虚拟化系统(如Xen)为大数据处理提供强大、灵活和可扩展的基础架构。在虚拟化系统中,虚拟机(VM)调度器是保证VM在虚拟机监视器(VMM)上获得良好性能的关键组件。由于不可预知的客户应用程序行为的变化,调度器应该具备根据VM的动态特性高适应性地将系统资源分配给每个VM。然而,Xen的Credit调度器,面对大数据环境下任务的多样性和多变性,在任务适应性方面仍然存在不足。对于I/O密集型的任务,Credit调度器不能有效得降低延迟;对非I/O密集型的虚拟机,Credit调度器并不友好;并且Credit调度器并不提供对多样化的虚拟机提供异质化的调度策略,适用性较低。VM分类和异质化的资源分配策略是弥补这些不足的主流思路。在基于这个思路的尝试改进虚拟机调度器的众多方法中,Xen官方组织已经选择了cpupool机制并将其作为提高VM调度器适应性的解决方案集成到了Xen中。cpupool机制背后的核心思想是将机器上的物理CPU核心划分为不同的池。每个池都有一个完全独立的虚拟机调度器,可以设置不同的调度参数。但是,cpupool机制不包含对VM进行分类的算法或时间片分配策略,这是实现具有较高任务适应能力的VM调度器所不可或缺的组件。在本文中,我们将讨论VM调度器的优化机会,并提出基于cpupool机制对任务具有高适应性的VM调度器增强方案vSimilar,该增强方案使用VM多分类模型对不同I/O特性的虚拟机进行分类。另外,通过动态时间片调优函数,vSimilar能够为虚拟机确定更加合理的时间片,为异质化的VM提供合理的资源分配策略。这两种增强措施都使得vSimilar在虚拟化系统中对多变的数据处理任务具有足够的适应性。实验评估表明,vSimilar可以显著提高Xen虚拟化系统的性能。例如,使用vSimilar的VM服务器可以将客户端的Ping往返时间(Ping RTT)在5ms以内的占比从30%提高到90%;实验证明vSimilar虚拟机调度器增强方案对非I/O密集型任务更加友好;对于Xen托管的VM Web服务器,vSimilar也将页面操作速率提高了17.8%。