作為虛擬化技術(shù)所提供的一項(xiàng)重要特性,虛擬機(jī)在線遷移是數(shù)據(jù)中心和集群系統(tǒng)的管理中不可或缺的一項(xiàng)重要工具,并被廣泛應(yīng)用于負(fù)載均衡、能耗管理、系統(tǒng)在線維護(hù)等諸多應(yīng)用場(chǎng)景。由于其所發(fā)揮的重要作用,虛擬機(jī)在線遷移技術(shù)持續(xù)受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。隨著云計(jì)算環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的要求日益提升,以及數(shù)據(jù)中心內(nèi)部管理的精細(xì)化程度越來越高,虛擬機(jī)遷移操作也日趨頻繁。此外當(dāng)前虛擬機(jī)的資源配置日益增大,且其內(nèi)部可能運(yùn)行對(duì)遷移并不友好的內(nèi)存寫密集型負(fù)載。這些趨勢(shì)都對(duì)遷移系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提出了更高要求。針對(duì)這些問題,對(duì)進(jìn)一步提升虛擬機(jī)遷移性能,比如縮短遷移時(shí)間、減少數(shù)據(jù)傳輸量以及減輕遷移過程對(duì)應(yīng)用性能的影響等,進(jìn)行了深入研究,并從如何對(duì)虛擬機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移以及如何對(duì)遷移數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮兩個(gè)角度展開工作,提出相應(yīng)方法。提出適用于虛擬機(jī)遷移的帶寬感知的數(shù)據(jù)壓縮方法(Bandwidth-Aware Compression,簡(jiǎn)稱BAC)以縮短虛擬機(jī)遷移時(shí)間。為減少遷移期間的數(shù)據(jù)傳輸量并縮短遷移時(shí)間,虛擬機(jī)遷移中廣泛使用了數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),不同的數(shù)據(jù)壓縮方法為遷移帶來的性能提升是不相同的,且遷移帶寬會(huì)影響該性能提升。因此BAC實(shí)時(shí)監(jiān)控遷移所使用的網(wǎng)絡(luò)帶寬,并以此來動(dòng)態(tài)選擇適合的壓縮方法對(duì)虛擬機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。通過對(duì)運(yùn)行多種負(fù)載的虛擬機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)壓縮效果進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)了在遷移過程中選擇較優(yōu)的壓縮方法時(shí)不同負(fù)載所呈現(xiàn)的共性,并由此設(shè)計(jì)了可供不同負(fù)載所使用的壓縮策略表。此外,由于數(shù)據(jù)壓縮算法的壓縮窗口通常遠(yuǎn)大于單個(gè)內(nèi)存頁(yè)的大小,BAC進(jìn)一步采用了多頁(yè)合并壓縮的優(yōu)化方法,以充分挖掘數(shù)據(jù)壓縮為遷移帶來的性能收益。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,同傳統(tǒng)的采用固定的數(shù)據(jù)壓縮方法來加速虛擬機(jī)遷移的方案相比,BAC顯著地縮短了虛擬機(jī)遷移時(shí)間,且同時(shí)在數(shù)據(jù)傳輸量和停機(jī)時(shí)間兩項(xiàng)指標(biāo)上也具有較好的性能。提出基于內(nèi)存頁(yè)分頻傳輸?shù)奶摂M機(jī)快速遷移方法(Multi-Frequency Memory Transferring,簡(jiǎn)稱MFMT)以減少遷移期間的數(shù)據(jù)傳輸量并縮短遷移時(shí)間。為了實(shí)現(xiàn)較短的停機(jī)時(shí)間,預(yù)拷貝遷移算法需要對(duì)虛擬機(jī)內(nèi)存臟頁(yè)進(jìn)行多輪迭代傳輸。通過實(shí)驗(yàn)觀察到,不同內(nèi)存頁(yè)的寫臟頻率是不相同的,且可能差異較大。因此傳統(tǒng)預(yù)拷貝算法不加區(qū)分地對(duì)所有內(nèi)存臟頁(yè)進(jìn)行重復(fù)傳輸?shù)姆椒ú⒎亲罴?因?yàn)槠渫ǔ?huì)反復(fù)多次傳輸寫臟頻率較高的內(nèi)存頁(yè),不僅消耗了大量的網(wǎng)絡(luò)資源,而且可能影響遷移的順利完成。針對(duì)該問題,MFMT周期性地獲取虛擬機(jī)內(nèi)存頁(yè)的寫臟頻率信息,并依據(jù)寫臟頻率的不同對(duì)內(nèi)存頁(yè)進(jìn)行分類。