WO2025243103A1

WO2025243103A1 - 内存超分处理方法以及系统

Info

Publication number: WO2025243103A1
Application number: PCT/IB2025/053505
Authority: WO
Inventors: 罗宁
Original assignee: Cloud Intelligence Singapore Holding Pvt Ltd
Current assignee: Cloud Intelligence Singapore Holding Pvt Ltd
Priority date: 2024-05-20
Filing date: 2025-04-03
Publication date: 2025-11-27
Anticipated expiration: 2026-11-20
Also published as: CN120994352A

Abstract

说明书摘要本说明书实施例提供内存超分处理方法以及系统，其中所述内存超分处理方法应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，所述方法包括：确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据；根据缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失结果；根据多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，第二历史时间段的时长小于或等于第一历史时间段的时长，且第二历史时间段与未来时间段的时长相同；根据性能损失结果以及预测冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标；该方法降低了虚拟机页面置换压力、地址转换压力，减少宿主机性能降低概率，提高了宿主机内存及运行的平稳性。

Description

内存超分处理方法以及系统本公开要求申请号为 202410627061. 4的中国专利申请的优先权，该中国专利申请于 2024年 05月 20日提交中国专利局，申请名称为 “内存超分处理方法以及系统” , 其全部内容通过引用结合在本公开中。技术领域本说明书实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种内存超分处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种内存超分处理系统。背景技术通常，为了平衡各个虚拟机的内存资源，宿主机的内存管理系统会针对虚拟机的虚拟内存进行内存超分，以实现内存资源的调度。然而，内存超分存在缺页的情况，发生持续缺页时，由于缺页所带来的页面置换、地址转换等操作会持续进行，导致宿主机的内存性能、输入输出性能等性能严重降低，由此降低宿主机运行的平稳性。因此，亟需一种技术方案以解决上述技术问题。发明内容有鉴于此，本说明书实施例提供了一种内存超分处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种内存超分处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以解决现有技术中存在的由于持续缺页导致宿主机性能降低、运行平稳性降低的技术缺陷。根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种内存超分处理方法，应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，所述方法包括：确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据；根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述第二历史时间段的时长小于或等于所述第一历史时间段的时长，且所述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同；根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种内存超分处理系统，应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，所述系统包括：状态数据确定单元，被配置为确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据; 性能损失结果确定单元，被配置为根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；冷页数据确定单元，被配置为根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述第二历史时间段的时长小于或等于所述第一历史时间段的时长，且所述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同；内存超分指标确定单元，被配置为根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据, 确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序/指令，所述处理器用于执行所述计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。根据本说明书实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/ 指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法，通过确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失结果，以确定多个虚拟机由于缺页带来的宿主机性能（例如内存性能、输入输出性能等）损失，进一步的，可以利用多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，以得到多个虚拟机可承担的内存超分上限，从而根据多个虚拟机的性能损失结果、以及多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，确定出多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标，在考虑多个虚拟机的承担能力的情况下，增加可利用的虚拟内存，降低各个虚拟机运行过程中的页面置换压力、地址转换压力，从而达到减少宿主机内存性能、输入输出性能的降低概率，以及更进一步的，提高宿主机的内存的平稳性，以及宿主机运行的平稳性的效果。附图说明图 1是本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的具体应用场景图；图 2是本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的流程图；图 3是本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的处理过程流程图；图 4是本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理系统的结构示意图；图 5是本说明书一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。具体实龄式在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本说明书。但是本说明书能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本说明书内涵的情况下做类似推广，因此本说明书不受下面公开的具体实施的限制。在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的 “一种” 、 “所述 ”和 “该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语 “和 /或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语 “如果” 可以被解释成为 “在 ……时” 或 “当 … …时”或 “响应于确定” 。此外，需要说明的是，本说明书一个或多个实施例所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。宿主机操作系统（host） : 宿主机的操作系统，可以管理宿主机上的各项资源。虚拟机操作系统（ guest） : 虚拟化环境中运行的客户操作系统，可以管理虚拟机中的各项资源。内存超分（memory overcommitment） : 可以理解为内存超量分配，一种内存分配策略，可以将某一个 guest中暂不使用的内存借用给其他的 guest使用，或者借用给 host使用。超分配额（quota） : 内存超分量的配额，内存超分量可以理解为单个的 guest 需要承担的内存超分量。霍尔特-温特模型（Holt-Winters 模型）：也称三次指数平滑模型，一种时序序列预测模型，可以用于预测时序序列未来的预测值。缺页：又称页缺失（Page fault）、寻页缺失、缺页中断、页故障、硬错误、硬中断等，指的是当一个软件（例如虚拟机）试图访问已映射在虚拟地址空间中，但是并未加载在物理内存中的一个内存页时，所产生的中断。中央处理器（Central Process ing Unit , CPU） : 计算机系统的核心部件之一，负责执行指令、处理数据以及控制整个系统的操作。在虚拟化系统中， guest内存超分可以帮助提高 host内存资源的利用率；为了提高 host内存资源的利用率，可以为各个 guest分配 quota, 以换出各个 guest对应的页面。本说明书一个实施例提供了一种 quota分配方案，具体为将 host整体的内存超分量，平均分配给每个 guest o 然而，由于每个 guest处理的任务类型不同，内存占用不同，平均分配 quota可能会导致负载较高的 guest内存不够用，而复杂较低的 guest内存富余并空闲，导致 host整体内存资源利用率降低。为此，本说明书一个实施例提供了另一种 quota 的分配方案，具体是根据各个 guest的负载情况进行 quota的分配。但是，由于 guest负载实时变化，实时进行 quota的分配会导致 host的性能大幅降低，另外，未及时进行较高负载 guest的 quota分配，会使得 guest在运行中进行持续的、频繁的换页、地址切换等操作，也会带来 host性能大幅降低的问题，更甚者，还会导致 host出现较多的性能波动，无法平稳运行。有鉴于此，在本说明书中，提供了一种内存超分处理方法，本说明书同时涉及一种内存超分处理装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质，以及一种计算机程序产品，在下面的实施例中逐一进行详细说明。参见图 1 , 图 1示出了根据本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的具体应用场景图。如图 1所示，图 1中包括客户端 102、宿主机 104以及宿主机 104中运行的多个虚拟机 106；其中客户端 102可以理解为手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、智能手环、智能手表等，宿主机 104可以理解为客户端 102, 也可以理解为其他服务器，包括但不限于单个物理服务器、物理服务器集群、单个云服务器、云服务器集群等，虚拟机 106可以理解为具有完整硬件系统功能、运行在宿主机 104中的完全隔离环境中的完整计算机系统，在宿主机 104理解为客户端 102之外的其他服务器的情况下，客户端 102和宿主机 104可以通过包括但不限于有线连接、无线连接等连接方式进行通信。具体实施时，用户可以客户端 102中使用运行在宿主机 104中的任意一个或者多个虚拟机 106, 宿主机为支持各虚拟机 106的运行，向各虚拟机 106提供内存支持，即为各虚拟机 106分配内存。由于各虚拟机 106并不是同时使用分配给自身的全部内存，存在总内存（即各个虚拟机被分配的内存总和）的利用率低的情况，因此宿主机 104可以向各个虚拟机 106 进行内存超分。