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下虛擬機動態(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)由于其毫秒級的停機時間及對應(yīng)用影響較小而被廣泛使用到各大虛擬化平臺的內(nèi)存數(shù)據(jù)遷移中，但是當網(wǎng)絡(luò)處于低帶寬高負載的情況下則會導(dǎo)致虛擬機服務(wù)的一些性能下降。為了解決以上問題，本文首先將傳統(tǒng)的預(yù)拷貝機制與馬爾科夫模型結(jié)合旨在對后輪臟頁率進行預(yù)測，利用Mann-Kendall檢驗?zāi)Ｐ蛯w移中臟頁率的變化趨勢進行判斷，據(jù)此引入自適應(yīng)閾值機制確定最優(yōu)遷移策略，更好地解決虛擬機中網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的大小和運行負載的高低對傳統(tǒng)預(yù)拷貝技術(shù)固定停機閾值機制的影響，實驗結(jié)果顯示，改進后的遷移機制可有效地提高虛擬機實時遷移性能。

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

0 引言

在虛擬化環(huán)境中，動態(tài)遷移的虛擬機[1]是一個強大的管理工具，它促進系統(tǒng)維護、負載平衡、容錯及電源管理。由于動態(tài)工作負載使得有些節(jié)點利用率低下而有些節(jié)點卻不堪重負，為了解決虛擬機物理節(jié)點之間的負載平衡問題，提出虛擬機遷移策略。

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

1 相關(guān)工作

最近幾年，國內(nèi)外很多學(xué)者針對預(yù)復(fù)制技術(shù)在低帶寬高負載環(huán)境下的運行效率問題提出了很多完善和優(yōu)化方法。例如Chen Yang[4]等人在 2011年提出一個基于內(nèi)存混合復(fù)制方式的動態(tài)遷移機制HybMEC，結(jié)合按需和內(nèi)存推送兩種復(fù)制方式來提高實時遷移性能；Hai Jin，Li Deng[5]等學(xué)者在 2014年提出一個適應(yīng)性壓縮方法模型MECOM，針對不同內(nèi)存頁面的特征使用相應(yīng)的壓縮算法來降低頁面?zhèn)鬏敶笮　２煌谝陨细黝悆?yōu)化方法，本文從預(yù)復(fù)制技術(shù)如何在低帶寬高負載的環(huán)境下有效判斷最優(yōu)停機時機的角度對虛擬機實時遷移性能進行研究，旨在達到更好的遷移水平。

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)制動態(tài)遷移技術(shù)，預(yù)復(fù)制的遷移過程如圖1所示（主機A為源主機，主機B為目的主機）。

圖1 預(yù)復(fù)制遷移過程

雖然預(yù)拷貝技術(shù)在對應(yīng)用及用戶影響較小的情況下極大減少了停機時間，適合遷移寫操作不頻繁的負載，但該技術(shù)仍存在以下問題：例如迭代過程中，進行多次迭代會增加遷移總時間，迭代不足又會增加不必要的停機時間，所以迭代次數(shù)的確定受到網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬及負載類型的影響；當臟頁率大于或等于頁面?zhèn)鬏斔俾蕰r，迭代過程可能進入不收斂狀態(tài)等情況。

3 基于Xen虛擬機改進后的遷移機制

在Xen[6]整個遷移過程中，最復(fù)雜的部分當屬內(nèi)存遷移。本文在研究傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機制的基礎(chǔ)上對傳統(tǒng)遷移方案進行了優(yōu)化。傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機制如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)Xen內(nèi)存遷移機制

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

針對以上不足，本文提出一種改進機制，如圖3所示。除了對內(nèi)存頁進行信息監(jiān)控，還通過先使用預(yù)測模型對后輪臟頁率進行預(yù)測，在此基礎(chǔ)上對臟頁率的變化趨勢進行分析，使之與數(shù)據(jù)傳輸率進行比較，結(jié)合自適應(yīng)停機閾值機制使虛擬機在低帶寬高負載的環(huán)境下也能有很好的表現(xiàn)。

圖3 改進后的Xen虛擬機遷移機制

4 改進后Xen遷移算法的實現(xiàn)

4.1 馬爾科夫臟頁預(yù)測

預(yù)測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)存頁沒有被讀、寫，設(shè)定狀態(tài) E2表示內(nèi)存頁只讀，設(shè)定狀態(tài)E3表示內(nèi)存頁被修改，默認遷移開始前的狀態(tài)為E1。相關(guān)概念和計算公式如下：

(1)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣：假定內(nèi)存頁有 n個可能的狀態(tài)，即 E1，E2，E3…En，本文使用 pij表示內(nèi)存頁的狀態(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)存頁的初始狀態(tài)已知，內(nèi)存頁的狀態(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)測臟頁的狀態(tài)概率，本文設(shè)置初始狀態(tài)行向π(0)=[0，0，1]。

