实时系统中的非定期任务调度算法综述
常用的调度算法
常用的调度算法调度算法是指操作系统中用于决定进程何时执行、何时暂停等的一种算法。
常用的调度算法包括先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、优先级调度、时间片轮转等。
下面将对这些常用的调度算法进行详细介绍。
一、先来先服务（FCFS）先来先服务是最简单的调度算法之一，它按照进程到达的顺序进行调度，即谁先到谁先执行。
这种算法容易实现，但是存在“饥饿”现象，即如果某个进程长时间等待，则其他进程可能会一直占用CPU资源，导致该进程无法得到执行。
因此，在实际应用中，FCFS很少被使用。
二、短作业优先（SJF）短作业优先是一种以作业运行时间为依据的调度算法。
它通过预测每个进程需要运行的时间，并将其按照运行时间从小到大排序，然后依次执行。
这种算法可以最大限度地减少平均等待时间和平均周转时间，并且不会出现“饥饿”现象。
但是，在实际应用中，由于很难准确预测每个进程需要运行的时间，因此SJF也存在缺陷。
如果预测不准确，那么就会出现长作业等待短作业的情况，导致长作业的等待时间变长。
三、优先级调度优先级调度是一种按照进程优先级进行调度的算法。
每个进程都有一个优先级，系统会根据进程的优先级来决定下一个要执行的进程。
通常情况下，优先级越高的进程越有可能得到CPU资源。
但是，如果某个进程的优先级一直比其他进程高，那么其他进程就会一直等待，导致“饥饿”现象。
此外，在实际应用中，由于不同进程之间的优先级差别较大，因此可能会导致低优先级的进程长时间等待。
四、时间片轮转时间片轮转是一种按照时间片进行调度的算法。
它将CPU资源划分成若干个时间片，并将每个时间片分配给一个正在运行或等待运行的进程。
当一个进程用完了它所分配到的时间片后，系统会将其挂起，并将CPU资源分配给下一个等待运行的进程。
这种算法可以避免“饥饿”现象，并且能够保证所有正在运行或等待运行的进程都能够得到CPU资源。
但是，如果时间片太小，会导致进程频繁切换，影响系统性能；如果时间片太大，会导致长作业等待时间变长。
实时系统中的实时任务调度与实时资源管理技术评估研究(一)
实时系统中的实时任务调度与实时资源管理技术评估研究概要本文将重点探讨实时系统中的实时任务调度与实时资源管理技术，并对各种技术进行评估研究。
实时系统是指对任务响应时间要求非常高的系统，能够在预定时间内完成任务。
实时任务调度与实时资源管理是实时系统中的关键问题，对于实现系统的高效运行具有重要意义。
一、实时任务调度技术1.静态调度算法静态调度算法适用于任务响应时间要求严格且不会发生变化的实时系统。
常用的静态调度算法有最早截止时间优先（EDF）调度算法和最小松弛度（LLF）调度算法。
EDF调度算法根据任务的截止时间来调度任务，保证截止时间最早的任务最先执行；LLF调度算法根据任务的松弛度来调度任务，保证松弛度最小的任务最先执行。
2.动态调度算法动态调度算法适用于任务的响应时间要求会动态变化的实时系统。
常用的动态调度算法有最早截止时间优先（EDF）调度算法、最小松弛度（LLF）调度算法和最小松弛度交换（LAX）调度算法。
这些算法根据任务的特性和运行时的变化来动态地调整任务的调度顺序，以满足实时系统的需求。
二、实时资源管理技术1.固定优先级分配（Fixed-priority assignment）固定优先级分配是一种常用的资源管理技术，根据任务的优先级来分配资源。
任务的优先级一旦确定，就不会随着运行时的变化而改变。
这种技术简单有效，但可能面临资源饥饿的问题。
2.基于服务器的资源管理技术（Server-based resource management）基于服务器的资源管理技术将系统中的资源划分为若干个服务器，任务通过请求服务器来获取资源。
这种技术可以根据任务的需求动态地分配资源，并保证任务的响应时间。