具体的，宿主机 104确定多个虚拟机 106在第一历史时间段的缺页状态数据，以通过多个虚拟机 106的缺页状态数据，确定多个虚拟机 106的缺页情况以及缺页所带来的影响情况，评估得到多个虚拟机 106的性能损失结果，之后，根据多个虚拟机 106 在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机 106的未来时间段的预测冷页数据，以确定多个虚拟机 106可以承担的内存超分量，进一步的，根据上述性能损失结果以及预测冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标，以用于对各个虚拟机的内存超分。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失结果，以确定多个虚拟机由于缺页带来的宿主机性能（例如内存性能、输入输出性能等）损失，进一步的，可以利用多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，以得到多个虚拟机可承担的内存超分上限，从而根据多个虚拟机的性能损失结果、以及多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，确定出多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标，在考虑多个虚拟机的承担能力的情况下，增加可利用的虚拟内存，降低各个虚拟机运行过程中的页面置换压力、地址转换压力，从而达到减少宿主机内存性能、输入输出性能的降低概率，以及更进一步的，提高宿主机的运行平稳性的效果，进一步的，还可以提高用户所使用的、运行与宿主机中的虚拟机的运行平稳性，从而提高用户使用体验。参见图 2, 图 2示出了根据本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的流程图，应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，具体包括以下步骤。步骤 202：确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据。其中，宿主机可以理解为上述宿主机 104, 宿主机操作系统重运行有内存超分处理系统，该内存超分处理系统可以实现对宿主机的内存进行内存超分处理；虚拟机可以理解为上述虚拟机 106o 缺页状态数据可以理解为用于描述缺页事件的相关数据和/或缺页所带来的影响数据，例如，缺页状态数据可以理解为缺页事件发生情况（例如缺页次数）、缺页类型（例如主缺页、次缺页）、缺页原因（例如首次访问、内存不足导致替换、共享资源访问）、缺页率、缺页影响（响应时间、 CPU利用率、 CPU性能、磁盘 I/O性能）等等 ° 第一历史时间段可以理解为一个或者多个历史时间段，例如，一个第一历史时间段可以理解为 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒至 2024年 1月 1日 10点 30分 05秒，或者一个第一历史时间段可以理解为 2024年 1月 1 日 10点 30分 00秒至 2024年 1 月 1日 11点 00分 00秒，再或者，一个第一历史时间段可以理解为 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒至 2024年 1月 1日 22点 30分 00秒等等。基于此，虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据可以理解为虚拟机的缺页状态数据中，数据时间戳位于第一历史时间段的缺页状态数据。实际应用中，本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法可以按照调度周期进行内存超分处理，即在每个调度周期进行每一次的内存超分，例如，调度周期为 5s 的情况下，在每个调度周期进行每一次的内存超分可以理解为，每 5秒进行一次内存超分处理；以在当前调度时刻为例，内存超分处理服务器可以根据当前的调度时刻，计算得到第一历史时间段，具体实现方式如下所述：所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据之前，还包括：确定当前调度时刻以及预设时长，并根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，其中，所述当前调度时刻为所述未来时间段的时间起点。具体的，当前调度时刻可以理解为当前内存超分处理服务器进行内存超分处理的开始时刻，预设时长可以理解为预先设置的一种或多种时间维度，以分析一种或多种时间维度下多个虚拟机的缺页状态数据。未来时间段可以理解为与当前调度周期所对应的时间段一致的时间段，例如，调度周期的长度设置为 5s, 当前调度时刻 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒，则当前调度周期对应的时间段为 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒至 2024年 1月 1日 10点 30 分 05秒，基于此，未来时间段可以理解为 2024年 1月 1 日 10点 30分 00秒至 2024 年 1月 1日 10点 30分 05秒。时间起点可以理解为时间段的起点，时间段的起点可以理解为该时间段的最早时刻，也可以理解为该时间段的最晚时刻，为便于理解，本说明书实施例以时间段的起点理解为时间段的最早时刻，以时间段的时间终点理解为时间段的最晚时刻为例进行示例性说明，但不限定于此，具体实施时可以根据需求设置；例如一个时间段 2024 年 1月 1日 10点 30分 00秒至 2024年 1月 1日 10点 30分 10秒，其时间起点为 2024 年 1月 1日 10点 30分 00秒。具体实施时，确定当前调度时刻以及预设时长，并根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，可以理解为，以当前调度时刻为一个时间终点，以预设时长为一个时长长度，根据该时间终点以及该时长长度，可以确定出对应的一个时间起点，进而，将该时间起点与该时间终点之间的时间段，确定为第一历史时间段。例如，当前调度时刻为 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒，预设时长为 5s, 根据当前调度时刻以及预设时长可以确定第一历史时间段为 2024年 1月 1 日 10点 29分 55秒至 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过利用当前调度时刻以及预设时长，确定第一历史时间段，使得确定的多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据与当前调度时刻更接近，从而提高了后续根据多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据进行的内存超分处理的准确性，并且，在每个调度周期均进行内存超分处理，从而可以根据各个虚拟机的动态信息，进行动态的内存超分处理，进一步减少了宿主机内存性能、输入输出性能的降低概率，以及提高了对宿主机的运行平稳性。实际应用中，为了提高根据缺页状态数据进行的后续内存超分处理的准确性，可以从多个时间维度确定缺页状态数据，具体实现方式如下所述。所述预设时长包括第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长；所述根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，包括：根据所述当前调度时刻、所述第一预设时长、所述第二预设时长、所述第三预设时长，确定三个第一历史时间段。其中，第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长可以理解为三个不同时间长度的预设时长，例如，第一预设时长可以理解为 5s,第二预设时长可以理解为半小时，第三预设时长可以理解为 12小时；再或者，第一预设时长可以理解为 10s, 第二预设时长可以理解为 1分钟，第三预设时长可以理解为 1小时，实际应用中，第一预设时长、第二预设时长以及第三预设时长的设置可以根据实际需求设置，本说明书实施例对此不做限定，此外，为了便于解释，本说明书实施例以第一预设时长小于第二预设时长，第二预设时长小于第三预设时长为例进行后续解释说明，但本说明书不限定于此大小限定关系。进一步的，在第一预设时长小于第二预设时长，第二预设时长小于第三预设时长的情况下，第一预设时长的时间长度可以理解为用于观察突发缺页的时间长度；第二预设时长的时间长度可以理解为用于观察短期缺页的时间长度；第三预设时长可以理解为用于观察长期缺页的时间长度；其中，突发缺页、短期缺页、长期缺页为三种时间维度下的缺页状态。突发缺页可以理解为内存中突发的加载超出物理内存限制的页面的情况下，未存储在物理内存中的内存所导致的内存缺页状态；短期缺页可以理解为在物理页面中，某些页面在较短时间内（例如半小时、一小时）不会被使用，物理页面在内存不足的情况下将该页面从内存中加载至磁盘，但是超过该较短时间之后该页面会被使用，并由此产生的该页面的缺页状态；长期缺页可以理解为在物理页面中，某些不常使用页面在较长时间内（例如半天、一天）不会被使用，由于使用该不常使用页面所产生的缺页状态。基于此，第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长可以理解为针对三种缺页状态对应的时间维度所预设的三个不同时间长度的预设时长，并相应的，根据当前调度时刻、第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长，确定三个第一历史时间段可以理解为与当前调度时刻相对应的三个时间维度下的第一历史时间段，即用于观测突发缺页的第一历史时间段、用于观测短期缺页的第二历史时间段、用于观测长期缺页的第三历史时间段。具体实施时，根据当前调度时刻与第一预设时长可以确定一个第一历史时间段，根据当前调度时刻与第二预设时长可以确定另一个第一历史时间段，根据当前调度时刻与第三预设时长可以确定又一个第一历史时间段，从而确定出三个第一历史时间段; 具体的，根据当前调度时刻与某一个预设时长确定对应的第一历史时间段的具体实现可参见上述说明书实施例，在此不再赘述。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过当前调度时刻和三个不同的预设时长，确定分别对应的三个第一历史时间段，使得后续可以从三个时间维度进行缺页信息的分析，提高了缺页信息的丰富程度。实际应用中，在确定了三个第一历史时间段后，可以确定三个历史时间段分别对应的缺页状态数据，以提高数据丰富度，具体实现方式如下所述。所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，包括：确定所述多个虚拟机在所述三个第一历史时间段中各第一历史时间段的缺页状态数据。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过三个时间维度，确定多个虚拟机在三个第一历史时间段的缺页状态数据，使得缺页状态数据更丰富，并且，避免了单一时间维度观测的缺页状态数据存在误差、而导致后续内存超分处理过程不准确的问题，从而进一步提高了后续根据该缺页状态数据进行的内存超分处理的准确性。步骤 204：根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。其中，性能损失结果可以理解为对虚拟机性能的损失进行评分的结果。具体的，由于缺页状态数据中包含有缺页事件发生情况（例如缺页次数）、缺页类型（例如主缺页、次缺页）、缺页原因（例如首次访问、内存不足导致替换、共享资源访问）、缺页率、缺页影响（响应时间、 CPU利用率、 CPU性能、磁盘 I/O性能）等数据的一种或者多种，在根据缺页状态数据进行虚拟机性能损失评估时，可以根据实际需求选取较为合适的数据，并根据选取的数据进行虚拟机性能损失评估，需要说明的是，下述本说明书实施例以缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价为例进行示例性说明，但不限定于此。实际应用中，在缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价的情况下，根据缺页状态数据确定多个虚拟机的性能损失的具体实现方式如下所述。所述缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述第一历史时间段的缺页次数以及缺页代价；确定所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果；利用所述第一性能损失结果的权重、以及所述第二性能损失结果的权重，对所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果，进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。