Xen上的CPU性能监视系统＊

（武汉数字工程研究所 武汉 430074）

1 引言

近年来，虚拟机的应用越来越广泛。利用虚拟化技术［1～2］，单CPU可以模拟多CPU并行，一个平台可以同时运行多个操作系统，并且应用程序可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而降低了IT 基础结构总成本，显著提高计算机的工作效率［3］。在不断增加的虚拟化技术列表［4］中，属于虚拟硬件模式的Xen［5～6］成为最引人注目的技术之一。

目前，Xen虚拟机性能监视工具主要包括Xentop，Xenmon［7］和Xenman。其中，Xentop清晰明了地显示出当前系统运行状态。但如果Guest Domain有I／O 操作时，Xentop不能正确计算Domain0的CPU 利用率，且没有提供监测数据的记录功能。Xenmon统计的CPU 信息不够全面，不包含虚拟CPU 的性能参数。Xenman：是一款Xen Hypervisor的管理工具，其CPU 性能监视能力有限，不能统计虚拟CPU 的利用率及时间片等基本数据。

针对上述监视工具的不足，本文分析了CPU 利用率评估算法，设计实现了CPU 性能监视系统XCPUMon（Xen CPU Monitor），能准确、全面的获取各个Domain的CPU信息。

2 CPU 性能监视系统概述

Xen上可以运行多个Domain，其中Domain0 是随同Xen一起启动的特权Domain，拥有设备驱动并负责管理Domain1～N（统称DomainU）的运行。另外，Xen 将物理CPU（Physical CPU，PCPU）虚拟成了多个虚拟CPU（Virtual CPU，VCPU），并通过Domain0的管理将这些VCPU分配给了DomainU 进行使用。因此，XCPUMon 工作在Domain0上，从Domain0 上提取各个Domain（包括Domain0和DomainU）上各种CPU（包括PCPU 和VCPU）的使用信息，如图1所示。

图1 XCPUMon结构图

CPU 性能监视系统（XCPUMon）包括信息采集模块、信息解析模块、实时信息模块、信息记录模块和用户接口模块。

1）用户接口模块：系统通过用户接口模块获取控制信息，包括采样频率、采样信息种类、何时开始对实时信息进行统计等，将这些信息传递给实时信息模块和信息记录模块，同时显示实时信息模块评估计算出的结果信息。

2）信息采集模块在Xen上监测各种事件，采集所需要的CPU 相关信息，形成原始数据，传递给信息解析模块。

3）信息解析模块从原始数据中解析出各个Domain的状态、各个Domain上各种CPU 的时间片使用情况和I／O操作时内存页交换的次数等信息，传递给实时信息模块。

4）实时信息模块根据用户接口模块给出的控制信息，实时地将信息解析模块解析出来的信息，转化为用户所需要的信息，包括：1）当前各个Domain的状态；2）当前各个Domain的各个PCPU 的使用时间、利用率、阻塞时间等信息；3）当前各个Domain的各个VCPU 的使用时间、利用率等信息；4）从开机到现在各个Domain占有的CPU 时间片总数。并将这些信息传递给用户接口模块和信息记录模块。

5）信息记录模块则根据用户接口模块给出的控制信息，对实时信息模块所产生的数据进行统计、记录，形成历史统计信息。

3 CPU 利用率评估

尽管信息解析模块已经解析出了各个Domain的状态信息和各种CPU 的时间片使用情况，但CPU 的利用率还未计算出来。

Domain上CPU 利用率计算的基本原理是通过采样的方法，获取一段时间Tinterval里，该Domain 所占有的某种CPU 的时间Tcpu＿onsume，然后通过如下公式即可获得实时的CPU 利用率信息：

由于通过信息解析模块获得CPU 的使用时间片累计总和，所以两次采样所得到的使用时间片之差-，即是采样点i到i＋1之间所使用的CPU 时间片Tcpu＿consume。至于Tinterval，可以使用定时技术，每隔一段时间会自动进行一次采样，定时器的间隔时间即为Tinterval。但这样得到的结果并不十分精确，因为针对某一CPU 的连续两次采样的时间间隔并不完全等于定时器的时间间隔，而是有一定的误差，所以在XCPUMon中并没有直接使用定时器的时间间隔，而是分别记录下了每次采样时的准确时间点，然后用两次采样时间点之差来作为Tinterval。所以CPU 的利用率计算方法如式（2）所示：