但是，服务器的数量和位置的选择会影响系统的性能。
三、实时任务调度与实时资源管理技术评估1.性能评估指标性能评估指标是评估实时任务调度与实时资源管理技术是否符合系统需求的重要标准。
常用的性能评估指标包括任务响应时间、任务延迟、资源利用率等。
任务调度算法
任务调度算法任务调度算法是一种计算机算法，用于安排和管理任务的执行顺序和时间。
在计算机系统中，任务调度是一个非常重要的问题，因为多个任务需要在同一时间内执行。
任务调度算法可以帮助优化资源利用率，提高系统性能，同时保证任务的实时性和可靠性。
任务调度算法通常被用于操作系统、分布式系统、数据库管理系统等领域。
其中，最常见的任务调度算法包括以下几种：1. 时间片轮转调度算法：该算法为每个任务分配一个固定的时间片，当一个任务的时间片用完后，该任务就会被暂停，然后继续执行下一个任务。
这个过程不断循环，直到所有任务都完成。
2. 优先级调度算法：该算法为每个任务分配一个优先级，优先级高的任务先执行。
这个算法可以根据任务的重要性和紧急程度来安排任务的执行顺序。
3. 最短作业优先调度算法：该算法根据任务的执行时间来安排任务的执行顺序。
执行时间短的任务先执行，执行时间长的任务后执行。
4. 基于事件驱动的调度算法：该算法根据事件的发生时间来安排任务的执行顺序。
当一个事件发生时，与该事件相关的任务就会被触发并开始执行。
除了以上几种常见的任务调度算法，还有一些其他的算法，如静态优先级调度算法、动态优先级调度算法等。
不同的任务调度算法适用于不同的场景和应用，因此在选择合适的算法时需要根据具体情况进行选择。
在实际应用中，任务调度算法的优化可以显著提高系统性能和效率。
例如，在分布式系统中，任务调度算法可以帮助平衡不同节点上的任务负载，提高系统的稳定性和可靠性。
在数据库管理系统中，任务调度算法可以优化查询和更新流程，提高数据库的响应速度和性能。
因此，对于任何一个需要处理多个任务的系统来说，任务调度算法都是必不可少的。
调度的调度算法实验报告
调度的调度算法实验报告调度的调度算法实验报告引言：调度是计算机科学中一个重要的概念，它涉及到任务分配、资源管理和优化等方面。
调度算法则是实现调度的关键，它决定了任务的执行顺序和资源的分配方式。
在本次实验中，我们将探讨几种常见的调度算法，并通过实验对其性能进行评估和比较。
一、先来先服务算法（FCFS）先来先服务算法是最简单的调度算法之一，它按照任务到达的先后顺序进行处理。
实验中，我们模拟了一个任务队列，每个任务有不同的执行时间。
通过实验结果可以看出，FCFS算法的优点是简单易懂，但当任务的执行时间差异较大时，会导致平均等待时间较长。
二、最短作业优先算法（SJF）最短作业优先算法是一种非抢占式调度算法，它根据任务的执行时间来进行排序。
实验中，我们将任务按照执行时间从短到长进行排序，并进行调度。
实验结果显示，SJF算法的优点是能够最大程度地减少平均等待时间，但当任务的执行时间无法预测时，该算法可能会导致长任务等待时间过长的问题。
三、时间片轮转算法（RR）时间片轮转算法是一种抢占式调度算法，它将任务分为多个时间片，并按照顺序进行调度。
实验中，我们设置了每个时间片的长度，并将任务按照到达顺序进行调度。
实验结果表明，RR算法的优点是能够公平地分配资源，但当任务的执行时间超过一个时间片时，会导致上下文切换频繁，影响系统的性能。
四、最高响应比优先算法（HRRN）最高响应比优先算法是一种动态调度算法，它根据任务的等待时间和执行时间来计算响应比，并选择响应比最高的任务进行调度。
实验中，我们根据任务的到达时间、执行时间和等待时间计算响应比，并进行调度。
实验结果显示，HRRN算法能够在一定程度上平衡长任务和短任务的等待时间，但当任务的执行时间过长时，会导致其他任务的等待时间过长。
五、多级反馈队列算法（MFQ）多级反馈队列算法是一种综合性的调度算法，它将任务分为多个队列，并根据任务的执行情况进行调度。
