虚拟机热迁移技术作为虚拟化技术的重要组成部分之一,能够将运行中的虚拟机从一台物理服务器中无缝迁移到另外一台物理服务器中,对于实现云计算数据中心负载均衡,降低云计算数据中心能耗,提高云计算数据中心管理效率起着至关重要的作用。目前基于预拷贝算法的KVM虚拟机热迁移普遍存在着内存写密集型负载下重复传输内存脏页较多、迭代传输过程迟迟不能收敛等问题,影响了服务器集群的资源管理调配效率。为了解决上述问题,本文提出了一种基于相似度机制的热迁移优化策略,通过对内存脏页的分类,减少了内存脏页的重复传输,提高了热迁移的整体迁移效率。本文的主要贡献和工作内容如下:（1）本文分析了KVM虚拟化机制和热迁移机制,构建了虚拟机热迁移流程的数学模型,并通过设计对比实验,分析总结了热迁移过程存在的问题及其产生原因,从如何减少内存脏页重复传输的角度提出了相应的优化思路。（2）本文结合内存页的写脏特点,提出了一种基于相似度的内存脏页分类算法,通过引入基于汉明距离的相似度权重以及距离权重,赋予不同历史内存脏页位图所标记的内存脏页不同的加权访问频率,实现了普通脏页与高脏页的分离,减少了内存脏页的重复传输。（3）本文实现了一种内存页分类传输算法,该算法基于延迟拷贝的思想,借助两种辅助内存脏页位图,实现了虚拟机热迁移过程中所出现的不同写脏频率内存脏页的定制化传输,提高了热迁移的整体迁移效率。（4）本文设计了六组对照实验,分别从虚拟机内存大小、系统负载大小、系统负载种类、网络带宽大小、热迁移对系统应用程序的影响、系统负载持续时间等方面对比测试了本文提出的热迁移优化策略和官方原生热迁移策略的性能表现。实验结果表明本文提出的热迁移优化策略相比官方原生热迁移策略性能表现更佳,能够提高虚拟机的热迁移效率,满足多种虚拟机热迁移场景的需要。