Xen下虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移優(yōu)化策略的研究*

吳 軍，張軼君，白光偉

（南京工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京211816）

Xen下虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移優(yōu)化策略的研究*

吳 軍，張軼君，白光偉

（南京工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京211816）

盡管預(yù)拷貝技術(shù)由于其毫秒級(jí)的停機(jī)時(shí)間及對(duì)應(yīng)用影響較小而被廣泛使用到各大虛擬化平臺(tái)的內(nèi)存數(shù)據(jù)遷移中，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)處于低帶寬高負(fù)載的情況下則會(huì)導(dǎo)致虛擬機(jī)服務(wù)的一些性能下降。為了解決以上問(wèn)題，本文首先將傳統(tǒng)的預(yù)拷貝機(jī)制與馬爾科夫模型結(jié)合旨在對(duì)后輪臟頁(yè)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用Mann-Kendall檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)遷移中臟頁(yè)率的變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷，據(jù)此引入自適應(yīng)閾值機(jī)制確定最優(yōu)遷移策略，更好地解決虛擬機(jī)中網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的大小和運(yùn)行負(fù)載的高低對(duì)傳統(tǒng)預(yù)拷貝技術(shù)固定停機(jī)閾值機(jī)制的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)后的遷移機(jī)制可有效地提高虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移性能。

Xen虛擬機(jī)；遷移優(yōu)化；預(yù)復(fù)制；預(yù)測(cè)模型；自適應(yīng)閾值

0 引言

在虛擬化環(huán)境中，動(dòng)態(tài)遷移的虛擬機(jī)[1]是一個(gè)強(qiáng)大的管理工具，它促進(jìn)系統(tǒng)維護(hù)、負(fù)載平衡、容錯(cuò)及電源管理。由于動(dòng)態(tài)工作負(fù)載使得有些節(jié)點(diǎn)利用率低下而有些節(jié)點(diǎn)卻不堪重負(fù)，為了解決虛擬機(jī)物理節(jié)點(diǎn)之間的負(fù)載平衡問(wèn)題，提出虛擬機(jī)遷移策略。

預(yù)復(fù)制技術(shù)[2-3]在高帶寬低負(fù)載的環(huán)境中性能優(yōu)越，但處于低帶寬高負(fù)載的情況時(shí)性能卻表現(xiàn)較弱，導(dǎo)致停機(jī)切換時(shí)間和總遷移時(shí)間較長(zhǎng)，影響了虛擬機(jī)的正常服務(wù)。而本文將傳統(tǒng)預(yù)復(fù)制技術(shù)與相關(guān)預(yù)測(cè)算法、趨勢(shì)判斷算法結(jié)合，并利用自適應(yīng)停機(jī)閾值機(jī)制取代預(yù)復(fù)制技術(shù)固定閾值機(jī)制，從而有效減少了遷移過(guò)程中的總時(shí)間及停機(jī)時(shí)間。

1 相關(guān)工作

最近幾年，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者針對(duì)預(yù)復(fù)制技術(shù)在低帶寬高負(fù)載環(huán)境下的運(yùn)行效率問(wèn)題提出了很多完善和優(yōu)化方法。例如Chen Yang[4]等人在 2011年提出一個(gè)基于內(nèi)存混合復(fù)制方式的動(dòng)態(tài)遷移機(jī)制HybMEC，結(jié)合按需和內(nèi)存推送兩種復(fù)制方式來(lái)提高實(shí)時(shí)遷移性能；Hai Jin，Li Deng[5]等學(xué)者在 2014年提出一個(gè)適應(yīng)性壓縮方法模型MECOM，針對(duì)不同內(nèi)存頁(yè)面的特征使用相應(yīng)的壓縮算法來(lái)降低頁(yè)面?zhèn)鬏敶笮?。不同于以上各?lèi)優(yōu)化方法，本文從預(yù)復(fù)制技術(shù)如何在低帶寬高負(fù)載的環(huán)境下有效判斷最優(yōu)停機(jī)時(shí)機(jī)的角度對(duì)虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移性能進(jìn)行研究，旨在達(dá)到更好的遷移水平。

2 傳統(tǒng)預(yù)復(fù)制技術(shù)介紹及其優(yōu)劣性分析

隨著虛擬化技術(shù)不斷發(fā)展，Clark、Nelson等人[2-3]相繼提出了預(yù)復(fù)制動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)，預(yù)復(fù)制的遷移過(guò)程如圖1所示（主機(jī)A為源主機(jī)，主機(jī)B為目的主機(jī)）。

