李 力

（重慶電子工程職業(yè)學院，中國 重慶 401331）

0 緒論

云計算作為一種新興的計算模式， 近年來受到了越來越多的關注，獲得了研究人員和企業(yè)的肯定。 作為云計算核心內(nèi)容的虛擬化技術，從底層硬件向上層虛擬機進行了資源映射，實現(xiàn)了資源的抽象和相互隔離， 允許在單一物理主機上運行多個不同的操作系統(tǒng)實例，提供多種服務，而且能夠有效地將資源進行彈性分配[1]。 傳統(tǒng)模式下，服務器可以依靠集群技術實現(xiàn)服務層級的負載均衡，而虛擬化則可以實現(xiàn)虛擬機層級的負載均衡。 依靠虛擬機在不同的主機之間遷移，集群能夠有效地進行資源的分配和調(diào)度， 這是虛擬化最大的優(yōu)勢之一，因此虛擬機的遷移也是當前的一個研究熱點，引起了廣泛的關注。 本文主要對虛擬機遷移的相關技術進行綜述。

1 靜態(tài)遷移和熱遷移

最初的虛擬機遷移屬于“stop-and-copy”模式[2],也稱為靜態(tài)遷移：首先令待遷移的虛擬機暫停服務，并將內(nèi)存中的全部數(shù)據(jù)復制到另一臺主機，然后在目標主機上將虛擬機激活，繼續(xù)對外提供服務。這種模式的缺陷在于，一旦執(zhí)行遷移操作，服務就中斷了，不適于對業(yè)務連續(xù)性和用戶體驗有著較高要求的場合。

由于靜態(tài)遷移的局限性，許多虛擬化平臺提供了全新的虛擬機遷移模式，稱為熱遷移或者在線遷移。 簡單來說就是讓虛擬機保持運行的同時，讓它從源主機遷移到目的主機，遷移完成后，服務在目的主機上重啟，中斷的時間非常短，對用戶而言基本上是透明的。 以VMware和Xen 為代表的虛擬化解決方案提供商都使用了這種模式， 而且還有很多開源的云平臺也普遍將其用于數(shù)據(jù)中心的資源管理。

2 熱遷移的關鍵技術介紹

為了讓虛擬機在遷移之后的狀態(tài)能夠和之前保持一致，就必須傳遞CPU 的運行狀態(tài)、I/O 狀態(tài)、網(wǎng)絡通信的狀態(tài)和內(nèi)存里的數(shù)據(jù)。 在這些需要遷移的內(nèi)容中，CPU 和I/O 的遷移相對簡單，數(shù)據(jù)量較少，結(jié)構也比較單一，而內(nèi)存遷移是一大難題，不僅因為內(nèi)存數(shù)據(jù)本身的重要性，而且內(nèi)存數(shù)據(jù)本身的存儲結(jié)構也很復雜[3]。 當今只有pre-copy 和post-copy 兩種算法較好地實現(xiàn)了內(nèi)存的遷移。

pre-copy 算法的核心思想如下：源主機將虛擬機的所有內(nèi)存頁面復制傳送到目的主機，在此期間虛擬機不間斷運行；復制之后再次被更改的內(nèi)存頁面稱為臟頁面，虛擬機開始會對后續(xù)的臟頁面進行迭代復制。在每輪發(fā)送完成后檢查當前是否符合stop-and-copy 條件，如滿足則進入stop-and-copy 階段，在源主機上虛擬機被暫停運行，最后的少量內(nèi)存頁面被復制到目的主機，此時目的主機和源主機的虛擬機內(nèi)存頁面達到一致，目的主機使虛擬機接管工作，刪除源主機上的虛擬機數(shù)據(jù)。與靜態(tài)遷移相比，pre-copy 縮短了總遷移時間和停機時間，在負載較輕的情況下，pre-copy 可以把停機時間控制在不到0.2s 的范圍之內(nèi)，很好的實現(xiàn)了遷移的透明性。而在負載偏高的情況下，虛擬機的內(nèi)存頁面修改較為頻繁，使得臟頁面不停地產(chǎn)生，因而必須進行迭代復制和判斷。 這就造成了較大的系統(tǒng)開銷，引起很長的停機時間和總遷移時間。

post-copy 算法和pre-copy 算法相反， 它讓源主機一開始就停止虛擬機的運行，在暫停期間將虛擬機的CPU 和I/O 信息復制到目的主機上，由于數(shù)據(jù)量很小，所以目的主機立即便能夠啟動虛擬機接管工作；在目的虛擬機運行過程中，一旦訪問到相關內(nèi)存產(chǎn)生缺頁錯誤，就會向源主機發(fā)送頁面請求，令其將這些內(nèi)存頁面?zhèn)魉瓦^來。 直到目的虛擬機訪問了所有的內(nèi)存頁面， 才能停止源虛擬機釋放資源。 postcopy 相比pre-copy 算法，進一步縮短了停機時間，但總的遷移時間則更長。 如果多個虛擬機需要并發(fā)的動態(tài)遷移，源主機上會因為等待內(nèi)存遷移而消耗大量的計算和存儲資源， 并且很長時間無法得到釋放，導致整體的效率降低。

