基于任务分类的虚拟CPU调度模型

Scheduling model of virtual CPU based on task classification
吴瑾1
朱智强1,2
孙磊1
郭松辉1
郭松1
1. 信息工程大学, 郑州 450001
2. 郑州信大先进技术研究院, 郑州 450001

摘要

为了桥接语义鸿沟,提升I/O性能,需要对执行不同类型负载的虚拟CPU(vCPU)采取不同的调度策略,故而虚拟CPU调度算法亟需优化。基于KVM虚拟化平台提出一种基于任务分类的虚拟CPU调度模型STC(virtual CPU scheduler based on task classification),它将虚拟CPU(vCPU)和物理CPU分别分为两个类型,分别为short vCPU和long vCPU,以及short CPU 和long CPU,不同类型的vCPU分配至对应类型的物理CPU上执行。同时,基于机器学习理论,STC构建分类器,通过提取任务行为特征将任务分为两类,I/O密集型的任务分配至short vCPU上,而计算密集型任务则分配至long vCPU上。STC在保证计算性能的基础上,提高了I/O的响应速度。实验结果表明,STC与系统默认的CFS相比,网络延时降低18%,网络吞吐率提高17%~25%,并且保证了整个系统的资源共享公平性。

基金项目

国家重点研发计划资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0953
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 2087-2092
文章编号: 1001-3695(2020)07-034-2087-06

发布历史

[2020-07-05] 印刷出版

引用本文

吴瑾, 朱智强, 孙磊, 等. 基于任务分类的虚拟CPU调度模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 2087-2092. (Wu Jin, Zhu Zhiqiang, Sun Lei, et al. Scheduling model of virtual CPU based on task classification [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 2087-2092. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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