QEMU热迁移预测尝试(failed)

当前的热迁移功能是不支持预测虚拟机热迁移时间的,能提供热迁移相关状态信息的只有info migrate指令。热迁移有时会消耗很长时间,而用户想要知道能否完成热迁移,或者需要花多少时间来完成热迁移。为了实现这个目的,我实现了一个写内存负载发生器(mem_writer)并为QEMU增加了一个qapi。目前测试下来实际消耗时间与预测时间相差3%到10%。目前该方法仍有较大的限制,该实验:

  1. 只讨论RAM;
  2. 只讨论pre-copy;

脏页生成速率的问题目前无法解决,该实验只能作为参考,无实际意义。

QEMU热迁移流程

本节描述QEMU pre-copy流程,该流程在其他hyperviosr中会有不同,而不同的流程将会影响到预测模型,最终会对预测结果产生影响,这里只讨论QEMU post-migrate的情况。

post-migrate的整个过程分为三个阶段,全拷贝、脏页拷贝和停机拷贝。

阶段一:全拷贝

在全拷贝阶段,QEMU将当前所有设备状态拷贝到目标主机上。在全拷贝期间,虚拟机仍在运行,因此会产生新的数据信息,这些数据信息将会在第二阶段被拷贝走。在只考虑RAM的情况下,若全拷贝期间虚拟机上正在运行频繁写内存的负载时,新的数据信息将显著增加;而读内存时不会增加新的数据信息。

全拷贝阶段做了一件事情来加快拷贝:

  1. 只拷贝使用中(top命令下RES部分)的内存,未被使用的内存被认为是duplicate,这部分内存不拷贝;

为了方便后续的预测模型计算,我们将使用中的内存标记为WSET(work set),拷贝速度记为$r_u$。

判断那些内存页被使用,那些未被使用,使用了PML机制。

阶段二:脏页拷贝

由于在全拷贝期间,虚拟机仍在运行,因此还会有新的数据参数,产生的新数据叫做脏页。在第二阶段,QEMU不会拷贝所有的WSET而是只拷贝新生成的脏页,判断脏页使用的是PML机制。

脏页拷贝需要注意两点:

  1. 写内存程序不断地修改内存,不断产生脏页,但是脏页的产生是有上限的,重复修改同一个内存页并不会产生两个脏页。我们将写内存活动频繁的内存页标记为HSET(hot work set);
  2. 在拷贝脏页期间还会生成新的脏页,这似乎是一个死循环,我们永远都真正同步源主机和目标主机上的虚拟机。

为了方便后续的预测模型计算,我们将脏页生成速率标记为DRATE。

预测虚拟机迁移的核心难点在于脏页生成速率,在实际的负载中脏页生成速率是不稳定的,但是好在对于绝大多数虚拟机来说业务是稳定的,因此在一个可预见的时间段里,脏页生成速率是稳定的

如何获得这个脏页生成速率是下一步的目标。

阶段三:停机拷贝

在阶段二的第二点注意中提到过,拷贝脏页时,也会生成新的脏页,这确实是个死循环,打破这个死循环的方式是做一些妥协。

当第二阶段循环迁移满足一定条件后,会进入到停机拷贝阶段,在这个阶段源主机上的虚拟机会停止运行(不再产生脏页),并将剩下的脏页一股脑迁移到目标机上。完成迁移后立马启动目标机。我们将这个停机时间称为downtime

阶段二到阶段三的条件有两种:

  1. 当脏页减少到一定数量,可以在很短的downtime(QEMU默认300ms)里完成阶段三;
  2. 当迁移时间达到阈值,QEMU中不使用这种方法。

在阶段三时不产生脏页,但是停机会对业务有影响,在QEMU中可设置最大可忍受停机时间。

预测模型

预测模型的推导可参考热迁移预测模型。 \(\begin{aligned} & t_1 = \frac {WSET}{r_u} &\qquad (9)\\ & t_2 = \frac {min(HSET,RATE * t_1) - (downtime*r_u)} {(r_u-RATE)} &\qquad (10) \\ & t_3 = t_1 + t_2 + downtime \\ \end{aligned}\) $t_3$为总的迁移时间。downtime为最大可忍受停机时间。