3 研究熱點

目前主流的熱遷移技術都有其局限性和不足之處，pre-copy 算法的總遷移時間過長，而時間越長，遷移所占用的資源就越多，使遷移中的虛擬機遭受長時間的服務性能下降。特別是如果臟頁面生成的速率高于內(nèi)存復制的速率，遷移過程就會更長，直到耗時超過閾值，導致服務中斷。 為了改善上述問題，Bradford 等人設計了一種名為Memory balloon 的機制[4]，通過消除一些無用的內(nèi)存數(shù)據(jù)來減少首輪復制所需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而縮短熱遷移的總時間；Surie 等人通過不斷的記錄用戶行為信息，并且將行為在目標主機上重現(xiàn)的方式來減少虛擬機遷移過程中產(chǎn)生的整體開銷[5]。

標準的post-copy 算法首先傳送vCPU 和I/O 信息，然后使目標虛擬機接管工作，接下來的內(nèi)存讀取基于“按需取頁”的思路，由于缺頁而向原虛擬機索取。 由于網(wǎng)絡延遲，處理每個頁面訪問錯誤都會明顯地拖慢虛擬機。此外，如果目的虛擬機的某些內(nèi)存頁面一直不被訪問，遷移便始終無法完成。 基于頁面預取的post-copy 算法事先預測可能要發(fā)生的缺頁異常并調(diào)整頁面推送序列， 由于內(nèi)存訪問的局部性原理，這種算法有效地減少了缺頁異常的發(fā)生，提高了遷移的效率[6]。

混合方法綜合了pre-copy 算法和post-copy 算法的優(yōu)勢， 它先進行pre-copy 過程，保持源虛擬機繼續(xù)運行的同時復始終制它所有的內(nèi)存頁面到目的主機上，然后停機將CPU 和I/O 的狀態(tài)信息發(fā)送過去[7]。 目的主機收到后，啟動虛擬機接管工作，最后再按post-copy方法等待臟頁面的傳送。 混合方法在讀密集型負載下有較好的性能，在寫密集型負載下有更確定的總遷移時間。

4 面臨的挑戰(zhàn)

熱遷移在大多數(shù)情況下是為了負載均衡， 或?qū)崿F(xiàn)動態(tài)資源調(diào)度。后者是虛擬化節(jié)能的主要手段，一旦虛擬機的負載降低，就可以遷移到少量主機，并關閉其它主機。 然而，云環(huán)境的熵在不斷增高，隨著虛擬機的數(shù)量和服務的種類呈海量增長，使得虛擬機、主機和機架之間經(jīng)典的三層嵌套裝箱問題變得原來越復雜[8]，此外，從節(jié)能的角度來看，越來越多的遷移行為將導致額外的CPU 開銷和網(wǎng)絡開銷，產(chǎn)生額外的能耗。 在這種背景下僅僅靠優(yōu)化遷移算法來解決問題，已經(jīng)不具有現(xiàn)實性。本文認為今后將會有更多的研究致力于虛擬機的放置和合理的調(diào)度算法。

［1］蔣永生,彭俊杰,張武.云計算及云計算實施標準：綜述與探索[J].上海大學學報：自然科學版，2013，02：5-13.

［2］Whitaker A, Cox R-S, Shaw M, et al.Constructing services with interposable virtual hardware ［C］／ ／In Proceedings of the 1st symposium on networked systems design and implementation(NSDI), CA, USA, 2004：169-182.

［3］常德成,徐高潮.虛擬機動態(tài)遷移方法[J].計算機應用研究 2013.04：17-22.

［4］Bradford R, Kotsovinos E, Feldmann A.Live wide-area migration of virtual machines including local persistent state［C］／ ／Proceedings of the 3rd international conference on virtual execzrtion environments.(VEE), NY, USA, 2007.169-179.

［5］Surie A, Cavilla A-L, Lara E-D, et al.Low-bandwidth VM migration via opportunistic replay.In the 9th workshop on mobile computing systems and applications (HotMobile)［J］.NY, USA, 2008：74-79.

［6］Michael R.Hines, Kartik Gopalan.Post-Copy Based Live Virtual Machine Migration Using Adaptive Pre -Paging and Dynamic Self -Ballooning [C]／ ／Proceedings of the 2009 ACM SIGPLAN/SIGOPS International Conference on Virtual Execution Environments.New York, USA： ACM Press, 2009：51-60.

［7］NOACK M.Comparative evaluation of process migration algorithms [D].Dresden： Dresden University of Technology-Operating Systems Group, 2003.

［8］周文煜,陳華平,楊壽保,方君.基于虛擬機遷移的虛擬機集群資源調(diào)度[J].華中科技大學學報：自然科學版，2011，06：130-133.