虚拟化环境下的多核NUMA架构性能优化系统CNA

发布时间：2017-10-19 23:28

  本文关键词：虚拟化环境下的多核NUMA架构性能优化系统CNA

  更多相关文章： 多核NUMA架构 虚拟化 性能提升 共享缓存

【摘要】：随着虚拟化技术和多核NUMA架构发展和普及,基于虚拟化环境的多核NUMA架构商用服务器越来越受到广泛的重视以及使用。与此同时,业界对于虚拟化环境下的多核NUMA架构服务器的性能要求也越来越高。一方面,虚拟化环境下系统默认的调度器在NUMA架构下并不能获得很好的性能,另一方面,传统的NUMA架构因为虚拟化技术的引入变得更加复杂,现有的基于线程调度的优化算法也不能获得令人满意的性能提升。 在这样的背景下,本文设计并实现了一个面向虚拟化环境多核NUMA架构的性能优化系统,该系统基于共享缓存感知和NUMA感知,通过实时监测虚拟机线程和NUMA硬件等性能信息,分析VCPU线程特征,对VCPU进行实时迁移调度,以实现系统的负载均衡,提高系统性能。 本文所作的工作主要体现在以下几个方面： (1)对VCPU线程分类； 本文中,根据LLC失配率对VCPU线程进行分类,并在线程更新过程中利用二重指数平滑算法类别的更新更加稳定可靠,相较于系统默认的调度器,这种对线程分类的方式更能考虑到VCPU线程的运行特征,更利于CNA系统做出更正确的调度决策。 (2)提出VCPU线程到节点的绑定； 在CNA_VCPU调度算法的设计中,笔者提出VCPU线程到节点的绑定。这么做一方面可以保证调度算法实现系统的负载均衡,另一方面也可以由系统自带调度器进行节点到CPU核的调度,不仅提高了调度算法的灵活性还提高了系统的调度效率。调度算法在做出调度决策时优先考虑将VCPU线程放置在当前节点上,可以降低系统VCPU线程调度的开销。 (3)为每个线程引入了Home Node的概念； 为每个线程引入了Home Node的概念,这样可以提高对LLC资源的共享,降低线程间对LLC竞争,提高系统性能。 (4)本文设计和实施了详尽的测试方案。 本文设计和实施了详尽的测试方案验证了CNA系统对虚拟机环境下多核NUMA系统有显著的性能提升。
【关键词】：多核NUMA架构 虚拟化 性能提升 共享缓存
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP333.1;TP302.7
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-20
• 1.1 课题背景14-15
• 1.2 研究意义和目标15-16
• 1.3 本文工作内容16-17
• 1.4 本文的创新点17-18
• 1.5 本文组织结构18-19
• 1.6 本章小结19-20
• 第2章 相关技术综述20-31
• 2.1 多核NUMA架构20-23
• 2.1.1 三大主流架构体系20-22
• 2.1.2 NUMA的内存组织22
• 2.1.3 多核NUMA处理器共享缓存LLC22-23
• 2.2 多核NUMA架构下的虚拟化技术23-25
• 2.2.1 虚拟化技术23-24
• 2.2.2 虚拟化环境下多核NUMA架构优势24-25
• 2.2.3 虚拟化环境下多核NUMA架构现状25
• 2.3 KVM和Xen25-27
• 2.3.1 KVM25-26
• 2.3.2 Xen26-27
• 2.4 现有线程调度技术综述27-30
• 2.4.1 多核NUMA系统中虚拟机性能的优化27-28
• 2.4.2 多核系统中NUMA感知竞争管理28-29
• 2.4.3 基于MPKI的VCPU内存本地化的公平调度29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 CNA关键技术研究31-41
• 3.1 虚拟化环境下NUMA架构性能的影响因素31-34
• 3.1.1 CPU负载均衡调度31-32
• 3.1.2 LLC(Last-Level Cache)竞争与共享32-33
• 3.1.3 远端节点内存访问33
• 3.1.4 内存控制器MC(Memory Control ler)竞争33-34
• 3.1.5 缓存一致性开销34
• 3.1.6 总结34
• 3.2 在线信息采集34-37
• 3.2.1 反映系统性能的信息34-35
• 3.2.2 PMU(Performance Monitor Unit)35-37
• 3.3 NUMA感知内存决策37-38
• 3.4 虚拟机迁移38-40
• 3.4.1 KVM平台迁移策略38-39
• 3.4.2 Xen平台迁移策略39-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 CNA性能优化系统的设计和实现41-57
• 4.1 总体设计架构42-43
• 4.2 在线性能采集器OPC(Onl ine Performance Col lector)43-46
• 4.2.1 KVM平台在线性能采集44-45
• 4.2.2 Xen平台在线性能采集45
• 4.2.3 LLC miss rate45-46
• 4.3 感知调度器ABS(Aware_Based Scheduler)46-55
• 4.3.1 CNA_VCPU调度算法46-54
• 4.3.2 内存迁移算法54-55
• 4.4 决策执行器DA(Decision Actuators)55-56
• 4.4.1 KVM平台决策执行55-56
• 4.4.2 Xen平台决策执行56
• 4.5 本章小结56-57
• 第5章 CNA的测试与分析57-69
• 5.1 CNA性能优化系统部署58-61
• 5.1.1 KVM平台部署58-60
• 5.1.2 Xen平台部署60-61
• 5.2 KVM平台测试61-65
• 5.3 Xen平台测试65-68
• 5.4 测试分析68
• 5.5 本章小结68-69
• 第6章 总结与展望69-71
• 6.1 本文工作总结69-70
• 6.2 未来的进一步工作70-71
• 参考文献71-73
• 攻读硕士学位期间主要的研宄成果73-74
• 致谢74

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本文编号：1063968