面向虚拟机的远程磁盘缓存

在虚拟机(virtual machine)系统中,随着虚拟机数量和应用程序需求的不断增长,内存容量已经成为应用程序性能的主要瓶颈。为了提升内存密集型和I/O密集型程序的页面交换性能,提出了虚拟机的远程磁盘缓存机制REMOCA,它允许运行在一台物理主机上的虚拟机将其他物理主机的内存作为其二级磁盘缓存。由于网络传输延迟远远小于磁盘访问,用网络传输代替磁盘访问就能够有效地降低虚拟机的平均磁盘访问延迟。REMOCA的目标就要尽可能地减少磁盘访问。REMOCA运行在虚拟机管理器中,其基本工作原理是截获并处理虚拟机的页面淘汰、磁盘访问等事件。REMOCA能够与现有的虚拟机内存管理机制(如气球技术、影子缓存)相结合,从而提供更加灵活的内存资源管理策略。实验数据表明,REMOCA能有效地降低页面抖动对虚拟机性能的影响,并在很大程度上提升虚拟机中I/O密集型应用的性能。

虚拟机缓存划分的设计与实现

阐述了一种基于VMM(virtual machine manager)的虚拟机缓存划分的设计与实现。该方法采用操作系统中的页面着色技术,在虚拟机管理器Xen上进行实现。这种机制对于VMM之上的客户操作系统是完全透明的,便于操作,具有很好的灵活性。经测试表明,提出的缓存划分的方法能够显著地提高同时运行在不同虚拟机上的应用程序的性能。对从SPEC CPU 2006基准测试程序里面挑选出来的并发程序的负载进行测试,结果表明缓存划分最高可以使其性能提升19%。

虚拟机陷出的检测及分析

虚拟机执行敏感指令时会陷出到虚拟机管理器(virtual machine monitor,VMM)处理,虚拟机频繁陷出是影响虚拟化性能的重要因素,因此全面了解导致陷出的敏感指令对虚拟化性能优化有重要意义。提出了一个创新性的方法"桶竞争法"(competition in bucket method,CBM),通过把敏感指令的地址映射到不同的桶中,采用竞争方式在各个桶内寻找陷出次数最多的几个地址,能高效地跟踪所有的虚拟机陷出。

Mbalancer：虚拟机内存资源动态预测与调配

在现代数据中心,虚拟化技术在资源管理、服务器整合、提高资源利用率等方面发挥了巨大的作用,已成为云计算架构中关键的抽象层次和重要的支撑性技术.在虚拟化环境中,如果要保证高资源利用率和系统性能,必须有一个高效的内存管理方法,使得虚拟机的物理内存大小能够满足应用程序不断变化的内存需求.因此,如何在单机以及数据中心内进行内存资源的动态调控,就成为了一个关键性问题.实现了一个低开销、高精确度的内存工作集跟踪机制,进而进行相应的本地或者全局的内存调控.采用了多种动态内存调控技术:气球技术能够在单机内有效地为各个虚拟机动态调节内存;远程缓存技术可在物理机之间进行内存调度;虚拟机迁移可将虚拟机负载在多个物理主机间进行均衡.深入分析了以上各种方案的优缺点,并根据内存超载的情况有针对性地设计了相应的调控策略,实验数据表明:所提出的预测式的内存资源管理方法能够对内存资源进行在线监控和动态调配,并有效地提高了数据中心的内存资源利用率,降低了数据中心能耗.