一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明的微架構(gòu)感知的多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法，該多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法中采集各個虛擬機(jī)的性能特征信息，通過對虛擬機(jī)的運行性能特征信息中各個性能特征，按照設(shè)定的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法，并根據(jù)調(diào)度算法將各個虛擬機(jī)劃分至相應(yīng)的隊列中，并按照設(shè)定的隊列優(yōu)先級判斷各個隊列的變化，根據(jù)隊列的變化來調(diào)用相應(yīng)的調(diào)度算法。該多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法有效利用NUMA多核系統(tǒng)中潛在的性能提升空間，從而提高虛擬化系統(tǒng)的整體性能，降低物理資源使用成本，同時降低能耗等其他管理開銷。
【專利說明】一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及虛擬計算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法。
【背景技術(shù)】
[0002]云計算數(shù)據(jù)中心部署的服務(wù)器普遍采用多核處理器、非一致內(nèi)存訪問(Non-Uniform Memory Access, NUMA)架構(gòu)，每臺服務(wù)器上擁有多個NUMA節(jié)點。
[0003]NUMA多核體系結(jié)構(gòu)中，存在多種硬件資源的共享利用以及內(nèi)存訪問的非一致性等特點。
[0004]每個NUMA節(jié)點擁有多個處理核心(core或CPU，以下稱CPU)，多個CPU共享最后一級緩存(L3共享緩存)，內(nèi)存控制器等微架構(gòu)。NUMA架構(gòu)的引入，使得系統(tǒng)中硬件資源的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相對一致內(nèi)存訪問(Uniform Memory Access,UMA)架構(gòu)更加復(fù)雜，導(dǎo)致不同NUMA節(jié)點上的CPU訪問內(nèi)存的延遲不一致，CPU訪問非本地NUMA節(jié)點內(nèi)存的延遲大于訪問本地NUMA節(jié)點的內(nèi)存。同時，不同的CPU分別共享各自NUMA節(jié)點上的最后一級緩存，導(dǎo)致任務(wù)運行在不同CPU上時，任務(wù)運行的性能表現(xiàn)會因共享緩存的使用情況、內(nèi)存帶寬的使用情況、以及內(nèi)存訪問遠(yuǎn)近等的不同而出現(xiàn)較大的性能差異。
[0005]例如在Intel的NUMA多核結(jié)構(gòu)中，通過高速互聯(lián)技術(shù)(QuickPath Interconnect,QPI)將系統(tǒng)中的各個NUMA節(jié)點連接成一個統(tǒng)一地址空間的計算機(jī)系統(tǒng)。每個NUMA節(jié)點上擁有自己的L3共享緩存、內(nèi)存控制器、以及相應(yīng)的內(nèi)存單元。如圖1所示的結(jié)構(gòu)中，存在的共享微架構(gòu)主要包括L3共享緩存、QPI互連設(shè)備、內(nèi)存控制器。這些微架構(gòu)是否能夠被系統(tǒng)合理高效地使用，對于系統(tǒng)整體性能有很大的影響。
[0006]目前，在多核NUMA架構(gòu)中，主要存在以下幾種微架構(gòu)資源使用問題:
[0007](1)L3共享緩存的數(shù)據(jù)共享問題；
[0008](2)L3共享緩存的資源競爭問題；
[0009](3)互連設(shè)備的帶寬競爭問題；
[0010](4)內(nèi)存控制器及內(nèi)存帶寬的競爭問題；
[0011](5)內(nèi)存的非一致訪問問題；
[0012]其中內(nèi)存的非一致訪問問題是除了以上微架構(gòu)的資源使用問題之外，還存在NUMA架構(gòu)最普遍的問題。
[0013]針對以上問題，現(xiàn)有的虛擬機(jī)傳統(tǒng)調(diào)度算法主要根據(jù)系統(tǒng)中CPU的負(fù)載情況調(diào)度相應(yīng)的虛擬機(jī)，具體的解決方案主要可分為如下三種:
[0014](I)內(nèi)存感知的調(diào)度及內(nèi)存分配管理等方法；
[0015](2)共享緩存資源競爭消除調(diào)度方法；
[0016]⑶NUMA結(jié)構(gòu)邏輯劃分的方法。
[0017]以上的調(diào)度算法沒有考慮共享緩存、核間互連網(wǎng)絡(luò)(interconnect)和內(nèi)存控制器等共享物理資源微架構(gòu)(micro-architecture)的在線運行使用情況。而在同一個NUMA多核系統(tǒng)中，以上幾個問題對總體性能互相影響，其相互之間的作用關(guān)系錯綜復(fù)雜。依靠單一的解決方案不能完全解決所有問題。
[0018]因此，在現(xiàn)有的虛擬化系統(tǒng)中，還沒有完全有效利用NUMA多核硬件結(jié)構(gòu)所能提供的性能優(yōu)勢，導(dǎo)致虛擬化系統(tǒng)的硬件資源、能耗資源的浪費。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0019]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法。
