本文關(guān)鍵詞：虛擬化環(huán)境中的動態(tài)時間片調(diào)節(jié)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算運用了許多傳統(tǒng)計算機領(lǐng)域的技術(shù),其中,虛擬化技術(shù)扮演著重要的角色。在虛擬化環(huán)境下,I/O請求處理的快慢會影響整個系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)的虛擬機調(diào)度器把I/O任務(wù)和CPU任務(wù)等同對待,會導(dǎo)致I/O任務(wù)效率低下,進而影響整個系統(tǒng)的性能。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界現(xiàn)有的部分研究雖然將I/O任務(wù)與CPU任務(wù)區(qū)別對待,但是沒有考慮分配足夠的CPU資源去處理I/O請求,因此也會影響I/O任務(wù)的效率。以往的部分研究中虛擬機的類型只能在系統(tǒng)啟動時手動指定,當(dāng)一個沒有被標(biāo)注為I/O密集型的虛擬機接收到大量I/O請求時,調(diào)度器無法改變調(diào)度策略,使得I/O響應(yīng)的延遲無法降低。因此這些方法在實際的系統(tǒng)當(dāng)中有局限性。本文通過實驗證明了Xen信用值調(diào)度器存在I/O響應(yīng)延遲的問題,在Xen中,當(dāng)有I/O請求到來時,I/O密集型的虛擬機只能等待調(diào)度器調(diào)度到它才能處理I/O請求,當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載比較高時,I/O的延遲會變得很大。本文還通過實驗證明了沒有給I/O請求分配足夠的處理時間帶來的性能問題。由于網(wǎng)絡(luò)的性能越來越高,一個I/O密集型的虛擬機,也需要大量的CPU資源來處理短時間內(nèi)到達的大量數(shù)據(jù)包,如果CPU資源不夠,就會導(dǎo)致I/O請求處理不及時,造成性能的下降。本文提出了一種動態(tài)時間片的調(diào)度策略,并在Xen上實現(xiàn)了系統(tǒng)原型。該調(diào)度算法會監(jiān)控虛擬機的中斷頻率和CPU使用率,根據(jù)中斷頻率區(qū)分虛擬機的類型,根據(jù)CPU使用率分配合適的時間片大小。在保證了調(diào)度的公平性的同時提升了I/O響應(yīng)的性能。本文最后通過實驗驗證了虛擬機在網(wǎng)絡(luò)I/O和磁盤I/O的響應(yīng)速度和吞吐量的表現(xiàn)上好于Xen默認(rèn)的信用值調(diào)度器。而且對于CPU密集型的虛擬機,兩種調(diào)度器的性能差別不大。該調(diào)度策略在保證了公平性的前提下提升了I/O的性能,同時引入了較小的額外開銷。
【關(guān)鍵詞】：虛擬化 信用值調(diào)度器 I/O響應(yīng)延遲 中斷頻率 CPU使用率
【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】：2015
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 課題背景及研究意義14-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 CPU虛擬化16-17
• 1.2.2 內(nèi)存虛擬化17
• 1.2.3 I/O虛擬化17-19
• 1.3 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排19-21
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容19-20
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排20-21
• 1.4 本章小結(jié)21-22
• 第二章 虛擬化技術(shù)22-36
• 2.1 虛擬化簡介22-24
• 2.2 系統(tǒng)虛擬化核心技術(shù)24-32
• 2.2.1 系統(tǒng)虛擬化架構(gòu)25-27
• 2.2.2 CPU虛擬化27-30
• 2.2.3 內(nèi)存虛擬化30-31
• 2.2.4 I/O虛擬化31-32
• 2.3 虛擬機監(jiān)控器32-34
• 2.4 虛擬機調(diào)度器34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 現(xiàn)有技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)36-46
• 3.1 Xen虛擬機調(diào)度器對I/O性能的影響36-43
• 3.1.1 Xen調(diào)度器介紹36-38
• 3.1.2 Xen虛擬機的I/O模型38-40
• 3.1.3 Xen調(diào)度器存在的問題40-43
• 3.2 相關(guān)研究的優(yōu)缺點43-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 第四章 DTSS調(diào)度器的設(shè)計與實現(xiàn)46-60
• 4.1 調(diào)度模型框架46-47
• 4.2 模塊分析47-53
• 4.2.1 中斷監(jiān)控模塊47-51
• 4.2.2 CPU監(jiān)控模塊51-53
• 4.3 調(diào)度算法分析53-58
• 4.3.1 調(diào)度器主要結(jié)構(gòu)54-55
• 4.3.2 調(diào)度算法設(shè)計55-57
• 4.3.3 調(diào)度算法實現(xiàn)57-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 第五章 實驗分析60-74
• 5.1 實驗環(huán)境搭建60-61
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)I/O性能61-68
• 5.2.1 Ping的往返時延61-62
• 5.2.2 Netperf的性能62-66
• 5.2.3 Apache服務(wù)器的性能66-68
• 5.3 磁盤I/O性能68-72
• 5.3.1 dd的吞吐量70-71
• 5.3.2 iozone的性能71-72
• 5.4 CPU任務(wù)性能72-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 參考文獻76-82
• 致謝82-84
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄84-85
• 上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文答辯決議書85

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6 張逢U

本文編號：254907