CN114281529A - 分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统及终端 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法及系统，将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；依据虚拟机的vCPU信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明通过修改客户操作系统的调度策略，把信息交互频繁的计算任务分配到同一个节点，达到降低节点之间的信息交互和节点之间的信息交互代价的目的。
Description
技术领域
本发明涉及计算机虚拟化和分布式系统技术领域，具体地，涉及一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统及终端，同时提供了一种相应的计算机可读存储介质。
背景技术
分布式虚拟化，如图1所示，指的是机器间通过一些通信进行远程内存访问，实现分布式共享内存、CPU和IO资源。这类分布式虚拟化还可能提供对于GPU等别的硬件设备的接入支持。例如巨型虚拟机(GiantVM)是通过抽象多台机器上的硬件资源，为单台乃至多台虚拟机提供海量的计算和I/O资源，从而满足有极高资源和性能需求的应用场景。
在现有的分布式虚拟化中，使用网络的I/O来实现对于内存的共享。例如巨型虚拟机在QEMU-KVM的基础上，添加了若干功能模块，包括IPI转发、中断转发、I/O转发、时钟同步和分布式共享内存模块，同时机器之间通过RDMA网络连接。
但是网络I/O本身比起正常的本地内存访问具有较大的开销，为了一个较小的均摊开销，把一次的高延时开销均摊给更多的字节，跨节点信息交互或者说数据传输中最主要的跨节点内存共享的最小粒度不能太小。此外现有的一些分布式虚拟化工作，例如巨型虚拟机，利用改写Page Fault处理机制来实现跨节点内存的共享，它的跨节点内存共享最小粒度不小于一个页。
现有的分布式虚拟化的跨节点内存共享最小粒度会造成性能损失。跨节点共享内存最小粒度远远大于CacheLine的大小，所以对于没有被改写的程序，出现伪共享的概率会大很多，并造成很大的性能下降。伪共享指的是原本两个内存地址并没有被共享，但是它们在同一个最小粒度里面，两个线程访问它们导致的抢占问题。此外，哪怕没有很多伪共享的程序，如果出现很多真共享，由于网络I/O的巨大开销，也会造成虚拟机运行比单机运行慢的情况。
由上述可知，现有的分布式虚拟化技术有一个致命问题，当计算任务被分配到多台物理设备上面的时候，有些跨节点的计算任务之间有频繁的内存共享或者别的信息交互，导致很高的开销。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统及终端，同时提供了一种相应的计算机可读存储介质。
根据本发明的一个方面，提供了一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，包括：
将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
优选地，所述将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，包括：
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行静态绑定；
或
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行暂时性绑定。
优选地，所述虚拟机vCPU的信息，包括：
每一个vCPU所在节点信息以及每一个节点里面所包含的vCPU信息。
优选地，所述依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，包括：
根据虚拟机vCPU的信息，将信息交互频繁的计算任务放在同一个节点上，将信息交互不频繁的计算任务放在不同的节点上，形成新的调度策略；其中：
所述信息交互频繁是指：信息交互导致的通信代价大于设定阈值；其中，所述通信代价包括：节点间通信次数和节点间通信流量。
优选地，所述信息交互导致的通信代价通过线程进程关系获取或通过Perf分析工具采集跨节点访问内存以及信息获取。
优选地，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成，包括：
通过使用辅助工具，或，通过修改客户操作系统内核的方法完成分配。
优选地，所述修改后的调度策略，包括如下任意一种或任意多种：
-将同一个进程的所有线程限定在同一个虚拟机节点；
-采样线程间的信息交互频率，并分配使跨节点共享次数最小化；
修改后的调度策略使分布式虚拟机信息交互代价降低。
根据本发明的另一个方面，提供了一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化系统，包括：
信息处理模块，该模块将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
调度策略修改模块，该模块依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
调度策略优化模块，该模块通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
根据本发明的第三个方面，提供了一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行上述任一项所述的方法，或，运行上述的系统。
根据本发明的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可用于执行上述任一项所述的方法，或，运行上述的系统。
由于采用了上述技术方案，本发明与现有技术相比，具有如下至少一项的有益效果：
本发明提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统、终端及介质，通过修改客户操作系统的调度策略，把信息交互频繁的计算任务分配到同一个节点，达到降低节点之间的信息交互和节点之间的信息交互的代价的目的。
本发明提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统、终端及介质，在虚拟化的基础上，实现一种新的虚拟化物理资源调度实现技术，该技术基于客户操作系统调度策略，使得分布式共享内存获得更好的性能，以此来达到降低跨节点通信开销。
本发明提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统、终端及介质，可以使分布式虚拟化的内存共享抖动次数降低，针对不同的应用场景和应用限制，将信息交互频繁的计算任务绑定到同一个节点，使分布式虚拟化的性能大大提升。
本发明提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统、终端及介质，在客户操作系统修改调度策略，即vCPU调度策略，用来调度不同节点的CPU，实现将有可能有频繁共享的计算任务尽量安排到同一个节点的功能。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为现有技术中的分布式虚拟化技术示意图。