[0020]一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，所述的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法應(yīng)用于NUMA多核體系結(jié)構(gòu)，包括:
[0021](I)采集所述的NUMA多核體系結(jié)構(gòu)中各個虛擬機(jī)性能特征信息；
[0022]所述的性能特征信息包括虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率；
[0023](2)根據(jù)虛擬機(jī)的性能特征信息，按照設(shè)定的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法，并根據(jù)調(diào)度算法將各個虛擬機(jī)劃分至相應(yīng)的隊列中；
[0024]所述的隊列分別為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列；
[0025](3)循環(huán)進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度，每次循環(huán)過程如下:
[0026]按照設(shè)定的隊列優(yōu)先級從高至低依次檢測各個隊列中的虛擬機(jī)是否發(fā)生變化，若發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行該隊列對應(yīng)的調(diào)度算法進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度；若不發(fā)生變化，則繼續(xù)判斷下一個隊列是否變化，直至最后一個隊列:
[0027]若最后一個隊列發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行相應(yīng)的調(diào)度算法后休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)；
[0028]若最后一個隊列不發(fā)生變化，則休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)。
[0029]本發(fā)明中各個隊列設(shè)定的調(diào)度算法如下:
[0030]所述的緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法；
[0031]所述的內(nèi)存帶寬均衡策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為內(nèi)存帶寬均衡算法；
[0032]所述的資源競爭消除策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為共享資源競爭消除算法；
[0033]所述的默認(rèn)本地運行策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為本地運行調(diào)度調(diào)整算法。
[0034]本發(fā)明中各個調(diào)度算(包括緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法、內(nèi)存帶寬均衡算法、共享資源競爭消除算法和本地運行調(diào)度調(diào)整算法)法均為已知算法，運行時直接調(diào)用該調(diào)度算法對應(yīng)的函數(shù)即可。
[0035]在虛擬化系統(tǒng)中，虛擬機(jī)對資源的使用情況各不相同。系統(tǒng)中微架構(gòu)資源使用情況和內(nèi)存訪問非一致性問題對于每臺虛擬機(jī)的性能影響也各不相同。一部分虛擬機(jī)由于緩存數(shù)據(jù)共享帶來的性能提升較為明顯，一部分虛擬機(jī)對于緩存和互連資源(QPI)的競爭導(dǎo)致的性能下降較為明顯，其他虛擬機(jī)的性能對于內(nèi)存控制器和內(nèi)存帶寬的使用較為敏感，還有其他的虛擬機(jī)對于內(nèi)存非一致性訪問延遲較為敏感。
[0036]本發(fā)明的微架構(gòu)感知的多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法，該多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法中首先采集各個虛擬機(jī)的性能特征信息，并通過對虛擬機(jī)的運行性能特征信息中各個性能特征，按照設(shè)定的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法，并根據(jù)調(diào)度算法將各個虛擬機(jī)劃分至相應(yīng)的隊列中，并按照設(shè)定的隊列優(yōu)先級判斷各個隊列的變化，根據(jù)隊列的變化來調(diào)用相應(yīng)的調(diào)度算法。該多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法有效利用NUMA多核系統(tǒng)中潛在的性能提升空間，從而提高虛擬化系統(tǒng)的整體性能，降低物理資源使用成本，同時降低能耗等其他管理開銷。
[0037]由于虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率對虛擬機(jī)的運行性能影響逐漸減小，作為優(yōu)選，所述的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率。
