一种云计算环境下物理内存自适应方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及云计算IAAS领域，具体提供了一种云计算环境下物理内存自适应方法，虚机镜像内安装虚机负载分析服务，写入包含标记虚机活跃状态阈值的配置文件，安装虚机负载分析服务随虚机启动后，分析虚机CPU和内存的使用情况，对比阈值确定虚机活跃状态；发起带有内存限制参数的元数据服务请求；更新云平台元数据服务组件，添加请求API，所述API接收带有虚机内存强限制和软限制的参数，在接收到虚机内存限制参数，检查所述虚机是否满足可调节内存大小的限制，如果满足要求则发起RPC调用设置虚机内存占用大小。与现有技术相比，本发明专利技术以云平台计算节点配置的交换分区大小为物理内存比例0.75(即内存超配比为1.75)为例，理想情况下，每台虚机最高可节省约42.86％的物理内存占用。用。用。

【技术实现步骤摘要】
一种云计算环境下物理内存自适应方法及系统


[0001]本专利技术涉及云计算IAAS领域，具体提供一种云计算环境下物理内存自适应方法及系统。

技术介绍

[0002]随着云技术的发展，越来越多的企事业单位和个人将传统应用迁移到云数据中心，以Openstack作为云平台为广大用户提供IAAS层虚拟机管理功能已成为主流技术之一。使用云技术可以整合物理机资源，使得CPU、内存、磁盘可以充分利用，并保证其高可用性。如何提高资源利用率并减少能耗是云服务厂商不屑努力的方向之一。
[0003]目前提升物理机内存使用率的方案主要使用的是物理机内存超配方法，但仅使用内存超配时，当分配的虚拟机数量多，且大多数虚机都占用大量内存时，容易造成物理机内存压力过大，甚至触发OOM(Out
‑
of
‑
memory)导致物理机崩溃。
[0004]已存在的调节虚机物理机内存占用的方法主要包括气球驱动和通过虚拟机管理器hypervisor调节，但是两者均只提供了基础的调节功能，一般需要管理员手动管理，缺少根据虚机实际负载自动调节的功能，很难满足自动化运维管理的需求。

