針對Docker動態(tài)遷移中高臟頁率內(nèi)存被重復(fù)拷貝問題,提出了基于Markov的Docker動態(tài)遷移優(yōu)化算法。首先利用linux的內(nèi)存跟蹤機(jī)制獲取內(nèi)存頁被修改的情況,之后將獲取的數(shù)據(jù)輸入Markov預(yù)測算法,根據(jù)預(yù)測結(jié)果求出高臟頁率內(nèi)存并將其放到后期傳輸。實(shí)驗(yàn)表明,該方案能有效減少高臟頁率內(nèi)存的重復(fù)拷貝,特別是在高負(fù)載的情況下,同時(shí)能減少迭代次數(shù)約25.20%,縮短停機(jī)時(shí)間約7.14%。 

【文章來源】：信息技術(shù). 2020,44(09)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

空負(fù)載停機(jī)時(shí)間

高負(fù)載停機(jī)時(shí)間

低負(fù)載下迭代遷移次數(shù)


本文編號：3255625