虚拟化环境中的动态时间片调节

摘要

云计算运用了许多传统计算机领域的技术，其中，虚拟化技术扮演着重要的角色。在虚拟化环境下，BgQ请求处理的快慢会影响整个系统的性能。传统的虚拟机调度器把BgQ任务和+Tm任务等同对待，会导致BgQ任务效率低下，进而影响整个系统的性能。学术界和工业界现有的部分研究虽然将BgQ任务与+Tm任务区别对待，但是没有考虑分配足够的+Tm资源去处理BgQ请求，因此也会影响BgQ任务的效率。以往的部分研究中虚拟机的类型只能在系统启动时手动指定，当一个没有被标注为BgQ密集型的虚拟机接收到大量BgQ请求时，调度器无法改变调度策略，使得BgQ响应的延迟无法降低。因此这些方法在实际的系统当中有局限性。
　　本文通过实验证明了t3N信用值调度器存在BgQ响应延迟的问题，在t3N中，当有BgQ请求到来时，BgQ密集型的虚拟机只能等待调度器调度到它才能处理BgQ请求，当系统负载比较高时，BgQ的延迟会变得很大。本文还通过实验证明了没有给BgQ请求分配足够的处理时间带来的性能问题。由于网络的性能越来越高，一个BgQ密集型的虚拟机，也需要大量的+Tm资源来处理短时间内到达的大量数据包，如果+Tm资源不够，就会导致BgQ请求处理不及时，造成性能的下降。
　　本文提出了一种动态时间片的调度策略，并在t3N上实现了系统原型。该调度算法会监控虚拟机的中断频率和+Tm使用率，根据中断频率区分虚拟机的类型，根据+Tm使用率分配合适的时间片大小。在保证了调度的公平性的同时提升了BgQ响应的性能。
　　本文最后通过实验验证了虚拟机在网络BgQ和磁盘BgQ的响应速度和吞吐量的表现上好于t3N默认的信用值调度器。而且对于+Tm密集型的虚拟机，两种调度器的性能差别不大。该调度策略在保证了公平性的前提下提升了BgQ的性能，同时引入了较小的额外开销。

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第一章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要内容及结构安排

1.4 本章小结

第二章 虚拟化技术

2.1 虚拟化简介

2.2 系统虚拟化核心技术

2.3 虚拟机监控器

2.4 虚拟机调度器

2.5 本章小结

第三章 现有技术面临的挑战

3.1 Xen虚拟机调度器对I/O 性能的影响

3.2 相关研究的优缺点

3.3 本章小结

第四章 DTSS 调度器的设计与实现

4.1 调度模型框架

4.2 模块分析

4.3 调度算法分析

4.4 本章小结

第五章 实验分析

5.1 实验环境搭建

5.2 网络I/O 性能

5.3 磁盘I/O 性能

5.4 CPU 任务性能

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

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