虚拟机之间内存资源均衡策略研究
本文关键词：虚拟机之间内存资源均衡策略研究，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：虚拟化技术已经成为现代数据中心通常采用的抽象技术。通过把硬件资源多路复用划分为多个虚拟机（VMs，virtual machines），从而实现多个操作系统同时运行在相同的物理平台，它可以有效地降低能耗和建筑规模，并且通过隔离各虚拟机来提高安全性。 在一个虚拟化系统中，对于实现高资源利用率和获得更好的性能，内存资源管理起着至关重要的作用。不够充足的内存分配会显著降低虚拟机性能。相反的是，超额分配导致内存资源的浪费。与此同时，各虚拟机的内存需求可能会显著不同。所以，有效的内存资源管理必须是一个动态内存均衡器，理想的情况下，可以根据每个虚拟机当前的内存需求及时地调整内存分配，从而达到最佳的内存使用率和整体性能。 为了预估每个虚拟机的内存需求变化趋势，仲裁可能发生的内存资源争夺，一个被广泛提出的方法是构建一个基于近期最少使用算法（LRU，Least Recently Used）的缺页率曲线（MRC，miss ratio curve），这不仅提供当前的工作集大小（WSS，workingset size），也包括性能和目标内存分配大小之间的关系。然而，构建MRC的代价是不菲的。在这篇论文中，我们首先提出基于LRU的低开销内存需求监测方案，其中包括三个正交优化：基于自平衡二叉查找树（AVL）的LRU列表，动态热集大小和间歇性内存监测。我们的评估结果表明，对于SPEC CPU2006标准测试来说，运用三个优化技术后，，构建MRC的平均开销从173％下降到只有2％。 基于测得的当前的工作集大小（WSS），我们预测其近期的发展趋势并为不同的预测结果采取不同的内存分配调度策略，使本地主机上的物理内存量获得最大的资源利用率。
【关键词】：虚拟机 内存资源 均衡分配
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302
【目录】：
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-10
- 注释表10-11
- 第一章 绪论11-15
- 1.1 低成本的工作集监测模型12-13
- 1.2 本地内存资源均衡调节13-14
- 1.3 论文内容安排14
- 1.4 研究成果摘要14-15
- 第二章 课题背景和相关研究15-29
- 2.1 内存管理15-19
- 2.1.1 本地操作系统的的内存管理15-16
- 2.1.2 引入虚拟化后的内存管理16-19
- 2.1.2.1 基于软件的技术17
- 2.1.2.2 基于硬件的技术17-19
- 2.1.3 虚拟机内存分配的动态调整19
- 2.2 工作集监测19-24
- 2.2.1 工作集 WSS20
- 2.2.2 基于缺页率曲线（MRC，miss ratio curve）的工作集监测20-23
- 2.2.2.1 MRC 追踪21-23
- 2.2.3 其他工作集评估技术23-24
- 2.3 虚拟机迁移24-25
- 2.4 远程内存25-26
- 2.5 其他虚拟机内存资源均衡技术26-27
- 2.6 程序段27-29
- 第三章 低开销的工作集监测29-55
- 3.1 基于 LRU 的 WSS 监测29-32
- 3.1.1 LRU 列表的基础设计30-31
- 3.1.2 开销分析31-32
- 3.2 基于 AVL 树的 LRU 设计32-33
- 3.3 动态热集33-36
- 3.4 间歇内存跟踪 IMT36-40
- 3.4.1 事件选取36-37
- 3.4.2 程序执行阶段的探测37-40
- 3.4.2.1 固定阈值阶段探测38-39
- 3.4.2.2 自适应阈值的阶段探测39-40
- 3.5 实验评价40-53
- 3.5.1 跟踪粒度40-41
- 3.5.2 基于 OS 与基于 LRU 的内存增长监测41-42
- 3.5.3 工作集监测42
- 3.5.4 动态热集和基于 AVL 树的 LRU 列表的有效性42-47
- 3.5.5 间歇内存跟踪的运行评价47-51
- 3.5.5.1 固定阈值 IMT 与自适应 IMT 的比较47-49
- 3.5.5.2 硬件性能事件的选取49-51
- 3.5.6 IMT 策略开启后的开销分析51-53
- 3.6 本章小结53-55
- 第四章 同一台主机中多虚拟机间的内存资源均衡55-63
- 4.1 本地内存资源均衡仲裁机制55-56
- 4.2 实施以及实验结果56-59
- 4.2.1 处理器密集型工作负载+内存密集型工作负载56-57
- 4.2.2 DaCapo+SPEC Web 的测试程序组合57
- 4.2.3 两台虚拟机都运行内存密集型负载57-59
- 4.2.4 两台虚拟机同时运行大工作集负载59
- 4.3 本章小结59-63
- 第五章 结论63-64
- 5.1 成果63
- 5.2 展望63-64
- 参考文献64-67
- 致谢67
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7 袁e
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