【摘 要】
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随着近年来云服务的普及,用户体验变得极为重要,针对负载均衡和热点等问题,需要依靠虚拟机动态迁移技术来解决问题的同时,保证用户的体验。虚拟机动态迁移流程中,内存由于信
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随着近年来云服务的普及,用户体验变得极为重要,针对负载均衡和热点等问题,需要依靠虚拟机动态迁移技术来解决问题的同时,保证用户的体验。虚拟机动态迁移流程中,内存由于信息量大且频繁变化,是整个迁移流程中最复杂的环节,决定了整个动态迁移的效率。现在主流的虚拟机动态迁移方法是内存预拷贝算法,通过迭代的方式将内存中每轮被更新的脏页传输到目标虚拟机,直到脏页小于阀值或迭代达到最大次数,才停机拷贝剩余脏页和其他资源,此时脏页足够少,使得服务中断时间足够短,能够保证用户的体验。传统预拷贝算法以脏页为粒度记录工作集进行迭代传输,当脏页率较高,实际脏数据较少时,传统预拷贝算法表现出迭代次数太多,总迁移时间太长,占用网络带宽太多等问题,针对这一情况,本文对传统预拷贝算法进行了改进,提出了基于页内脏数据为工作集进行迭代传输的DIP算法,相比传统预拷贝算法,DIP算法工作集粒度更细,更能准确的反映实际迁移环境,使得每轮传输的数据更少,工作集随着迭代更快的收敛,最终更快的小于阀值跳出迭代,拥有更高的迁移效率。在此基础上,本文引入算术编码和多线程到DIP算法,设计并实现了CDIP算法,并针对不融入算术编码,迭代第一轮融入算术编码,整个迭代融入算术编码三种不同的场景,配合同一组并发线程进行实验对比,最终论证出最优场景的CDIP算法。本文最后先通过实验数据论证了DIP算法相比传统预拷贝算法拥有较高的迁移效率,然后对引入算术编码和多线程的三个不同场景进行实验对比,迭代第一轮数据较大适合利用算术编码压缩处理,DIP算法收敛速度较快,后续迭代的数据较少,引入算术编码会减缓收敛速度,干扰迭代跳出,最终通过实验数据论证出在迭代第一轮引入算术编码和多线程的CDIP算法,相比于不融入和整个迭代融入是最优选择,能够进一步优化DIP算法提高迁移效率。
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