【摘要】：現(xiàn)如今,由于虛擬化技術(shù)的高度資源整合性以及隔離性,虛擬化技術(shù)已經(jīng)成為了云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)虛擬化技術(shù),一臺(tái)物理機(jī)能夠運(yùn)行多臺(tái)虛擬機(jī),而每臺(tái)虛擬機(jī)都擁有自己獨(dú)立的資源,如虛擬處理器,虛擬內(nèi)存以及I/O設(shè)備。而隨著網(wǎng)絡(luò)虛擬化(Network Function Virtualization)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,虛擬機(jī)被期望于執(zhí)行越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)密集型的任務(wù),如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的處理與轉(zhuǎn)發(fā)等。因此,提升虛擬機(jī)在高性能網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境下的性能也變得越來(lái)越重要。與此同時(shí),非一致性內(nèi)存訪問(wèn)(Non-Uniform Memory Access)架構(gòu)由于其良好的可擴(kuò)展性,已經(jīng)成為了現(xiàn)代服務(wù)器的主流架構(gòu)。在NUMA系統(tǒng)下,每個(gè)處理器可以訪問(wèn)整個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)存。然而,與處理器訪問(wèn)自己所在NUMA節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存相比,處理器訪問(wèn)其他NUMA節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存所需要的開銷會(huì)更大,這便是經(jīng)典的NUMA內(nèi)存親和度問(wèn)題。NUMA架構(gòu)給虛擬機(jī)的性能優(yōu)化帶來(lái)了明顯的挑戰(zhàn),這是因?yàn)?對(duì)于虛擬機(jī)來(lái)說(shuō),其所在的宿主機(jī)的物理拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)通常是透明的。而以往的大量研究工作也正是關(guān)注于優(yōu)化虛擬機(jī)在NUMA系統(tǒng)下的內(nèi)存親和度。然而,隨著以太網(wǎng)卡速率的不斷提升,內(nèi)存親和度不再是NUMA系統(tǒng)下影響性能的唯一因素。這是因?yàn)?在NUMA架構(gòu)下,以太網(wǎng)卡等I/O設(shè)備通常只與一個(gè)NUMA節(jié)點(diǎn)連接,而只有當(dāng)虛擬機(jī)處于網(wǎng)卡所在的NUMA節(jié)點(diǎn)時(shí),虛擬機(jī)與網(wǎng)絡(luò)的親和度才是最優(yōu)的。在過(guò)去,內(nèi)存的性能通常比以太網(wǎng)卡高出多個(gè)數(shù)量級(jí)。然而,隨著40G以太網(wǎng)卡的普及,以及100G以太網(wǎng)卡的商用,以太網(wǎng)卡與內(nèi)存之間的性能鴻溝幾乎被填平了,也使網(wǎng)卡親和度成為了NUMA系統(tǒng)下,影響性能的不可忽略的因素。為了解決這些問(wèn)題,本文通過(guò)研究高性能網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境下,NUMA系統(tǒng)的內(nèi)存與網(wǎng)卡資源親和度來(lái)優(yōu)化虛擬機(jī)的性能。本文首先深入分析了在高性能網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境的NUMA系統(tǒng)下,虛擬處理器與內(nèi)存的親和度,虛擬機(jī)與網(wǎng)卡的親和度對(duì)虛擬機(jī)性能的影響。接著,本文創(chuàng)新性地將虛擬機(jī)與網(wǎng)卡的資源親和度分解為網(wǎng)卡與虛擬機(jī)處理器的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機(jī)內(nèi)存的親和度。然后通過(guò)分別量化和建模虛擬機(jī)處理器與內(nèi)存的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機(jī)處理器的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機(jī)內(nèi)存的親和度,本文提出了資源親和度性能預(yù)估模型RAIE。RAIE通過(guò)結(jié)合系統(tǒng)的全局硬件資源親和度以及虛擬機(jī)的實(shí)時(shí)行為特征來(lái)預(yù)測(cè)虛擬機(jī)的性能。實(shí)驗(yàn)證明,RAIE能夠達(dá)到較高的性能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度:在平均情況下,RAIE能達(dá)到93%的性能預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。而基于模型RAIE,我們?cè)贙VM平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)虛擬機(jī)調(diào)度器:RAIESched。RAIESched會(huì)在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)收集虛擬機(jī)的信息并基于模型RAIE做調(diào)度決策。針對(duì)RAIESched的實(shí)驗(yàn)表明,相比于KVM默認(rèn)的虛擬機(jī)調(diào)度器,對(duì)于現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用程序,RAIESched能夠提升高達(dá)36%的性能。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP302

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本文編號(hào)：2588794