基于持续监控的动态内联优化

动态编译技术是非常有效的一项优化技术,但是,当前的信息采集与持续监控技术面临运行开销过大、信息精度不够以及代码过渡膨胀等问题.以Intel ORP(open runtime platform)作为基础平台,设计了基于在线反馈与持续监控的动态编译系统;根据当前信息采集技术存在的一些问题改进了代码插装机制;实现了对虚方法接收者对象的类型持续监控;编译系统根据在线采集和持续监控所获得的信息指导内联优化;针对持续监控过程中产生大量无用代码的问题,提出了已编译代码动态卸载方法.SpecJVM98和Java Grande Forum Benchmark等测试基准的运行结果表明,被测程序的平均性能得到了提高.同时,代码动态卸载算法也有效地减轻了系统的运行时负载.     

基于Harmony的提前编译技术

在开源Java平台Harmony上,设计并实现一种提前(AOT)编译技术.将可执行代码以文件形式存入本地磁盘或远程服务器,在编译时将文件读入虚拟机,对代码做重定位处理,实现异常信息注册及常量区构造,以确保代码的正确运行.运行结果表明,与解释编译技术和即时编译技术相比,该AOT技术能提高Java程序的响应能力,具有较高的编译效率.     

编译器中激进蝴蝶优化方法的研究与实现

编译优化技术的目的是挖掘程序中的优化空间,提高程序编译或运行效率,无效代码删除优化是被广泛使用的编译优化技术之一,它旨在删除程序中不可达的代码,以提升程序的执行效率。许多应用程序的执行路径往往与运行时的输入参数值相关,并且在一些分支路径上与运行时参数值相结合,可能存在无效代码,通过现有的无效代码删除优化,很难做出优化处理。为此,提出一种依赖数据流分析的激进蝴蝶优化方法,利用SSA中间表示,根据动态运行时的参数可能值,自动为程序生成代码形状类似蝴蝶（butterfly）的分支代码,使编译器在程序编译阶段为相关优化提供可行的优化依据。最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性。     

基于Trace合并和寄存器分配的Dalvik优化

Dalvik虚拟机作为Android系统上运行所有应用程序的基础,其性能瓶颈一直制约着Android系统的用户体验。通过研究Android系统中的Dalvik架构,分析其解释器和JIT模块的工作原理,发现热Trace选择过程中短Trace编译损耗大以及即时编译过程中寄存器分配不合理的情况。结合Java虚拟机技术和编译器技术,在现有热Trace选择和寄存器分配机制的基础上,提出基于Trace合并和寄存器分配的优化算法,在国产高性能嵌入式CPU CSKY体系下移植Dalvik虚拟机并实现了上述优化算法。通过实验证明优化后Dalvik执行Java程序的性能提高了近10%。     

嵌入式Java虚拟机优化研究

为了改进手机中Java小程序的运行效率,基于KVM提出一种嵌入式Java虚拟机优化方案.在此方案中对解释器进行了改造,引入编译技术,并对KVM运行时内存的分配与回收方式作了改进.最后对比分析了在基准测试中KVM与优化方案的性能结果.     

注解信息制导的动态二进制翻译及优化

动态二进制翻译器在运行时将源体系结构机器码翻译为目标体系结构机器码.这种即时编译技术使得源机器上的软件无需重编译就可以直接在目标机上较高效地运行.然而,利用动态二进制翻译器运行源软件的效率大大低于针对目标机器重新编译运行源软件的效率.本文在比较分析动态翻译生成的目的机器码的性能偏低的原因的基础上,提出了注解信息制导的动态二进制翻译及优化的方法.本文选取了三种注解信息,在英特尔的商用动态二进制翻译器"IA-32Execution Layer"和静态编译器"Intel(r)Compiler"上实现了注解信息制导的动态二进制编译及优化技术.实验结果表明该三种注解信息较大程度地提高了动态翻译码的执行效率.     

基于部分调用图的线程敏感Profiling技术

Profiling技术能提供程序实际执行时的相关信息。在动态编译环境中,Profiling的运行时开销导致难以收集较为复杂的运行时信息。该文提出一种基于部分调用图的Profiling技术,在收集多线程程序中线程相关的各种执行信息时,能有效减少运行时开销。在开放源码的虚拟机上实现了该Profiling技术。实验表明,其运行时开销只有原来的2%~4%。     

云计算中基于多目标优化的动态资源配置方法

目前,云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能的目的,以实现绿色计算,但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用负载的动态变化特征,提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的动态资源配置方法,结合各应用负载的当前状态和未来的预测数据,综合考虑虚拟机重新放置的开销以及新虚拟机放置状态的稳定性,并设计了面向虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的遗传算法（MOGANS）进行求解。仿真实验结果表明,相对于面向节能和多虚拟机重分布开销的遗传算法（GA-NN）,MOGANS得到的虚拟机分布方式的稳定时间是GA-NN的10.42倍;同时,MOGANS也较好权衡了多虚拟机分布的稳定性和新旧状态转换所需的虚拟机迁移开销之间的关系。     