图2为本发明一实施例中分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法流程图。
图3为本发明一优选实施例中的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法示意图。
图4为本发明一实施例中分布式虚拟化的客户操作系统调度系统组成模块示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
图2为本发明一实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法流程图。
如图2所示，该实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，可以包括如下步骤：
S100，将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
S200，依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
S300，通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
在该实施例的S100中，作为一优选实施例，将虚拟机vCPU与物理机CPU所在的节点进行绑定，包括：
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行静态绑定；
或
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行暂时性绑定。
在该实施例的S100中，作为一优选实施例，虚拟机vCPU的信息，包括：
每一个vCPU所在节点信息以及每一个节点里面所包含的vCPU信息。
在该实施例的S200中，作为一优选实施例，依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，包括：
根据虚拟机vCPU的信息，将信息交互频繁的计算任务放在同一个节点上，将信息交互不频繁的计算任务放在不同的节点上，形成新的调度策略；其中：
信息交互频繁是指：信息交互导致的通信代价大于设定阈值；其中，通信代价包括：节点间通信次数和节点间通信流量。
进一步地，作为一优选实施例，信息交互导致的通信代价通过线程进程关系获取或通过Perf分析工具采集跨节点访问内存以及信息获取。
在该实施例的S200中，作为一优选实施例，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成，包括：
通过使用辅助工具，或，通过修改客户操作系统内核的方法完成分配。
在该实施例的S300中，作为一优选实施例，修改后的调度策略，包括如下任意一种或任意多种：
-将同一个进程的所有线程限定在同一个虚拟机节点；
-采样线程间的信息交互频率，并分配使跨节点共享次数最小化；
修改后的调度策略使分布式虚拟机信息交互代价降低。
图3为本发明一优选实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法示意图。
如图3所示，该实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，可以包括：物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU和客户操作系统vCPU核心分配两部分。
其中：
物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU方法如下：
物理机CPU核心分配到vCPU，将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行静态绑定或暂时性绑定，并将虚拟机vCPU的信息传给客户操作系统。由客户操作系统进行vCPU核心的进一步分配。
客户操作系统vCPU核心分配方法如下：
修改客户操作系统中的调度策略。将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接由客户操作系统完成。通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点。
在一具体应用实例中，修改后的调度策略为：把同一个进程的所有线程限定在同一个虚拟机节点。但是本发明的调度策略不局限于上面列出的简单实现策略。
该优选实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，基于如图3所示的架构来设计，按照信息交互频繁程度对计算任务分组分类，具体地：
原版分布式虚拟机中，每个VM虚拟节点中有若干个vCPU，每个Host物理节点中有若干个CPU。默认的分布式虚拟机的操作系统使用负载均衡的调度策略，在操作系统之上，调度器把这些计算任务均匀分给各个VM中的vCPU完成，而vCPU和Host节点中的CPU是对应的，这会导致原本有很多通信的计算任务(Task)之间有很多通信却被分配到不同的Host节点，导致了很大的通信时间代价。
本发明实施例提供的技术方案主要是一个针对这个缺陷的优化。本发明实施例发现了这个在分布式虚拟机上运行原版操作系统的缺陷后，提出了在操作系统中修改调度策略来实现对于分布式虚拟机的加速。调度策略为，把通信密切的计算任务分配到同一个Host节点对应的vCPU上，把通信不密切的计算任务分配到不同Host节点的vCPU上，降低跨节点(Host)通信的数目和通信时间总代价，并以此方案优化分布式虚拟机性能。
在标准的操作系统中给程序员留了接口，让程序员能够方便地修改调度策略；本发明部分实施例则利用了这个接口，控制操作系统里面的调度进行“依据虚拟机vCPU的信息进行调度”，达到加速的目的。当然，除了使用这一接口，本发明还可以使用其他接口进行“依据虚拟机vCPU的信息进行调度”，这些接口包括包括cpuset、tasksched、taskset等，且这些接口均为自由软件的协议，无论采用何种形式，均属于本发明的保护范围。
下面结合一具体应用实例，对本发明上述实施例提供的技术方案进一步详细描述如下。但是需要说明的是，对于本发明上述实施例提供的技术方案的使用平台不仅限于下例。
在该具体应用实例中，具体部署是由三台普通服务器组成的集群，每台服务器配有支持InfiniBand的网卡。服务器通过光纤连接到中心InfiniBand交换机上。本发明上述实施例提供的技术方案不受宿主机种类、配置和数目的限制，可以扩展到台数为大于1的任何数目的宿主机组成集群。本发明上述实施例提供的技术方案不受网卡和网络设备限制，可以使用任何类型的网卡和网络设备。
每台服务器装有UbuntuServer16.04.1LTS64bit和GiantVM，并且配备两路CPU共计56核和64GB内存。具体开发是基于GiantVM、QEMU2.9.0和Linux内核4.8.10的源码版本作为说明，对于其它虚拟机、虚拟机管理器和Linux其它版本内核也同样适用。
该巨型虚拟机拥有168个vCPU，每个vCPU对应一个物理核，其中有56个vCPU运行在本机的物理核上，其余112个vCPU运行在其它两条远程服务器上。巨型虚拟机拥有192GB的分布式共享内存，其中有64GB为本机内存，其余128GB为远端内存，通过RDMA对远端内存进行高速访问。同时，虚拟机拥有并能够使用位于不同计算机上的I/O设备，如GPU、FPGA等。本发明上述实施例提供的技术方案不受vCPU数量、内存大小、I/O设备、通信协议限制，RDMA外的其它协议也可以采用本发明上述实施例提供的技术方案进行优化。
