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以SSD（solid state drive）為代表的新型存儲介質在虛擬化環境下得到了廣泛的應用，通常作為虛擬機讀寫緩存。起到優化磁盤I/O性能的作用．已有研究往往關注SSD緩存的容量規劃，依據緩存讀寫命中率評價SSD緩存分配效果，未能充分考慮SSD的服務能力上限，難以適用于典型的分布式應用場景，存在虛擬機搶占SSD緩存資源，導致虛擬機中應用性能違約的可能．實現了虛擬化環境下面向多目標優化的自適應SSD緩存系統?？紤]了SSD的服務能力上限，基于自適應閉環實現對虛擬機和應用狀態的動態感知．動態檢測局部SSD緩存搶占狀態。基于聚類方法生成虛擬機的優化放置方案。依據全局SSD緩存供給能力確定虛擬機遷移順序和時機．實驗結果表明，該方法在應對典型分布式應用場景時可以有效緩解SSD緩存資源的爭用，同時滿足應用對虛擬機放置的需求，提升應用的性能并兼顧應用的可靠性．在Hadoop應用場景下，平均降低了25%的任務執行時間，對I/O密集型應用平均提升39%的吞吐率．在ZooKeeper應用場景下，以不到5%的性能損失為代價，應對了虛擬化主機的單點失效帶來的虛擬機宕機問題．
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