当前位置:主页 > 科技论文 > 计算机论文 >

KVM虚拟机热迁移算法分析及优化

发布时间:2019-02-13 22:02
【摘要】:虚拟化技术自诞生以来就受到人们的关注,由于其在资源利用率、安全性、管理便捷性方面的优势,它被越来越多的企业所采用。虚拟机热迁移技术,是虚拟化技术的一大亮点,它允许在虚拟机运行时进行平滑迁移,迁移过程中服务不中断,因此被广泛应用于负载均衡、能耗控制、服务器在线维护领域。KVM(kernel-based Virtual Machine),一种开源的基于硬件虚拟化的虚拟化软件,由于其简单性、高效性,被越来越多的云厂商用于构建云平台。本文基于KVM虚拟机,深入研究了KVM虚拟机及其热迁移技术的实现。在研究过程中,我们发现现有的KVM热迁移算法存在两个缺点:对脏页的过度重复拷贝和热迁移有时不能终止。针对上述两个缺点,本文提出了两种相应的优化方案,即基于局部性原理的内存拷贝策略优化和自适应降低VCPU热度优化算法:1.基于局部性原理的内存拷贝策略优化。在热迁移的迭代拷贝阶段,需要重复拷贝内存脏页,而程序的运行都具有局部性原理,本轮被修改的内存页下一轮很可能再被修改,因此很多脏页的拷贝其实是无意义的。基于局部性原理的内存拷贝策略优化,根据前两轮的脏页信息,为本轮脏页拷贝提供参考,对于连续两轮写脏的内存页不予以拷贝,从而有效减少了拷贝数据量。实验结果表明,当虚拟机修改内存频繁时,该优化可以显著提高热迁移效率。2.自适应降低VCPU热度优化算法。对于一些内存高负载的虚拟机,如正在执行编译内核任务的虚拟机,由于其脏页产生速率高于内存传输速率,因此迁移可能无法有效终止。对此我们提出了自适应降低VCPU热度的优化算法,通过往VCPU线程周期性插入sleep任务,减少虚拟机运行时间,从而达到降低脏页产生速率的目的,使热迁移顺利结束。实验结果表明,即使在内存高负载情况下,该优化仍然可以顺利结束迁移。
[Abstract]:Since its birth, virtualization technology has attracted people's attention. Because of its advantages in resource utilization, security and management convenience, virtualization technology has been adopted by more and more enterprises. Virtual machine thermal migration technology is one of the highlights of virtualization technology. It allows smooth migration while the virtual machine is running, and the service is not interrupted during the migration process, so it is widely used in load balancing, energy consumption control, Server online maintenance domain. KVM (kernel-based Virtual Machine), an open source virtualization software based on hardware virtualization, is used by more and more cloud vendors to build cloud platform because of its simplicity and efficiency. Based on KVM virtual machine, the realization of KVM virtual machine and its heat transfer technology is studied in this paper. In the course of the research, we find that the existing KVM heat transfer algorithms have two disadvantages: the excessive duplication of dirty pages and the fact that the heat transfer can not be terminated. In view of the above two shortcomings, this paper proposes two corresponding optimization schemes, that is, the optimization of memory copy strategy based on the principle of locality and the optimization algorithm of adaptive reduction of VCPU heat: 1. Optimization of memory copy strategy based on locality principle. In the iterative copy phase of heat transfer, it is necessary to duplicate the dirty pages of memory, and the operation of the program has the principle of locality. The next round of the memory pages modified in this round is likely to be modified again, so many copies of dirty pages are actually meaningless. Based on the principle of locality, the memory copy strategy is optimized. According to the first two rounds of dirty page information, this paper provides a reference for the dirty page copy in this round, and does not copy the dirty memory page in two consecutive rounds, thus effectively reducing the amount of copy data. The experimental results show that the optimization can significantly improve the heat transfer efficiency when the virtual machine modifies memory frequently. Adaptive VCPU heat reduction optimization algorithm. For some virtual machines with high memory load, such as those performing the task of compiling the kernel, the migration may not be terminated effectively because the dirty page generation rate is higher than the memory transfer rate. In this paper, we propose an adaptive optimization algorithm to reduce the heat of VCPU. By inserting sleep task periodically into the VCPU thread, we can reduce the running time of virtual machine, so as to reduce the rate of dirty page generation and make the heat transfer end smoothly. The experimental results show that the optimization can finish the migration smoothly even in the case of high memory load.
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP302

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 曹晓刚;;Java虚拟机的10年[J];程序员;2005年07期