具体的，缺页次数（下述表示为 pf）可以理解为缺页发生的次数，虚拟机的缺页次数可以理解为虚拟机在运行过程中导致缺页发生的次数；缺页代价可以理解为由于缺页导致的 CPU额外的性能使用量，例如，缺页代价（下述表示为 psi）可以理解为由于缺页导致的 CPU的额外的时间消耗量、功耗消耗量等。基于此，在上述获得缺页状态数据之后，根据该缺页状态数据，可以确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页次数以及缺页代价，从而根据多个虚拟机针对缺页次数的第一性能损失结果以及针对缺页代价的第二性能损失结果、以及第一性能损失结果和第二性能损失结果各自的权重，对第一性能损失结果和第二性能损失结果进行加权求和以及归一化处理，可以得到多个虚拟机中各个虚拟机的性能损失结果。例如，某一个虚拟机在第一历史时间段的缺页次数可以理解为 2次，该虚拟机针对缺页次数的第一性能损失结果可以理解为 2, 再例如，某一个虚拟机在第一历史时间段的缺页次数可以理解为 5次，该虚拟机针对缺页次数的第一性能损失结果可以理解为 5；在缺页代价理解为由于缺页导致的 CPU的时间开销的情况下，某一个虚拟机在第一历史时间段的缺页代价可以理解为 10ms. 20ms等，相对应的，该虚拟机针对缺页代价的第二性能损失结果可以理解为 500J、 600J等，或者在缺页代价理解为由于缺页导致的 CPU的功耗开销的情况下，某一个虚拟机在第一历史时间段的缺页代价可以理解为 500、 600等。在确定多个虚拟机的第一性能损失结果和第二性能损失结果的情况下，可以根据多个虚拟机的第一性能损失结果和第二性能损失结果各自的权重，对第一性能损失结果和第二性能损失结果进行加权求和，以及归一化处理，其中，归一化处理可以理解为将第一性能损失结果和第二性能损失结果进行加权求和所得到的求和结果归一为（0, 1）之间的值，以获得多个虚拟机中的各个虚拟机的性能损失结果。需要说明的是，上述第一损失结果的权重以及第二损失结果的权重可以根据实际需求进行设置，本说明书实施例对第一损失结果的权重以及第二损失结果的权重的数值不做限定。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过具体利用缺页状态数据所包含的缺页次数、缺页代价进行性能损失结果的确定，使得对缺页信息的分析更加全面，提高了性能损失结果的准确性，并且，通过对第一损失结果以及第二损失结果的加权求和以及归一化处理，使得确定的多个虚拟机的性能损失数据更具规范性，提高了后续确定的多个虚拟机中各个虚拟机的内存超分指标的准确性。实际应用中，在上述第一历史时间段为三个的情况下，还可以根据多个虚拟机在三个第一历史时间段的缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失数据，具体实现方式如下所述。所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果；利用所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段对应的权重，对所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。具体的，在上述根据当前调度时刻、第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长确定三个第一历史时间段的情况下，根据多个虚拟机在各个第一历史时间段的缺页状态数据，可以确定多个虚拟机在各个第一历史时间段的性能损失结果。在所述各第一历史时间段对应的权重可以理解为各个第一历史时间段对应的权重, 例如三个第一历史时间段的权重可以理解为 0. 2、 0. 3、 0. 5, 或者三个第一历史时间段的权重可以理解为 0. 4、 0. 3、 0. 3等。基于此，多个虚拟机在各第一历史时间段对应的权重可以理解为多个虚拟机中各个虚拟机的各个第一历史时间段对应的权重，例如，各个虚拟机在各第一历史时间段对应的权重可以理解为 0. 2、 0. 3、 0. 5或者 0. 4、 0. 3、 0. 3, 多个虚拟机针对同一个第一历史时间段的权重相同。进一步的，在确定了多个虚拟机在各第一历史时间段的权重，以及多个虚拟机在各第一历史时间段的性能损失结果之后，利用各第一历史时间段的权重，对多个虚拟机在各第一历史时间段的性能损失结果进行加权求和以及归一化处理，从而确定出多个虚拟机各自的性能损失结果。需要说明的是，各第一历史时间段对应的权重也可以根据实际需求进行设置，可以用于针对性的提高某一个第一历史时间段的侧重。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过对三个第一历史时间段的性能损失结果进行加权求和以及归一化处理，使得对三个第一历史时间段的性能损失分析可以从多个时间维度综合分析，并可以考虑重点侧重的时间维度，提高对多个虚拟机的性能损失分析的准确性，进一步的，通过归一化后的结果对比，提高性能损失结果的规范化程度，以及提高了后续获得的内存超分指标的准确性。实际应用中，在第一历史时间段为三个的情况下，缺页状态数据还可以包括缺页次数以及缺页代价，从而可以综合三个历史时间段的考虑以及两种缺页状态数据的考虑，使得对性能损失结果的分析更加全面以及更加准确，具体实现方式如下所述：所述缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述第一历史时间段的缺页次数以及缺页代价；确定所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果；利用所述第一性能损失结果的权重、以及所述第二性能损失结果的权重，对所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果，进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。具体的，为了便于区分，将三个第一历史时间段标记为 burst （即突发缺页对应的第一历史时间段）、 short （即短期缺页对应的第一历史时间段）、 long（即长期缺页对应的第一历史时间段），其中 , burst时长小于 short时长， short时长小于 long 述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同。具体的，冷页可以理解为虚拟机在一段时间内未被使用过的内存页，例如 7天内未被使用过的内存页， 8 天内未被使用过的内存页等，冷页数据可以理解为冷页相关的数据，包括但不限于冷页量、冷页类型、冷页所占内存等，第二历史时间段可以理解为与调度周期的时长相同的、历史的一个或者多个时间段，未来时间段可以理解为当前的调度周期（即上述当前调度周期）。实际应用中，可以通过时序预测方法，利用历史的冷页数据预测未来的冷页数据；例如，可以通过时序预测模型实现上述对多个虚拟机在未来时间段的冷页数据的预测，以提高预测效率和准确性，具体实现方式如下所述：所述根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，包括：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用时序预测模型，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述时序预测模型为机器学习模型。其中，时序预测模型可以理解为用来基于历史数据，预测未来一段时间的数据的模型，例如 Holt-Winters 模型、自回归模型（Autoregressive Model, AR）等用于进行时序预测的机器学习模型。具体的，根据多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用时序预测模型，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，可以理解为，将多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，分别输入至时序预测模型，并分别获得时序预测模型输出的多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据。需要说明的是，时序预测模型可以为第三方预先训练好的，也可以为宿主机 /虚拟机根据多个虚拟机在多个历史时间段的历史冷页数据进行训练获得的，本说明书实施例对时序预测模型训练过程不再赘述。例如，在冷页数据理解为冷页量的情况下，一个虚拟机在 2024年 1月 1 日 10点 00分 00秒至 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒的冷页数据为 30个冷页，根据该虚拟机在第二历史时间段的冷页数据，可预测得到该虚拟机在 2024年 1月 1 日 10点 00 分 00秒至 2024年 1月 1日 10点 30分 00秒的冷页数据为 60个冷页。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过根据多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，预测得到未来时间段的预测冷页数据，使得宿主机可以参考多个虚拟机在未来时间段可以承担的内存超分量进行后续内存超分处理（即虚拟机可以承担等于或者低于其冷页数据的内存超分量），避免了由于内存超分过大而导致多个虚拟机的缺页增加，从而降低了宿主机性能降低的概率。步骤 208：根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。其中，内存超分指标可以理解为内存超量分配的配额指标，例如，内存超分指标可以理解为一个虚拟机可以承担的内存超分量，即上述 quota。具体的，性能损失结果表征多个虚拟机需要承担的内存超分量，预测冷页数据表征多个虚拟机可以承担的内存超分量限额，基于性能损失结果以及预测冷页数据，可以确定宿主机分配给多个虚拟机的、在未来时间段的内存超分指标。实际应用中，上述根据性能损失结果以及预测冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标的具体实现方式如下所述。所述根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，包括：根据所述性能损失结果，确定所述多个虚拟机的内存超分比例；根据所述内存超分比例以及所述宿主机的内存超分量，确定所述多个虚拟机的初始内存超分指标；根据所述多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。其中，内存超分比例可以理解为需要承担的内存超分量的比例，多个虚拟机的内存超分比例总和为 l o 根据性能损失结果，确定多个虚拟机的内存超分比例，可以理解为，根据多个虚拟机的性能损失结果之间的数值比例，确定出多个虚拟机的内存超分比例，具体实现方式如下所述：所述根据所述性能损失结果，确定所述多个虚拟机的内存超分比例，包括：将所述多个虚拟机的性能损失结果相加，获得性能损失结果总和；根据各虚拟机的性能损失结果相对于所述性能损失结果总和的占比，确定所述多个虚拟机中各虚拟机的内存超分比例。其中，性能损失结果总和可以理解为多个虚拟机的性能损失结果相加所得到的总和 O 例如，多个虚拟机包括虚拟机 1、虚拟机 2、虚拟机 3, 虚拟机 1的性能损失结果为 0. 1 , 虚拟机 2的性能损失结果为 0. 2, 虚拟机 3的性能损失结果为 0. 2, 虚拟机 1 的内存超分比例为 0. 1/ (0. 1+0. 2+0. 2) , 即 20% , 虚拟机 2 的内存超分比例为 0. 2/ (0. 1+0. 2+0. 2) ,即 40%,虚拟机 3的内存超分比例为 0. 2/ (0. 1+0. 2+0. 2) ,即 40%。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，通过根据各虚拟机的性能损失结果在各虚拟机的性能损失结果总和的占比，确定各虚拟机的内存超分比例，即受损越多，虚拟机需要承担的内存超分比例越高，使得内存超分比例可以考虑各虚拟机需要的内存超分量，提高了内存超分比例的准确性。进一步的，初始内存指标可以理解为多个虚拟机中各个虚拟机需要承担的内存超分量；基于此，根据多个虚拟机的内存超分比例以及宿主机的内存超分量，可以确定多个虚拟机的初始内存指标。沿用上例，例如宿主机的内存超分量为 lOOquota, 根据上述三个虚拟机各自的内存超分比例，可以确定虚拟机 1 的初始内存指标为 100*20%, 即 20quota, 虚拟机 2 的初始内存指标为 100*40%, 即 40quota, 虚拟机 3 的初始内存指标为 100*40%, 即 40quota_o 在确定多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据的情况下，根据多个虚拟机的初始内存指标以及预测冷页数据，即确定多个虚拟机需要承担的内存指标以及可以承担的内存指标，据此可确定多个虚拟机的内存超分指标。