4-14一種虛擬化環(huán)境下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲新模型結(jié)題3項(xiàng)目研究總結(jié)報(bào)告

1、一種適用于虛擬化環(huán)境的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫新模型，,，廣州 510630華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院摘要: 在虛擬化環(huán)境下，本課題擬提出一種基于“同步-異步”的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫新模型，以改進(jìn)傳統(tǒng)基于“異步-同步”數(shù)據(jù)庫模型存在的“性能干擾過大”、“用戶臟數(shù)據(jù)的可靠性較低”以及“數(shù)據(jù)庫異步處理邏輯過于復(fù)雜”等問題。為了在現(xiàn)有虛擬化系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)該創(chuàng)新性模型，需要在虛擬機(jī)層次和虛擬機(jī)管理器層次分別加入強(qiáng)制用戶數(shù)據(jù)同步策略（同步數(shù)據(jù)庫臟數(shù)據(jù)）和寫緩存結(jié)構(gòu)（異步處理來自虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫的寫請求）。前者應(yīng)盡可能地對現(xiàn)有典型數(shù)據(jù)庫保持透明，以增強(qiáng)其在現(xiàn)有系統(tǒng)中的普適性，而后者應(yīng)該盡可能地精簡其運(yùn)行邏輯，以保證虛擬機(jī)管理器層次的簡潔

2、性和可靠性。這種新型模型的實(shí)現(xiàn)將有助于加強(qiáng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與云計(jì)算技術(shù)（也即系統(tǒng)虛擬化）之間的契合度，具有較大的科學(xué)和實(shí)踐意義。: 虛擬化，寫緩存，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫引言:課題研究背景,目的及意義隨著云計(jì)算的普及，例如阿里云公司推出的云數(shù)據(jù)庫 RDS 服務(wù)（Relational Database Service），再加上云相關(guān)安全保障措施的逐漸完善，例如英特爾公司最近SGX 技術(shù)（Software Guard eXtens），越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)愿意將自身的私有數(shù)據(jù)庫遷移至云端，以節(jié)省相應(yīng)的硬件投入和管理維護(hù)成本。但是，由于系統(tǒng)環(huán)境結(jié)合的復(fù)雜性，需要重新審視數(shù)據(jù)庫的特性和當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)（也即系統(tǒng)虛擬化）

3、之間的契合度。首先，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具備特殊的特性。相較于其他應(yīng)用程序，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擁有更加豐富的數(shù)據(jù)類型和復(fù)雜多變的。以基于 InnoDB引擎的系統(tǒng)為例，除了常見的元數(shù)據(jù)流和常規(guī)數(shù)據(jù)流之外，其還會生成特有的二進(jìn)制日志數(shù)據(jù)流、事務(wù)日志數(shù)據(jù)流、索引數(shù)據(jù)流、二次寫緩沖數(shù)據(jù)流、鎖信息數(shù)據(jù)流以及數(shù)據(jù)字典流等等。這些不僅需要數(shù)據(jù)庫協(xié)議棧設(shè)計(jì)出特定的異步運(yùn)行邏輯與之匹配并對其進(jìn)行駕馭，盡可能地保持可接受的性能，從而會產(chǎn)生的 CPU 負(fù)載。并且，由于數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，在真實(shí)的數(shù)據(jù)庫運(yùn)行環(huán)境中，這些數(shù)據(jù)流還會交錯，互相之間產(chǎn)生隨機(jī) I/O，從而引起數(shù)據(jù)庫性能的影響，甚至還會造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定性，對用戶數(shù)據(jù)造成損失。其次

