent、network-agent(19090) 给 CubeVS 做 eBPF 网络。/usr/local/bin装入 4 个公开命令cubemastercli管模板/沙箱、cubecli管节点、cube-runtime与containerd-shim-cube-rscontainerd Shim v2 集成。到这一步机器已经是一台**“开机即可对外提供 E2B 兼容 API 的 Agent 沙箱节点”**。5. 第五步建代码解释器模板19 秒 READYcubemastercli tpl create-from-image\--imagecube-sandbox-cn.tencentcloudcr.com/cube-sandbox/sandbox-code:latest\--writable-layer-size 1G\--expose-port49999--expose-port49983--probe49999输出立刻给出job_id和template_id然后用cubemastercli tpl watch --job-id id跟进度整个模板从 PULLING 到 READY 只用了 19 秒17:07:35 → 17:07:54最后tpl list看一眼记住这串tpl-90d8079679a2410c8b64c7b0下一步 Python SDK 会用它。6. 第六步装 e2b-code-interpreter写第一段 Agent 代码yuminstall-ypython3 python3-pip pip3 configsetglobal.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple pip3installe2b-code-interpreterexportE2B_API_URLhttp://127.0.0.1:3000exportE2B_API_KEYdummyexportCUBE_TEMPLATE_IDtpl-90d8079679a2410c8b64c7b0exportSSL_CERT_FILE/root/.local/share/mkcert/rootCA.pem# 一键脚本生成的 mkcert 根证书第一段 Hello World 我刻意写得啰嗦一点在沙箱内打印环境信息、跑一次重计算、再写一个文件验证 IOimportos,timefrome2b_code_interpreterimportSandbox t0time.perf_counter()sbSandbox.create(templateos.environ[CUBE_TEMPLATE_ID],timeout120)print(f[host] sandbox created in{(time.perf_counter()-t0)*1000:.1f}ms, id{sb.sandbox_id})ressb.run_code( import platform, sys, os, socket print(hello from cube sandbox) print(python :, sys.version.split()[0]) print(platform :, platform.platform()) print(hostname :, socket.gethostname()) print(cpus :, os.cpu_count()) print(cwd :, os.getcwd()) )print(res.logs.stdout)跑一次几个细节非常值得读沙箱端到端创建只花了 73.1 ms从 SDKSandbox.create()调用到sandbox_id返回含网络往返。沙箱里uname -r是6.6.69-cube.pvm.guest.005.x-gb85200d80fa2注意是pvm.guest和宿主的pvm.host配对 —— 这就是CUBE_PVM_ENABLE1起的作用。hostnametpl-90d8与模板 ID 前缀一致便于排查。沙箱内cpus2是模板默认配置/sandbox-data/note.txt写入读出一切正常。listdir /看见的是一个独立的 Linux 根bin/etc/lib/proc...不是宿主机的/这就是内核级隔离在文件系统层的直观体现。7. 第七步把它当 Agent 用 —— shell 数据 画图 多沙箱隔离光打印 Hello 没什么意思这一节我用一个稍长的脚本把Cube Sandbox 的几大核心能力一次性跑全沙箱内执行 shellid/uname/df沙箱内pip install numpy matplotlib沙箱内画 sin/cos 图写入/workspace/plot.png用sb.files.read()把图取回宿主机同时再开两个沙箱在sb1写/tmp/secret.txt验证sb2看不见。跑一次然后是沙箱里画的、宿主机拉回来的那张图回看运行结果三个沙箱依次 65 / 77 / 65 ms冷启动隔离验证sb2 sees /tmp/secret.txt ? False—— 完美隔离沙箱内df -h /显示overlay2 1.1G正好对应--writable-layer-size 1G沙箱里pip install成功走 USTC 镜像—— 说明 Cube Sandbox 默认给沙箱开了出网你也可以用 CubeVS 做细粒度网络策略那是另一个话题。