数据中心虚拟机节能管理机制

大规模数据中心需要消耗大量的电能,由此带来了高额的运营成本以及环境污染等问题。为了降低数据中心的能耗,在构造了数据中心管理模型的基础上,提出了虚拟机静态安置算法与动态调整算法。虚拟机的动态迁移技术能够有效地降低数据中心能耗,提升资源利用率。然而,过度地迁移虚拟机,会影响应用的运行质量,造成SLA违背。动态调整阶段,采用了动态阈值的方法来控制虚拟机的迁移,降低能耗。最后,利用CloudSim平台进行了大量的模拟实验。实验结果表明,所提出的数据中心虚拟机节能管理机制(EAMVM)能够降低能源消耗,减少虚拟机的迁移次数。     

云计算架构下的深层次动态资源调配

云计算是当前学术界和工业界都十分关注的热点,被广泛应用于针对海量数据和用户的大规模计算。云计算的特点要求计算机系统能够提供可伸缩的计算能力,而虚拟化技术正是其中的关键层次,在资源管理、服务器整合、提高资源利用率等方面发挥了巨大的作用。通过虚拟化技术,可以实现一个多层次的资源调度机制,以保证高资源利用率和系统性能:首先面向虚拟机的应用特征建立资源预测模型,然后依据预测结果建立资源分配策略,最终通过虚拟机间的资源动态优化技术,实现在同一物理主机或不同物理主机上虚拟机间动态的资源优化使用。这里,不仅要以物理机的宏观资源利用率作为管理依据,更需要关注虚拟机上应用程序在运行过程中的资源需求变化特征,从而为云计算提供一整套的虚拟化资源优化技术及使用方案,从静态部署、动态预测、单机资源动态调配、多机资源动态均衡调度、在线迁移等多个层次为云计算提供全面、有机的支撑。     

虚拟机的可定制生成及其动态优化

本文针对虚拟机传统实现方法所存在的缺点，提出了一种虚拟机描述文件动态生成虚拟机的方法，给出了相应虚拟机的可定制生成模式及其对虚拟机动态优化的具体方案。该方案通过对特定虚拟机按规定语法格式进行描述形成一个虚拟机定义文件，并由虚拟机生成程序对其进行解析从而动态生成相应的虚拟机；针对特定的虚拟机程序，进一步利用动态优化的方法，对相对冗余的虚拟机指令集定义进行裁剪，从而得到一个指令集最简的高效虚拟机。     

动态二进制翻译与优化技术研究

动态二进制翻译技术是一种即时编译技术,它将针对源体系结构编译生成的二进制代码(源机器码)动态翻译为可以在目的体系结构上运行的代码(翻译码).动态优化技术是指在运行时获取动态信息并进行代码优化的技术.动态二进制翻译及优化系统使得源软件无需重编译就可以直接在目标体系结构上高效地运行.目前几种比较有影响的动态二进制翻译及优化系统有Intel公司的IA-32 Execution Layer,IBM公司的DAISY,Transmeta的CMS及HP的Dynamo等.这些系统对动态二进制翻译系统关键技术有不同的实现.对动态二进制翻译和优化技术的研究是计算机领域的研究热点,具有深远的现实意义和应用前景.     

DHCP客户端在ARM下的设计与实现

为了解决嵌入式设备无法自动获取或释放IP的问题,针对ARM9（S3C2440）嵌入式开发板,在Fedora操作系统上,配置了交叉编译环境,编写了动态主机配置协议（DHCP）客户端程序代码。利用交叉编译环境对其进行编译,将编译成功产生的程序移植到以ARM9开发板为核心的嵌入式操作系统上。测试结果表明,该软件可以在ARM9处理器的Linux和Android嵌入式操作系统上运行,在嵌入式设备开机时,软件自动运行,广播发送报文寻找DHCP服务器,自动获取IP后,动态配置嵌入式设备的IP及各项网络参数。     

基于可信轻量虚拟机监控器的安全架构*

虚拟化技术越来越多地被用于增强商用操作系统的安全性。现有的解决方案通常将虚拟机管理软件（VMM）作为可信集,利用其作为底层架构的优势来为上层软件提供安全功能。这些方案都是基于通用虚拟机管理软件,因而存在以下问题：a）虚拟化性能上开销大;b）作为可信集相对比较庞大;c）不能提供有效的信任链证明自身可信性。针对上述问题,提出以轻量虚拟机监控器作为可信集的安全架构——Cherub架构,Cherub利用主流处理器的安全扩展指令和硬件辅助虚拟化技术在运行的操作系统中插入轻量级的虚拟机监控器,并利用该虚拟机监控器作为可信集用于实现多种安全目标。实验结果证明了该架构的有效性,并具有代码量小、动态可加载和虚拟化开销小等优点。     

