虚拟化系统中的内存管理优化1

在虚拟化系统中，内存管理优化是提高系统性能和资源利用率的关键技术。这篇硕士论文《虚拟化系统中的内存管理优化》由作者李佳伟撰写，属于计算机软件与理论的专业领域，指导教师为许胤龙教授和李永坤副教授。论文主要关注如何在服务器虚拟化的环境下，有效管理和优化内存资源，以克服有限内存容量对虚拟机部署密度和系统性能的限制。 内存管理优化主要包括两个核心技术：内存重删和动态内存调节。内存重删通过消除重复数据来减少虚拟机的内存占用，从而节省物理内存资源。现有的内存重删方案通常依赖于页面比较，但这种方法随着页面数量增加，无效比较增多，导致CPU开销增大，降低了重删效率。论文提出了一种名为CBF-KSM的低开销内存重删方法，利用Counting Bloom Filter在页面比较之前进行预过滤，减少了不必要的比较操作，提高了重删过程的效率，且能适应大规模内存环境。 动态内存调节则是通过回收虚拟机的空闲内存，将其分配给其他需要更多内存的虚拟机，以提高主机内存的整体利用率。然而，现有的动态内存调节策略可能存在性能损失和稳定性问题。论文可能探讨了如何改进这些策略，以实现更平滑、无损的内存调整过程，同时避免对虚拟机性能造成负面影响。 此外，论文还可能深入研究了虚拟化环境中内存管理的其他挑战，如内存页迁移、内存压缩、内存预测等，并提出了相应的优化策略。这些策略可能涉及算法改进、硬件支持、以及系统架构的优化，以提升整个虚拟化系统的性能、可扩展性和资源利用率。 这篇论文针对虚拟化系统内存管理中的关键问题进行了深入研究，旨在通过内存重删和动态内存调节等技术，提升服务器虚拟化的效率和资源利用率，为云计算和数据中心的高效运行提供理论和技术支持。