在虛擬機(jī)遷移過程中,對(duì)于不同類別的內(nèi)存頁(yè),MFMT采用不同的傳輸頻率進(jìn)行遷移,并將寫臟頻率超出一定閾值的內(nèi)存頁(yè)直接放入停機(jī)—拷貝階段傳輸,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)遷移過程的加速。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MFMT雖然少量增加了虛擬機(jī)遷移的停機(jī)時(shí)間,但是顯著地減少了遷移數(shù)據(jù)量并縮短了遷移時(shí)間。此外MFMT還可以結(jié)合BAC一同使用,兩者優(yōu)化效果的疊加可以進(jìn)一步提升虛擬機(jī)遷移性能。提出面向內(nèi)存寫密集型負(fù)載的假臟頁(yè)判定及混合拷貝遷移方法以解決此類負(fù)載由于寫臟內(nèi)存較快而難以遷移的問題。通過對(duì)虛擬機(jī)內(nèi)存臟頁(yè)的詳細(xì)分析獲得了一項(xiàng)重要觀察:在遷移過程中有一定數(shù)量的假臟頁(yè)產(chǎn)生,且在所分析的8種內(nèi)存寫密集型負(fù)載中,有4種負(fù)載的假臟頁(yè)比例很高,占遷移期間臟頁(yè)總量的50%以上。與在之前迭代中已經(jīng)傳輸?shù)侥康亩说膶?duì)應(yīng)頁(yè)面拷貝相比,此類假臟頁(yè)的數(shù)據(jù)內(nèi)容沒有發(fā)生任何改變,因此其重復(fù)傳輸既沒有必要,又浪費(fèi)了大量網(wǎng)絡(luò)資源。在詳細(xì)探究了假臟頁(yè)產(chǎn)生的根本原因后,提出利用計(jì)算和比對(duì)安全哈希值的方法以避免其重復(fù)傳輸,并分析了哈希沖突概率以確保該方法的安全性。此外,為了保證所有負(fù)載都能夠成功完成遷移,進(jìn)一步將安全哈希方法同所設(shè)計(jì)的混合拷貝遷移方法進(jìn)行結(jié)合。該混合拷貝遷移方法采用了啟發(fā)式思想,可以在一個(gè)近似最優(yōu)的時(shí)刻從預(yù)拷貝階段切換進(jìn)入后拷貝階段,從而既不會(huì)浪費(fèi)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行過多無(wú)用的預(yù)拷貝迭代,又可以盡量縮短后拷貝階段的持續(xù)時(shí)間,以減輕后拷貝算法的固有缺陷給遷移帶來的負(fù)面影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的綜合遷移方法有效解決了遷移內(nèi)存寫密集型負(fù)載所面臨的問題,顯著提升了其遷移性能。此外該方法還可以同BAC進(jìn)行結(jié)合,兩者優(yōu)化效果的疊加可以為內(nèi)存寫密集型負(fù)載帶來更多的遷移性能提升。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP302
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 背景介紹
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
2 適用于虛擬機(jī)遷移的帶寬感知的數(shù)據(jù)壓縮方法
    2.1 不同遷移網(wǎng)絡(luò)帶寬下數(shù)據(jù)壓縮方法的選擇
    2.2 運(yùn)行不同負(fù)載的虛擬機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)壓縮效果分析
    2.3 帶寬感知的數(shù)據(jù)壓縮方法
    2.4 性能評(píng)測(cè)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于內(nèi)存頁(yè)分頻傳輸?shù)奶摂M機(jī)快速遷移方法
    3.1 虛擬機(jī)內(nèi)存頁(yè)寫臟頻率分析及其對(duì)遷移的影響
    3.2 基于內(nèi)存頁(yè)分頻傳輸?shù)奶摂M機(jī)遷移方法
    3.3 性能評(píng)測(cè)
    3.4 本章小結(jié)
4 面向內(nèi)存寫密集型負(fù)載的假臟頁(yè)判定及混合拷貝遷移方法
    4.1 遷移內(nèi)存寫密集型負(fù)載所面臨的挑戰(zhàn)
    4.2 假臟頁(yè)的發(fā)現(xiàn)及其產(chǎn)生原因的探究
    4.3 面向內(nèi)存寫密集型負(fù)載的綜合遷移方案
    4.4 性能評(píng)測(cè)
    4.5 本章小結(jié)
5 全文總結(jié)與展望
    5.1 主要成果
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄2 攻讀博士學(xué)位期間申請(qǐng)的發(fā)明專利和軟件著作權(quán)
附錄3 攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目

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本文編號(hào)：2890390