Xen上的CPU性能監視系統＊

（武漢數字工程研究所 武漢 430074）

1 引言

近年來，虛擬機的應用越來越廣泛。利用虛擬化技術［1～2］，單CPU可以模擬多CPU并行，一個平臺可以同時運行多個操作系統，并且應用程序可以在相互獨立的空間內運行而互不影響，從而降低了IT 基礎結構總成本，顯著提高計算機的工作效率［3］。在不斷增加的虛擬化技術列表［4］中，屬于虛擬硬件模式的Xen［5～6］成為最引人注目的技術之一。

目前，Xen虛擬機性能監視工具主要包括Xentop，Xenmon［7］和Xenman。其中，Xentop清晰明了地顯示出當前系統運行狀態。但如果Guest Domain有I／O 操作時，Xentop不能正確計算Domain0的CPU 利用率，且沒有提供監測數據的記錄功能。Xenmon統計的CPU 信息不夠全面，不包含虛擬CPU 的性能參數。Xenman：是一款Xen Hypervisor的管理工具，其CPU 性能監視能力有限，不能統計虛擬CPU 的利用率及時間片等基本數據。

針對上述監視工具的不足，本文分析了CPU 利用率評估算法，設計實現了CPU 性能監視系統XCPUMon（Xen CPU Monitor），能準確、全面的獲取各個Domain的CPU信息。

2 CPU 性能監視系統概述

Xen上可以運行多個Domain，其中Domain0 是隨同Xen一起啟動的特權Domain，擁有設備驅動并負責管理Domain1～N（統稱DomainU）的運行。另外，Xen 將物理CPU（Physical CPU，PCPU）虛擬成了多個虛擬CPU（Virtual CPU，VCPU），并通過Domain0的管理將這些VCPU分配給了DomainU 進行使用。因此，XCPUMon 工作在Domain0上，從Domain0 上提取各個Domain（包括Domain0和DomainU）上各種CPU（包括PCPU 和VCPU）的使用信息，如圖1所示。

圖1 XCPUMon結構圖

CPU 性能監視系統（XCPUMon）包括信息采集模塊、信息解析模塊、實時信息模塊、信息記錄模塊和用戶接口模塊。

1）用戶接口模塊：系統通過用戶接口模塊獲取控制信息，包括采樣頻率、采樣信息種類、何時開始對實時信息進行統計等，將這些信息傳遞給實時信息模塊和信息記錄模塊，同時顯示實時信息模塊評估計算出的結果信息。

2）信息采集模塊在Xen上監測各種事件，采集所需要的CPU 相關信息，形成原始數據，傳遞給信息解析模塊。

3）信息解析模塊從原始數據中解析出各個Domain的狀態、各個Domain上各種CPU 的時間片使用情況和I／O操作時內存頁交換的次數等信息，傳遞給實時信息模塊。

4）實時信息模塊根據用戶接口模塊給出的控制信息，實時地將信息解析模塊解析出來的信息，轉化為用戶所需要的信息，包括：1）當前各個Domain的狀態；2）當前各個Domain的各個PCPU 的使用時間、利用率、阻塞時間等信息；3）當前各個Domain的各個VCPU 的使用時間、利用率等信息；4）從開機到現在各個Domain占有的CPU 時間片總數。并將這些信息傳遞給用戶接口模塊和信息記錄模塊。

5）信息記錄模塊則根據用戶接口模塊給出的控制信息，對實時信息模塊所產生的數據進行統計、記錄，形成歷史統計信息。

3 CPU 利用率評估

盡管信息解析模塊已經解析出了各個Domain的狀態信息和各種CPU 的時間片使用情況，但CPU 的利用率還未計算出來。

Domain上CPU 利用率計算的基本原理是通過采樣的方法，獲取一段時間Tinterval里，該Domain 所占有的某種CPU 的時間Tcpu＿onsume，然后通過如下公式即可獲得實時的CPU 利用率信息：

由于通過信息解析模塊獲得CPU 的使用時間片累計總和，所以兩次采樣所得到的使用時間片之差-，即是采樣點i到i＋1之間所使用的CPU 時間片Tcpu＿consume。至于Tinterval，可以使用定時技術，每隔一段時間會自動進行一次采樣，定時器的間隔時間即為Tinterval。但這樣得到的結果并不十分精確，因為針對某一CPU 的連續兩次采樣的時間間隔并不完全等于定時器的時間間隔，而是有一定的誤差，所以在XCPUMon中并沒有直接使用定時器的時間間隔，而是分別記錄下了每次采樣時的準確時間點，然后用兩次采樣時間點之差來作為Tinterval。所以CPU 的利用率計算方法如式（2）所示：

但是這樣的計算方法，對于Guest Domain有I／O 操作執行時，不可以準確的得出CPU 的利用率。由Xen 的“Page-flipping”技術［8］的實施，在 Driver Domain（Domain0）中包含I／O 數據的內存頁就會被替換成guest操作系統提供的一個未使用的頁。而這些內存頁的替換造成了新的系統開銷。如I／O 數據從或向Guest Domain傳輸的過程就造成了新的系統開銷。假設當前系統中有Domain0，Domain1～DomainN （統稱DomainU），而其中Domain0作為Driver Domain。觀察在Domain0處于執行期間Ts時間內與其他各個Domain之間的內存頁交換總次數記為Ns，則一次內存頁的交換產生的COSTs＝Ts／Ns，同時通過信息的捕獲可知DomainU 與Domain0之間的內存頁交換次數為NdomU，則Domain0在實際的執行時間中應屬于DomainU 的內存頁交換時間為TdomU＝NdomU＊COSTs。

