發(fā)布時(shí)間：2017-09-18 06:13

  本文關(guān)鍵詞：KVM客戶機(jī)主動(dòng)共享的內(nèi)存超量使用策略研究

  更多相關(guān)文章： KVM 虛擬機(jī) 內(nèi)存 超量使用 回收 主動(dòng)共享

【摘要】：隨著云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，云服務(wù)器集群中的計(jì)算資源的管理已成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)的服務(wù)器集群，云計(jì)算通過虛擬化等技術(shù)改進(jìn)服務(wù)器的軟硬件資源的管理和分配的方式，提高了硬件資源的整體利用率和服務(wù)的可靠性。然而，虛擬化技術(shù)在應(yīng)用于服務(wù)器資源管理的過程中也遇到了一些挑戰(zhàn)，其中的挑戰(zhàn)之一就是虛擬機(jī)內(nèi)存資源分配的合理性。合理高效的虛擬機(jī)內(nèi)存資源分配管理是保障云計(jì)算環(huán)境整體效率的關(guān)鍵之一。內(nèi)存作為計(jì)算和存儲(chǔ)的中間環(huán)節(jié)在虛擬化平臺(tái)中顯得尤為重要，進(jìn)一步優(yōu)化虛擬機(jī)內(nèi)存管理將是提高虛擬化平臺(tái)整體資源利用率的關(guān)鍵。 然而，由于現(xiàn)有的KVM(Kernel-based Virtual Machine)虛擬化平臺(tái)中內(nèi)存管理的方式無法在物理機(jī)上分辨客戶機(jī)內(nèi)部?jī)?nèi)存頁面的具體狀態(tài)，客戶機(jī)內(nèi)存頁面僅以被訪問的頻率和內(nèi)容上的重復(fù)性的形式被物理機(jī)所感知，可能出現(xiàn)一些不合理的情況，各種現(xiàn)有的內(nèi)存超量使用策略也都存在一定的局限性或缺陷。 本文提出了新的超量使用內(nèi)存策略，即以修改客戶機(jī)系統(tǒng)內(nèi)核的方式使客戶機(jī)主動(dòng)提出與物理機(jī)共享其中未使用部分內(nèi)存，，以修改物理機(jī)上KVM模塊的方式回收客戶機(jī)愿意共享部分的內(nèi)存，從而排除此部分客戶機(jī)內(nèi)存對(duì)物理機(jī)內(nèi)存調(diào)度算法的干擾。 本策略可充分利用現(xiàn)有KVM平臺(tái)的各種策略模擬操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化技術(shù)的內(nèi)存管理特點(diǎn)，保留物理機(jī)操作系統(tǒng)的頁面交換策略，讓其感知客戶機(jī)操作系統(tǒng)的內(nèi)存訪問頻率；以KSM策略合并客戶機(jī)中重復(fù)頁面的方式模擬操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化中的加載程序或文件的去重特點(diǎn)；以本設(shè)計(jì)回收客戶機(jī)中未使用內(nèi)存的方式模擬操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化中客戶機(jī)程序?qū)⑽词褂脙?nèi)存釋放回物理機(jī)操作系統(tǒng)內(nèi)核內(nèi)存管理單元；以本設(shè)計(jì)關(guān)于客戶機(jī)操作系統(tǒng)內(nèi)核物理內(nèi)存頁塊優(yōu)先級(jí)的處理模擬操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化中統(tǒng)一的伙伴頁塊鏈表管理。 在與其他現(xiàn)有的內(nèi)存超量使用策略對(duì)比時(shí)，本文提出了基于微觀內(nèi)存頁面行為的模型，隨后展開介紹了兩種不同的設(shè)計(jì)方案和內(nèi)存外部碎片對(duì)本設(shè)計(jì)的影響，最后通過KVM虛擬化平臺(tái)下模擬內(nèi)存占用的實(shí)驗(yàn)論證了本設(shè)計(jì)可取得良好的效果。宏觀測(cè)試實(shí)驗(yàn)部分從系統(tǒng)整體的角度對(duì)比了開啟與未開啟IMR策略的情況下，客戶機(jī)啟動(dòng)與動(dòng)態(tài)內(nèi)存使用場(chǎng)景下物理機(jī)內(nèi)存使用，以及物理機(jī)交換區(qū)空間使用狀態(tài)方面的差別。 本設(shè)計(jì)主要適用于匿名內(nèi)存使用量波動(dòng)較大的計(jì)算環(huán)境，文中選擇了幾個(gè)主流開源軟件進(jìn)行匿名內(nèi)存用量的測(cè)試，驗(yàn)證了本設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)；在基于微觀頁面行為的測(cè)試中對(duì)比了頁面交換和KSM策略，本策略在處理客戶機(jī)空閑物理內(nèi)存塊的速度上至少提高了三個(gè)數(shù)量級(jí)。
【關(guān)鍵詞】：KVM 虛擬機(jī) 內(nèi)存 超量使用 回收 主動(dòng)共享
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP333.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 第一章 緒論11-24