圖1 預(yù)復(fù)制遷移過(guò)程

雖然預(yù)拷貝技術(shù)在對(duì)應(yīng)用及用戶(hù)影響較小的情況下極大減少了停機(jī)時(shí)間，適合遷移寫(xiě)操作不頻繁的負(fù)載，但該技術(shù)仍存在以下問(wèn)題：例如迭代過(guò)程中，進(jìn)行多次迭代會(huì)增加遷移總時(shí)間，迭代不足又會(huì)增加不必要的停機(jī)時(shí)間，所以迭代次數(shù)的確定受到網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬及負(fù)載類(lèi)型的影響；當(dāng)臟頁(yè)率大于或等于頁(yè)面?zhèn)鬏斔俾蕰r(shí)，迭代過(guò)程可能進(jìn)入不收斂狀態(tài)等情況。

3 基于Xen虛擬機(jī)改進(jìn)后的遷移機(jī)制

在Xen[6]整個(gè)遷移過(guò)程中，最復(fù)雜的部分當(dāng)屬內(nèi)存遷移。本文在研究傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機(jī)制的基礎(chǔ)上對(duì)傳統(tǒng)遷移方案進(jìn)行了優(yōu)化。傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機(jī)制如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機(jī)制

由圖2可知，遷移執(zhí)行模塊實(shí)際負(fù)責(zé)了整個(gè)遷移過(guò)程的大部分工作，因而該模塊尤為重要，但在其實(shí)現(xiàn)過(guò)程中仍有不足之處：(1)在臟頁(yè)率較高的情況下，增加了臟頁(yè)重復(fù)傳輸?shù)母怕省?2)在第1輪迭代過(guò)程中，不需要傳輸所有的內(nèi)存頁(yè)，因?yàn)樵S多頁(yè)在以后的迭代過(guò)程中被再次修改，需要再次迭代傳輸。

針對(duì)以上不足，本文提出一種改進(jìn)機(jī)制，如圖3所示。除了對(duì)內(nèi)存頁(yè)進(jìn)行信息監(jiān)控，還通過(guò)先使用預(yù)測(cè)模型對(duì)后輪臟頁(yè)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，在此基礎(chǔ)上對(duì)臟頁(yè)率的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，使之與數(shù)據(jù)傳輸率進(jìn)行比較，結(jié)合自適應(yīng)停機(jī)閾值機(jī)制使虛擬機(jī)在低帶寬高負(fù)載的環(huán)境下也能有很好的表現(xiàn)。

圖3 改進(jìn)后的Xen虛擬機(jī)遷移機(jī)制

4 改進(jìn)后Xen遷移算法的實(shí)現(xiàn)

4.1 馬爾科夫臟頁(yè)預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)概率算法使用馬爾科夫模型[7]。本文設(shè)定狀態(tài)E1表示內(nèi)存頁(yè)沒(méi)有被讀、寫(xiě)，設(shè)定狀態(tài) E2表示內(nèi)存頁(yè)只讀，設(shè)定狀態(tài)E3表示內(nèi)存頁(yè)被修改，默認(rèn)遷移開(kāi)始前的狀態(tài)為E1。相關(guān)概念和計(jì)算公式如下：

(1)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣：假定內(nèi)存頁(yè)有 n個(gè)可能的狀態(tài)，即 E1，E2，E3…En，本文使用 pij表示內(nèi)存頁(yè)的狀態(tài)從Ei變成 Ej的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

(2)狀態(tài)概率：狀態(tài)概率表示內(nèi)存頁(yè)的初始狀態(tài)已知，內(nèi)存頁(yè)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移k次后變成狀態(tài)Ej的概率，且：