4.2 Mann—Kendall趨勢變化檢驗

當預(yù)測出后輪的臟頁率高于網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬時，改進后的遷移機制利用 Mann—Kendall檢驗?zāi)Ｐ蚚8]對臟頁率時間序列進行趨勢分析，以確定停機時間。該模型是一種非參數(shù)檢驗類型的時間序列趨勢分析方法，其優(yōu)點是不要求時間序列符合一定的分布，受異常值的影響較小，而且計算簡便。采用Mann—Kendall模型檢驗臟頁率變化趨勢的過程如下：

(1)假設(shè)臟頁率時間序列 D={d1，…，dn}無趨勢；

(2)如下計算統(tǒng)計量S：

S為正態(tài)分布，其均值為 0，方差為：

(3)取n＞10，計算一個標準正態(tài)分布統(tǒng)計量如下：

(4)在雙邊的趨勢檢驗中，取顯著性水平 α=0.05，若|Z|≥Z1-α/2(±Z1-α/2為標準正態(tài)分布的 1-α/2分位數(shù))，則原假設(shè)不可接受，說明時間序列D有明顯趨勢。

(5)計算傾斜度β如式(9)，并進行趨勢判斷。

其中Median為取中值函數(shù)，當β＞0時說明有上升的趨勢，當β＜0則表示下降的趨勢。

4.3 自適應(yīng)閾值機制的引入

根據(jù)上述臟頁率的預(yù)測及趨勢分析方法，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)停機閾值機制[8]，具體實現(xiàn)如下所述：迭代拷貝過程中，統(tǒng)計每個迭代輪中的臟頁率以構(gòu)成一個時間序列，在每輪結(jié)束時首先對后輪的臟頁率進行預(yù)測。若預(yù)測出臟頁率大于等于數(shù)據(jù)傳輸率，則進一步對臟頁率時間序列進行趨勢判斷，若判斷結(jié)果為上升或平穩(wěn)趨勢，則判定后面的迭代輪會進入到“無法收斂”狀態(tài)，那么就立即進入停機拷貝階段；否則，說明臟頁率的變化不會導(dǎo)致“無法收斂”狀態(tài)，則按原算法繼續(xù)進行。通過加入該機制，遷移過程中可以實時監(jiān)測臟頁率的變化情況，一旦發(fā)現(xiàn)有進入“無法收斂”的趨勢就能在達到固定迭代次數(shù)閾值之前進行停機拷貝，有效避免拖延總遷移時間，及時控制停機時間。

5 實驗及分析

為了保證實驗環(huán)境的穩(wěn)定性，測試出更精確的實驗結(jié)果，測試中構(gòu)建了一個小的私有云平臺，基本可以滿足Xen虛擬機動態(tài)遷移的實驗要求。其中使用兩臺普通PC分別做為源主機Host A和目的主機 Host B，另一臺PC作為連接源主機和目的主機的NFS服務(wù)器，為動態(tài)遷移提供NFS文件共享服務(wù)，并且使用了一臺100 M交換機連接這幾臺PC。該實驗環(huán)境為3臺PC配置相同的物理主機，CPU是Intel Core i5-3210 M，其工作頻率是2.50 GHz，內(nèi)存是 2 048 M，硬盤是 320 G，虛擬平臺為Xen 4.3.1。

本實驗采用開源系統(tǒng)測試軟件 Lmbench為虛擬機測試寫操作任務(wù)，使用其bw_mem命令對CPU性能進行測試，同時，修改bw_mem.c的wr函數(shù)，通過庫函數(shù)usleep對內(nèi)存寫速度進行調(diào)整，借此測試程序為實時遷移中的虛擬機提供如下三種負載：(1)臟頁率上升的寫操作；(2)臟頁率下降的寫操作；(3)臟頁率平穩(wěn)的寫操作。實驗分為兩種情況：

實驗1：在原配置上啟動虛擬機，其分別運行上述三種負載，從停機時間和總遷移時間兩方面對比傳統(tǒng)算法與改進算法的優(yōu)劣，如圖4、圖5所示。

圖4 停機時間比較

圖5 總遷移時間比較

實驗 2：啟動虛擬機(其運行臟頁率上升負載)，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，在此配置下進行遷移算法對比實驗，結(jié)果如圖6、圖7所示。

圖6 總遷移時間與網(wǎng)絡(luò)帶寬的關(guān)系

6 總結(jié)

本文在對后輪臟頁率利用馬爾科夫模型進行預(yù)測的基礎(chǔ)上，結(jié)合Mann-Kendall驗?zāi)Ｐ蛯w移中臟頁率的變化趨勢進行判斷，最后根據(jù)判斷結(jié)果采用自適應(yīng)閾值機制確定最優(yōu)停機時間，更好地解決虛擬機中網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬的大小和運行負載的高低對傳統(tǒng)預(yù)拷貝技術(shù)的影響。同時實驗結(jié)果表明，本文提出的優(yōu)化機制能有效提高虛擬機基于預(yù)拷貝算法實時遷移的性能。

圖7 停機時間與網(wǎng)絡(luò)帶寬的關(guān)系

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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下虛擬機動態(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，高級工程師，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全、可信計算、信息系統(tǒng)安全等。

國家自然科學(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、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無線移動 Internet等。