4、，虛擬化環(huán)境下，因?yàn)樘摂M機(jī)管理器（Virtual Machine Monitor， VMM）的介入，數(shù)據(jù)庫在設(shè)備時(shí)會呈現(xiàn)間接交互的特點(diǎn)，降低其設(shè)備的效率。并且，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的寫入語義，VMM 會使用強(qiáng)制同步的方法將來自于數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)（指安裝了數(shù)據(jù)庫Database，簡稱 VMDB）的寫入數(shù)據(jù)流直接刷入至的虛擬機(jī)， Virtual Machine硬件。最終，多個(gè)數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)會在共享碎片化 I/O 與數(shù)據(jù)庫設(shè)備上進(jìn)行資源競爭，極易催生全局的碎片化 I/O，而這些原有的隨機(jī) I/O 互相疊加并放大，最終使得數(shù)據(jù)庫性能。本課題擬提出一種基于“同步異步”的虛擬化數(shù)據(jù)庫新模型對上述問題進(jìn)行緩解和改

5、進(jìn)。具體而言，在虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫，對位于內(nèi)存緩沖區(qū)中的臟數(shù)據(jù)頁采用同步邏輯處理，以此（1）繞開數(shù)據(jù)庫復(fù)雜的臟數(shù)據(jù)處理流程，解耦刷新線程的繁亂運(yùn)行邏輯，從而節(jié)約服務(wù)器整合物理上的 CPU 資源；（2）將臟數(shù)據(jù)頁在其被產(chǎn)生的第一時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)移出虛擬機(jī)地址空間，避免虛擬機(jī)發(fā)生錯誤（例如用戶操作或系統(tǒng)運(yùn)行錯誤）而導(dǎo)致虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫的用戶數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象。另一方面，在 VMM 層次，則使用異步方式對上層數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的同步寫請求進(jìn)行調(diào)節(jié)，以此：（1）改進(jìn)由于上層數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的同步操作而帶來的性能損失問題；（2）開辟一寫請求緩沖窗口，在全局角度，對多個(gè)數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)之間的數(shù)據(jù)寫入流進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃以緩解隨機(jī) I/O 的嚴(yán)重性，

6、比如：減小重寫操作對底層硬件的所施加的壓力、對虛擬機(jī)的寫入流進(jìn)行重新排序形成順序特征的寫入流從而提高性能、針對底層特殊的介質(zhì)而制定特定的優(yōu)化等。總而言之，本課題的對現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方法可以部署到現(xiàn)有常見的云計(jì)算平臺之上，具有較為廣闊的應(yīng)用前景和的應(yīng)用價(jià)值，針對其中的性問題的研究將具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)意義。本課題的研究目的為：（1）在虛擬化環(huán)境下，緩解數(shù)據(jù)庫協(xié)議棧的 CPU消耗，時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)庫事務(wù)的吞吐率；（2）在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器整合場景下，改善虛擬機(jī)數(shù)據(jù)塊在共享上離散分布的特點(diǎn)底層設(shè)備在應(yīng)對并發(fā)流時(shí)的服務(wù)帶寬；（3）在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器整合場景下，增強(qiáng)各個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例的性能性，使得一個(gè)虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)庫性

7、能不會被其他虛擬機(jī)的異常 I/O 行為而引起大幅度波動。1.基本介紹本課題將對數(shù)據(jù)庫虛擬化的“同步-異步”寫操作模型進(jìn)行深入研究，擬對原有虛擬化系統(tǒng)進(jìn)行兩個(gè)改變，即：（1）在虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用同步的方式來處理用戶的事務(wù)或?qū)懭氩僮?；?）在 VMM 使用異步的方式來處理虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫的寫入請求。此時(shí)，來自于數(shù)據(jù)庫的高級語義，例如事務(wù)，將會轉(zhuǎn)換為低級的塊級寫入請求。根據(jù)上述對原有虛擬化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的改變，本課題的研究內(nèi)容將分為兩個(gè)方面，第一，在虛擬機(jī)層次上，對數(shù)據(jù)庫的異步處理事務(wù)邏輯進(jìn)行同步化；第二，在 VMM 層次，設(shè)計(jì)一緩存結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)異步化處理虛擬機(jī)的塊級緩存結(jié)構(gòu)。這兩個(gè)研究內(nèi)容之間的關(guān)系如圖