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，宿主机通过对多个虚拟机的受损感知 (即利用根据性能损失结果确定的初始内存指标) ，以及负载预测 (即利用上述预测得到的预测冷页数据) ，确定多个虚拟机的内存超分指标，综合考虑多个虚拟机需要承担的内存超分量以及可以承担的内存超分量，使得内存超分指标的确定更加合理以及准确，从而降低内存故障的概率 (即虚拟机发生缺页中断的概率) ，极大提高宿主机的运行平稳性。实际应用中，根据多个虚拟机的初始内存指标以及预测冷页数据，确定多个虚拟机的内存超分指标，具体实现方式可以如下所述。所述根据所述多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，包括：依次从所述多个虚拟机中确定目标虚拟机；在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，大于等于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述预测冷页数据中包含的内存指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；或者在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，小于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述初始内存超分指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；根据所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。具体的，在上述确定了在确定多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据的情况下，可以将每个虚拟机的初始内存指标以及预测冷页数据中的较小值确定为每个虚拟机的内存超分指标。沿用上例，例如虚拟机 1的预测冷页数据为 100冷页量，虚拟机 2的预测冷页数据为 20冷页量，虚拟机 3的预测冷页数据为 60冷页量，结合上述虚拟机 1、 2、 3的初始内存指标，可以确定虚拟机 1的内存超分指标为 min (100, 20) , 即 20, 虚拟机 2 的内存超分指标为 min ( 20, 40) , 即 20,虚拟机 2的内存超分指标为 min ( 60, 40) , 即 40 o 本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过将多个虚拟机的初始内存指标以及预测冷页数据中的较小值确定为多个虚拟机的内存超分指标，以保证内存超分量不超出虚拟机可以承担的内存超分量，由于对多个虚拟机的内存超分处理可以通过多个虚拟机的冷页数据实现，而无需处理多个虚拟机使用频率较高的内存页，避免了虚拟机承担较高的内存超分量而导致的缺页增加的情况，从而进一步提高了多个虚拟机的运行稳定性，以及降低缺页对宿主机性能的影响。实际应用中，还可以对上述分配过程中未分配的内存超分量进行二次分配，具体实现方式如下所述。所述确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标之后，包括：根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定总内存超分指标；在确定所述总内存超分指标小于所述宿主机的内存超分量的情况下，根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，从所述多个虚拟机中确定待补充虚拟机；确定所述总内存超分指标与所述宿主机的内存超分量的超分差值；根据所述待补充虚拟机的性能损失结果，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分比例；根据所述超分差值以及所述补充内存超分比例，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分指标。其中，总内存超分指标可以理解为多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标的和，根据总内存超分指标可以确定宿主机的内存超分量中已分配的内存超分量；待补充虚拟机可以理解为待补充分配内存超分量的虚拟机；总内存超分指标与宿主机的内存超分量的超分差值可以理解为总内存超分指标包含的页面数量、与宿主机的内存超分量包含的页面数量之间的页面数量差值；补充内存超分比例可以理解为待补充虚拟机需要补充分配内存超分量的页面数量占上述超分差值的比例，根据该比例以及超分差值，即可确定待补充虚拟机需要补充分配内存超分量的页面数量，即补充内存超分指标。沿用上例，宿主机的内存超分量为 100, 三个虚拟机在未来时间段的内存超分指标分别为 20, 20, 40, 总内存超分指标为 20+20+40, 即 80, 总内存超分指标小于宿主机的内存超分量，据此可以确定总内存超分指标与宿主机的内存超分量的超分差值为 20o 根据多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，从多个虚拟机中确定待补充虚拟机，可以理解为，根据多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，确定多个虚拟机中，在未来时间段的内存超分指标小于预测冷页数据的虚拟机，并将其确定为待补充虚拟机。可选的，根据多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，从多个虚拟机中确定待补充虚拟机，还可以理解为，根据多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，确定多个虚拟机中，在未来时间段的内存超分指标小于预设内存超分指标参考值和/或预测冷页数据小于预设预测冷页数据参考值的虚拟机，并将其确定为待补充虚拟机。以确定多个虚拟机中，在未来时间段的内存超分指标小于预测冷页数据的虚拟机, 并将其确定为待补充虚拟机为例，仍沿用上例，虚拟机 1的内存超分指标为 20, 预测冷页数据为 100冷页量，虚拟机 1的内存超分指标小于虚拟机 1的预测冷页数据，将虚拟机 1确定为待补充虚拟机，同理可将虚拟机 3确定为待补充虚拟机。在确定了待补充虚拟机之后，按照各个待补充虚拟机的性能损失结果，确定各个待补充虚拟机需要补充的内存超分量的比例，继续沿用上例，虚拟机 1的性能损失数据为 0. 1 , 虚拟机 3的性能损失数据为 0. 2, 因此，虚拟机 1需要补充的内存超分量的比例 (即补充内存超分比例) 为 0. 1/ ( 0. 1+0. 2 ) , 即 0. 33, 虚拟机 2需要补充的内存超分量的比例 (即补充内存超分比例) 为 0. 2 / ( 0. 1+0. 2) , 即 0. 67。进一步的，根据超分差值以及补充内存超分比例，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分指标，还沿用上例，虚拟机 1补充超分比例为 0. 33, 根据超分差值与补充超分比例的乘积 20*0. 33, 可以得到虚拟机 1 的补充内存超分指标，即 6. 6；虚拟机 2 补充超分比例为 0. 67, 根据超分差值与补充超分比例的乘积 20*0. 67, 可以得到虚拟机 1的补充内存超分指标，即 13. 4。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过在确定多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标之后，将宿主机的内存超分量中未分配的内存超分量进行二次内存超分，使得宿主机的全部的内存超分量均能够虚拟机所承担，保证了宿主机的内存水位的平稳，提高了宿主机运行稳定性。实际应用中，宿主机的内存超分量确定的具体实现方式可以如下所述。所述根据所述内存超分比例以及所述宿主机的内存超分量，确定所述多个虚拟机的初始内存超分指标之前，还包括：确定内存量控制参数，根据所述内存量控制参数，确定所述宿主机在所述未来时间段的预测内存量；确定所述多个虚拟机当前已使用内存量以及当前空闲内存量，并根据所述预测内存量、所述当前已使用内存量、以及所述当前空闲内存量，确定所述宿主机的内存超分量。其中，内存量控制参数可以理解为用户输入的配置参数，即用户需要配置的宿主机在未来时间段的总的虚拟内存水位的配置参数，根据该配置参数，可以确定未来时间段内，宿主机虚拟内存中内存页的页面数量，即宿主机在未来时间段的预测内存量。多个虚拟机当前已使用内存量可以理解为多个虚拟机当前已使用的虚拟内存的页面数量，当前空闲内存量可以理解为当前未被任何虚拟机所使用的虚拟内存的页面数量。具体实施时，在确定宿主机在未来时间段的预测内存量、多个虚拟机当前已使用内存量以及当前空闲内存量之后，将宿主机在未来时间段的预测内存量减去多个虚拟机当前已使用内存量以及当前空闲内存量，可得到宿主机需要进行超分的内存量，即宿主机的内存超分量，例如宿主机在未来时间段的预测内存量为 1000, 多个虚拟机当前已使用内存量 600, 当前空闲内存量 300, 根据 1000-600-300, 可以确定宿主机的内存超分量为 100o 本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过在确定多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标之后，将宿主机的内存超分量中未分配的内存超分量进行二次内存超分，使得宿主机的全部的内存超分量均能够虚拟机所承担，保证了宿主机的内存水位的平稳，提高了宿主机运行稳定性。实际应用中，在确定内存超分指标之后，可以对多个虚拟机进行页面置换，以实现动态的内存超分，具体实现方式如下所述。所述根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标之后，还包括：根据所述内存超分指标，确定所述多个虚拟机的目标内存页；将所述目标内存页置换至页面交换空间，其中，所述页面交换空间为不同于内存的存储空间。其中，目标内存页可以理解为多个虚拟机中的冷页，页面交换空间包括但不限于磁盘（HDD）、固态硬盘（SSD）、存储卡等。具体的，根据上述各个虚拟机的内存超分指标，可以确定各个虚拟机需要进行页面置换的冷页，即目标内存页，并对各个虚拟机中需要进行页面置换的冷页进行页面置换，即将目标内存页置换至页面交换空间，页面交换空间可以根据实际需要选择，本说明书对此不做限定。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，根据上述确定的内存超分指标，确定多个虚拟机中的目标内存页，并将目标内存页置换到不同于内存的存储空间中，实现宿主机的内存超分，即使各个虚拟机的虚拟内存得到扩大，且由于目标内存页为各个虚拟机的冷页，在实现内存超分的同时，还降低了内存超分对虚拟机运行的影响。实际应用中，还可以配置算法池，并预存多个性能损失算法以及多个冷页预测算法，以实现内存超分处理的优化，具体实现方式如下所述。所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据之后，还包括：从算法池中确定目标性能损失算法以及目标冷页预测算法，其中，所述算法池中包括至少两个性能损失算法以及至少两个冷页预测算法；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，利用所述目标性能损失算法，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；所述根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，包括：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用所述目标冷页预测算法，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据。其中，算法池中包含有多个可选择的性能损失算法以及冷页预测算法，算法池中各算法可插拔，实现算法替换。例如，一个性能损失算法可以理解为上述根据缺页状态数据确定多个虚拟机的性能损失结果的具体实现，或者还可以理解为根据当前调度时刻之前的 5秒内虚拟机发生的缺页次数以及调度周期确定受损值，或者其他性能损失算法等。一个冷页预测算法可以理解为可以理解为上述确定多个虚拟机的预测冷页数据的具体实现，或者还可以理解为利用多个虚拟机的当前调度周期之前的五次调度周期的冷页量的平均值，确定为当前调度周期的预测冷页数据，即多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据。