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云计算模式通过资源池化，应用混合部署的方式使得其在硬件成本、资源利用率等方面有较大的优势。另一方面，不同应用对系统资源的竞争可能导致应用的资源需求得不到保障，造成响应时间过长，吞吐率过低等后果。本文以云环境下共享存储系统为研究对象，设计和实现一套协同调度网络设备和存储设备的统一调度系统，为应用在IO资源上提供QoS保障。 本文的主要工作和贡献为: 1.提出了一种面向多队列NVMe设备的带质量保证的用户级IO机制。面向磁盘的调度采用延迟调度、合并请求的策略减少磁盘访问过程中的寻道操作。这种延迟调度的策略易造成SSD访问过程中性能损失。同时传统Linux存储软件栈过于臃肿，其在SSD访问过程中开销比例越来越大，逐渐成为性能瓶颈。本文采用用户级IO的技术避开内核存储软件栈;并利用NVMe多队列的特性，优化多线程访问SSD过程中对SSD操作队列产生的竞争，充分发挥NVMe设备性能优势。最后本文采用基于Token基数的方法，实现面向NVMe设备的带宽保障与分配机制。 2.设计了面向高性能网络设备的带宽分配、共享与高优先级应用延迟保障机制。在共享存储应用场景中，网络设备为数据访问过程提供数据通路。为避免应用程序访问过程中网络可能存在的性能瓶颈，本文组合应用Linux网络调度功能，提出一种新型的网络调度机制，实现了如下功能:第一，为多个不同客户端进行网络带宽分配。并应用间可以共享带宽资源，达到充分利用网络资源的目的。第二，在保持网卡高资源利用率同时，能够降低高优先级应用的访问延迟。 3.设计并实现了一种协同调度网络和存储设备的架构。本文采用网络设备和NVMe设备协同调度方式，由协同调度模块调度网络设备及NVMe设备的优先级，使得相同的应用在网络和存储设备上具有相同优先级，避免应用在网络和存储上优先级不统一的情况发生。网络调度模块实现对应用的带宽分配保障机制。针对高优先级应用，通过5％的带宽损失，能够降低高优先级应用延迟35％。并可以采用限制网卡带宽的方式灵活控制高优先级应用的网络延迟。存储调度模块中，本文利用用户级的优化手段，使得应用通过网络访问NVMe设备的聚合带宽达到1GB/s。并且通过协同调度二者的方式，能够在有其他流量影响的情况下，保障应用的带宽需求。