负载发生器

负载发生器源码如下:

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#include <stdio.h>
#include <limits.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include <getopt.h>
#include <sys/time.h>
#include <string.h>

typedef struct the_args {
    size_t hot_pages;
    int dirty_rate;
} the_args;

void *do_mem_job(void* arg)
{
    the_args args = *(the_args*)arg;
    struct timespec req;
    char *buf = (char *)calloc(args.hot_pages, 4096);

    /* init the ram */
    memset(buf, 3, (args.hot_pages*4096));

    req.tv_nsec = (1000 * 1000 * 1000) / args.dirty_rate;
    req.tv_sec = 0;

    while(1)
    {
        for (size_t i = 0; i < args.hot_pages; i++)
        {
            buf[i * 4096]++;
            nanosleep(&req, NULL);
            printf("tick\n");
        }
    }
}

void mem_helper(char* pro_path) {
    printf("%s -s [hotpage size]MB -r [dirty rate]pages/s -d [test time]s \n", pro_path);
}

int main(int argc, char **argv)
{
    int opt;
    the_args args = {
        .dirty_rate = 5000,
        .hot_pages = 1000,
    };
    unsigned int test_time = 60;

    char* programe_path = realpath(argv[0], NULL);
    //printf("programe path: %s\n", programe_path);

    while ((opt = getopt(argc, argv, "s:r:d:")) != -1)
    {
        switch (opt)
        {
        case 's': /* hot pages */
            args.hot_pages = (size_t)(atoi(optarg) * 1024 / 4);
            break;
        case 'r': /* dirty rate */
            args.dirty_rate = atoi(optarg);
            break;
        case 'd': /* test time */
            test_time = (unsigned int)atoi(optarg);
            break;
        default:
            mem_helper(programe_path);
            return 0;
        }
    }

    pthread_t p;
    pthread_create(&p, NULL, do_mem_job, (void*)&args);
    pthread_detach(p);

    printf("test thread running\n");

    sleep(test_time);

    printf("test finished\n");
}

测试结果

WSET HSET(输入) RATE(输入) 平均脏页率 平均迁移速度 实际迁移时间 预测迁移时间
4G 100 2000 1274 8169 18802 18261
4G 100 4000 2198 8173 19805 19392
4G 100 6000 2734 8191 20683 19739
4G 100 8000 3966 8171 22395 21172
4G 100 10000 4434 8180 23098 21857
4G 100 12000 5438 8185 25294 24374
4G 100 20000 6720 8081 33606 33582
4G 100 22000 6818 8213 33915 32614
4G 100 30000 7445 8197 53029 47293
4G 100 36000 8091 8180 316021 268995
4G 200 2000 1272 8181 22388 21825
4G 200 4000 2247 8189 26302 25536
4G 200 6000 3128 8204 29107 28012
4G 200 8000 4436 8189 32410 31605
4G 200 10000 5101 8186 35006 34319
4G 200 12000 5400 8186 37302 36328
4G 200 20000 6621 8175 54346 50498

结果分析

该方法确实能够在一定程度上预测热迁移时间,但是其受限制影响极大,主要有以下几点:

  1. 实际负载脏页率并不均匀,并且无法从宏观地角度进行观察(极小的抖动都有可能导致迁移的成功或失败);
  2. 本文采用的方法为取RATE从阶段二后的平均RATE,该值需要实时获取,并且越往后预测越精确,但是问题在于,越往后,迁移工作都快完成了,也就不需要预测了;

成果

虽然热迁移预测的功能不具备现实意义,但是依旧有很多收获,也获得了一些启示:

  1. 热迁移预测难点,归根结底在脏页率上;
  2. 知道了热迁移的更详细信息,同时发现了qemu-2.12的一个dirty_pages_rate的bug,该bug可能会影响到阶段二转换到阶段三的判断条件以及auto-converge的可靠性。

Reference

Peter Troger and Matthias Richly,(2012). Dependable Estimation of Downtime for Virtual Machine Live Migration