由馬爾科夫假設(shè)和貝葉斯條件概率公式得：

設(shè)定行向量π(k)=[π1(k)，π2(k)，…πn(k)]，由公式得到狀態(tài)概率的遞推公式：

由于只需要預(yù)測(cè)臟頁(yè)的狀態(tài)概率，本文設(shè)置初始狀態(tài)行向π(0)=[0，0，1]。

4.2 Mann—Kendall趨勢(shì)變化檢驗(yàn)

當(dāng)預(yù)測(cè)出后輪的臟頁(yè)率高于網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬時(shí)，改進(jìn)后的遷移機(jī)制利用 Mann—Kendall檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚8]對(duì)臟頁(yè)率時(shí)間序列進(jìn)行趨勢(shì)分析，以確定停機(jī)時(shí)間。該模型是一種非參數(shù)檢驗(yàn)類(lèi)型的時(shí)間序列趨勢(shì)分析方法，其優(yōu)點(diǎn)是不要求時(shí)間序列符合一定的分布，受異常值的影響較小，而且計(jì)算簡(jiǎn)便。采用Mann—Kendall模型檢驗(yàn)臟頁(yè)率變化趨勢(shì)的過(guò)程如下：

(1)假設(shè)臟頁(yè)率時(shí)間序列 D={d1，…，dn}無(wú)趨勢(shì)；

(2)如下計(jì)算統(tǒng)計(jì)量S：

S為正態(tài)分布，其均值為 0，方差為：

(3)取n＞10，計(jì)算一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)量如下：

(4)在雙邊的趨勢(shì)檢驗(yàn)中，取顯著性水平 α=0.05，若|Z|≥Z1-α/2(±Z1-α/2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的 1-α/2分位數(shù))，則原假設(shè)不可接受，說(shuō)明時(shí)間序列D有明顯趨勢(shì)。

(5)計(jì)算傾斜度β如式(9)，并進(jìn)行趨勢(shì)判斷。

其中Median為取中值函數(shù)，當(dāng)β＞0時(shí)說(shuō)明有上升的趨勢(shì)，當(dāng)β＜0則表示下降的趨勢(shì)。

4.3 自適應(yīng)閾值機(jī)制的引入

根據(jù)上述臟頁(yè)率的預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析方法，本文在預(yù)拷貝算法固定閾值的基礎(chǔ)上引入了自適應(yīng)停機(jī)閾值機(jī)制[8]，具體實(shí)現(xiàn)如下所述：迭代拷貝過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)每個(gè)迭代輪中的臟頁(yè)率以構(gòu)成一個(gè)時(shí)間序列，在每輪結(jié)束時(shí)首先對(duì)后輪的臟頁(yè)率進(jìn)行預(yù)測(cè)。若預(yù)測(cè)出臟頁(yè)率大于等于數(shù)據(jù)傳輸率，則進(jìn)一步對(duì)臟頁(yè)率時(shí)間序列進(jìn)行趨勢(shì)判斷，若判斷結(jié)果為上升或平穩(wěn)趨勢(shì)，則判定后面的迭代輪會(huì)進(jìn)入到“無(wú)法收斂”狀態(tài)，那么就立即進(jìn)入停機(jī)拷貝階段；否則，說(shuō)明臟頁(yè)率的變化不會(huì)導(dǎo)致“無(wú)法收斂”狀態(tài)，則按原算法繼續(xù)進(jìn)行。通過(guò)加入該機(jī)制，遷移過(guò)程中可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)臟頁(yè)率的變化情況，一旦發(fā)現(xiàn)有進(jìn)入“無(wú)法收斂”的趨勢(shì)就能在達(dá)到固定迭代次數(shù)閾值之前進(jìn)行停機(jī)拷貝，有效避免拖延總遷移時(shí)間，及時(shí)控制停機(jī)時(shí)間。

5 實(shí)驗(yàn)及分析

為了保證實(shí)驗(yàn)環(huán)境的穩(wěn)定性，測(cè)試出更精確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，測(cè)試中構(gòu)建了一個(gè)小的私有云平臺(tái)，基本可以滿(mǎn)足Xen虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的實(shí)驗(yàn)要求。其中使用兩臺(tái)普通PC分別做為源主機(jī)Host A和目的主機(jī) Host B，另一臺(tái)PC作為連接源主機(jī)和目的主機(jī)的NFS服務(wù)器，為動(dòng)態(tài)遷移提供NFS文件共享服務(wù)，并且使用了一臺(tái)100 M交換機(jī)連接這幾臺(tái)PC。該實(shí)驗(yàn)環(huán)境為3臺(tái)PC配置相同的物理主機(jī)，CPU是Intel Core i5-3210 M，其工作頻率是2.50 GHz，內(nèi)存是 2 048 M，硬盤(pán)是 320 G，虛擬平臺(tái)為Xen 4.3.1。

