基于Xen的非對稱實時調(diào)度算法研究
【圖文】:
圖4-1 Credit算法參數(shù)Weight對實時客戶虛擬機(jī)性能影響Figure 4-1 The influence of Weight value to Real-time Guest的橫軸表示該實時客戶虛擬機(jī)的Weight值,縱軸表示在總共30萬次遲中滿足低于20微秒的響應(yīng)所占比例,在256的Weight值情況下,機(jī)的其滿足要求的事件響應(yīng)延遲比例為72.10% 從圖中可以看出加并不能有效降低實時客戶虛擬機(jī)對事件的響應(yīng) 同時通過Wei虛擬機(jī)的事件響應(yīng)延遲直方圖(如圖4-2),可以發(fā)現(xiàn)其波動明顯,事布范圍較大,亦即表示該實時虛擬機(jī)的實時性能不穩(wěn)定
戶虛擬機(jī)的其滿足要求的事件響應(yīng)延遲比例為72.10% 從圖中可以看出,Weight值的增加并不能有效降低實時客戶虛擬機(jī)對事件的響應(yīng) 同時通過Weight為256的實時虛擬機(jī)的事件響應(yīng)延遲直方圖(如圖4-2),可以發(fā)現(xiàn)其波動明顯,,事件響應(yīng)延遲分布范圍較大,亦即表示該實時虛擬機(jī)的實時性能不穩(wěn)定 圖4-2 實時客戶虛擬機(jī)事件響應(yīng)延遲直方分布圖Figure 4-2 Real-time Guest’s Kernel Latency Histogram綜上可以得出,Credit調(diào)度算法不能保證實時性,并且響應(yīng)延遲普遍較長且波動明顯 這對實時客戶虛擬機(jī)而言是不可容忍的
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號】:TP332
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本文編號:2684178
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