8、 1 所示：前者主要為了實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫臟數(shù)據(jù)的可靠性、簡化數(shù)據(jù)頁內(nèi)存緩沖頁的異步管理邏輯、節(jié)省額外的 CPU資源（因?yàn)橥椒绞礁鼮楹唵危┮蕴摂M化整合上的用戶任務(wù)之并行性和并發(fā)性；后者則首先為了緩解前者的同步方式則可能導(dǎo)致的性能嚴(yán)重下降、全局調(diào)節(jié)寫入流以改善碎片化 I/O、為底層的具體方法。硬件提供量身定做的優(yōu)化圖 1 研究內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系和層次關(guān)系2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)所需的技術(shù)路線如圖 3 所示，本項(xiàng)目擬采用的技術(shù)如下：一、虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫的強(qiáng)制同步策略的技術(shù)路線對于使用了通用 I/O 庫的應(yīng)用程序，只需要將這些應(yīng)用程序部署到一個(gè)掛載了同步標(biāo)志位的文件系統(tǒng)上就可以將其所有的異步 I/O 寫操作透

9、明地轉(zhuǎn)換成同步 I/O 的形式。但是對于大型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，例如Server，因?yàn)樗鼈兌际褂昧俗陨淼木彺鏅C(jī)制，一般會繞過了底層文件系統(tǒng)的管理，因此，需要研究一種特制的同步策略，以對它們的綁定參數(shù)進(jìn)行額外的設(shè)置以形成同步 I/O 流。二、設(shè)計(jì) VMM 寫緩存結(jié)構(gòu)的技術(shù)路線對于 VMM 層次的寫緩存結(jié)構(gòu)，本項(xiàng)目擬基于“用戶空間 I/O進(jìn)程” 的虛擬化技術(shù)，在 VMM 中添加一個(gè)針對于數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的寫緩存，讓虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫的讀寫流程繞過主機(jī)文件系統(tǒng)的高速頁面緩存，以此來減少數(shù)據(jù)冗余。當(dāng)VMM 用戶空間的相關(guān) I/O進(jìn)程在打開虛擬機(jī)鏡像文件時(shí)候，其會附帶直接 I/O 的標(biāo)志位，從而繞過主機(jī)文件系統(tǒng)自帶的緩

10、存行為。當(dāng)前主流的開源虛擬化系統(tǒng)，例如 QEMU-KVM，都使用基于“用戶空間 I/O進(jìn)程” 的虛擬化技術(shù)。因此，VMM 寫緩存的設(shè)計(jì)方式在一定程度上從該結(jié)構(gòu)上鋪展開來。 在這個(gè)結(jié)構(gòu)中，每一個(gè)虛擬機(jī)在 VMM 的用戶空間都會對應(yīng)一個(gè) I/O進(jìn)程，擁有自身獨(dú)立的虛擬內(nèi)存地址空間， 并且和它對應(yīng)的虛擬機(jī)內(nèi)存空間是互相開來的。因此，在該進(jìn)程的地址空間的虛擬機(jī)寫操作數(shù)據(jù)，可以從虛擬機(jī)的異常事件中保存下來。圖 3 本課題擬采用的基本技術(shù)路線示意圖4.2 擬解決一、研究重點(diǎn)和難點(diǎn)如何在 VMM 層設(shè)計(jì)合適的寫緩存結(jié)構(gòu)以保持 VMM 的簡潔性？寫緩存的基本功能包括了用于數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的寫操作的內(nèi)存分配、用于將

11、這些寫操作最終刷入磁盤的刷新策略、以及緩存替換算法等。這些操作在虛擬化數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行期間會被頻繁調(diào)用，因此需要遵循高效的設(shè)計(jì)原則。VMM 寫緩存擬使用鏈表來虛擬機(jī)的寫請求相關(guān)信息，鏈表上的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特定的寫請求，其中相關(guān)的元數(shù)據(jù)信息包含了 4 個(gè)字段：（1）offset，用來表示 該寫請求對應(yīng)的鏡像文件的偏移量，即寫入的位置；（2）buffer，用來指代即將寫入設(shè)備的臟數(shù)據(jù)本身；（3）size 字段用來表示這段臟數(shù)據(jù)的大??；（4）dirty 標(biāo)志位，表示該寫操作的數(shù)據(jù)是否已經(jīng)刷入設(shè)備，該字段用來標(biāo)識一個(gè)新的寫操作是否可以直接使用舊的寫操作的內(nèi)存空間，以減小 CPU 的開銷。這些節(jié)點(diǎn)按照

