本文關(guān)鍵詞：虛擬化環(huán)境下的多核NUMA架構(gòu)性能優(yōu)化系統(tǒng)CNA

  更多相關(guān)文章： 多核NUMA架構(gòu) 虛擬化 性能提升 共享緩存

【摘要】：隨著虛擬化技術(shù)和多核NUMA架構(gòu)發(fā)展和普及,基于虛擬化環(huán)境的多核NUMA架構(gòu)商用服務(wù)器越來越受到廣泛的重視以及使用。與此同時(shí),業(yè)界對(duì)于虛擬化環(huán)境下的多核NUMA架構(gòu)服務(wù)器的性能要求也越來越高。一方面,虛擬化環(huán)境下系統(tǒng)默認(rèn)的調(diào)度器在NUMA架構(gòu)下并不能獲得很好的性能,另一方面,傳統(tǒng)的NUMA架構(gòu)因?yàn)樘摂M化技術(shù)的引入變得更加復(fù)雜,現(xiàn)有的基于線程調(diào)度的優(yōu)化算法也不能獲得令人滿意的性能提升。 在這樣的背景下,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向虛擬化環(huán)境多核NUMA架構(gòu)的性能優(yōu)化系統(tǒng),該系統(tǒng)基于共享緩存感知和NUMA感知,通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)虛擬機(jī)線程和NUMA硬件等性能信息,分析VCPU線程特征,對(duì)VCPU進(jìn)行實(shí)時(shí)遷移調(diào)度,以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的負(fù)載均衡,提高系統(tǒng)性能。 本文所作的工作主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： (1)對(duì)VCPU線程分類； 本文中,根據(jù)LLC失配率對(duì)VCPU線程進(jìn)行分類,并在線程更新過程中利用二重指數(shù)平滑算法類別的更新更加穩(wěn)定可靠,相較于系統(tǒng)默認(rèn)的調(diào)度器,這種對(duì)線程分類的方式更能考慮到VCPU線程的運(yùn)行特征,更利于CNA系統(tǒng)做出更正確的調(diào)度決策。 (2)提出VCPU線程到節(jié)點(diǎn)的綁定； 在CNA_VCPU調(diào)度算法的設(shè)計(jì)中,筆者提出VCPU線程到節(jié)點(diǎn)的綁定。這么做一方面可以保證調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的負(fù)載均衡,另一方面也可以由系統(tǒng)自帶調(diào)度器進(jìn)行節(jié)點(diǎn)到CPU核的調(diào)度,不僅提高了調(diào)度算法的靈活性還提高了系統(tǒng)的調(diào)度效率。調(diào)度算法在做出調(diào)度決策時(shí)優(yōu)先考慮將VCPU線程放置在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)上,可以降低系統(tǒng)VCPU線程調(diào)度的開銷。 (3)為每個(gè)線程引入了Home Node的概念； 為每個(gè)線程引入了Home Node的概念,這樣可以提高對(duì)LLC資源的共享,降低線程間對(duì)LLC競(jìng)爭(zhēng),提高系統(tǒng)性能。 (4)本文設(shè)計(jì)和實(shí)施了詳盡的測(cè)試方案。 本文設(shè)計(jì)和實(shí)施了詳盡的測(cè)試方案驗(yàn)證了CNA系統(tǒng)對(duì)虛擬機(jī)環(huán)境下多核NUMA系統(tǒng)有顯著的性能提升。
【關(guān)鍵詞】：多核NUMA架構(gòu) 虛擬化 性能提升 共享緩存
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP333.1;TP302.7
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 課題背景14-15
• 1.2 研究意義和目標(biāo)15-16
• 1.3 本文工作內(nèi)容16-17
• 1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 1.6 本章小結(jié)19-20
• 第2章 相關(guān)技術(shù)綜述20-31
• 2.1 多核NUMA架構(gòu)20-23
• 2.1.1 三大主流架構(gòu)體系20-22
• 2.1.2 NUMA的內(nèi)存組織22
• 2.1.3 多核NUMA處理器共享緩存LLC22-23
• 2.2 多核NUMA架構(gòu)下的虛擬化技術(shù)23-25
• 2.2.1 虛擬化技術(shù)23-24
• 2.2.2 虛擬化環(huán)境下多核NUMA架構(gòu)優(yōu)勢(shì)24-25
• 2.2.3 虛擬化環(huán)境下多核NUMA架構(gòu)現(xiàn)狀25
• 2.3 KVM和Xen25-27
• 2.3.1 KVM25-26
• 2.3.2 Xen26-27
• 2.4 現(xiàn)有線程調(diào)度技術(shù)綜述27-30
• 2.4.1 多核NUMA系統(tǒng)中虛擬機(jī)性能的優(yōu)化27-28
• 2.4.2 多核系統(tǒng)中NUMA感知競(jìng)爭(zhēng)管理28-29
• 2.4.3 基于MPKI的VCPU內(nèi)存本地化的公平調(diào)度29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 CNA關(guān)鍵技術(shù)研究31-41
• 3.1 虛擬化環(huán)境下NUMA架構(gòu)性能的影響因素31-34
• 3.1.1 CPU負(fù)載均衡調(diào)度31-32
• 3.1.2 LLC(Last-Level Cache)競(jìng)爭(zhēng)與共享32-33
• 3.1.3 遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)內(nèi)存訪問33
• 3.1.4 內(nèi)存控制器MC(Memory Control ler)競(jìng)爭(zhēng)33-34
• 3.1.5 緩存一致性開銷34
• 3.1.6 總結(jié)34
• 3.2 在線信息采集34-37
• 3.2.1 反映系統(tǒng)性能的信息34-35
• 3.2.2 PMU(Performance Monitor Unit)35-37
• 3.3 NUMA感知內(nèi)存決策37-38
• 3.4 虛擬機(jī)遷移38-40
• 3.4.1 KVM平臺(tái)遷移策略38-39
• 3.4.2 Xen平臺(tái)遷移策略39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 CNA性能優(yōu)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)41-57
• 4.1 總體設(shè)計(jì)架構(gòu)42-43
• 4.2 在線性能采集器OPC(Onl ine Performance Col lector)43-46
• 4.2.1 KVM平臺(tái)在線性能采集44-45
• 4.2.2 Xen平臺(tái)在線性能采集45
• 4.2.3 LLC miss rate45-46
• 4.3 感知調(diào)度器ABS(Aware_Based Scheduler)46-55
• 4.3.1 CNA_VCPU調(diào)度算法46-54
• 4.3.2 內(nèi)存遷移算法54-55
• 4.4 決策執(zhí)行器DA(Decision Actuators)55-56
• 4.4.1 KVM平臺(tái)決策執(zhí)行55-56
• 4.4.2 Xen平臺(tái)決策執(zhí)行56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第5章 CNA的測(cè)試與分析57-69
• 5.1 CNA性能優(yōu)化系統(tǒng)部署58-61
• 5.1.1 KVM平臺(tái)部署58-60
• 5.1.2 Xen平臺(tái)部署60-61
• 5.2 KVM平臺(tái)測(cè)試61-65
• 5.3 Xen平臺(tái)測(cè)試65-68
• 5.4 測(cè)試分析68
• 5.5 本章小結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 本文工作總結(jié)69-70
• 6.2 未來的進(jìn)一步工作70-71
• 參考文獻(xiàn)71-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研宄成果73-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1063968