【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)成為了云計算的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過虛擬化技術(shù),一臺物理機能夠運行多臺虛擬機,而每臺虛擬機都擁有自己獨立的資源,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,虛擬機被期望于執(zhí)行越來越多的網(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,提升虛擬機在高性能網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境下的性能也變得越來越重要。與此同時,非一致性內(nèi)存訪問(Non-Uniform Memory Access)架構(gòu)由于其良好的可擴展性,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,每個處理器可以訪問整個系統(tǒng)的內(nèi)存。然而,與處理器訪問自己所在NUMA節(jié)點的內(nèi)存相比,處理器訪問其他NUMA節(jié)點的內(nèi)存所需要的開銷會更大,這便是經(jīng)典的NUMA內(nèi)存親和度問題。NUMA架構(gòu)給虛擬機的性能優(yōu)化帶來了明顯的挑戰(zhàn),這是因為,對于虛擬機來說,其所在的宿主機的物理拓?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。這是因為,在NUMA架構(gòu)下,以太網(wǎng)卡等I/O設(shè)備通常只與一個NUMA節(jié)點連接,而只有當(dāng)虛擬機處于網(wǎng)卡所在的NUMA節(jié)點時,虛擬機與網(wǎng)絡(luò)的親和度才是最優(yōu)的。在過去,內(nèi)存的性能通常比以太網(wǎng)卡高出多個數(shù)量級。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。為了解決這些問題,本文通過研究高性能網(wǎng)絡(luò)虛擬化環(huán)境下,NUMA系統(tǒng)的內(nèi)存與網(wǎng)卡資源親和度來優(yōu)化虛擬機的性能。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,虛擬機與網(wǎng)卡的親和度對虛擬機性能的影響。接著,本文創(chuàng)新性地將虛擬機與網(wǎng)卡的資源親和度分解為網(wǎng)卡與虛擬機處理器的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機內(nèi)存的親和度。然后通過分別量化和建模虛擬機處理器與內(nèi)存的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機處理器的親和度,網(wǎng)卡與虛擬機內(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通過結(jié)合系統(tǒng)的全局硬件資源親和度以及虛擬機的實時行為特征來預(yù)測虛擬機的性能。實驗證明,RAIE能夠達(dá)到較高的性能預(yù)測準(zhǔn)確度:在平均情況下,RAIE能達(dá)到93%的性能預(yù)測準(zhǔn)確度。而基于模型RAIE,我們在KVM平臺上設(shè)計并實現(xiàn)了一個虛擬機調(diào)度器:RAIESched。RAIESched會在運行時動態(tài)收集虛擬機的信息并基于模型RAIE做調(diào)度決策。針對RAIESched的實驗表明,相比于KVM默認(rèn)的虛擬機調(diào)度器,對于現(xiàn)實的應(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP302

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