云环境下分布式虚拟系统的老化现象是指一个在主机上长时间持续运行的VMM、虚拟机以及应用程序会发生状态退化和性能降低,最终导致虚拟系统的失效,并中断大量服务,从而造成重大损失。在虚拟系统发生老化时,存在以下几个方面的问题：(1)使用不同的再生方法达到的效果不同,因此需要针对具体情况选择再生方法；(2)在再生过程中虚拟机中的应用程序之间有着一定的相关性,如果单独再生某一应用程序时可能引起其他应用程序运行出错；(3)如何对于原始Migrate-VM再生方法进行改进,以降低再生时虚拟机迁移所耗时间和迁移所产生的成本；(4)在虚拟系统中较难获得资源的使用及消耗情况,在通过资源消耗预测老化的方法中遇到较大的困难。针对上述问题,本文在分析传统软件老化处理方法的基础上,深入研究了以下几方面内容：首先本文提出了一种基于模糊综合评判的再生方法选择框架。在选择再生方法时使用模糊综合评判,以选取最适宜的再生方法进行再生。其次本文提出了基于应用程序相关性的重启群确定方法。在再生应用程序时考虑其相关性。通过应用程序相关性得到重启群,再生时同时再生重启群中的应用程序。避免因再生而导致的应用程序出错。再次对基于迁移的再生方法进行改进。改进传统的Migrate-VM再生方法,并在迁移过程中使用优化算法进行优化。以降低虚拟机迁移所耗时间和迁移所产生的成本。最后,设计了一种基于响应时间的老化再生原型系统。通过响应时间预测及检测系统的老化状态,并执行再生。实验结果表明本文提出的改进基于迁移的再生方法,具有一定的可行性和有效性。通过对比平均VM可用性、资源利用率、VM迁移数量、正常VM关闭数量四个评估参数,验证了本文提出的改进基于迁移的再生方法的实用性与合理性。本文从云环境下分布式虚拟系统的角度出发,并针对云环境下分布式虚拟系统的特点研究了相关老化问题,并提出了几种云环境下分布式虚拟系统再生处理方法。对于云环境下分布式虚拟系统的软件老化问题研究作出了一定贡献。