[0038]所述步驟(2)通過以下方法為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法:
[0039](2-1)比較該虛擬機(jī)的緩存行共享狀態(tài)比例與第一閾值的大小關(guān)系,若大于第一閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法，否則，進(jìn)行步驟(2-2)；
[0040](2-2)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率與第二閾值的大小關(guān)系，若大于第二閾值，則設(shè)定虛擬機(jī)的調(diào)度算法為內(nèi)存帶寬均衡算法，否則，執(zhí)行步驟(2-3)；
[0041](2-3)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)緩存失效率與第三閾值的大小關(guān)系，若大于第三閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為共享資源競爭消除算法，否則，設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為本地運行調(diào)度調(diào)整算法。
[0042]所述的第一閾值為0.5?0.8。
[0043]所述的第二閾值為服務(wù)器單路內(nèi)存帶寬的1/2?4/5。
[0044]所述的第三閾值為0.5?0.8。
[0045]每個閾值設(shè)置的高低影響到整個虛擬系統(tǒng)的運行性能，通過合理的選擇第一閾值、第二閾值和第三閾值可以有效提高虛擬系統(tǒng)的整體運行性能。其中服務(wù)器(物理機(jī))單路內(nèi)存帶寬為6GB/s到lOGB/s，根據(jù)物理機(jī)配置不同而有所不同。
[0046]作為優(yōu)選，所述的隊列優(yōu)先級從高至低依次為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列。
[0047]作為優(yōu)選，所述的時間周期動態(tài)可調(diào)，若該輪循環(huán)中至少有一個隊列的虛擬機(jī)發(fā)生變化，則所述的時間周期為第一時間周期，若該輪循環(huán)中所有隊列中的虛擬機(jī)均不發(fā)生變化，則該時間周期為第二時間周期，且第二時間周期大于第一時間周期。
[0048]休眠的時間周期可以不變，即不管各個隊列是否發(fā)生變化均休眠的時間周期均相同。本發(fā)明中通過動態(tài)調(diào)整該休眠的時間周期，可以降低系統(tǒng)開銷，同時保證虛擬機(jī)行為變化時，及時執(zhí)行調(diào)整策略。第二時間周期比第一時間周期大2?5s，通常情況下第一時間周期為5?10s，第二時間周期為8?15s。第一時間周期和第二時間周期的具體取值也可以根據(jù)實際應(yīng)用情況設(shè)置。
[0049]本發(fā)明的微架構(gòu)感知的多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法，根據(jù)性能特征進(jìn)行分析處理，將所有的虛擬機(jī)劃分為若干類，并為各類虛擬機(jī)設(shè)定相應(yīng)的調(diào)度策略。該多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法有效利用NUMA多核系統(tǒng)中虛擬機(jī)的性能特征對虛擬機(jī)的影響特征，針對不同影響采用不同的調(diào)度策略，從而提高虛擬化系統(tǒng)的整體性能，降低物理資源使用成本，同時降低能耗等其他管理開銷。
【專利附圖】

【附圖說明】[0050]圖1為本發(fā)明的微架構(gòu)感知的多策略虛擬機(jī)調(diào)度方法的流程圖；
[0051]圖2為本發(fā)明的每次循環(huán)的流程圖。
【具體實施方式】
[0052]下面將結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0053]本實施例的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法應(yīng)用于NUMA多核體系結(jié)構(gòu)，該NUMA多核體系結(jié)構(gòu)包括與若干個與各個虛擬機(jī)一一對應(yīng)的硬件性能采集單元和性能監(jiān)控器，與所有虛擬機(jī)性能監(jiān)控器連接的特征分析器，以及與特征分析器連接的策略選擇器。系統(tǒng)通過性能監(jiān)控器利用硬件性能信息采集單元在線獲取虛擬機(jī)的運行性能信息，性能監(jiān)控器將收集到的虛擬機(jī)性能特征信息傳遞到特征分析器中，經(jīng)過特征分析器對虛擬機(jī)的性能特征信息進(jìn)行分析處理，將虛擬機(jī)的性能特征信息傳遞給策略選擇器中。通過策略選擇器為系統(tǒng)中的每臺虛擬機(jī)選擇相應(yīng)的調(diào)度管理策略，同時將虛擬機(jī)插入相應(yīng)策略的虛擬機(jī)管理隊列中。系統(tǒng)周期性地調(diào)用不同策略的虛擬機(jī)調(diào)度算法，調(diào)度相應(yīng)策略隊列中的虛擬機(jī)。
[0054]一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，如圖1所示，包括:
[0055](I)采集該NUMA多核體系結(jié)構(gòu)中各個虛擬機(jī)性能特征信息，其中性能特征信息包括虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率。