所以在計算Domain0的利用率時公式應為

而在計算DomainU 的利用率時公式應為

這樣，當Guest Domain有I／O操作執行（即NdomU！＝0時），各個Domain的CPU 的使用率也可以得到正確的顯示。

4 測試與分析

測試環境如圖2所示。

圖2 測試環境

當前物理主機上運行了三個Domain，其ID 分別是Domain0、Domain1 和Domain2。CPU 性能監視軟件運行在Domain0上。

4.1 DomainU 中無I／O 操作

當Domain1與Domain2都沒有運行任何的應用程序，處于阻塞狀態時，其CPU 利用率基本為0。觀察Domain0的監視結果，如圖3所示。

圖3 XCPUMon Domain0的統計結果

由于Domain0是一個比較特殊的Domain，它是開機時就直接開啟的一個虛擬機，同時其中還包含著一些設備驅動程序，所以Domain0 是一直處于運行狀態，故其占用的CPU 一直大于0。在測試過程中，加入如下操作：終端中的操作、截取屏幕顯示、窗口的切換等，造成突然CPU 的數據處理，如3中所示，在x軸約40處，即第一個CPU 利用率峰值是由于工作區的轉換引起的。由圖3可以得到當前CPU的性能數據分別為：PCPU0的利用率為3.52%，PCPU1的利用率為3.05%，VCPU0 的利用率為3.11%，VCPU1的利用率為3.45%。可以看出PCPU 利用率之和（6.57%）基本等于VCPU利用率之和（6.56%），說 明XCPUMon的監測數據是合理的。

表1 Domain0的統計結果

為了驗證CPU 利用率的準確性，在Domain0上同時運行了Xentop與Xenmon，其結果如表1所示。Xentop顯示的當前Domain0 的CPU 利用率情況為6.7%，與XCPUMon得到的6.6%的數據基本吻合。而Xemon會分頁顯示PCPU0的利用率為3.54%，PCPU1 的利用率為3.01%。與XCPUMon的PCPU0為3.52%，PCPU1為3.05%的數據基本一致。

綜上可知，當Domain1 與Domain2中沒有I／O 操作時，XCPUMon的數據測量是比較準確的。

4.2 DomainU 中有I／O 操作

當Domain2中未運行任何應用程序，Domain1 上運行一個間隔5s打印一次屏幕的測試程序時，XCPUMon 與Xentop的運行結果數據如表2所示。

表2 CPU 利用率的統計結果

Xentop的監視結果表明：當前Domain0 的CPU 利用率高達142.1%，這是由于在I／O 操作密集的應用程序運行時，Xentop統計的CPU 的利用率包含兩個部分：另一部分為有I／O 應用程序運行的Domain1的CPU 利用率，一部分為Domain0在I／O 進程執行的過程中使用“Page-flipping”技術所產生的CPU 利用率。

而XCPUMon 顯示Domain0 的PCPU0 利用率為3.95%，PCPU1 的利用率為3.52%，VCPU0 的利用率為3.65%，VCPU1的利用率為3.81%，總的虛擬機CPU 利用率為7.46%，遠遠低于Xentop中的142.1%，而Domain1中的CPU 利用率為79.51%，遠遠高于Xentop中Domain1的0.1%，這是由于Domain1中開始循環執行Print命令造成的。可見，通過對各個Domain的I／O 操作時的系統開銷的加減，即使當有DomainU 中執行I／O 時，XCPUMon也可以比較準確的顯示出各個Domain的CPU 利用率。

5 結語

我們下一步的工作：對采樣間隔時間的設置。本系統采用定期采樣的數據統計方法，其采樣頻率對統計出的CPU 性能數據會有一定的影響。在保證系統運行效率高，開銷小的情況下，有效利用實時捕捉數據的統計方式來獲取CPU 性能數據，減小CPU 性能監視軟件對CPU 性能數據的影響。

［1］R.Goldberg，Survey of Virtual Machine Research［J］.IEEE Computer，June，1974：34-45.

［2］P.Chen，B.Noble，When Virtual is Better Than Real［Z］.HOT-OS，April，2001.

［3］Mendel Rosenblum，Tal Garfinkel，Virtual Machine Monitors：Current Technology and Future Trends［J］.IEEE Computer，2005，5：4-10.

［4］J.E.Smith，Ravi Nair，An Overview of Virtual Machine Architecture［M］.Morgan Kaufmann Publisher，2004：1-20.

［5］PaulBarham，BorisDragovic，KeirFraser，et al.Xen and the art of virtualization.Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating Systems Principles，2003：1-20.

［6］D.Gupta and A.Vahdat，“Comparasion of the three CPU schedulers in Xen”，ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review，2007：15-31.

［7］D.Gupta，R.Gardner，and L.Cherkasovah，“Xenmon：Qos monitoring and performance profiling tool”，Technical Report HPL-2005-187，HP Labs，2005.

［8］L.Cherkasova and R.Gardner，“Measuring CPU Overhead for I／O Processing in the Xen Virtual Machine Monitor”，Proceedings of the Annual Technical Usenix Conference，2005.

［9］Nieh，O.Leonard，“Examining VMWare”，Dr.Dobb’s Journal，August，2000.

［10］A.Whitaker，M.Shaw，and S.D.Gribble，“Denali：Lightweight virtual machines for distributed and networked applications，”Technical Report 02-02-01，2002.