本文關(guān)鍵詞：虛擬機之間內(nèi)存資源均衡策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬化技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心通常采用的抽象技術(shù)。通過把硬件資源多路復(fù)用劃分為多個虛擬機（VMs，virtual machines），從而實現(xiàn)多個操作系統(tǒng)同時運行在相同的物理平臺，它可以有效地降低能耗和建筑規(guī)模，并且通過隔離各虛擬機來提高安全性。 在一個虛擬化系統(tǒng)中，對于實現(xiàn)高資源利用率和獲得更好的性能，內(nèi)存資源管理起著至關(guān)重要的作用。不夠充足的內(nèi)存分配會顯著降低虛擬機性能。相反的是，超額分配導(dǎo)致內(nèi)存資源的浪費。與此同時，各虛擬機的內(nèi)存需求可能會顯著不同。所以，有效的內(nèi)存資源管理必須是一個動態(tài)內(nèi)存均衡器，理想的情況下，可以根據(jù)每個虛擬機當(dāng)前的內(nèi)存需求及時地調(diào)整內(nèi)存分配，從而達到最佳的內(nèi)存使用率和整體性能。 為了預(yù)估每個虛擬機的內(nèi)存需求變化趨勢，仲裁可能發(fā)生的內(nèi)存資源爭奪，一個被廣泛提出的方法是構(gòu)建一個基于近期最少使用算法（LRU，Least Recently Used）的缺頁率曲線（MRC，miss ratio curve），這不僅提供當(dāng)前的工作集大小（WSS，workingset size），也包括性能和目標內(nèi)存分配大小之間的關(guān)系。然而，構(gòu)建MRC的代價是不菲的。在這篇論文中，我們首先提出基于LRU的低開銷內(nèi)存需求監(jiān)測方案，其中包括三個正交優(yōu)化：基于自平衡二叉查找樹（AVL）的LRU列表，動態(tài)熱集大小和間歇性內(nèi)存監(jiān)測。我們的評估結(jié)果表明，對于SPEC CPU2006標準測試來說，運用三個優(yōu)化技術(shù)后，，構(gòu)建MRC的平均開銷從173％下降到只有2％。 基于測得的當(dāng)前的工作集大小（WSS），我們預(yù)測其近期的發(fā)展趨勢并為不同的預(yù)測結(jié)果采取不同的內(nèi)存分配調(diào)度策略，使本地主機上的物理內(nèi)存量獲得最大的資源利用率。
【關(guān)鍵詞】：虛擬機 內(nèi)存資源 均衡分配
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 注釋表10-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 低成本的工作集監(jiān)測模型12-13
• 1.2 本地內(nèi)存資源均衡調(diào)節(jié)13-14
• 1.3 論文內(nèi)容安排14
• 1.4 研究成果摘要14-15
• 第二章 課題背景和相關(guān)研究15-29
• 2.1 內(nèi)存管理15-19
• 2.1.1 本地操作系統(tǒng)的的內(nèi)存管理15-16
• 2.1.2 引入虛擬化后的內(nèi)存管理16-19
• 2.1.2.1 基于軟件的技術(shù)17
• 2.1.2.2 基于硬件的技術(shù)17-19
• 2.1.3 虛擬機內(nèi)存分配的動態(tài)調(diào)整19
• 2.2 工作集監(jiān)測19-24
• 2.2.1 工作集 WSS20
• 2.2.2 基于缺頁率曲線（MRC，miss ratio curve）的工作集監(jiān)測20-23
• 2.2.2.1 MRC 追蹤21-23
• 2.2.3 其他工作集評估技術(shù)23-24
• 2.3 虛擬機遷移24-25
• 2.4 遠程內(nèi)存25-26
• 2.5 其他虛擬機內(nèi)存資源均衡技術(shù)26-27
• 2.6 程序段27-29
• 第三章 低開銷的工作集監(jiān)測29-55
• 3.1 基于 LRU 的 WSS 監(jiān)測29-32
• 3.1.1 LRU 列表的基礎(chǔ)設(shè)計30-31
• 3.1.2 開銷分析31-32
• 3.2 基于 AVL 樹的 LRU 設(shè)計32-33
• 3.3 動態(tài)熱集33-36
• 3.4 間歇內(nèi)存跟蹤 IMT36-40
• 3.4.1 事件選取36-37
• 3.4.2 程序執(zhí)行階段的探測37-40
• 3.4.2.1 固定閾值階段探測38-39
• 3.4.2.2 自適應(yīng)閾值的階段探測39-40
• 3.5 實驗評價40-53
• 3.5.1 跟蹤粒度40-41
• 3.5.2 基于 OS 與基于 LRU 的內(nèi)存增長監(jiān)測41-42
• 3.5.3 工作集監(jiān)測42
• 3.5.4 動態(tài)熱集和基于 AVL 樹的 LRU 列表的有效性42-47
• 3.5.5 間歇內(nèi)存跟蹤的運行評價47-51
• 3.5.5.1 固定閾值 IMT 與自適應(yīng) IMT 的比較47-49
• 3.5.5.2 硬件性能事件的選取49-51
• 3.5.6 IMT 策略開啟后的開銷分析51-53
• 3.6 本章小結(jié)53-55
• 第四章 同一臺主機中多虛擬機間的內(nèi)存資源均衡55-63
• 4.1 本地內(nèi)存資源均衡仲裁機制55-56
• 4.2 實施以及實驗結(jié)果56-59
• 4.2.1 處理器密集型工作負載+內(nèi)存密集型工作負載56-57
• 4.2.2 DaCapo+SPEC Web 的測試程序組合57
• 4.2.3 兩臺虛擬機都運行內(nèi)存密集型負載57-59
• 4.2.4 兩臺虛擬機同時運行大工作集負載59
• 4.3 本章小結(jié)59-63
• 第五章 結(jié)論63-64
• 5.1 成果63
• 5.2 展望63-64
• 參考文獻64-67
• 致謝67

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