或者其他冷页预测算法等。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过设计可插拔的算法池，提高了内存超分处理的可扩展性，并通过在每个调度周期，动态从算法池中选择性能损失算法和冷页预测算法，提高了内存超分处理的适应性、灵活性以及算法故障的恢复能力，并且，后续可以通过向算法池中添加新算法，使得新算法的使用更便捷，便于内存超分处理的后续优化。实际应用中，可以从算法池中选择一个性能损失算法和一个冷页预测算法作为算法组合，利用算法组合实现上述内存超分处理方法，具体实现方式如下所述。所述从算法池中确定目标性能损失算法以及目标冷页预测算法，包括：从所述算法池中确定多个算法组合，其中，所述多个算法组合中的任意一个算法组合包括一个性能损失算法以及一个冷页预测算法；将多个算法组合确定为初始算法组合；根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合进行数据处理，获得所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标；根据各初始内存超分指标，确定目标内存超分指标，并根据所述目标内存超分指标对应的目标算法组合，确定所述目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法。其中，算法组合可以理解为有一个性能损失算法和一个冷页预测算法组成的算法组合。仿真虚拟机可以理解为仿真的虚拟机，仿真缺页状态数据可以理解为仿真的虚拟机的缺页状态数据，第二仿真历史时间段可以理解为仿真时设置的第二历史时间段，仿真历史冷页数据可以理解为对仿真的虚拟机进行历史冷页数据仿真，所得到的仿真的历史冷页数据。具体的，确定多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标的具体实现方式可参见上述说明书实施例，对此不再赘述。进一步的，在确定各个初始算法组合对应的初始内存超分指标之后，从初始内存超分指标中确定目标内存超分指标，目标内存超分指标对应的综合受损量小于其他初始内存超分指标对应的综合受损量，综合受损量可以理解为多个仿真虚拟机的性能损失结果以及缺页状态数据的综合评分；在确定目标内存超分指标之后，根据目标内存超分指标对应的目标算法组合，可以确定目标算法组合中包含的性能损失算法以及冷页预测算法，即目标性能损失算法以及目标冷页预测算法。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过对算法池中各个包含一个性能损失算法和一个冷页预测算法的算法组合进行仿真测试，确定出目标算法组合，以在每个调度周期选择较低综合受损量的算法组合，实现内存超分处理系统的快速迭代。实际应用中，目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法的选择，可以通过各初始内存超分指标对应的受损值作为参考因素实现，具体实现方式如下所述：所述根据各初始内存超分指标，确定目标内存超分指标，并根据所述目标内存超分指标对应的目标算法组合，确定所述目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法, 包括：根据所述各初始内存超分指标，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值；根据所述各初始内存超分指标对应的受损值，从所述各初始内存超分指标中确定目标内存超分指标，其中，所述目标内存超分指标的受损值、小于或等于所述各初始内存超分指标的受损值中的任意一个；根据所述目标内存超分指标，将所述初始算法组合中、与所述目标内存超分指标对应的初始算法组合，确定为所述目标内存超分指标对应的目标算法组合；将所述目标算法组合中包含的性能损失算法确定为所述目标性能损失算法，以及将所述目标算法组合中包含的冷页预测算法，确定为所述目标冷页预测算法。其中，受损值可以理解为仿真虚拟机的性能损失结果，在仿真虚拟机为多个的情况下，受损值可以理解为多个仿真虚拟机的性能损失结果相加所得到的性能损失结果总和；性能损失结果可以理解为上述性能损失结果；仿真虚拟机可以理解为用于进行仿真测试的模拟虚拟机。实际应用中，可以利用各初始内存指标进行仿真测试，以确定各初始内存指标对应的受损值，具体实现方式如下所述：所述根据所述各初始内存超分指标，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值, 包括：将所述各初始内存超分指标确定为目标仿真内存超分指标；利用所述目标仿真内存超分指标，对多个仿真虚拟机进行内存超分仿真，获得所述多个仿真虚拟机的初始受损值；将各仿真虚拟机的初始受损值之和，确定为所述目标仿真内存超分指标对应的受损值；根据所述目标仿真内存超分指标对应的受损值，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值。其中，多个仿真虚拟机的初始受损值可以理解为多个仿真虚拟机中各虚拟机的性能损失结果。利用目标仿真内存超分指标，对多个仿真虚拟机进行内存超分仿真，可以理解为，利用目标仿真内存超分指标，通过上述说明书实施例提供的内存超分方法，确定各仿真虚拟机的内存超分量，并根据各仿真虚拟机的内存超分量，对各仿真虚拟机进行仿真内存超分。之后，通过上述说明书实施例提供的对目标虚拟机确定性能损失结果的具体实现，获得各仿真虚拟机在完成仿真内存超分的时刻所对应的性能损失结果，并将各仿真虚拟机的性能损失结果确定为各仿真虚拟机的初始受损值。进一步的，将各仿真虚拟机的初始受损值相加，各仿真虚拟机的初始受损值总和，将初始受损值总和确定为目标仿真内存超分指标对应的受损值，从而可确定各初始内存超分指标对应的受损值。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过利用各初始内存超分指标，对多个仿真虚拟机进行内存超分仿真，以确定仿真的内存超分结果，即多个仿真虚拟机的受损值，从而可以分析出各初始内存超分指标对应的内存超分的效果，减少了实际执行内存超分测试的资源消耗，以及提高了内存超分处理系统的迭代更新效率。更进一步的，在确定各初始仿真内存超分指标对应的受损值之后，可以根据各初始仿真内存超分指标对应的受损值中的较小值，确定目标内存超分指标，即目标内存超分指标的受损值小于或等于各初始内存超分指标的受损值的任意一个。基于此，获得目标内存超分指标之后，可以将目标内存超分指标对应的初始算法组合中包含的性能损失算法，确定为目标性能损失算法，以及将目标内存超分指标对应的初始算法组合中包含的冷页预测算法，确定为目标冷页预测算法，后续即可利用目标性能损失算法、目标冷页预测算法，实现对多个虚拟机的内存超分。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过将受损值较小的初始内存超分指标对应的算法组合确定为实际应用的算法组合，实现在每个调度周期选择较低综合受损量的算法组合，优化了内存超分处理系统的快速迭代的迭代选择。实际应用中，根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，确定初始内存超分指标的具体实现方式如下所述。所述根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合进行数据处理，获得所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标，包括：根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据，利用所述初始算法组合中包含的性能损失算法，确定所述多个仿真虚拟机的仿真初始性能损失结果；根据所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合中包含的仿真冷页预测算法，确定所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的仿真初始预测冷页数据；根据所述仿真初始性能损失结果以及所述仿真初始预测冷页数据，确定所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的初始内存超分指标。具体的，本说明书实施例的具体实现方式可参见上述说明书实施例，对此不在赘述。本说明书实施例提供的内存超分处理方法，通过对算法池中各个包含一个性能损失算法和一个冷页预测算法的算法组合进行仿真测试，具体为利用性能损失算法以及冷页预测算法分别确定仿真初始性能损失结果以及仿真初始预测冷页数据，提高了仿真测试的准确性，使得后续确定的目标算法组合更准确。本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法，通过确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失结果，以确定多个虚拟机由于缺页带来的宿主机性能（例如内存性能、输入输出性能等）损失，进一步的，可以利用多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，以得到多个虚拟机可承担的内存超分上限，从而根据多个虚拟机的性能损失结果、以及多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，确定出多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标，在考虑多个虚拟机的承担能力的情况下，增加可利用的虚拟内存，降低各个虚拟机运行过程中的页面置换压力、地址转换压力，从而达到减少宿主机内存性能、输入输出性能的降低概率，以及更进一步的，提高宿主机的运行平稳性的效果。上述为本实施例的一种内存超分处理方法的示意性方案。需要说明的是，该内存超分处理方法的技术方案与上述的内存超分处理方法的技术方案属于同一构思，内存超分处理方法的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述内存超分处理方法的技术方案的描述。下述结合附图 3, 对所述内存超分处理方法进行进一步说明。其中，图 3示出了根据本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理方法的处理过程流程图，应用于宿主机，该宿主机运行有多个虚拟机，具体包括以下步骤。步骤 302：获取数据。其中，获取数据可以理解为获取各个虚拟机操作系统 ( guest ) 上的状态信息。具体的，宿主机操作系统 ( host )中部署有宿主机内核组件 (例如内存控制组件、 i。控制组件等) ，宿主机内核组件通过与内存管理系统之间的交互接口，实时提供虚拟机状态信息，在每个调度周期，内存管理系统 (即上述内存超分处理系统) 通过宿主机内核组件与内存管理系统之间的交互接口，从数据输入层中定时采集其中的虚拟机的状态信息。步骤 304：计算水位。具体的，内存管理系统通过水位控制参数，确定宿主机需要达到的水位，即需要达到的总的虚拟内存总量，并根据宿主机当前使用虚拟内存的情况，预测得到当前调度周期内宿主机需要增加的内存超分量，例如，宿主机需要增加内存超分量为 lOOquotao 步骤 306：受损感知。其中，在进行虚拟机受损感知之前，可以从算法池中确定受损评估算法 (即上述目标性能损失算法) 以及负载预测算法 (即上述目标冷页预测算法) ，并利用该受损评估算法进行虚拟机受损感知，以及利用负载预测算法进行负载预测；受损评估算法和负载预测算法可以通过配置参数确定，配置参数中包含有受损评估算法的选择参数以及复杂预测算法的选择参数；配置参数可以由用户 (即宿主机的内存管理系统的开发人员或者使用人员) 输入确定，也可以根据仿真测试系统的仿真结果确定。进一步的，可以通过仿真测试系统获得受损评估算法的选择参数以及复杂预测算法的选择参数，具体为，对受损评估算法以及负载预测算法进行随机组合，得到多个算法组合，并对多个算法组合进行仿真测试，确定出综合受损量最低的算法组合确定为目标算法组合，根据该目标算法组合中包含的受损评估算法以及负载预测算法，更新获得上述配置参数中的受损评估算法的选择参数以及复杂预测算法的选择参数。一种受损评估算法的具体实现为，根据上述采集的虚拟机状态信息，获取以当前调度时间 (当前的调度周期的起始时间) 为时间终点，采集突发时间段 (即突发缺页对应的第一历史时间段) /短期时间段 (即短期缺页对应的第一历史时间段) /长期时间段 (即长期缺页对应的第一历史时间段) 三种时间维度 (即上述三个第一历史时间段) 的缺页发生的次数 ( pf ) 以及缺页造成的 CPU时间开销 ( ps i ) , 以衡量虚拟机的性能受损情况 (包括但不限于内存性能、 I/O性能等) ，得到如下数据：

