非一致访问分布共享存储技术(NUMA)是服务器架构的一种常见方式,它一定程度上解决了并行内存访问的瓶颈,对服务器性能的提升起到了十分重要的作用。但同时也带来了NUMA的经典问题,即访问本地内存资源的效率要比访问其他节点内存资源快,因此在NUMA架构下,在不考虑处理器负载的情况下,处理器资源与数据资源的亲和度越高,数据的处理效率越高。单根输入输出设备虚拟化(SR-IOV)是一种提升虚拟化环境下虚拟机网络性能的网卡技术,它通过输入输出设备内存管理单元(IOMMU)等硬件辅助虚拟化技术,实现了在减少虚拟机监控器的参与的情况下,完成虚拟机具备独立的内存空间,调用中断和直接内存访问(Direct Memory Access, DMA),进而提高虚拟机的网络性能。每当虚拟机的虚拟网卡(SR-IOV虚拟功能)开启时,虚拟机为其分配一段内存空间,虚拟机虚拟处理器(vCPU)访问该段内存中的数据时,处理器资源与该缓存就会产生经典的NUMA问题。本文研究对象为运行在NUMA架构下具有SR-IOV虚拟功能的虚拟机。它的网卡缓存分布对不同的NUMA节点具有不同的亲和度,因此我们首先考虑将vCPU调度至与缓存具有最优亲和度的节点上运行；同时我们考虑了物理处理器的实时负载情况,避免了调度算法选择了具有较优亲和度的节点但同时该节点物理处理器处于高负载,进而造成网络处理效果不佳的情况。本文实现了动态调度vCPU到最优的物理处理器(pCPU)上,以达到高效处理网络数据包的效果,使虚拟化下的网络性能达到最优,这些都深刻影响着网络服务器的性能。