如果你做过 E2B 集成会发现这段代码里完全没出现 Cube 字样。from e2b_code_interpreter import SandboxSandbox.create(...)是原汁原味 E2B SDK 调用唯一改的就是E2B_API_URL这一个环境变量。这就是官方说的零成本迁移。8. 重头戏冷启动延迟 benchmark连开 30 个README 上写60 ms 单并发 / P95 90 ms 50 并发到底是不是真的我连续创建了 30 个沙箱times_ms[]foriinrange(30):t0time.perf_counter()sbSandbox.create(templateT,timeout60)dt(time.perf_counter()-t0)*1000times_ms.append(dt);print(f[{i1:2}/30]{dt:7.1f}ms)实测指标实测README 官方参考min57.8 ms-P5065.4 ms60 ms裸金属单并发mean66.1 ms67 ms裸金属50 并发P9578.3 ms90 ms裸金属50 并发max81.0 ms-这是在普通云 CVM PVM 这种二次虚拟化场景下测出来的数据P50 65.4 ms、P95 78.3 ms—— 完全配得上 README 里那条百毫秒级基线。要知道30 次连开里没有一次破百对比 Docker 的 ~200 ms 已经领先 3-5 倍对比传统 VM秒级就是数量级的差距。回想这个数据是怎么实现的模板启动时Cube Sandbox 已经在节点上预先做好了 rootfs 解包、运行时初始化、网络栈准备一次Sandbox.create实际上是在预热好的资源池里 Clone 一个 MicroVM这就是 README 里基于资源池化预置和快照克隆技术跳过耗时初始化流程的工程含义。9. 这台机器现在是什么状态把上面所有步骤的产物归纳一下维度之前现在内核6.6.119-47.8.oc9.x86_64默认6.6.69-cube.pvm.host.005.x-gb85200d80fa2PVM 宿主/dev/kvm不存在crw-rw-rw-已生成Cube Sandbox 服务未安装5 个 Docker 容器 4 个独立进程5/5 quickcheck 全过cubemastercli tpl list/tpl-90d8079679a2410c8b64c7b0STATUSREADYe2b-code-interpreter/v2.6.2环境变量已export一次冷启动/65 ms 量级P50 65.4ms端口/80/443 (cube-proxy)、3000 (cube-api)、12088 (webui) 等接下来你可以做什么几个方向我自己马上会去试把它接到现有的 LangChain / LangGraph / LlamaIndex Agent因为是 E2B 兼容绝大多数 Agent 框架换一个E2B_API_URL就能直接跑你私有部署的 Cube Sandbox不用重写工具。跑 SWE-Bench 这种基准README 视频演示里就有 RL SWE-Bench 场景这台机器 8C16G Cube 已经够开 30 沙箱并发跑评测。开 CubeVS 网络策略限制沙箱只能访问白名单域名这是防prompt 注入诱导 curl 外泄的关键一道。打 webui浏览器开http://IP:12088就能看到沙箱、模板、节点的可视化面板前提是把 12088 加到安全组。10. 写在最后为什么这条路值得走在写这篇之前我做了一台 2C2G 机器的环境核对练习结论是Cube Sandbox 对环境的硬要求其实只有三条——/dev/kvm、内存 ≥ 8GB、/data/cubelet在 XFS 上。前两条把绝大多数普通 CVM 挡在门外但这并不意味着你必须买裸金属PVM 内核这条路是真的能走通而且不慢给一台没有嵌套虚拟化的腾讯云 CVM 装上 PVM 内核 一键脚本部署 建模板 跑通 SDK全程不到 10 分钟我从 17:04 开始下载内核17:18 已经在跑 30 沙箱 benchmarkOpenCloudOS 9 是 Cube Sandbox 的first-class目标平台必需命令、文件系统类型、NetworkManager、yum、Docker 一键装 —— 全程零适配冷启动 65 ms 是真的不是营销数字普通 CVM PVM 都能复现。如果你是在做 AI Agent / 代码执行 / RL 训练 / E2B 私有化我会给一个朴素建议在你的开发环境里先按这篇文章跑通一遍。等你接下来给 Agent 写第二个、第三个工具时这段代码能不能放心跑在生产里这个问题会有一个非常具体的答案——一个 65 ms 起、内核级隔离、E2B 完全兼容、可由你自己审计的 MicroVM。附录 Acube_preflight.sh 完整版与官方online-install.sh的 preflight 完全对齐可独立跑1 秒出结果。#!/usr/bin/env bashset-uc_red\033[0;31m;c_grn\033[0;32m;c_yel\033[0;33m;c_cyn\033[0;36m;c_rst\033[0mok(){printf${c_grn}[ OK ]${c_rst}%s\n$*;}warn(){printf${c_yel}[WARN]${c_rst}%s\n$*;}fail(){printf${c_red}[FAIL]${c_rst}%s\n$*;}hd(){printf\n${c_cyn} %s ${c_rst}\n$*;}hd1. 