实验中，我们设置了多个队列，并根据任务的执行时间和等待时间进行调度。
嵌入式系统中的实时操作系统调度算法
嵌入式系统中的实时操作系统调度算法嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，其设计目标是在特定的应用领域内提供高度可靠和实时的性能。
实时操作系统（RTOS）是嵌入式系统中常用的操作系统类型，它以管理任务和资源的方式为应用程序提供服务。
实时操作系统中的任务调度算法起着至关重要的作用，它们决定了任务执行的顺序和优先级，直接影响系统的实时性能和稳定性。
实时操作系统中常用的任务调度算法包括时间片轮转调度（Round-Robin Scheduling）、优先级调度（Priority Scheduling）、最早截止时间优先调度（Earliest Deadline First Scheduling）等。
每种调度算法都有其自身的特点和适用场景，下面将逐一进行介绍。
1. 时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是实时操作系统中最常见的调度算法之一。
它基于任务的优先级，为每个任务分配一个固定长度的时间片，并按顺序轮流执行任务，每个任务在一个时间片内执行完毕后转移到下一个任务。
当时间片用尽时，下一个任务将获得执行机会。
这种调度算法保证了每个任务的执行时间相对均匀，避免了某个任务霸占资源而导致其他任务无法运行的情况。
时间片轮转调度算法适用于任务的执行时间相对较短和相对平衡的场景，对于响应时间要求较高的实时系统非常有效。
然而，当任务的执行时间差异较大或任务的数量过多时，时间片轮转调度算法可能会导致任务响应时间的不确定性，不适用于要求确定性响应时间的实时系统。
2. 优先级调度算法优先级调度算法是一种简单而直观的调度算法，它为每个任务分配一个优先级，并按照优先级顺序进行调度，具有较高优先级的任务将优先执行。
在实时操作系统中，任务的优先级通常由开发者根据任务的重要性、对实时性的要求和资源的需求等因素进行设定。
优先级调度算法适用于对任务执行时间要求相对灵活的实时系统。
这种调度算法在任务完成时间较长的情况下可以保证重要任务先执行，但是如果任务的数量过多或优先级设置不当，可能会导致低优先级任务长时间等待的情况，从而影响系统的实时性。
实时系统中的任务调度与时钟同步方法
实时系统中的任务调度与时钟同步方法引言在当今高速发展的信息时代，实时系统正成为各个领域中不可或缺的部分。
无论是航空航天、交通运输还是工业控制，都需要依靠实时系统来确保任务的准确执行。
而实现实时任务调度和时钟同步是实时系统中至关重要的问题。
本文将探讨实时系统中的任务调度与时钟同步方法，并对其进行深入分析和探索。
任务调度方法实时系统中的任务调度是指将系统中的任务按照一定的调度策略进行合理分配和执行的过程。
正确的任务调度可以保证系统的实时性和可靠性。
以下是一些常见的任务调度方法。
1. 最早截止时间优先调度算法最早截止时间优先调度算法是一种常见的静态调度算法。
该算法按任务的截止时间的先后顺序进行调度，优先处理截止时间最早的任务。
这种方法适用于任务截止时间严格的应用场景，能够保证任务的及时完成。
2. EDF调度算法EDF（Earliest Deadline First）调度算法是一种动态优先级调度算法。
该算法根据任务的最早截止时间，动态调整任务的优先级。
优先级最高的任务将被先执行，以确保任务的按时完成。
EDF调度算法灵活性较高，适用于任务执行时间动态变化的场景。
3. 优先级调度算法优先级调度算法是实时系统中最常用的调度算法之一。
该算法通过为每个任务分配不同的优先级，根据优先级高低进行调度。
优先级低的任务将会被推迟，优先级高的任务会被立即执行。
这种方法可以根据任务的重要性和紧急程度进行合理的调度。