[0056](2)根據(jù)虛擬機(jī)的性能特征信息，按照設(shè)定的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法，并根據(jù)調(diào)度算法將各個虛擬機(jī)劃分至相應(yīng)的隊列中；
[0057]本實施例中的隊列分別為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列(記為CS隊列)、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列(記為MU隊列)、資源競爭消除策略隊列(記為RC隊列)和默認(rèn)本地運行策略隊列(記為Default隊列)。各個隊列設(shè)定的調(diào)度算法如下:
[0058]緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法；
[0059]內(nèi)存帶寬均衡策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為內(nèi)存帶寬均衡算法；
[0060]資源競爭消除策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為共享資源競爭消除算法；
[0061]默認(rèn)本地運行策略隊列對應(yīng)的調(diào)度算法為本地運行調(diào)度調(diào)整算法。
[0062]本實施例中的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率。并通過以下方法為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法:
[0063](2-1)比較該虛擬機(jī)的緩存行共享狀態(tài)比例與第一閾值(本實施例中第一閾值為
0.6)的大小關(guān)系，若大于第一閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法，否則，進(jìn)行步驟(2-2)；
[0064](2-2)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率與第二閾值的大小關(guān)系，若大于第二閾值(本實施例中第二閾值為服務(wù)器單路內(nèi)存帶寬的4/5，其中服務(wù)器單路最大內(nèi)存帶寬為lOGB/s，則第二閾值為8GB/s)，則設(shè)定虛擬機(jī)的調(diào)度算法為內(nèi)存帶寬均衡算法，否則，執(zhí)行步驟(2-3)；
[0065](2-3)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)緩存失效率與第三閾值(本實施例中第三閾值為
0.6)的大小關(guān)系，若大于第三閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為共享資源競爭消除算法，否則，設(shè)定該虛擬機(jī)的度算法為本地運行調(diào)度調(diào)整算法。
[0066](3)循環(huán)進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度，每次循環(huán)過程如下:
[0067]按照設(shè)定的隊列優(yōu)先級從高至低依次檢測各個隊列中的虛擬機(jī)是否發(fā)生變化，若發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行該隊列對應(yīng)的調(diào)度算法進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度；若不發(fā)生變化，則繼續(xù)判斷下一個隊列是否變化，直至最后一個隊列:
[0068]若最后一個隊列發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行相應(yīng)的調(diào)度算法后休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)；
[0069]若最后一個隊列不發(fā)生變化，則休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)。
[0070]本實施例中隊列優(yōu)先級從高至低依次為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列。每次循環(huán)具體過程如圖2所示，依次判斷緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列中的虛擬機(jī)是否發(fā)生變化，發(fā)生變化后則對該隊列中的虛擬機(jī)實施相應(yīng)的調(diào)度算法。對于默認(rèn)本地運行策略隊列，若發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行相應(yīng)的調(diào)度算法后休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)；否則直接休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)。
[0071]本實施例中時間周期動態(tài)可調(diào)，若該輪循環(huán)中至少有一個隊列的虛擬機(jī)發(fā)生變化，則該時間周期為第一時間周期(本實施例中為10s)，若該輪循環(huán)中所有隊列中的虛擬機(jī)均不發(fā)生變化，則該時間周期為第二時間周期(本實施例中為12s)，第二時間周期大于第一時間周期。