本實(shí)驗(yàn)采用開(kāi)源系統(tǒng)測(cè)試軟件 Lmbench為虛擬機(jī)測(cè)試寫(xiě)操作任務(wù)，使用其bw_mem命令對(duì)CPU性能進(jìn)行測(cè)試，同時(shí)，修改bw_mem.c的wr函數(shù)，通過(guò)庫(kù)函數(shù)usleep對(duì)內(nèi)存寫(xiě)速度進(jìn)行調(diào)整，借此測(cè)試程序?yàn)閷?shí)時(shí)遷移中的虛擬機(jī)提供如下三種負(fù)載：(1)臟頁(yè)率上升的寫(xiě)操作；(2)臟頁(yè)率下降的寫(xiě)操作；(3)臟頁(yè)率平穩(wěn)的寫(xiě)操作。實(shí)驗(yàn)分為兩種情況：

實(shí)驗(yàn)1：在原配置上啟動(dòng)虛擬機(jī)，其分別運(yùn)行上述三種負(fù)載，從停機(jī)時(shí)間和總遷移時(shí)間兩方面對(duì)比傳統(tǒng)算法與改進(jìn)算法的優(yōu)劣，如圖4、圖5所示。

圖4 停機(jī)時(shí)間比較

圖5 總遷移時(shí)間比較

實(shí)驗(yàn) 2：?jiǎn)?dòng)虛擬機(jī)(其運(yùn)行臟頁(yè)率上升負(fù)載)，利用 Linux流量控制工具 TC限制網(wǎng)絡(luò)帶寬分別為20 M、30 M、40 M…70 M，在此配置下進(jìn)行遷移算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖6 總遷移時(shí)間與網(wǎng)絡(luò)帶寬的關(guān)系

6 總結(jié)

本文在對(duì)后輪臟頁(yè)率利用馬爾科夫模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，結(jié)合Mann-Kendall驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)遷移中臟頁(yè)率的變化趨勢(shì)進(jìn)行判斷，最后根據(jù)判斷結(jié)果采用自適應(yīng)閾值機(jī)制確定最優(yōu)停機(jī)時(shí)間，更好地解決虛擬機(jī)中網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的大小和運(yùn)行負(fù)載的高低對(duì)傳統(tǒng)預(yù)拷貝技術(shù)的影響。同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的優(yōu)化機(jī)制能有效提高虛擬機(jī)基于預(yù)拷貝算法實(shí)時(shí)遷移的性能。

圖7 停機(jī)時(shí)間與網(wǎng)絡(luò)帶寬的關(guān)系

[1]江雪，李小勇.虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2008(9)：2375-2377.

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Dynamic optimization research strategy based on Xen virtual machine migration

Wu Jun，Zhang Yijun，Bai Guangwei
(College of Information Science and Engineering，Nanjing University of Technology，Nanjing 211816，China)

Although the pre-copy technology because of its millisecond application downtime and the impact on small and widely used virtual memory to the major data migration platform,but when low-bandwidth network in high-load will result in a virtual machine some of the performance of the service decline.To solve this problem,this paper will be the traditional pre-copy mechanism combined with the Markov model seeks to predict the rate of the rear wheel dirty pages using Mann-Kendall test model for the migration of dirty pages rate trends to judge,pursuant to the introduction of adaptive threshold mechanism to determine the optimal migration strategy to better address the impact of the virtual machine network bandwidth size and the level of operating loads on the traditional pre-copy technology threshold fixed stop mechanism,the experimental results show that the improved transfer mechanism can be effectively improve virtual machine live migration performance.

Xen virtual machine；migration optimization；pre-copy；prediction model；adaptive threshold

TP393

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2015.11.036

吳軍，張軼君，白光偉.Xen下虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移優(yōu)化策略的研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2015，41(11)：128-131.

英文引用格式：Wu Jun，Zhang Yijun，Bai Guangwei.Dynamic optimization research strategy based on Xen virtual machine migration[J].Application of Electronic Technique，2015，41(11)：128-131.

2015-06-30)

吳軍(1962-)，男，碩士，高級(jí)工程師，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全、可信計(jì)算、信息系統(tǒng)安全等。

國(guó)家自然科學(xué)基金（60673185）

張軼君(1991-)，通信作者，女，碩士，主要研究方向：虛擬化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全等，E-mail：ajun99@sina.cn。

白光偉（1961-），教授，博導(dǎo)，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)和協(xié)議、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線(xiàn)移動(dòng) Internet等。