操作系统;./etc/os-release2/dev/null||trueecho PRETTY_NAME :${PRETTY_NAME:-unknown}case${ID:-}inopencloudos)okOpenCloudOS 检测到;;*)warn非 OpenCloudOS${ID:-unknown};;esachd2. 内核 架构;echo uname -r :$(uname-r);echo uname -m :$(uname-m)[[$(uname-m)x86_64]]okx86_64||fail需要 x86_64hd3. Root 权限[[${EUID}-eq0]]okroot||fail必须 roothd4. 必需命令forcmdintarawkcurlwgetpython3 systemctl;docommand-v$cmd/dev/nullok$cmd-$(command-v$cmd)||fail缺命令:$cmddonehd5. KVM 能力/dev/kvmif[[-e/dev/kvm]];thenok/dev/kvm -$(ls-l/dev/kvm)elsefail/dev/kvm 不存在flags$(grep-oE(vmx|svm)/proc/cpuinfo|sort-u|tr\n )[[-n$flags]]warnCPU flags:$flags可能可启用嵌套 KVM\||warn无 vmx/svm flag必须走 PVM 路径fihd6. 内存 ( 8 GB)mem_kb$(awk/MemTotal/ {print $2}/proc/meminfo)mem_gb$(awk-vk$mem_kbBEGIN{printf %.2f, k/1024/1024})echo MemTotal:${mem_kb}KB (~${mem_gb}GB)[[$mem_kb-ge7500000]]ok内存达标||fail内存不达标min_mem_kb7500000 写死hd7. /data/cubelet 所在分区 (要求 XFS)target/data/cubelet;probe$targetwhile[[!-e$probe]];doparent$(dirname$probe);[[$parent$probe]]break;probe$parent;donefs_type$(df-T$probe2/dev/null|awkNR2 {print $2})echo 探测路径 :$probe;echo 文件系统 :${fs_type:-unknown}[[$fs_typexfs]]okXFS||fail需要 XFShd8. 磁盘空闲空间avail_kb$(df-k/|awkNR2 {print $4})avail_gb$(awk-vk$avail_kbBEGIN{printf %.1f, k/1024/1024})echo / 可用 :${avail_gb}GB[[$avail_kb-ge31457280]]ok充足||warn建议预留 30GBhd9. DNS 能力ifcommand-vresolvectl/dev/null;thenokresolvectl 可用elsestate$(systemctl show-pLoadState--valueNetworkManager2/dev/null||echo?)[[$stateloaded]]okNetworkManager loaded||fail需要 resolvectl 或 NetworkManagerfihd10. Dockercommand-vdocker/dev/nullok$(docker--version)||warn未装 docker一键脚本会自动装hd11. 网络出网foruinhttps://cnb.cool https://mirrors.ustc.edu.cn;docode$(curl-o/dev/null-s-w%{http_code}--max-time8$u||echo000)[[$code~^[23]]]ok$u- HTTP$code||warn$u- HTTP$codedonehd汇总echo 本机:${PRETTY_NAME:-?}|$(uname-r)|$(uname-m)| mem${mem_gb}GB | / fs${fs_type:-?}echo 时间:$(date%F %T %Z)附录 B参考链接Cube Sandbox GitHubhttps://github.com/TencentCloud/CubeSandboxCube Sandbox CNB 镜像https://cnb.cool/CubeSandbox/CubeSandbox官方文档首页https://cubesandbox.com/PVM 部署文档https://cubesandbox.com/guide/pvm-deploy.htmlE2B Code Interpreter SDKhttps://github.com/e2b-dev/code-interpreterOpenCloudOShttps://www.opencloudos.org/