[0072]以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，所述的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法應(yīng)用于NUMA多核體系結(jié)構(gòu)，其特征在于，包括: (1)采集所述的NUMA多核體系結(jié)構(gòu)中各個虛擬機(jī)性能特征信息； 所述的性能特征信息包括虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率； (2)根據(jù)虛擬機(jī)的性能特征信息，按照設(shè)定的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法，并根據(jù)調(diào)度算法將各個虛擬機(jī)劃分至相應(yīng)的隊列中； 所述的隊列分別為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存 帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列； (3)循環(huán)進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度，每次循環(huán)過程如下: 按照設(shè)定的隊列優(yōu)先級從高至低依次檢測各個隊列中的虛擬機(jī)是否發(fā)生變化，若發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行該隊列對應(yīng)的調(diào)度算法進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度；若不發(fā)生變化，則繼續(xù)判斷下一個隊列是否變化，直至最后一個隊列: 若最后一個隊列發(fā)生變化，則調(diào)用并執(zhí)行相應(yīng)的調(diào)度算法后休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)； 若最后一個隊列不發(fā)生變化，則休眠設(shè)定的時間周期后進(jìn)入下一次循環(huán)。
2.如權(quán)利要求1所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的性能特征優(yōu)先級從高至低依次為虛擬機(jī)緩存行共享狀態(tài)比例、虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率和虛擬機(jī)緩存失效率。
3.如權(quán)利要求2所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述步驟(2)通過以下方法為各個虛擬機(jī)設(shè)定調(diào)度算法: (2-1)比較該虛擬機(jī)的緩存行共享狀態(tài)比例與第一閾值的大小關(guān)系，若大于第一閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為緩存數(shù)據(jù)共享調(diào)度算法，否則，進(jìn)行步驟(2-2)； (2-2)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)內(nèi)存帶寬占用率與第二閾值的大小關(guān)系，若大于第二閾值，則設(shè)定虛擬機(jī)的調(diào)度算法為內(nèi)存帶寬均衡算法，否則，執(zhí)行步驟(2-3)； (2-3)比較該虛擬機(jī)的虛擬機(jī)緩存失效率與第三閾值的大小關(guān)系，若大于第三閾值，則設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為共享資源競爭消除算法，否則，設(shè)定該虛擬機(jī)的調(diào)度算法為本地運行調(diào)度調(diào)整算法。
4.如權(quán)利要求3所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的第一閾值為0.5~0.8。
5.如權(quán)利要求3所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的第二閾值為服務(wù)器單路內(nèi)存帶寬的1/2~4/5。
6.如權(quán)利要求3所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的第三閾值為0.5~0.8。
7.如權(quán)利要求1~6中任意一項權(quán)利要求所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的隊列優(yōu)先級從高至低依次為緩存數(shù)據(jù)共享策略隊列、內(nèi)存帶寬均衡策略隊列、資源競爭消除策略隊列和默認(rèn)本地運行策略隊列。
8.如權(quán)利要求7所述的基于微架構(gòu)感知的虛擬機(jī)調(diào)度多策略選擇方法，其特征在于，所述的時間周期動態(tài)可調(diào)，若該輪循環(huán)中至少有一個隊列的虛擬機(jī)發(fā)生變化，則所述的時間周期為第一時間周期， 若該輪循環(huán)中所有隊列中的虛擬機(jī)均不發(fā)生變化，則該時間周期為第二時間周期，且第二時間周期大于第一時間周期。
【文檔編號】G06F9/455GK103955397SQ201410176035
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年4月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月28日
【發(fā)明者】王總輝, 程雨夏, 陳文智, 俞新杰, 金睿 申請人:浙江大學(xué)