( 1 ) 突发缺页 ( burst pf 、 burst psi ) ；

( 2 ) 短期缺页 ( short term pf 、 short term psi ) ；

( 3 ) 长期缺页 ( long term pf 、 long term psi ) ；其中， burst_pf 可以理解为突发缺页发生的缺页次数； burst_psi可以理解为突发缺页造成的 CPU时间开销； short_term_pf 可以理解为短期缺页发生的缺页次数； short term psi可以理解为短期缺页造成的 CPU时间开销； long term pf 可以理解为长期缺页发生的缺页次数；long_term_ps i可以理解为长期缺页造成的 CPU时间开销。根据 burst pf > burst psi > short term pf > short_term_ps i、 long term pf > long term psi , 利用下述虚拟机受损状态评估公式，计算受损评分。其中， t可以理解为当前调度时刻， Impair ( t ) 可以理解为目标虚拟机针对当前调度时刻确定的受损评分： Pfbm-sdt')可以理解为目标虚拟机针对当前调度时刻，突发用 Holt-Winters 模型，预测未来时间段内各个虚拟机的冷页量，其中，历史时间段内的各个虚拟机的冷页量，可以通过确定历史时间段内存在的、已超过预设冷页时间未被访问的内存页的数量确定，未来时间段的时长可以与调度周期的时长一致。步骤 310： quota分配。其中， quota分配可以理解为根据步骤 306获得的各个虚拟机的受损评分以及步骤 308获得的各个虚拟机的预测冷页量，计算获得各个虚拟机需要承担的 quota, 具体计算步骤如下：

( 1 )根据各个虚拟机受损评分，计算各个虚拟机需要承担的 quota比例，并根据 quota比例以及上述宿主机维持水位需要增加的 quota量，确定各个虚拟机需要承担的 quota量；

( 2 )依次判断计算得到的各个虚拟机需要承担的 quota量是否超过其预测的冷页量，在虚拟机需要承担的 quota量未超过其预测的冷页量的情况下，将根据虚拟机受损评分确定的虚拟机需要承担的 quota量，确定为该虚拟机需要承担的 quota量，在虚拟机需要承担的 quota量超过其预测的冷页量的情况下，将预测的冷页量的数量确定为该虚拟机需要承担的 quota量；