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 系統(tǒng)虛擬化簡(jiǎn)介12-14
• 1.3 虛擬化技術(shù)分類14-16
• 1.3.1 硬件仿真虛擬化14-15
• 1.3.2 完全虛擬化15
• 1.3.3 半虛擬化15
• 1.3.4 硬件輔助虛擬化15-16
• 1.3.5 操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化16
• 1.4 KVM 虛擬化平臺(tái)簡(jiǎn)介16-20
• 1.4.1 CPU 管理17
• 1.4.2 內(nèi)存管理17-19
• 1.4.3 設(shè)備 I/O 管理19-20
• 1.5 虛擬機(jī)內(nèi)存研究現(xiàn)狀20-23
• 1.5.1 KVM 內(nèi)存管理現(xiàn)狀21-22
• 1.5.2 其他虛擬化平臺(tái)內(nèi)存管理現(xiàn)狀22
• 1.5.3 虛擬化技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)22-23
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)23-24
• 第二章 KVM 客戶機(jī)主動(dòng)共享的虛擬機(jī)內(nèi)存管理24-34
• 2.1 研究?jī)?nèi)容24-27
• 2.1.1 改進(jìn)半虛擬化環(huán)境25-26
• 2.1.2 改變操作系統(tǒng)級(jí)虛擬化環(huán)境26-27
• 2.2 各虛擬化平臺(tái)內(nèi)存管理策略分析27-29
• 2.3 框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)29-31
• 2.3.1 KVM 虛擬機(jī)內(nèi)存回收原理29-30
• 2.3.2 回收 KVM 客戶機(jī)主動(dòng)共享內(nèi)存的設(shè)計(jì)框架30-31
• 2.4 對(duì)比 KVM 其他內(nèi)存超量使用策略及建模31-33
• 2.4.1 與頁面交換策略的比較31-32
• 2.4.2 與 KSM 策略的比較32-33
• 2.4.3 與內(nèi)存膨脹策略的比較33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 客戶機(jī)空閑內(nèi)存頁面標(biāo)記與回收34-42
• 3.1 修改客戶機(jī)操作系統(tǒng)的方式34-37
• 3.1.1 平鋪記錄法34-35
• 3.1.2 鏈表記錄法35
• 3.1.3 客戶機(jī)信息記錄方式對(duì)比分析35-37
• 3.1.4 空閑內(nèi)存頁塊釋放優(yōu)先級(jí)及其影響37
• 3.2 具體實(shí)現(xiàn)與算法描述37-40
• 3.2.1 修改客戶機(jī)操作系統(tǒng)內(nèi)核37-38
• 3.2.2 修改物理機(jī) KVM 內(nèi)核模塊38-39
• 3.2.3 相關(guān)算法描述39-40
• 3.3 內(nèi)存碎片的影響40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 性能測(cè)試與分析42-51
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境42
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析42-49
• 4.2.1 各應(yīng)用程序匿名內(nèi)存用量分析43-44
• 4.2.2 對(duì)比非超量使用內(nèi)存環(huán)境44-45
• 4.2.3 對(duì)比頁面交換策略45-46
• 4.2.4 對(duì)比 KSM 策略46-47
• 4.2.5 IMR 策略微觀測(cè)試47-48
• 4.2.6 IMR 策略宏觀測(cè)試48-49
• 4.3 本章小結(jié)49-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 工作總結(jié)51-52
• 5.2 研究展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 附錄57-58
• 詳細(xì)摘要58-60

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張彬彬;汪小林;楊亮;賴榮鳳;王振林;羅英偉;李曉明;;修改客戶操作系統(tǒng)優(yōu)化KVM虛擬機(jī)的I/O性能[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2010年12期

2 陳昊罡;汪小林;王振林;張彬彬;羅英偉;李曉明;;DMM:虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)內(nèi)存映射模型[J];中國(guó)科學(xué):信息科學(xué);2010年12期

本文編號(hào)：873833