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以SSD（solid state drive）为代表的新型存储介质在虚拟化环境下得到了广泛的应用，通常作为虚拟机读写缓存。起到优化磁盘I/O性能的作用．已有研究往往关注SSD缓存的容量规划，依据缓存读写命中率评价SSD缓存分配效果，未能充分考虑SSD的服务能力上限，难以适用于典型的分布式应用场景，存在虚拟机抢占SSD缓存资源，导致虚拟机中应用性能违约的可能．实现了虚拟化环境下面向多目标优化的自适应SSD缓存系统。考虑了SSD的服务能力上限，基于自适应闭环实现对虚拟机和应用状态的动态感知．动态检测局部SSD缓存抢占状态。基于聚类方法生成虚拟机的优化放置方案。依据全局SSD缓存供给能力确定虚拟机迁移顺序和时机．实验结果表明，该方法在应对典型分布式应用场景时可以有效缓解SSD缓存资源的争用，同时满足应用对虚拟机放置的需求，提升应用的性能并兼顾应用的可靠性．在Hadoop应用场景下，平均降低了25%的任务执行时间，对I/O密集型应用平均提升39%的吞吐率．在ZooKeeper应用场景下，以不到5%的性能损失为代价，应对了虚拟化主机的单点失效带来的虚拟机宕机问题．
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