( 3 )根据上述多个虚拟机需要承担的 quota,确定剩余 quota量，即未分配的 quota 量，并将剩余 quota量按照虚拟机受损评分，再次计算补充分配比例，并按照补充分配比例，将剩余 quota量分配给存在冷页富余量的虚拟机。步骤 312：组装指令。其中，组装指令可以理解为按照各个虚拟机需要承担的 quota生成控制指令，并利用控制指令实现内存超分控制。具体的，根据步骤 310计算获得的各个虚拟机需要承担的 quota, 生成 quota内存超分控制指令，并将该 quota内存超分控制指令发送至指令输出层，以用于内存管理系统为每个虚拟机设置换页目标，具体为将 quota量对应的数量的冷页，换页至磁盘中。本说明书实施例提供的一种内存超分处理方法，在每个调度周期内，通过确定多个虚拟机在多个时间段（突发、短期、长期等）的缺页次数以及缺页造成的 CPU时间开销，以确定多个虚拟机由于缺页带来的宿主机性能损失，进一步的，可以通过对多个虚拟机在未来时间段的冷页量的预测，可以确定多个虚拟机可承担的内存超分上限, 从而根据多个虚拟机的缺页次数以及缺页造成的 CPU时间开销、以及多个虚拟机在未来时间段的预测的冷页量，确定出多个虚拟机在未来时间段的 quota, 在考虑多个虚拟机的内存超分量承担能力的情况下，增加可利用的虚拟内存，动态的降低各个虚拟机运行过程中的页面置换、地址转换等压力，减少宿主机的性能降低概率，从而提高宿主机整个内存的水位平稳，并使得宿主机的运行更加平稳。上述为本实施例的一种内存超分处理方法的示意性方案。需要说明的是，该内存超分处理方法的技术方案与上述的内存超分处理方法的技术方案属于同一构思，内存超分处理方法的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述内存超分处理方法的技术方案的描述。与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了内存超分处理系统实施例，图 4示出了本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理系统的结构示意图。如图 4所示，该系统应用于宿主机，该宿主机运行有多个虚拟机，该系统包括：状态数据确定单元 402, 被配置为确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据；性能损失结果确定单元 404, 被配置为根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；冷页数据确定单元 406, 被配置为根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述第二历史时间段的时长小于或等于所述第一历史时间段的时长，且所述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同；内存超分指标确定单元 408, 被配置为根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。可选的，所述内存超分指标确定单元 408, 还被配置为：根据所述性能损失结果，确定所述多个虚拟机的内存超分比例；根据所述内存超分比例以及所述宿主机的内存超分量，确定所述多个虚拟机的初始内存超分指标；根据所述多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。可选的，所述内存超分指标确定单元 408, 还被配置为：依次从所述多个虚拟机中确定目标虚拟机；在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，大于等于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述预测冷页数据中包含的内存指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；或者在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，小于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述初始内存超分指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；根据所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。可选地，所述装置，还包括补充超分单元，被配置为：根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定总内存超分指标；在确定所述总内存超分指标小于所述宿主机的内存超分量的情况下，根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，从所述多个虚拟机中确定待补充虚拟机；确定所述总内存超分指标与所述宿主机的内存超分量的超分差值；根据所述待补充虚拟机的性能损失结果，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分比例；根据所述超分差值以及所述补充内存超分比例，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分指标。可选的，所述装置，还包括宿主机内存超分量确定单元，被配置为：确定内存量控制参数，根据所述内存量控制参数，确定所述宿主机在所述未来时间段的预测内存量；确定所述多个虚拟机当前已使用内存量以及当前空闲内存量，并根据所述预测内存量、所述当前已使用内存量、以及所述当前空闲内存量，确定所述宿主机的内存超分量。可选的，所述装置，还包括时间段确定单元，被配置为：确定当前调度时刻以及预设时长，并根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，其中，所述当前调度时刻为所述未来时间段的时间起点。可选的，所述预设时长包括第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长；所述时间段确定单元，还被配置为：根据所述当前调度时刻、所述第一预设时长、所述第二预设时长、所述第三预设时长，确定三个第一历史时间段。可选的，所述状态数据确定单元 402, 还被配置为：确定所述多个虚拟机在所述三个第一历史时间段中各第一历史时间段的缺页状态数据。可选的，所述性能损失结果确定单元 404, 还被配置为：根据所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果；利用所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段对应的权重，对所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。可选的，所述缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价；所述性能损失结果确定单元 404, 还被配置为：根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述第一历史时间段的缺页次数以及缺页代价; 确定所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果；利用所述第一性能损失结果的权重、以及所述第二性能损失结果的权重，对所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果，进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。可选的，所述冷页数据确定单元 406, 还被配置为：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用时序预测模型，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述时序预测模型为机器学习模型。可选的，所述装置，还包括算法选择单元，被配置为：从算法池中确定目标性能损失算法以及目标冷页预测算法，其中，所述算法池中包括至少两个性能损失算法以及至少两个冷页预测算法；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，利用所述目标性能损失算法，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；所述根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，包括：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用所述目标冷页预测算法，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据。可选的，所述算法选择单元，还被配置为：从所述算法池中确定多个算法组合，其中，所述多个算法组合中的任意一个算法组合包括一个性能损失算法以及一个冷页预测算法；将多个算法组合确定为初始算法组合；根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合进行数据处理，获得所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标；根据各初始内存超分指标，确定目标内存超分指标，并根据所述目标内存超分指标对应的目标算法组合，确定所述目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法。可选的，所述算法选择单元，还被配置为：根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据，利用所述初始算法组合中包含的性能损失算法，确定所述多个仿真虚拟机的仿真初始性能损失结果；根据所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合中包含的仿真冷页预测算法，确定所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的仿真初始预测冷页数据；根据所述仿真初始性能损失结果以及所述仿真初始预测冷页数据，确定所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的初始内存超分指标。可选的，所述装置，还包括换页单元，被配置为：根据所述内存超分指标，确定所述多个虚拟机的目标内存页；将所述目标内存页置换至页面交换空间，其中，所述页面交换空间为不同于内存的存储空间。可选的，所述内存超分指标确定单元 408, 还被配置为：将所述多个虚拟机的性能损失结果相加，获得性能损失结果总和；根据各虚拟机的性能损失结果相对于所述性能损失结果总和的占比，确定所述多个虚拟机中各虚拟机的内存超分比例。可选的，所述算法选择单元，还被配置为：根据所述各初始内存超分指标，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值；根据所述各初始内存超分指标对应的受损值，从所述各初始内存超分指标中确定目标内存超分指标，其中，所述目标内存超分指标的受损值、小于或等于所述各初始内存超分指标的受损值中的任意一个；根据所述目标内存超分指标，将所述初始算法组合中、与所述目标内存超分指标对应的初始算法组合，确定为所述目标内存超分指标对应的目标算法组合；将所述目标算法组合中包含的性能损失算法确定为所述目标性能损失算法，以及将所述目标算法组合中包含的冷页预测算法，确定为所述目标冷页预测算法。可选的，所述算法选择单元，还被配置为：将所述各初始内存超分指标确定为目标仿真内存超分指标；利用所述目标仿真内存超分指标，对多个仿真虚拟机进行内存超分仿真，获得所述多个仿真虚拟机的初始受损值；将各仿真虚拟机的初始受损值之和，确定为所述目标仿真内存超分指标对应的受损值；根据所述目标仿真内存超分指标对应的受损值，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值。本说明书一个实施例提供的一种内存超分处理系统，通过利用状态数据确定单元, 确定多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，确定多个虚拟机的性能损失结果, 以利用性能损失结果确定单元，确定多个虚拟机由于缺页带来的宿主机性能（例如内存性能、输入输出性能等）损失，进一步的，利用冷页数据确定单元，实现利用多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，以得到多个虚拟机可承担的内存超分上限，从而利用内存超分指标确定单元，根据多个虚拟机的性能损失结果、以及多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，确定出多个虚拟机在未来时间段的内存超分指标，在考虑多个虚拟机的承担能力的情况下，对虚拟内存进行增加，使得各个虚拟机运行过程中的页面置换压力、地址转换压力降低，从而达到应用了该内存超分系统的宿主机内存性能、输入输出性能的降低概率的减少的效果，使得宿主机的运行平稳性的效果得到提高。上述为本实施例的一种内存超分处理系统的示意性方案。需要说明的是，该内存超分处理系统的技术方案与上述的内存超分处理方法的技术方案属于同一构思，内存超分处理系统的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述内存超分处理方法的技术方案的描述。图 5示出了根据本说明书一个实施例提供的一种计算设备 500的结构框图。该计算设备 500的部件包括但不限于存储器 510和处理器 520o 处理器 520与存储器 510 通过总线 530相连接，数据库 550用于保存数据。计算设备 500还包括接入设备 540, 接入设备 540使得计算设备 500能够经由一个或多个网络 560通信。这些网络的示例包括公用交换电话网 ( PSTN, Public Switched Telephone Network )、局域网 ( LAN, Local Area Network) 、广域网 (WAN, Wide Area Network)、个域网 ( PAN, Personal Area Network)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备 540可以包括有线或无线的任何类型的网络接口 (例如，网络接口卡 ( NIC, network interface controller) )中的一个或多个，诸如 IEEE802. 11无线局域网 (WLAN, Wireless Local Area Network ) 无线接口、全球微波互联接入 ( Wi-MAX, Worldwide Interoperability for Microwave Access ) 接口、以太网接口、通用串行总线 ( USB, Universal Serial Bus )接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信 ( NFC, Near Field Communication) 。在本说明书的一个实施例中，计算设备 500的上述部件以及图 5中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图 5所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。计算设备 500可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备 (例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等) 、移动电话 (例如，智能手机) 、可佩戴的计算设备 (例如，智能手表、智能眼镜等) 或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或个人计算机 ( PC, Personal Computer) 的静止计算设备。计算设备 500还可以是移动式或静止式的服务器。其中，处理器 520用于执行如下计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于计算设备实施例而言，由于其基本相似于内存超分处理方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见内存超分处理方法实施例的部分说明即可。本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于内存超分处理方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见内存超分处理方法实施例的部分说明即可。本说明书一实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序 /指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述内存超分处理方法的步骤。上述为本实施例的一种计算机程序产品的示意性方案。需要说明的是，该计算机程序产品的技术方案与上述的内存超分处理方法的技术方案属于同一构思，计算机程序产品的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述内存超分处理方法的技术方案的描述。上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、 U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器 ( ROM, Read-Only Memory ) 、随机存取存储器 ( RAM, Random Access Memory ) 、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些地区，根据专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本说明书实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本说明书实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本说明书实施例所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。以上公开的本说明书优选实施例只是用于帮助阐述本说明书。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书实施例的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本说明书实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本说明书。本说明书仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims

权利要求书

1.一种内存超分处理方法，应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，所述方法包括：确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据；根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述第二历史时间段的时长小于或等于所述第一历史时间段的时长，且所述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同；根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。

2.根据权利要求 1所述的内存超分处理方法，所述根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，包括：根据所述性能损失结果，确定所述多个虚拟机的内存超分比例；根据所述内存超分比例以及所述宿主机的内存超分量，确定所述多个虚拟机的初始内存超分指标；根据所述多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。

3.根据权利要求 2所述的内存超分处理方法，所述根据所述多个虚拟机的初始内存超分指标以及预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，包括：依次从所述多个虚拟机中确定目标虚拟机；在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，大于或等于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述预测冷页数据中包含的内存指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；或者在所述目标虚拟机的初始内存超分指标，小于所述目标虚拟机的预测冷页数据的情况下，将所述初始内存超分指标，确定为所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标；根据所述目标虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。

4.根据权利要求 1-3中任一项所述的内存超分处理方法，所述确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标之后，包括：根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标，确定总内存超分指标；在确定所述总内存超分指标小于所述宿主机的内存超分量的情况下，根据所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标与预测冷页数据，从所述多个虚拟机中确定待补充虚拟机；确定所述总内存超分指标与所述宿主机的内存超分量的超分差值；根据所述待补充虚拟机的性能损失结果，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分比例;

28 根据所述超分差值以及所述补充内存超分比例，确定所述待补充虚拟机的补充内存超分指标。

5.根据权利要求 2或 3所述的内存超分处理方法，所述根据所述内存超分比例以及所述宿主机的内存超分量，确定所述多个虚拟机的初始内存超分指标之前，还包括：确定内存量控制参数，根据所述内存量控制参数，确定所述宿主机在所述未来时间段的预测内存量；确定所述多个虚拟机当前已使用内存量以及当前空闲内存量，并根据所述预测内存量、所述当前已使用内存量、以及所述当前空闲内存量，确定所述宿主机的内存超分量。

6.根据权利要求 1-5中任一项所述的内存超分处理方法，所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据之前，还包括：确定当前调度时刻以及预设时长，并根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，其中，所述当前调度时刻为所述未来时间段的时间起点。

7.根据权利要求 6所述的内存超分处理方法，所述预设时长包括第一预设时长、第二预设时长、第三预设时长；所述根据所述当前调度时刻以及所述预设时长，确定第一历史时间段，包括：根据所述当前调度时刻、所述第一预设时长、所述第二预设时长、所述第三预设时长，确定三个第一历史时间段。

8.根据权利要求 7所述的内存超分处理方法，所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据，包括：确定所述多个虚拟机在所述三个第一历史时间段中各第一历史时间段的缺页状态数据。

9.根据权利要求 8所述的内存超分处理方法，所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果；利用所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段对应的权重，对所述多个虚拟机在所述各第一历史时间段的性能损失结果进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。

10.根据权利要求 1-9中任一项所述的内存超分处理方法，所述缺页状态数据包括缺页次数以及缺页代价；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机在所述第一历史时间段的缺页次数以及缺页代价；确定所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果；利用所述第一性能损失结果的权重、以及所述第二性能损失结果的权重，对所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页次数的第一性能损失结果、以及所述多个虚拟机针对所述第一历史时间段的缺页代价的第二性能损失结果，进行加权求和处理以及归一化处理，确定所述多个虚拟机的性能损失结果。

11.根据权利要求 1-10中任一项所述的内存超分处理方法，所述根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，包括：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用时序预测模型，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述时序预测模型为机器学习模型。

12.根据权利要求 1-11中任一项所述的内存超分处理方法，所述确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据之后，还包括：从算法池中确定目标性能损失算法以及目标冷页预测算法，其中，所述算法池中包括至少两个性能损失算法以及至少两个冷页预测算法；所述根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果，包括：根据所述缺页状态数据，利用所述目标性能损失算法，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；所述根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，包括：根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，利用所述目标冷页预测算法，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据。

13.根据权利要求 12所述的内存超分处理方法，所述从算法池中确定目标性能损失算法以及目标冷页预测算法，包括：从所述算法池中确定多个算法组合，其中，所述多个算法组合中的任意一个算法组合包括一个性能损失算法以及一个冷页预测算法；将多个算法组合确定为初始算法组合；根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合进行数据处理，获得所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标；根据各初始内存超分指标，确定目标内存超分指标，并根据所述目标内存超分指标对应的目标算法组合，确定所述目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法。

14.根据权利要求 13所述的内存超分处理方法，所述根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据、以及所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合进行数据处理，获得所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在仿真未来时间段的初始内存超分指标，包括：根据确定的多个仿真虚拟机的仿真缺页状态数据，利用所述初始算法组合中包含的性能损失算法，确定所述多个仿真虚拟机的仿真初始性能损失结果；根据所述多个仿真虚拟机在第二仿真历史时间段的仿真历史冷页数据，利用所述初始算法组合中包含的仿真冷页预测算法，确定所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的仿真初始预测冷页数据；根据所述仿真初始性能损失结果以及所述仿真初始预测冷页数据，确定所述初始算法组合对应的、所述多个仿真虚拟机在所述仿真未来时间段的初始内存超分指标。

15.根据权利要求 1-14中任一项所述的内存超分处理方法，所述根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标之后，还包括：根据所述内存超分指标，确定所述多个虚拟机的目标内存页；将所述目标内存页置换至页面交换空间，其中，所述页面交换空间为不同于内存的存储空间。

16.根据权利要求 2-3、 5中任一项所述的内存超分处理方法，所述根据所述性能损失结果，确定所述多个虚拟机的内存超分比例，包括：将所述多个虚拟机的性能损失结果相加，获得性能损失结果总和；根据各虚拟机的性能损失结果相对于所述性能损失结果总和的占比，确定所述多个虚拟机中各虚拟机的内存超分比例。

17.根据权利要求 13或 14所述的内存超分处理方法，所述根据各初始内存超分指标，确定目标内存超分指标，并根据所述目标内存超分指标对应的目标算法组合，确定所述目标性能损失算法以及所述目标冷页预测算法，包括：根据所述各初始内存超分指标，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值；根据所述各初始内存超分指标对应的受损值，从所述各初始内存超分指标中确定目标内存超分指标，其中，所述目标内存超分指标的受损值、小于或等于所述各初始内存超分指标的受损值中的任意一个；根据所述目标内存超分指标，将所述初始算法组合中、与所述目标内存超分指标对应的初始算法组合，确定为所述目标内存超分指标对应的目标算法组合；将所述目标算法组合中包含的性能损失算法确定为所述目标性能损失算法，以及将所述目标算法组合中包含的冷页预测算法，确定为所述目标冷页预测算法。

18.根据权利要求 17所述的内存超分处理方法，所述根据所述各初始内存超分指标，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值，包括：将所述各初始内存超分指标确定为目标仿真内存超分指标；利用所述目标仿真内存超分指标，对多个仿真虚拟机进行内存超分仿真，获得所述多个仿真虚拟机的初始受损值；将各仿真虚拟机的初始受损值之和，确定为所述目标仿真内存超分指标对应的受损值；根据所述目标仿真内存超分指标对应的受损值，确定所述各初始内存超分指标对应的受损值。

19.一种内存超分处理系统，应用于宿主机，所述宿主机运行有多个虚拟机，所述系统包括：状态数据确定单元，被配置为确定所述多个虚拟机在第一历史时间段的缺页状态数据；性能损失结果确定单元，被配置为根据所述缺页状态数据，确定所述多个虚拟机的性能损失结果；冷页数据确定单元，被配置为根据所述多个虚拟机在第二历史时间段的历史冷页数据，确定所述多个虚拟机在未来时间段的预测冷页数据，其中，所述第二历史时间段的时长小于或等于所述第一历史时间段的时长，且所述第二历史时间段与所述未来时间段的时长相同；内存超分指标确定单元，被配置为根据所述性能损失结果以及所述预测冷页数据，确定所述多个虚拟机在所述未来时间段的内存超分指标。

20.一种计算设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序/指令，所述处理器用于执行所述计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求 1至 18任意一项所述内存超分处理方法的步骤。

21.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求 1至 18任意一项所述内存超分处理方法的步骤。

22.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求 1至 18任意一项所述内存超分处理方法的步骤。

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