發(fā)布時間：2021-03-03 22:58

　　為了橋接語義鴻溝,提升I/O性能,需要對執(zhí)行不同類型負載的虛擬CPU（v CPU）采取不同的調(diào)度策略,故而虛擬CPU調(diào)度算法亟需優(yōu)化�；贙VM虛擬化平臺提出一種基于任務(wù)分類的虛擬CPU調(diào)度模型STC（virtual CPU scheduler based on task classification）,它將虛擬CPU（v CPU）和物理CPU分別分為兩個類型,分別為short v CPU和long v CPU,以及short CPU和long CPU,不同類型的v CPU分配至對應(yīng)類型的物理CPU上執(zhí)行。同時,基于機器學(xué)習(xí)理論,STC構(gòu)建分類器,通過提取任務(wù)行為特征將任務(wù)分為兩類,I/O密集型的任務(wù)分配至short v CPU上,而計算密集型任務(wù)則分配至long v CPU上。STC在保證計算性能的基礎(chǔ)上,提高了I/O的響應(yīng)速度。實驗結(jié)果表明,STC與系統(tǒng)默認的CFS相比,網(wǎng)絡(luò)延時降低18%,網(wǎng)絡(luò)吞吐率提高17%～25%,并且保證了整個系統(tǒng)的資源共享公平性。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用研究. 2020,37(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

4 混合任務(wù)公平性測試

為進一步驗證上述分析，本文在調(diào)度周期為24 ms，最小的時間片長度為3 ms的情況下和調(diào)度周期2.4 ms，最小時間片長度為0.3ms的情況下對虛擬機進行測試，測試結(jié)果如圖2、3所示。圖2測試顯示了不同情況下虛擬機的I/O延時情況。測試分為四組，通過配置，將四個虛擬機與同一個物理CPU綁定，分別在一臺主機上同時運行1～4個虛擬機并對它們進行ping測試，得到平均I/O網(wǎng)絡(luò)延時。圖3測試顯示了不同情況下虛擬機執(zhí)行計算密集型任務(wù)的性能。由于密碼運算屬于計算密集型任務(wù)，所以本文采用密碼AES運算作為計算密集型任務(wù)對虛擬機進行測試，得到平均加密速度。圖3 加密速度測試

加密速度測試


本文編號：3062080