多核体系结构可以使集群服务器聚合执行多个程序,以提高资源利用率并降低运营成本。共同执行多个程序可以提高系统吞吐量,但是,程序之间对共享资源的竞争会导致程序性能下降,并且性能下降的比例因程序而异。最后一级缓存（LLC）作为重要的共享资源,可以通过隐藏较大的内存访问延迟来提高程序的性能。默认情况下,所有共同执行的应用程序都会相互竞争LLC空间。对LLC的竞争可能会导致应用程序互相干扰,使应用程序的性能不可预测。利用资源隔离的方式可以减轻程序间的性能干扰,因此,合理地划分最后一级缓存空间对于提高程序性能具有重要的意义。目前,英特尔开发了缓存分配技术（CAT）,CAT技术允许为共同运行的应用程序组或处理器核分配特定的缓存空间。然而,如何划分缓存空间以提高集群服务器中所有共同执行程序的性能和缓存利用率成为了一个极具挑战性的问题。针对上述问题,论文从程序运行时缓存行为分析和基于程序性能动态调整缓存空间两方面展开工作,最终达到提高每一个共同执行程序性能的目的。论文的主要研究内容如下:第一,提出了一种基于HMO的性能分析方法。首先,论文利用Linux Cgroups工具划分处理器核和内存,以减少处理器争用和内存争用带来的影响;其次,利用性能分析工具Perf读取硬件性能监测单元（PMU）,获取程序运行时指标;然后,提出利用缓存上每千指令命中数（HPKI）、缓存上每千指令未命中数（MPKI）、缓存占用（Cache Occupancy）性能分析指标组合分析程序的缓存行为,并利用分析出的程序缓存行为对程序进行缓存敏感度分类;最终,识别出四种缓存使用类型,分别是:缓存侵略型、缓存敏感型、缓存中等型和缓存不敏感型。第二,提出了一种性能和公平性感知的缓存划分方法PFA。不同缓存敏感型程序对缓存空间需求不一,例如,缓存侵略型程序在运行时会占用大量的缓存资源,但该类型程序本身数据重用性很差,且缓存利用率很低,使读入缓存的数据被迅速换出,造成资源浪费的同时还影响了其他程序的性能。因此,论文通过程序的缓存使用类型初步指导共同执行程序的缓存划分。为了在提高程序性能的同时减少性能差异较大的情况,论文根据程序的缓存使用类型、性能下降程度和缓存占用情况动态地调整缓存空间,最终提高了每一个共同执行程序的性能。综上,论文以提高多个共同执行程序的性能和缓存利用率为研究目标,通过分析程序的LLC行为对程序的LLC使用类型进行分类,根据LLC使用类型合理地分配LLC空间并进行动态地调整。实验结果表明,与UM、CPA和PLD三种方法相比,论文的缓存划分方法使程序的平均性能损失分别减少了7.7%、6.2%和1.6%,不公平性平均减少了0.078。