12、它們的到達(dá)時(shí)間在鏈表里執(zhí)行操作，這種簡單的方式不僅可 以提高 VMM 寫緩存的接收效率，還可以讓刷新線程以一種簡單的掃描邏輯對特定的寫請求集合進(jìn)行最終的寫回。為了實(shí)現(xiàn)內(nèi)存的重用功能， 減小在 VMM 層次對寫請求的空間進(jìn)行頻繁分配和回收內(nèi)存的開銷，VMM 寫緩存擬使用兩種類型的鏈表對寫請求進(jìn)行管理，如圖 4 所示： （1）Dirty 鏈表，用于新的寫請求；（2）Clean 鏈表，用于保留已經(jīng)執(zhí)行了最 終寫回過程的寫請求的內(nèi)存空間。Clean 鏈表里的節(jié)點(diǎn)的所屬內(nèi)存空間可以被新來的 寫請求所重用， 此時(shí)該節(jié)點(diǎn)需要從 Clean 鏈表里脫離出來，重新設(shè)置 dirty 字段，然后到 Dirty 鏈表

13、里。如圖展示了內(nèi)存地址空間的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，其中基樹是整個(gè)塊級緩存結(jié)構(gòu)的，使用 offset字段來尋找 Dirty 鏈表中特定的寫請求。需要注意的是 Dirty 鏈表中的寫請求節(jié)點(diǎn)的信息會在被寫回后清除，也就是說，不能通過基樹查詢Clean鏈表中的節(jié)點(diǎn)信息。圖 4 本課題擬采用的寫緩存結(jié)構(gòu)在虛擬機(jī)在發(fā)生關(guān)閉、和遷移等事件時(shí)，刷新進(jìn)程能喚醒。 另外一個(gè)基于定時(shí)器的軟中斷例程也 會每隔一段時(shí)間閾值即被調(diào)用，以實(shí)現(xiàn)刷新進(jìn)程的周期性刷新功能。 在 刷新進(jìn)程執(zhí)行真正的寫回過程時(shí)，特別加入了兩個(gè)針對磁盤設(shè)備的優(yōu)化措施，對其進(jìn)行加速：(1) 第一個(gè)擬采用的優(yōu)化是重排序過程， 當(dāng)前刷新進(jìn)程使用具有 穩(wěn)定特性的歸并

14、排序算法，以避免具有多個(gè)相同 offset 字段的重寫請求顛倒了寫入位置而發(fā)生不一致的文件系統(tǒng)錯誤;(2) 第二個(gè)擬采用的優(yōu)化則是對已經(jīng)排好序的寫請求進(jìn)行合并操作，它可以把一些寫請求 對連續(xù)的塊地址進(jìn)行寫入的多個(gè)操作合并為一個(gè)操作，以批處理的發(fā)送方式處理，進(jìn)一步優(yōu)化虛擬機(jī)在頻繁調(diào)用系統(tǒng)接口時(shí)的開銷。最后，在調(diào)用刷新進(jìn)程的過程中是以阻塞形式進(jìn)行的，以防止多個(gè)刷新進(jìn)程并發(fā)執(zhí)行可能造成的亂序狀態(tài)?？傊?，雖然在典型的虛擬化環(huán)境下， 每次這種異步到同步的 I/O 轉(zhuǎn)換都會引起一次虛擬機(jī)數(shù)據(jù)庫上下文切換，但是由于強(qiáng)制同步模塊在虛擬機(jī)文件系統(tǒng)的同步 I/O 化節(jié)省了一些在原本異步路徑上的 CPU 消耗，因此

