虛擬化環境中的內存資源動態管理技術研究

謝慧

摘 ? 要：數據信息量的爆炸式上升促使存儲設備的容量愈來愈大，如何高效地開展存儲管理成為飽受重視的問題。與此同時，監管疏忽的問題也愈發明顯，數據資源的爆炸性增加與監管能力的相對缺乏間的沖突越發尖銳。在廣域網區域內，一方面大量存儲資源長久空置或者被低效能使用，而另一方面也有大量用戶的儲存需求不能獲得滿足，進而存儲虛擬化技術應然而生。存儲虛擬化技術有著存儲資源使用率高、可以屏蔽物理裝置異構性、內存資源監管靈巧等優勢，提供大容量、高效能動態管理系統。

關鍵詞：儲存虛擬化 ?內存 ?動態管理

中圖分類號：TP3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）08（c）-0124-02

1 ?研究背景

于現代信息中心，虛擬化技術與資源監管、客戶端整合、提升資源使用率等領域展現了極大的作用，現已成為云計算框架中的重要技術支撐。在虛擬的環境中，若要確保高資源使用率與系統效能，就必須有一個高效能的內存資源的管理技術，從而使得虛擬機的物理內存能夠適應程序對于內存需求的不斷變化。同時，數據資源的快速上升還對于儲存系統的穩定性與擴展性提出了考驗，大量信息與計算能力的分布，迫切需要在儲存虛擬機當中提供內存資源動態監管技術。所以，如何在信息中心內開展內存資源的靈活調整，就成為一個決定性的問題。

2 ?研究內容

2.1 內存動態調配

依據內存工作設置的預判結果，我們可以在單獨的主機內進行及時的虛擬機內存分派，接著更進一步使用遠程緩存系統與虛擬機在線遷移系統把本地內存調配拓展到信息中心，以此提升總體系統的內存使用率。

2.2 基于遠程緩存的多機內存資源調配

現代信息中心的服務器均是千兆以太網甚至于更加快的網絡介質聯網，但是磁盤訪問的延遲要比網絡傳輸的延遲高很多，因此這為我們提供了一個緩解虛擬機頁面抖動的方法，即遠程硬盤緩存。

2.3 全局內存管理

我們研發了一個全局內存管理器來調解信息中心的各個服務器的存儲器需求及供應，每臺主機上的內存預測器可以實時感知本地的存儲器需求。全局調配器會定時詢查每一個主機，一旦詢查到某個主機出現內存負載過大，便會尋找另外一臺有充足空余內存的服務器用作遷移目標機器從而引起遷移，進而使信息中心的內存資源獲得最大化的采用。

3 ?虛擬機動態管理系統的設計與實現

為提高信息中心的效能，降低云計算服務商的實際成本，必須對云數據中心虛擬機展開監控，因此，建開源云計算平臺OpenStack并且融合此前提請的虛擬機監控機制，研發、搭建并對云計算數據中心展開VDMCloud監控系統部署。

3.1 VDMCloud的設計與實現

虛擬機動態監管系統VDMCloud的整體框架和各組件間邏輯關系如下圖所示。VDMCloud主要涵蓋界面展現，資源監測，引發遷移，虛擬機選取，存放路徑選取，遷移操控等主要組件。

3.2 界面展示模塊

VDMCloud的用戶界面是一個根據JavaWeb的界面，它是使用者認識虛擬機動態監管系統運轉狀況的接口。透過該視覺化界面，使用者可以便捷的獲取云信息中心運算結點資源使用訊息與SLA違反次數、電力消耗、平均資源使用率以及資源平穩信息;使用者也能夠透過該界面獲取運算結點上運轉的虛擬機的資源選用數據。

3.3 資源監控模塊

服務器引發遷移最初應展開主機狀況檢驗，因此VDMCloud需設置資源監控組件。本組建負責獲得運算結點服務器以及虛擬機存儲信息、CPU以及網絡資源利用信息。運行在OpenStack平臺當中每個運算結點，與此同時對于運算結點和運轉在該服務器上的虛擬機進行監視。

3.4 虛擬機選擇模塊

觸發遷移組件決策服務器引發遷移之后，需要由虛擬機選取組件從運行在該運算結點上的虛擬機中選取要遷移的虛擬機，并且向全局監管系統發布遷移要求。虛擬機選擇組件透過資源監視系統獲得的虛擬機使用數據記錄，通過虛擬機選擇機制獲取到需遷移的虛擬機。

4 ?技術設計框架

平臺的邏輯框圖如圖1所示。下層物理網絡設施是整個研究平臺的內核所在，它以一系列的虛擬結點為主體設備，通過交換機相互連接組建而成，為提高整體利用效率，通過對資源分配流程進行整體改進，讓高速交換機連接所有的軟硬件虛擬路由器，這樣便使虛擬節點相互間形成了一條物理鏈路。

5 ?結語

高效率的虛擬化信息中心需要高效的資源管理策略，本研究基于內存資源管控，并重點研究了通過內存資源動態管控解決數據中心內存資源利用效率低的問題。理想的內存資源調節必須使虛擬機的可用物理存儲器可以符合應用程序動態的存儲器需求，所以，率先必需一個準確的在線內存預測器。結合之前的工作，我們實行了一系列的改進舉措，于不阻礙預測器精確度的前提下盡量減少了系統開支。我們通過硬件計數器來進行WSS監控，另外也提升了LRU鏈表的信息架構，從而形成了一個精準的內存需求預測系統。并且把系統開支掌控于非常少的區域內。除此之外，依據內存負荷的時限長度，我們研發了兩種多機內存資源調整策略：遠程內存方針與虛擬機遷移策略。

首先根據先期預測對遠程內存策略進行了分析，在此策略下所有的物理機邏輯通通對等，具有充足內存的服務器充當內存服務器，并且隨著存儲活動的變化來動態修改角色。一旦出現內存負載變，便會立即展開遠程內存策略。用戶機通過互聯網采用遠程內存服務器的內存減輕內存壓力。

其次，對于如何確認全局內存分配策略展開了討論。于目前的運用情節當中，我們絕不能預測需求持續時間，一旦虛擬機資源欠缺時，便啟動遠程存儲器。但遠程存儲器的效能仍然難以和本地內存相比，若內存持續負荷，則應啟用虛擬機遷移，并且這兩個流程的目標服務器應盡可能確保相似，透過重用遠程存儲器的成效來縮減遷移時限。但遠程內存開啟的時限則是我們研究的重點，找到一個恰當的閾值，能夠于較大水平上提高系統的內存效能。

參考文獻

[1] 王柳峰.基于虛擬化的云計算平臺內存資源協同共享技術研究[D].國防科學技術大學，2015.

[2] 劉文志.網絡虛擬化環境下資源管理關鍵技術研究[D].北京郵電大學，2012.

[3] 盧建平.虛擬化系統中處理器資源管理和控制技術研究[D].解放軍信息工程大學，2018.

[4] 徐辰光.云計算平臺資源分配的動態管理技術研究[D].南京郵電大學，2014.

[5] 王宋君.基于虛擬化技術的服務器資源管理系統的設計與實現[D].中南大學，2015.

[6] 李俊濤.云計算數據中心虛擬機資源分配策略的研究[D].杭州電子科技大學，2015.

[7] 袁曉潔.虛擬用戶環境中資源動態管理機制研究[D].華中科技大學，2017.