一种灵活高效的虚拟CPU调度算法

目前,虚拟化已经广泛应用于数据中心,但主流的虚拟CPU调度策略并没有实现对I/O性能的保障,尤其当延时敏感型负载的虚拟机和计算敏感型负载的虚拟机竞争CPU资源时,其性能显著下降.针对上述问题,本文提出了一种灵活、高效的虚拟CPU调度算法（FLMS）.FLMS通过采用虚拟机分类、虚拟CPU绑定、多类时间片等技术降低了虚拟机的响应延时,同时基于多处理器架构重新设计了负载均衡策略,优化了虚拟CPU迁移.FLMS通用于目前主流的虚拟化方案,在软件虚拟化方式下相比于最新的优化方案延时降低了30%,带宽有10%的提升;在使用硬件辅助虚拟化的系统中,通过FLMS能够获得接近原生系统的I/O性能,并且保证了整个系统的公平性.     

XEN网络I/O完全虚拟化机制的可扩展性研究

研究多虚拟机和多处理器结构对XEN虚拟机中网络I/O完全虚拟化机制可扩展性的影响。实验结果表明,当虚拟机数量不断增加或处理器数量超过限度时,网络性能会下降。该文分析了影响可扩展性的关键因素,即虚拟机调度机制和事件通道机制。     

实时虚拟化环境中的负载均衡与准入控制算法

虚拟化技术在实时嵌入式系统中的应用日趋广泛,但是目前虚拟化环境中常见的调度与负载均衡算法并不适用于硬实时系统中。为满足多核平台上虚拟化环境中对实时任务的支持,通过对Xen虚拟化环境中的SEDF调度算法进行改进,提供了一种在多核硬件平台下虚拟化环境中的准入控制与负载均衡算法。该算法能够保证每个处理器核上的工作量不会超载,并保证每个虚拟机中任务的实时性及其服务质量。算法实现较为简单、运行时开销较小。     

一种新的实时多处理器系统的动态调度算法

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统研究中的重要课题,而评价实时调度算法性能的一个最重要的指标是调度成功率.在近视算法的基础上提出了一种新的实时多处理器系统的动态调度算法--节约算法.在该算法中,提出了一个新的处理器选择策略,从而提高了算法的调度成功率.同时,为了研究节约算法的有效性,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与近视算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,节约算法的调度成功率要优于近视算法.     

多处理器系统动态调度负载均衡节约算法

将任务集与处理器处理能力之间的匹配关系作为研究调度算法性能的重要因素,建立了相应的任务-处理器模型,以描述多处理器系统的负载状况.描述了多处理器系统任务可调度的必要条件,设计实现了任务集的生成方法.对节约算法进行改进,提出了负载均衡的节约算法.所提出的算法可在保证调度成功率的前提下,缩短任务的平均响应时间和调度长度,并均衡地提高处理器的利用率.     

异构实时多处理器系统的动态调度算法研究

实时多处理器系统的动态调度算法一直是实时系统中的重要研究课题.根据异构实时多处理器的特点,提出了一种新的异构实时动态调度算法P_IEFT.该算法采用了一个新的处理器分配策略——将任务分配到能最早完成任务的处理器上.该策略能够缩短调度长度,提高后继任务被接受的可能性,从而能够提高成功调度率.模拟结果表明,该调度算法的成功调度率高于近视算法和节约算法的成功调度率.     

Xen虚拟机的虚拟CPU松弛协同调度方法

目前,Xen虚拟机调度算法均采用独立调度虚拟CPU的方式,而没有考虑虚拟机各虚拟CPU之间的协同调度关系,这会使虚拟机各个虚拟CPU之间产生很大的时钟中断数量偏差等问题,从而导致系统不稳定.为了提高系统的稳定性,基于Credit算法提出了一种比RCS(relaxed co-scheduling)算法更松弛的协同调度算法MRCS(more relaxed co-scheduling).该算法采用非抢占式协同调整方法将各个虚拟CPU相对运行的时间间隔控制在同步时间检测的上限门限值Tmax之内,同时利用同步队列中虚拟CPU优化选择调度方法和Credit算法的虚拟CPU动态迁移方法,能够更加及时地协同处理虚拟CPU,并且保证了各个物理CPU的负载均衡,有效地减少客户操作系统与VMM的环境切换次数,降低了系统开销.实验结果证明该方法不但保证了系统的稳定性,而且使系统性能得到一定程度的提升.虚拟机调度算法不仅影响虚拟机的性能,更会影响虚拟机的稳定性,致力于虚拟机调度算法的研究是一项非常有意义的工作.     

一个多处理器实时线程调度算法的计算机模拟及分析

本文介绍了对作者提出的一种基于线程的、动态的、非抢占的多处理器实时任务调度算法的计算机模拟和结果分析，表明该算法在单处理器情况下比许多单处理器实时任务调度算法的调度频率高，在多处理器情况下的调度效率也较高。     

多核平台下XEN虚拟机动态调度算法研究

虚拟机调度算法对并行任务的执行效率考虑不够充分。现代处理器平台具备了多个可用的计算核心,使多个虚拟机并发执行成为了现实。针对多核平台下的并行虚拟机调度优化问题,提出一种基于任务特征虚拟机CON-Credit调度算法。该算法在调度并行任务时,使用动态方式对计算机核心进行分配,采用传统的虚拟机调度算法为执行普通任务的虚拟机进行分配;采用定制的同步算法给执行并行任务的虚拟机分进分配。相关实验显示,CON-Credit调度算法能显著提高并行任务的执行效率。     

多处理器单调速率任务分配算法性能评价

多处理器任务分配调度算法是一类经典实时调度算法，然而目前研究在如何根据任务集特征选择任务分配算法方面少见指导性原则，不利于提高多处理器任务分配算法的可调度率及使用尽可能少的处理器达到最优调度结果。基于两种多处理器任务调度策略的比较，本文给出划分策略下的多处理器RM调度的可调度条件和任务分配算法夏分析。仿真结果表明，各任务分配算法所需处理器数与任务集总利用率成正比。同时，分析总结出各算法适用范围及如何根据任务集利用率选择合适算法的指导原则。最后结果还表明，实际算法性能与理论性能界存在差异。