15、，在多個(gè)虛擬機(jī)同時(shí)運(yùn)行的情況下， 反而可以利用這些 CPU 資源來調(diào)度某些工作流 的并發(fā)I/O 線程而帶來整體性能的的單機(jī)體系結(jié)構(gòu)上。，尤其是在現(xiàn)階段 流行的基于多核 CPU 架構(gòu)一個(gè)應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換后的同步寫操作在到達(dá)了其虛擬機(jī)系統(tǒng)之后，會在高速頁面緩存中留下一份拷貝，可以讓之后的相同數(shù)據(jù)的讀操作在緩存中命中。VM 寫緩存模塊雖然不在執(zhí)行方向的緩存邏輯，但是在接收到來自于虛擬機(jī)的讀寫操作后，仍然需要在緩存里檢查是否命中，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。這也間接的在主機(jī)的異步結(jié)構(gòu)上給了讀操作第二次內(nèi)存命中機(jī)會，而不是在其來到 VMM 之后，直接被發(fā)送到設(shè)備上執(zhí)行昂貴的磁盤尋址操作。二、如何在物理機(jī)器時(shí)防止 V

16、MM 內(nèi)還沒有刷入磁盤的數(shù)據(jù)丟失？有兩個(gè)可選方式來保持用戶語義，第一，采用非易失內(nèi)存設(shè)備，比如相變存儲，來實(shí)現(xiàn)物理機(jī)器時(shí)還沒有刷入磁盤的虛擬機(jī)數(shù)據(jù)的完整性；第二，利用UPS 非中斷電源，可以防止斷電此類突發(fā)事件對數(shù)據(jù)庫虛擬機(jī)的臟數(shù)據(jù)造成的丟失現(xiàn)象。3 系統(tǒng)性能測試及優(yōu)化效果實(shí)驗(yàn)環(huán)境:3-1 磁盤設(shè)備的寫入優(yōu)化測試本小節(jié)測試 FlushCtrl 組件對特定設(shè)備的寫入過程的優(yōu)化效果，其實(shí)驗(yàn)場景在基于傳統(tǒng)的磁盤設(shè)備之上進(jìn)行。在該場景中，總共啟動 5 臺虛擬機(jī)，分別在 HypeGear、Async-Sync、以及 Async-Async 三種寫操作模式下測試。另外，本實(shí)驗(yàn)還配備了額外的 5 臺客戶機(jī)，

17、用于扮演客戶端的角色，其軟硬件配置和 2.4.3 小節(jié)所使用的PC 機(jī)相同。客戶端使用的是 Iometer 測試76，持續(xù)不斷地向各自虛擬機(jī)服務(wù)器的虛擬機(jī)塊設(shè)備發(fā)送磁盤 I/O 請求。測試文件大小為 1GB，每次寫入的塊大小為 4KB，測試時(shí)間維持在 30 分鐘左右。在HypeGear 結(jié)構(gòu)下，這種連續(xù)的磁盤寫請求會使FlushCtrl 組件持續(xù)不斷地被調(diào)用。圖2.10 左側(cè)展現(xiàn)的是客戶端發(fā)送100%的順序?qū)懭肓鞯膸捴?MB/S)，圖2.10 右側(cè)則展現(xiàn)的是當(dāng)客戶端發(fā)送100%的隨機(jī)寫入流的每秒完成請求數(shù)（IOPS， Input/Output Operations Per Second），其

18、中每個(gè)柱狀條的長度分別表示當(dāng)前運(yùn)行的所有虛擬機(jī)性能值的平均值。在順序磁盤 I/O 流的情況下，HypeGear 結(jié)構(gòu)與 Async-Sync 相比，性能要高出 14%-61%。但是和 Async-Async 模型相比，當(dāng)虛擬機(jī)運(yùn)行的數(shù)目小于等于 3 時(shí)， HypeGear 性能略差，這是因?yàn)橹鳈C(jī)充足的 CPU 和內(nèi)存資源可以讓 Async-Async 模型的性能得到充分發(fā)揮。但是隨著并發(fā)虛擬機(jī)的數(shù)目增多，主機(jī)的相關(guān)物理資源開始得到飽和，使得 Async-Async 模型的性能開始逐漸下降。圖中顯示，當(dāng)并發(fā)虛擬機(jī)的數(shù)目達(dá)到 4 臺和 5 臺時(shí)，HypeGear 的性能比Async-Async 模