2 宋韬;盘细平;罗元柯;倪国军;;Java虚拟机在嵌入式DSP系统上的实现[J];计算机应用与软件;2007年04期

3 刘黎波;;Java虚拟机拦截原理研究[J];科技风;2008年21期

4 刘治波;;Java虚拟机简析[J];济南职业学院学报;2008年01期

5 郝帅;;Java虚拟机中相关技术的探讨[J];成功(教育);2008年08期

6 李霞;;系统虚拟机关键技术研究[J];微型电脑应用;2010年03期

7 郑晓珑;孔挺;;虚拟机的安全风险与管理[J];硅谷;2010年16期

8 李学昌;平淡;;为速度而战,虚拟机内外兼修[J];电脑爱好者;2010年18期

9 王惠萍;张海龙;冯帆;王建华;;Java虚拟机使用及优化[J];计算机与网络;2010年21期

10 郑婷婷;武延军;贺也平;;云计算环境下的虚拟机快速克隆技术[J];计算机工程与应用;2011年13期

相关会议论文 前10条

1 孟广平;;虚拟机漂移网络连接方法探讨[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年

2 段翼真;王晓程;;可信安全虚拟机平台的研究[A];第26次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2011年

3 李明宇;张倩;吕品;;网络流量感知的虚拟机高可用动态部署研究[A];2014第二届中国指挥控制大会论文集(上)[C];2014年

4 林红;;Java虚拟机面向数字媒体的应用研究[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2006年

5 杨旭;彭一明;刑承杰;李若淼;;基于VMware vSphere 5虚拟机的备份系统实现[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十二次学术年会论文集[C];2014年

6 沈敏虎;查德平;刘百祥;赵泽宇;;虚拟机网络部署与管理研究[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十次学术年会论文集[C];2010年

7 李英壮;廖培腾;孙梦;李先毅;;基于云计算的数据中心虚拟机管理平台的设计[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十次学术年会论文集[C];2010年

8 朱欣焰;苏科华;毛继国;龚健雅;;GIS符号虚拟机及实现方法研究[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

9 于洋;陈晓东;俞承芳;李旦;;基于FPGA平台的虚拟机建模与仿真[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年

10 丁涛;郝沁汾;张冰;;内核虚拟机调度策略的研究与分析[A];'2010系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前10条

1 ;虚拟机的生与死[N];网络世界;2008年

2 本报记者 卜娜;高性能Java虚拟机将在中国云市场释能[N];中国计算机报;2012年

3 本报记者 邱燕娜;如何告别虚拟机管理烦恼[N];中国计算机报;2012年

4 ;首批通过云计算产品虚拟机管理测评名单[N];中国电子报;2014年

5 申琳;虚拟机泛滥 系统安全怎么办[N];中国计算机报;2008年

6 Tom Henderson邋沈建苗 编译;虚拟机管理的五大问题[N];计算机世界;2008年

7 盆盆;真实的虚拟机[N];中国电脑教育报;2004年

8 本版编辑 综合 编译整理 田梦;管理好虚拟机的全生命周期[N];计算机世界;2008年

9 李婷;中国研制出全球最快反病毒虚拟机[N];人民邮电;2009年

10 张弛;虚拟机迁移走向真正自由[N];网络世界;2010年

相关博士学位论文 前10条

1 宋翔;多核虚拟环境的性能及可伸缩性研究[D];复旦大学;2014年

2 王桂平;云环境下面向可信的虚拟机异常检测关键技术研究[D];重庆大学;2015年

3 周真;云平台下运行环境感知的虚拟机异常检测策略及算法研究[D];重庆大学;2015年

4 郭芬;面向虚拟机的云平台资源部署与调度研究[D];华南理工大学;2015年

5 周傲;高可靠云服务供应关键技术研究[D];北京邮电大学;2015年

6 代炜琦;云计算执行环境可信构建关键技术研究[D];华中科技大学;2015年

7 陈彬;分布环境下虚拟机按需部署关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年

8 刘海坤;虚拟机在线迁移性能优化关键技术研究[D];华中科技大学;2012年

9 刘谦;面向云计算的虚拟机系统安全研究[D];上海交通大学;2012年

10 赵佳;虚拟机动态迁移的关键问题研究[D];吉林大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 潘飞;负载相关的虚拟机放置策略研究[D];杭州电子科技大学;2011年

2 王建一;混合型桌面云高可用性研究与实现[D];华南理工大学;2015年

3 周衡;云计算环境下虚拟机优化调度策略研究[D];河北大学;2015年

4 罗仲皓;基于OpenStack的私有云计算平台的设计与实现[D];华南理工大学;2015年

5 李子堂;面向负载均衡的虚拟机动态迁移优化研究[D];辽宁大学;2015年

6 张煜;基于OpenStack的“实验云”平台的研究与开发[D];西南交通大学;2015年

7 曾文琦;面向应用服务的云规模虚似机性能监控与负载分析技术研究[D];复旦大学;2013年

8 施继成;面向多核处理器的虚拟机性能优化[D];复旦大学;2014年

9 游井辉;基于虚拟机动态迁移的资源调度策略研究[D];华南理工大学;2015年

10 方良英;云平台的资源优化管理研究与实现[D];南京师范大学;2015年



本文编号:2421923

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/2421923.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户84c9d***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com