客户操作系统为修改过的UbuntuServer16.04.1LTS64bit，其中调度策略为针对“相同进程分配到相同虚拟节点”策略。本发明上述实施例提供的技术方案不受客户操作系统的限制，可以用类似的手段改写任何别的客户操作系统。本发明上述实施例提供的技术方案不受调度策略限制，本发明可以用不同的具体策略实现信息交互的优化。
本发明上述实施例提供的技术方案，包含但不限于调度策略“相同进程绑定在相同虚拟节点”，该调度策略能够加速分布式虚拟化的合理性在于：客户操作系统如果随意分配vCPU，那么底层的虚拟机并不能把这些混合在一起的计算任务按照是否有大量共享进行分组安排到物理机的CPU上面；客户操作系统如果采用了“相同进程在相同虚拟节点”的分配，可以确保相同进程不会在物理机上面跨节点。这样的话，线程间通信全都在同一个节点。进程间由于地址空间不一样，原本就不会有直接的共享内存。而进程间的MMap之类的共享内存的最小粒度为页，且进程间都是按需进行信息交互，除非故意为之，几乎不存在伪共享的情况。
图4为本发明一实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化系统的组成模块示意图。
如图4所示，该实施例提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化系统，可以包括如下模块：
信息处理模块，该模块将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
调度策略修改模块，该模块依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
调度策略优化模块，该模块通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
本发明一实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时可用于执行本发明上述实施例中任一项的方法。
本发明一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可用于执行上述实施例中任一项的方法。
本发明提供的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法、系统、终端及介质，通过修改客户操作系统的调度策略，把信息交互频繁的计算任务分配到同一个节点，达到降低节点之间的信息交互和它的代价的目的；在虚拟化的基础上，实现一种新的虚拟化物理资源调度实现技术，该技术基于客户操作系统调度策略，使得分布式共享内存获得更好的性能，以此来达到降低跨节点通信开销；可以使分布式虚拟化的信息交互抖动次数降低，针对不同的应用场景和应用限制，将信息交互频繁的计算任务绑定到同一个节点，使分布式虚拟化的性能大大提升；在客户操作系统修改调度策略，即vCPU调度策略，用来调度不同节点的CPU，实现将有可能有频繁共享的计算任务尽量安排到同一个节点的功能。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (10)
1.一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，包括：
将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
2.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，所述将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，包括：
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行静态绑定；
或
将虚拟机vCPU和物理机CPU所在的节点进行暂时性绑定。
3.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，所述虚拟机vCPU的信息，包括：
每一个vCPU所在节点信息以及每一个节点里面所包含的vCPU信息。
4.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，所述依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，包括：
根据虚拟机vCPU的信息，将信息交互频繁的计算任务放在同一个节点上，将信息交互不频繁的计算任务放在不同的节点上，形成新的调度策略；其中：
所述信息交互频繁是指：信息交互导致的通信代价大于设定阈值；其中，所述通信代价包括：节点间通信次数和节点间通信流量。
5.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，所述信息交互导致的通信代价通过线程进程关系获取或通过Perf分析工具采集跨节点访问内存以及信息获取。
6.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成，包括：
通过使用辅助工具，或，通过修改客户操作系统内核的方法完成分配。
7.根据权利要求1所述的分布式虚拟化的客户操作系统调度优化方法，其特征在于，所述修改后的调度策略，包括如下任意一种或任意多种：
-将同一个进程的所有线程限定在同一个虚拟机节点；
-采样线程间的信息交互频率，并分配使跨节点共享次数最小化；
修改后的调度策略使分布式虚拟机信息交互代价降低。
8.一种分布式虚拟化的客户操作系统调度优化系统，其特征在于，包括：
信息处理模块，该模块将物理机CPU核心分配到虚拟机vCPU，将虚拟机vCPU与所述物理机CPU所在的节点进行绑定，并将虚拟机vCPU的信息传至客户操作系统；
调度策略修改模块，该模块依据虚拟机vCPU的信息修改客户操作系统中的调度策略，将计算任务的客户操作系统vCPU核心分配直接通过客户操作系统完成；
调度策略优化模块，该模块通过修改后的调度策略把一组信息交互频繁的计算任务分配到同一个虚拟机节点，实现分布式虚拟化的客户操作系统调度策略优化。
9.一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8所述的系统。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8所述的系统。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024001559A1 (zh) * | 2022-06-28 | 2024-01-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 业务调度方法及电子设备、存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114281529B (zh) | 2024-06-04 |
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