在静态编译器中实现Java异常机制的算法

将Java程序静态编译成可执行程序是使用Java虚拟机动态编译／解释执行Java程序的另一种运行Java程序的方式。针对Java异常机制的特点和静态编译的需求,在介绍Java异常处理逻辑的基础上,提出一种在静态编译器中实现Java异常机制的算法,结合Open64开源编译器,给出该算法的具体步骤以及实现方式,以SPECjvm98为测试集,验证该算法的有效性。     

反馈式编译优化在寄存器分配中的应用技术

寄存器分配技术是编译器最为关键的优化技术之一.反馈式编译优化是一种基于程序当前和以前运行时的趋势来改变程序以后执行动作的技术,它能够提供给寄存器分配一些有用的优化信息.在分析Open64编译器反馈式编译优化技术的基础上,基于ALPHA结构实现和扩展了反馈式编译优化在寄存器分配中的应用,获得了较好的优化性能.     

TML：一种通用高效的文本挖掘语言

实现了一种通用高效的文本挖掘编程语言,包括其编译器、运行虚拟机和图形开发环境。其工作方式是用户通过编写该语言的代码以定制抽取目标和抽取手段,然后将用户代码编译成字节码并进行优化,再将其与输入文本语义结构做匹配。该语言具有如下特点：1）提供了一种描述文本挖掘的范围、目标和手段的形式化方法,从而能通过编写该语言的代码来在不同应用领域做声明式文本挖掘;2）运行虚拟机以信息抽取技术为核心,高效地实现了多种常用文本挖掘技术,并将其组成一个文本分析流水线;3）通过一系列编译优化技术使得大量匹配指令能够充分并发执行,从而解决了该语言在处理海量规则和海量数据上的执行效率问题。实用案例说明了TML语言的描述能力以及它的实际应用情况。     

KVM虚拟化动态迁移技术的安全防护模型

虚拟机动态迁移技术是在用户不知情的情况下使得虚拟机在不同宿主机之间动态地转移,保证计算任务的完成,具有负载均衡、解除硬件依赖、高效利用资源等优点,但此技术应用过程中会将虚拟机信息和用户信息暴露到网络通信中,其在虚拟化环境下的安全性成为广大用户担心的问题,逐渐成为学术界讨论和研究的热点问题.本文从研究虚拟化机制、虚拟化操作系统源代码出发,以虚拟机动态迁移的安全问题作为突破点,首先分析了虚拟机动态迁移时的内存泄漏安全隐患;其次结合KVM(Kernel-based Virtual Machine)虚拟化技术原理、通信机制、迁移机制,设计并提出一种新的基于混合随机变换编码方式的安全防护模型,该模型在虚拟机动态迁移时的迁出端和迁入端增加数据监控模块和安全模块,保证虚拟机动态迁移时的数据安全;最后通过大量实验,仿真测试了该模型的安全防护能力和对虚拟机运行性能的影响,仿真结果表明,该安全防护模型可以在KVM虚拟化环境下保证虚拟机动态迁移的安全,并实现了虚拟机安全性和动态迁移性能的平衡.     

基于无干扰理论的虚拟机可信启动研究

云计算作为一种新型高价值计算系统,目前被广泛应用于各行业领域;等保2.0中也提出了对其应用主动免疫可信计算技术进行动态可信验证的要求.云计算模式下,虚拟机作为用户使用云服务的直接载体,其可信启动是虚拟机运行环境可信的基础.但由于虚拟机以进程的形式运行在物理节点上,其启动过程呈现出高动态性,且多虚拟机域间存在非预期干扰等特点;而现有的虚拟机可信启动方案存在虚拟机启动过程的动态防护性不足、缺乏多虚拟域间非预期干扰性排除等问题.针对上述问题,提出一种基于无干扰理论的虚拟机可信启动研究方案.首先,基于无干扰理论,提出了虚拟机进程的运行时可信定理;进一步地,给出了虚拟机可信启动的定义并证明了虚拟机可信启动判定定理.其次,依据虚拟机可信启动判定定理,基于系统调用设计监测控制逻辑,对虚拟机启动过程进行主动动态度量与主动控制.实验结果表明所提方案能够有效排除复杂云环境下多虚拟机间非预期干扰,保证虚拟机启动过程的动态可信性,且性能开销较小.     

基于热例程的动态二进制翻译优化

依据对系统级程序行为特性的观察,提出了一种基于热例程的动态二进制翻译优化方法。该方法以频繁执行的例程作为优化单位,通过块内和块间优化算法消除动态二进制翻译引入的冗余。相比基于踪迹的优化方法,该方法具有优化单位发现开销更小、代码区域更大、无重复翻译等优点,更适用于系统虚拟机中操作系统代码的优化。在跨平台系统虚拟机监控器ARCH-BRIDGE上的测试表明,通过对内核代码实施该优化方法,SPEC CPUINT 2006程序的效率提升了3.5%~14.4%,相比基于踪迹的优化,性能最大提升了5.1%。