U的内存块位置 和类型，在将访存密集型VCPU平均分配到不同节点的基础上，保证最大限度的本地内存访 问，非访存密集型VCPU不作处理。该模块的目的在于缓解共享资源竞争和减少远端内存访 问次数。
[0024] (3)NUMA感知的负载均衡步骤：当某个CPU将进入空闲状态时，它会触发负载均衡 步骤，然后优先从本地节点上迀移一个LLC需求小的VCPU到该空闲CPU上运行。该步骤的 执行目的在于维持均衡的共享资源竞争，同时减少不必要的远端内存访问。
[0025] 步骤（1)所述访存特征分析步骤通过统计访存信息来计算每个VCPU的内存块位 置和类型，具体子步骤如下：
[0026] (1. 1)统计在采样周期T内，每个VCPU访问各节点上的内存页的次数；找到各 VCPU访问的内存页次数最多的节点，用该节点的编号表示该VCPU的内存块位置；T为1秒；
[0027] (1. 2)计算各VCPU在采样周期内的LLC需求大小，记为IWMf，然后根据大 小将各VCPU划分成不同的类型，具体如下：
[0028] (1. 2. 1) RLLCref计算公式如下：
【主权项】
1. 一种面向NUMA架构的VCPU调度优化方法，其特征在于包括如下步骤： (1) 访存特征分析步骤，包括如下子步骤： (1. 1)统计在采样周期T内，每个VCPU访问各节点上的内存页的次数；找到各VCPU访 问的内存页次数最多的节点，用该节点的编号表示该VCPU的内存块位置；T为0. 5-5秒； (1. 2)计算各VCPU在采样周期内的LLC需求咕wuf， Rixtrf=aX访问LLC次数/总指令执行数， 其中a是一个比例伸缩常量，用于将Rttcuf的数量级伸缩到10 2量级. (1. 3)根据上阔值hi曲、下阔值lowW及各VCPU的咕UW，确定各VCPU的类型，
LLC-FR类型的VCPU定义为非访存密集型VCPU，LLC-FI和化C-T类型的VCPU定义为 访存密集型VCPU; (2)VCPU周期性划分步骤：在每个采样周期结束后，根据步骤（1)统计的VCPU类型和 内存块位置信息，在将访存密集型VCPU平均分配到不同节点的基础上，保证最大限度的本 地内存访问；非访存密集型VCPU不作处理； (3) 负载均衡步骤；当某个CPU为空闲状态时，分配一个VCPU到该CPU。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的访存特征分析步骤的子步骤（1. 3) 中，所述上阔值hi曲取19-21、下阔值low取2. 5-3. 5,通过选取系统的主要的和常用的应 用程序，测量它们的LLC缺失率和应用程序的大小进行估测。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述VCPU周期性划分步骤包括如下子步 骤： (3. 1)建立N个类型为化C-T的集合和N个类型为化C-FI的集合，然后将所有的未分 配的化C-T和化C-FI的VCPU，分别划入对应的集合，相同类型和内存块位置的VCPU划分到 同一集合；N为节点总数； (3.2)判别上述2N个集合是否都为空，是则转子步骤（3. 5)，否则转子步骤（3.3); (3. 3)将包含访存密集型VCPU数目最少的节点记为MIN-N0DE; (3.4)选择一个未被分配的VCPU，分配到节点MIN-N0DE，然后跳转到步骤（3.2); (3. 5)结束。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于子步骤化4)中，选择未被分配的VCPU包 括如下过程： (4. 1)确定VCPU的类型Type;判别2N个集合中是否至少包含一个类型为化C-T的VCPU，是则将Type设置为UX-T，否则将Type设置为UX-FI; (4. 2)判别类型为Type并且内存块位置为MIN-N0DE节点编号对应的VCPU的集合是 否不为空，是则将该集合的第一个元素记为VCPU1，将VCPU1从该集合中删除；否则从该类 型的其余N-1个集合中找到包含VCPU最多的集合，把该集合的第一个元素记为VCPU1，将 VCPU1从该集合中删除。
5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负载均衡步骤包括如下子步骤： (5. 1)初始化步骤；用一个节点链表将所有节点链接起来；针对每个节点，使用一个CPU链表将该节点包含的所有CPU按照负载大小降序排序后链接起来； (5. 2)将节点变量node赋为本地节点； (5. 3)判别节点变量node对应节点的CPU链表是否为空，是则从节点链表中删除该节 点，然后跳转到步骤巧.4);否则将CPU变量pcpu赋为节点变量node对应节点的CPU链表 的第一个元素，跳转到步骤（5.5); (5. 4)判别节点链表是否为空，是则跳转到步骤巧.7);否则将节点变量node赋为节点 链表的第一个元素，跳转到步骤（5.3); (5. 5)判别CPU变量pcpu的运行队列中是否有可运行的VCPU，是则将咕Ktef最小的可 运行VCPU记为VCPU1，固龄到步骤（5. 6);否则从节点变量node对应节点的CPU链表中删 除CPU变量pcpu,然后跳转到步骤巧.3); (5. 6)将VCPU1迁移到空闲的CPU,进行子步骤巧.7); 巧.7)结束。
【专利摘要】本发明公开了一种面向NUMA架构的VCPU调度优化方法，具体地：采集每个VCPU的访存信息，分析计算各VCPU的访存特征；根据每个VCPU的内存块位置和类型，在将访存密集型VCPU平均分配到不同NUMA节点的基础上，保证最大限度的本地内存访问；当存在空闲的CPU时，根据CPU负载大小以及CPU所属节点信息，为该空闲的CPU选取一个合适的VCPU来运行。本发明针对访存密集型应用程序在基于NUMA架构的虚拟化环境下的性能问题，根据VCPU的访存特征来优化VCPU的分配和迁移机制，在维持虚拟化层透明性的前提下，可有效地减少远端内存访问和缓解共享资源竞争，从而提高访存密集型应用程序的性能。
【IPC分类】G06F9-50, G06F9-455
【公开号】CN104850461
【申请号】CN201510239097
【发明人】吴松, 金海 , 孙华华, 周理科
【申请人】华中科技大学
【公开日】2015年8月19日
【申请日】2015年5月12日