19、型要分別高出4%和 14%左右。在隨機(jī)磁盤 I/O 流的情況下，HypeGear 結(jié)構(gòu)與 Async-Sync 相比，性能要高出 90%-500%左右，特別是在有多個(gè)并發(fā)虛擬機(jī)的情況下，性能優(yōu)勢較為明顯。與 Async-Async 模型相比，HypeGear 結(jié)構(gòu)在并發(fā)虛擬機(jī)的數(shù)目為 1 臺和 2 臺時(shí)，性能仍然較差，但是并不明顯。隨著虛擬機(jī)并發(fā)數(shù)目增多時(shí)（從 3 臺到 5 臺）， HypeGear 結(jié)構(gòu)獲得了 26%-47%的性能改進(jìn)?；谏鲜龇治霾浑y發(fā)現(xiàn)，盡管 Async-Async 模型可以利用主機(jī)的空閑資源，在并發(fā)虛擬機(jī)數(shù)目較少的情況下實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的 I/O 性能，但是隨著虛擬機(jī)的數(shù)目增多

20、，這種優(yōu)勢會因?yàn)橹鳈C(jī)的頻繁 I/O 冗余活動而，甚至出現(xiàn)的性能影響。HypeGear 結(jié)構(gòu)則可以在順序和隨機(jī)的兩種 I/O 風(fēng)格下，根據(jù)自身針對磁盤的重排序以及合并的優(yōu)化策略進(jìn)行相關(guān)性能的，尤其是在并發(fā)虛擬機(jī)數(shù)目較多的情況下。3-2.GearCache 開銷測試本小節(jié)測試 GearCache 對 VMM 施加的額外開銷。在該測試場景中，為了和圖2.1 有一個(gè)直接的對比，使用的測試方法都與其相同。在內(nèi)存消耗方面，GearCache總是保持著 64MB 的上限，這是因?yàn)橛幸粋€(gè)閾值 對其進(jìn)行限制。需要注意的是，這個(gè) 64MB 的內(nèi)存是從虛擬機(jī)本身脫取出來的（一個(gè) 448MB+64MB 的組合），和另

21、外兩種寫操作模型的虛擬機(jī)內(nèi)存分配大小是一樣的（512MB），并沒有使用額外的。如圖 2.14 所示，在 CPU 消耗方面，GearCache內(nèi)存分配來換取相關(guān)的性能的 CPU 消耗在測試過程中的平均使用率是 7.8%左右，峰值為 15%。和 Async-Async模型的平均 17.1%的消耗相比，避免了 50%左右的 CPU 消耗。通過使用 Xenoprof 工具對 GearCache 的開銷進(jìn)行更進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)， HypeGear 結(jié)構(gòu)相對于 Async-Sync 模型的額外CPU 消耗來自于GearCache 拷貝虛擬機(jī)寫操作數(shù)據(jù)之間的開銷，占了整個(gè)流程的 23%。一個(gè)潛在的優(yōu)化方式是在GearCache行 Hash基于 SHA-1 的 Hash 算法78對每一個(gè)虛擬機(jī)的寫操作內(nèi)容進(jìn)。因此，HypeGear 就可以通過比對 Hash 值的方法把帶有相同內(nèi)容的寫操作識別出來，從而避免了之后的拷貝開銷。3-3 小結(jié)針對傳統(tǒng)的Async-Sync以及Async-Async寫操作模型在CPU消耗過大、用戶臟數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性不高、虛擬機(jī)之間的I/O干擾較大、以及主機(jī)文件系統(tǒng)I/O冗余活動過多等問題，本章提出了一種基于Sync-Async的寫操作模