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基于负载均衡的NUMA感知的Xen虚拟机调度器，硕士士学位论文，共80页。
摘要
在现代多核计算机系统中，CPU、内存等资源的合理分配是一大具有挑战性的课题。在NUMAfNon．UniformMemoryAccess)环境下，不同节点的内存访问不是统一的，远程内存访问过多会导致系统性能下降。虚拟机对节点的资源竞争也同样会影响整体性能。本文实现了一个运用于Xen虚拟机的调度器，着眼于合理
地调度虚拟机，使得各个NUMA节点的负载相对均衡，使运行在NUMA环境下的虚拟机的整体运行速度加快，整体性能得到提升。
本文所做的工作主要为以下几个方面：
1)提出自适应的K．means算法对虚拟机进行聚类：考虑虚拟机多维度负载信息并结合虚拟机分类的特点，提出一个自适应的K-means算法对虚拟机进行聚类。
21提出结合共享缓存有效性和负载均衡对虚拟机组合分配的算法：把整台虚拟机vCPU迁移到同一个NUMA节点上有利于增加缓存的有效性，减少失配率。按照负载高和负载低的虚拟机组合的负载均衡思想，把不同
类别虚拟机合理组合，分配到各个节点上，使各个节点负载相对均衡。
31提出最小代价虚拟机迁移算法：把原来已经在节点上的虚拟机数量和待分配的虚拟机数量进行排序后做差，减少虚拟机的移动次数。对需要移动的虚拟机，考虑访问远程内存的代价，为需要分配的虚拟机寻找最合适的节点。
4)设计实现了虚拟机调度器：根据本文提出的聚类算法和负载均衡组合思想，以及最小代价迁移算法，设计实现运用于Xen虚拟机的调度器。
51设计实验用例进行实验：运行多组测试用例对调度器进行实验，以验证调度器能够使系统整体性能得到提升。
关键词：Xen，NUMA，调度，性能优化