伴随计算机技术的飞快发展,虚拟化有了更多的用处。由于虚拟机动态迁移是虚拟化的核心技术之一,因此,针对虚拟机动态迁移的研究具有重要的意义。一方面,虚拟机动态迁移中,内存迁移因数据传输量多、迁移机制复杂,成为虚拟机动态迁移研究的热点。目前主要采用的传统内存预拷贝算法(Memory Pre-Copy,MPC)存在多次重传高脏页导致迁移效率严重下降的问题,迫切需要提出一种新的MPC算法来解决。另一方面,由于虚拟机在启动和停止阶段会产生大量的高能耗,针对虚拟机动态迁移期间产生的高能耗问题,也迫切需要提出一种节能的策略来降低高能耗并减少能源浪费现象。本文针对如何降低迁移时间、减少数据传输量及降低能耗等约束前提,进行了基于虚拟机动态迁移的内存预拷贝算法和节能策略研究。本文对虚拟机动态迁移中的内存迁移进行分析,设计了一种基于脏页率预测的内存预拷贝算法(Memory Pre-copy Algorithm based on Dirty Page Rate Prediction,MPRA_DPRP)。MPRA_DPRP算法基于脏页率预测理论,对虚拟机内存页的脏页率进行预测,从迁移过程中生成的脏页中辨认出高脏页。迭代期间,变动小的内存页提前转移,以防止高脏页重复传输影响迁移的整体性能。MPRA_DPRP算法在Xen中实现了虚拟机内存迁移的过程,然后在虚拟机不同的CPU负荷、内存负荷和网络负荷情况下测试,从整个迁移时间、停机时间和传输数据值三个方面对实验成效进行了比较。本文实验显示,MPRA_DPRP算法与以往的MPC算法相比,减少了数据传输量100 MB左右,总迁移时间缩短了将近19%,有效地提高了虚拟机动态迁移中内存迁移的效率。针对虚拟机动态迁移期间产生的高能耗问题,本文提出了一种降低能耗并保持低SLA违约率的动态迁移算法(Live Migration Algorithm with Low SLA Defaul Rate,LMA_LSLADR)。具体来说,为了取得更少的能耗,并维持较小的SLA违反率,本文在虚拟机动态迁移的迁移触发阶段采用基于两个阈值的虚拟机动态迁移方法:在虚拟机选择分配时期引入最小迁移代价的策略开启虚拟机迁移;在目标主机的选取阶段采用基于概率选取机制的方式选取目标节点。从能量消耗、虚拟机迁移数量和SLA违约率3个方面与传统的几种动态迁移方法进行性能比较,通过CloudSim实验表明,LMA_LSLADR算法可使系统资源使用率更高、损耗最小,节能效果上比传统算法更加显著。