技术实现思路

[0005]本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的云计算环境下物理内存自适应方法。
[0006]本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的云计算环境下物理内存自适应系统。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0008]一种云计算环境下物理内存自适应方法，虚机镜像内安装虚机负载分析服务，写入包含标记虚机活跃状态阈值的配置文件，安装虚机负载分析服务随虚机启动后，分析虚机CPU和内存的使用情况，根据已写入的配置文件，对比阈值确定虚机活跃状态；
[0009]根据虚机活跃状态判定结果计算出合适的虚机内存占用大小限制参数，然后发起带有内存限制参数的元数据服务请求；
[0010]更新云平台元数据服务组件，添加请求API，所述API接收带有虚机内存强限制和软限制的参数，在接收到虚机内存限制参数，检查所述虚机是否满足可调节内存大小的限制，如果满足要求则发起RPC调用设置虚机内存占用大小。
[0011]进一步的，所述配置文件的参数包括cpu和内存的高使用率阈值、低使用率阈值、CPU和内存活跃度计算权重、单次内存最小调节粒度大小和最小减少内存发起请求时间间隔；
[0012]虚机负载分析服务可发起元数据服务请求，查询虚机所在物理机节点是否进行内存超配，根据返回数据获得并记录物理机内存超配参数，记为swap_ratio；
[0013]虚机负载分析服务还可以一定粒度的时间间隔，周期性获取至少包含CPU和内存
使用率信息，并分析负载占用情况和趋势。
[0014]进一步的，虚机负载趋势计算规则为：
[0015]内存和cpu使用率高于高使用率阈值时，增加虚机物理内存占用；内存和CPU使用率低于低使用率时，减少虚机物理内存占用；
[0016]这里有两个指标：高使用率和低使用率指标，高于高使用率时代表业务繁忙，需要分配更多内存，低于低使用率指标时代表虚机空闲，进行内存回收。
[0017]若非所述两种状态时，计算虚机负载评估值。
[0018]进一步的，计算虚机负载评估值时，load＝cpu
‑
weight*(cpu_usage/cpu_thres)+mem
‑
weight*(mem_usage/mem_thres)；
[0019]其中，cpu
‑
weight为CPU活跃度权重，mem_weight为内存活跃度权重,计算高使用率阈值、低使用率阈值为cpu_thres和mem_thres的负载load；
[0020]cpu核内存使用率高于低使用率阈值记为高负载，cpu核内存使用率低于高使用率阈值记为低负载；
[0021]高负载时loadhigh>＝cpu
‑
weight+mem
‑
weight则增加虚机物理内存占用，低负载时loadlow<＝cpu
‑
weight+mem
‑
weight则减少虚机物理内存占用；
[0022]高负载下load值与上次一段时间计算load值对比，差值高于load增长阈值则判定当前为负载增加趋势，低负载下load值与上次一段时间计算load值对比，差值高于load减少阈值则判定当前为负载减少趋势，根据获取的物理机内存超配参数和虚机负载占用趋势计算出合适的虚机内存占用大小。
[0023]进一步的，所述内存强限制和软限制计算规则为：
[0024](1)减小虚机物理内存占用：
[0025]虚机的soft_limit对应超配比为：(3*swap_ratio+vm_ratio)/4，hard_limit对应超配比为(vm_ratio+swap_ratio)/2；
[0026](2)增加虚机物理内存占用：
[0027]虚机的soft_limit对应超配比为：(1+vm_ratio)/swap_ratio，hard_limit对应超配比为(vm_ratio+0.9)/2，
[0028]其中vm_ratio为当前虚机内存调节状态，初始为1；
[0029]确定物理内存限制参数后，根据上次内存限制请求参数、结果、最小减少内存发起请求时间间隔、单次内存最小调节粒度，对比本次的计算的限制参数决定是否发起带有内存限制参数的元数据服务请求，请求为虚机设置指定大小限制的物理内存参数，请求发起后记录本次请求参数和结果。
[0030]进一步的，所述元数据服务处理时，更新Openstack组件元数据服务组件nova
‑
api
‑
metadata，添加请求API，所述API接收带有虚机内存强限制和软限制的参数；
[0031]所述API接口没有接收到虚机内存限制参数时返回虚机所在物理机节点配置的内存超配比；
[0032]所述API接口在接收到虚机内存限制参数后，检测该物理机是否开启足够的交换分区，即检查该虚机所在物理机节点是否满足可调节内存大小的条件即是否开启交换分区，然后进行内存限制参数校验。
[0033]进一步的，校验内存限制参数时，使虚机内存硬限制大小不小于内存规格的一定
比例，如果满足则发起RPC调用设置虚机内存占用大小，虚机所在物理机的计算节点服务接收到所述RPC调用后，调用hypervisor提供的内存限制接口设置虚机物理内存占用大小，宿主机hypervisor会根据实际情况将虚机的部分内存页面交换到物理机的交换分区上。
[0034]进一步的，所述虚机所在物理机节点需配置NVME本地磁盘作为交换分区，并在计算服务上配置相应的内存超配比参数
[0035]swap_ratio<＝(swap_size/m本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云计算环境下物理内存自适应方法，其特征在于，虚机镜像内安装虚机负载分析服务，写入包含标记虚机活跃状态阈值的配置文件，安装虚机负载分析服务随虚机启动后，分析虚机CPU和内存的使用情况，根据已写入的配置文件，对比阈值确定虚机活跃状态；根据虚机活跃状态判定结果计算出合适的虚机内存占用大小限制参数，然后发起带有内存限制参数的元数据服务请求；更新云平台元数据服务组件，添加请求API，所述API接收带有虚机内存强限制和软限制的参数，在接收到虚机内存限制参数，检查所述虚机是否满足可调节内存大小的限制，如果满足要求则发起RPC调用设置虚机内存占用大小。2.根据权利要求1所述的一种云计算环境下物理内存自适应方法，其特征在于，所述配置文件的参数包括cpu和内存的高使用率阈值、低使用率阈值、CPU和内存活跃度计算权重、单次内存最小调节粒度大小和最小减少内存发起请求时间间隔；虚机负载分析服务可发起元数据服务请求，查询虚机所在物理机节点是否进行内存超配，根据返回数据获得并记录物理机内存超配参数，记为swap_ratio；虚机负载分析服务还可以一定粒度的时间间隔，周期性获取至少包含CPU和内存使用率信息，并分析负载占用情况和趋势。3.根据权利要求2所述的一种云计算环境下物理内存自适应方法，其特征在于，虚机负载趋势计算规则为：内存和cpu使用率高于高使用率阈值时，增加虚机物理内存占用；内存和CPU使用率低于低使用率时，减少虚机物理内存占用；若非所述两种状态时，计算虚机负载评估值。4.根据权利要求3所述的一种云计算环境下物理内存自适应方法，其特征在于，计算虚机负载评估值时，load＝cpu
‑
weight*(cpu_usage/cpu_thres)+mem
‑
weight*(mem_usage/mem_thres)；其中，cpu
‑
weight为CPU活跃度权重，mem_weight为内存活跃度权重,计算高使用率阈值、低使用率阈值为cpu_thres和mem_thres的负载load；cpu和内存使用率高于低使用率阈值记为高负载，cpu核内存使用率低于高使用率阈值记为低负载；高负载时loadhigh>＝cpu
‑
weight+mem
‑
weight则增加虚机物理内存占用，低负载时loadlow<＝cpu
‑
weight+mem
‑
weight则减少虚机物理内存占用；高负载下load值与上次一段时间计算load值对比，差值高于load增长阈值则判定当前为负载增加趋势，低负载下load值与上次一段时间计算load值对比，差值高于load减少阈值则判定当前为负载减少趋势，根据获取的物理机内存超配参数和虚机负载占用趋势计算出合适的虚机内存占用大小。5.根据权利要求4所述的一种云计算环境下物理内存自适应方法，其特征在于，所述内存强限制和软限制计算规则为：(1)减小虚机物...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金生，肖雪，申嘉童，丁瑞，余礼渊，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：