但是这样的计算方法，对于Guest Domain有I／O 操作执行时，不可以准确的得出CPU 的利用率。由Xen 的“Page-flipping”技术［8］的实施，在 Driver Domain（Domain0）中包含I／O 数据的内存页就会被替换成guest操作系统提供的一个未使用的页。而这些内存页的替换造成了新的系统开销。如I／O 数据从或向Guest Domain传输的过程就造成了新的系统开销。假设当前系统中有Domain0，Domain1～DomainN （统称DomainU），而其中Domain0作为Driver Domain。观察在Domain0处于执行期间Ts时间内与其他各个Domain之间的内存页交换总次数记为Ns，则一次内存页的交换产生的COSTs＝Ts／Ns，同时通过信息的捕获可知DomainU 与Domain0之间的内存页交换次数为NdomU，则Domain0在实际的执行时间中应属于DomainU 的内存页交换时间为TdomU＝NdomU＊COSTs。

所以在计算Domain0的利用率时公式应为

而在计算DomainU 的利用率时公式应为

这样，当Guest Domain有I／O操作执行（即NdomU！＝0时），各个Domain的CPU 的使用率也可以得到正确的显示。

4 测试与分析

测试环境如图2所示。

图2 测试环境

当前物理主机上运行了三个Domain，其ID 分别是Domain0、Domain1 和Domain2。CPU 性能监视软件运行在Domain0上。

4.1 DomainU 中无I／O 操作

当Domain1与Domain2都没有运行任何的应用程序，处于阻塞状态时，其CPU 利用率基本为0。观察Domain0的监视结果，如图3所示。

图3 XCPUMon Domain0的统计结果

由于Domain0是一个比较特殊的Domain，它是开机时就直接开启的一个虚拟机，同时其中还包含着一些设备驱动程序，所以Domain0 是一直处于运行状态，故其占用的CPU 一直大于0。在测试过程中，加入如下操作：终端中的操作、截取屏幕显示、窗口的切换等，造成突然CPU 的数据处理，如3中所示，在x轴约40处，即第一个CPU 利用率峰值是由于工作区的转换引起的。由图3可以得到当前CPU的性能数据分别为：PCPU0的利用率为3.52%，PCPU1的利用率为3.05%，VCPU0 的利用率为3.11%，VCPU1的利用率为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%），说 明XCPUMon的监测数据是合理的。

表1 Domain0的统计结果

为了验证CPU 利用率的准确性，在Domain0上同时运行了Xentop与Xenmon，其结果如表1所示。Xentop显示的当前Domain0 的CPU 利用率情况为6.7%，与XCPUMon得到的6.6%的数据基本吻合。而Xemon会分页显示PCPU0的利用率为3.54%，PCPU1 的利用率为3.01%。与XCPUMon的PCPU0为3.52%，PCPU1为3.05%的数据基本一致。

综上可知，当Domain1 与Domain2中没有I／O 操作时，XCPUMon的数据测量是比较准确的。

4.2 DomainU 中有I／O 操作

当Domain2中未运行任何应用程序，Domain1 上运行一个间隔5s打印一次屏幕的测试程序时，XCPUMon 与Xentop的运行结果数据如表2所示。

表2 CPU 利用率的统计结果

Xentop的监视结果表明：当前Domain0 的CPU 利用率高达142.1%，这是由于在I／O 操作密集的应用程序运行时，Xentop统计的CPU 的利用率包含两个部分：另一部分为有I／O 应用程序运行的Domain1的CPU 利用率，一部分为Domain0在I／O 进程执行的过程中使用“Page-flipping”技术所产生的CPU 利用率。

而XCPUMon 显示Domain0 的PCPU0 利用率为3.95%，PCPU1 的利用率为3.52%，VCPU0 的利用率为3.65%，VCPU1的利用率为3.81%，总的虚拟机CPU 利用率为7.46%，远远低于Xentop中的142.1%，而Domain1中的CPU 利用率为79.51%，远远高于Xentop中Domain1的0.1%，这是由于Domain1中开始循环执行Print命令造成的。可见，通过对各个Domain的I／O 操作时的系统开销的加减，即使当有DomainU 中执行I／O 时，XCPUMon也可以比较准确的显示出各个Domain的CPU 利用率。

5 结语

我们下一步的工作：对采样间隔时间的设置。本系统采用定期采样的数据统计方法，其采样频率对统计出的CPU 性能数据会有一定的影响。在保证系统运行效率高，开销小的情况下，有效利用实时捕捉数据的统计方式来获取CPU 性能数据，减小CPU 性能监视软件对CPU 性能数据的影响。

［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.