为了模拟云环境，我们使用Cloudsim构建了一个包含10个主机和30个虚拟机的云环境。其中，每个主机包含4个CPU、8GB内存和100GB存储空间；每个虚拟机包含1个CPU、2GB内存和20GB存储空间。 2.运行实验 在不同负载情况下，我们分别测试了基于多维QoS的虚拟机调度算法和传统的虚拟机调度算法，并记录了以下指标： VM启动时间 VM迁移时间 网络带宽 资源利用率 响应时间 具体而言，我们分别模拟了以下负载情况： 低负载：每个主机上运行3个虚拟机。 中等负载：每个主机上运行6个虚拟机。 高负载：每个主机上运行9个虚拟机。 请书写代码

为了模拟不同负载情况下的虚拟机调度算法，并记录相关指标，你可以使用CloudSim框架来实现。以下是一个示例代码，展示了如何模拟低、中、高三种负载情况下的虚拟机调度，并记录相关指标：

import org.cloudbus.cloudsim.*;
import org.cloudbus.cloudsim.core.CloudSim;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CloudSimExample {

    public static void main(String[] args) {
        int numHosts = 10;
        int numVMsLowLoad = 3;
        int numVMsMediumLoad = 6;
        int numVMsHighLoad = 9;

        List<Host> hostList = new ArrayList<>();
        List<Vm> vmList = new ArrayList<>();

        // 创建主机
        for (int i = 0; i < numHosts; i++) {
            List<Pe> peList = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j < 4; j++) {
                peList.add(new Pe(j, new PeProvisionerSimple(1000))); // 4个CPU，每个CPU 1000 MIPS
            }
            int ram = 8192; // 8GB内存
            long storage = 100000; // 100GB存储空间
            int bw = 10000; // 带宽

            hostList.add(new Host(i, new RamProvisionerSimple(ram), new BwProvisionerSimple(bw),
                    storage, peList, new CloudletSchedulerTimeShared()));
        }

        // 创建低负载下的虚拟机
        for (int i = 0; i < numVMsLowLoad; i++) {
            int mips = 1000; // 1个CPU，每个CPU 1000 MIPS
            int ram = 2048; // 2GB内存
            long storage = 20000; // 20GB存储空间
            int bw = 1000; // 带宽

            Vm vm = new Vm(i, 0, mips, 1, ram, bw, storage, "Xen", new CloudletSchedulerTimeShared());
            vmList.add(vm);
        }

        // 创建中等负载下的虚拟机
        for (int i = numVMsLowLoad; i < numVMsLowLoad + numVMsMediumLoad; i++) {
            int mips = 1000; // 1个CPU，每个CPU 1000 MIPS
            int ram = 2048; // 2GB内存
            long storage = 20000; // 20GB存储空间
            int bw = 1000; // 带宽

            Vm vm = new Vm(i, 0, mips, 1, ram, bw, storage, "Xen", new CloudletSchedulerTimeShared());
            vmList.add(vm);
        }

        // 创建高负载下的虚拟机
        for (int i = numVMsLowLoad + numVMsMediumLoad; i < numVMsLowLoad + numVMsMediumLoad + numVMsHighLoad; i++) {
            int mips = 1000; // 1个CPU，每个CPU 1000 MIPS
            int ram = 2048; // 2GB内存
            long storage = 20000; // 20GB存储空间
            int bw = 1000; // 带宽

            Vm vm = new Vm(i, 0, mips, 1, ram, bw, storage, "Xen", new CloudletSchedulerTimeShared());
            vmList.add(vm);
        }

        // 创建CloudSim仿真对象
        CloudSim simulation = new CloudSim();

        // 创建数据中心对象
        Datacenter datacenter = createDatacenter(simulation, hostList);

        // 创建虚拟机管理器对象
        VmAllocationPolicy vmAllocationPolicy = new VmAllocationPolicyQoS(hostList);
        DatacenterBroker broker = createBroker(simulation, vmList, vmAllocationPolicy);

        // 启动仿真
        simulation.startSimulation();

        // 获取实验结果
        List<Vm> vmsInDatacenter = broker.getVmList();
        for (int i = 0; i < vmsInDatacenter.size(); i++) {
            Vm vm = vmsInDatacenter.get(i);
            System.out.println("VM #" + vm.getId() + ":");
            System.out.println("   Startup Time: " + vm.getVmStartTime());
            System.out.println("   Migration Time: " + vm.getMigrationTime());
            System.out.println("   Network Bandwidth: " + vm.getCloudletScheduler().getNetServiceLevel());
            System.out.println("   Resource Utilization: " + vm.getTotalUtilizationOfCpu(simulation.clock()));
            System.out.println("   Response Time: " + vm.getResponseTime());
        }

        // 停止仿真
        simulation.stopSimulation();
    }

    private static Datacenter createDatacenter(CloudSim simulation, List<Host> hostList) {
        // 创建数据中心特性对象
        String arch = "x86";
        String os = "Linux";
        String vmm = "Xen";
        double timeZone = 10.0;
        double costPerSec = 3.0;
        double costPerMem = 0.05;
        double costPerStorage = 0.1;
        double costPerBw = 0.1;

        DatacenterCharacteristics characteristics = new DatacenterCharacteristics(arch, os, vmm, hostList, timeZone,
                costPerSec, costPerMem, costPerStorage, costPerBw);

        // 创建数据中心对象
        Datacenter datacenter = null;
        try {
            datacenter = new Datacenter("Datacenter", characteristics, new VmAllocationPolicySimple(hostList),
                    new ArrayList<Storage>(), 0);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 将数据中心添加到仿真对象
        simulation.add(datacenter);

        return datacenter;
    }

    private static DatacenterBroker createBroker(CloudSim simulation, List<Vm> vmList,
                                                 VmAllocationPolicy vmAllocationPolicy) {
        // 创建虚拟机管理器对象
        DatacenterBroker broker = null;
        try {
            broker = new DatacenterBroker("Broker", vmAllocationPolicy);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 将虚拟机列表添加到虚拟机管理器
        broker.submitVmList(vmList);

        // 将虚拟机管理器添加到仿真对象
        simulation.add(broker);

        return broker;
    }
}

上述代码中，我们首先通过`createDatacenter`方法创建了一个数据中心对象，并使用`createBroker`方法创建了一个虚拟机管理器对象。然后，我们将主机列表和虚拟机列表分别传递给数据中心和虚拟机管理器。在仿真过程中，CloudSim会自动分配和调度虚拟机到主机上，并记录相关指标。最后，我们通过遍历虚拟机列表，打印了每个虚拟机的指标信息。

请注意，在代码中我使用了`VmAllocationPolicyQoS`作为虚拟机分配策略，你可以根据你的需求自定义或使用其他虚拟机分配策略。

此外，请确保你已经正确导入所需的CloudSim类和包。你可以根据CloudSim的文档或示例代码进行进一步的学习和修改，以满足你的实验需求。