随着虚拟化技术大量应用于云计算与大数据领域，数据中心中的虚拟机数量急剧增加。虚拟机热迁移是减少服务器管理和维护花费、提高资源利用率、实现绿色计算的关键技术。本文围绕虚拟机热迁移中存在的问题，提出了面向性能优化的自适应热迁移方案，本文的具体工作有以下三个方面:　　1.针对热迁移过程中脏页量过大问题，提出了自适应的迭代终止算法。　　在基于预拷贝和混合拷贝的虚拟机热迁移机制中，最大剩余脏页量和最大迭代拷贝次数是决定迁移迭代终止的两个条件。但是，对于内存密集型等应用负载，其产生的脏页量过大，导致无法合理地停止迭代拷贝，进而影响到最终的总迁移时间和数据传输总量。针对这个问题，本文通过监测和分析热迁移过程中虚拟机的剩余脏页量，提出了自适应的迭代终止算法ITC-LM，该算法能在不影响停机时间的同时有效减少大脏页量的虚拟机的迁移迭代次数。实验表明，ITC-LM算法可以适应多种负载场景，并且能够明显地降低虚拟机热迁移的总迁移时间和传输数据总量。　　2.针对缺页过多问题，提出了自适应预取页算法。　　基于后拷贝和混合拷贝的虚拟机热迁移机制在热迁移过程中虚拟机存在明显的缺页过多问题，进而会导致虚拟机在热迁移过程中的性能严重下降。针对这个问题，本文提出了两种预取页算法:基于缓存的预取页算法，通过识别并优先传输热点内存页，减少了目的端虚拟机缺页次数;基于内存访问局部性原理的预取页算法，通过主动传输缺页位置附近的内存页，从而提高目的端虚拟机内存访问命中率。基于此，本文综合了以上两种预取页算法进一步提出了自适应的预取页算法。实验表明，自适应预取页算法能有效的减少缺页次数，提高了热迁移过程中的虚拟机负载的性能。　　3.针对多种场景的热迁移需求，设计并实现了自适应的虚拟机热迁移系统。　　由于虚拟化云计算数据中心存在多种不同类型负载的虚拟机，不同的热迁移策略在不同负载类型下的效果表现也各不相同。本文设计并实现了一个自适应的虚拟机热迁移系统，用于复杂环境下的虚拟机热迁移。该系统集成了以上多个热迁移算法，主要模块包括信息输入模块、状态检测模块、可选算法池、算法选择与整合模块、迁移执行模块、协同控制器等。目前，该系统已实际部署到某企业的电信云项目中。