时钟同步方法在实时系统中，时钟同步是确保系统各个组件协同工作的重要一环。
不同组件之间需要依靠精确的时间信息进行任务调度和数据交互。
以下是一些常见的时钟同步方法。
1. NTP协议NTP（Network Time Protocol）是一种用于实现计算机网络中时钟同步的协议。
该协议利用网络中的时间服务器和客户端来实现时钟同步。
NTP协议通过根据对比参考时钟和本地时钟的差异来进行时钟调整。
它能够提供较高的时钟同步精度，并在网络延迟变化时进行自适应调整。
单片机指令的实时操作系统与任务调度
单片机指令的实时操作系统与任务调度在单片机应用中，实时操作系统（RTOS）和任务调度是关键的技术。
实时操作系统是一种能够及时响应和处理任务的操作系统，而任务调度是指根据优先级和时间限制来合理地分配任务执行的过程。
本文将探讨单片机指令的实时操作系统与任务调度的相关内容。
一、实时操作系统的概念与特点实时操作系统是一种能够在特定时间范围内完成任务的操作系统。
它具有以下几个特点：1. 响应时间可预测：实时操作系统能够在规定的时间内响应各类任务，保证任务的及时执行。
2. 任务优先级管理：实时操作系统能够根据任务的优先级来进行合理的任务调度，确保高优先级任务优先执行。
3. 任务同步与通信：实时操作系统能够实现任务之间的同步与通信，使得各个任务能够协调工作。
二、单片机指令的实时操作系统设计原则在设计单片机指令的实时操作系统时，需要考虑以下几个原则：1. 系统可靠性：实时操作系统需要具备高度的可靠性，保证任务的及时响应和正确执行。
2. 系统效率：实时操作系统需要尽可能地提高任务的执行效率，减少系统开销和响应时间，提高系统的吞吐量。
3. 任务调度策略：实时操作系统需要设计合适的任务调度策略，根据任务的优先级和时间限制合理分配任务的执行顺序。
三、任务调度算法任务调度算法是实时操作系统中的核心内容，常用的任务调度算法有以下几种：1. 固定优先级调度（Fixed-Priority Scheduling）：根据任务的优先级进行调度，具有简单和高效的优点。
2. 循环调度（Round-Robin Scheduling）：按照任务的到达顺序和时间片轮转进行调度，公平而灵活。
3. 最早截止时间优先调度（Earliest Deadline First Scheduling）：根据任务的截止时间进行调度，保证任务的及时完成。
四、实时操作系统在单片机应用中的实践实时操作系统在单片机应用中具有广泛的应用，例如嵌入式系统、物联网设备等。
在这些应用中，实时操作系统的任务调度发挥着重要的作用。
高性能计算中的任务调度算法技术综述
高性能计算中的任务调度算法技术综述随着科技的飞速发展，高性能计算在科学研究、工程设计以及产业创新中扮演着举足轻重的角色。
高性能计算的效率和性能取决于任务调度算法的设计和优化，因此任务调度算法技术的研究变得尤为重要。
一、任务调度算法的重要性任务调度算法是高性能计算中的核心问题之一。
它涉及到如何将待执行的任务分配给计算节点以达到最优性能的问题。
优秀的任务调度算法能够合理地分配计算资源，提高计算集群的利用率，并且最大限度地减少任务的执行时间，从而达到高性能计算的目标。
二、任务调度算法的分类根据任务执行顺序的不同，可以将任务调度算法分为静态调度和动态调度两类。
静态调度算法在任务开始执行前就决定任务执行的顺序，适用于信息量不大且具有确定性的问题。
而动态调度算法则根据任务的执行情况来动态决定任务的执行顺序，适用于信息量大或者任务执行时间难以预测的问题。
三、任务调度算法的常用方法1. EDF算法最早出现的任务调度算法之一是最早截止时间（EDF）算法。
该算法根据任务的截止时间来决定任务的执行顺序。
对于每个任务，选择截止时间最早的任务先执行，通过动态调度来实现最优性能。
EDF算法具有简单、容易实现的优点，但是对于长任务队列和资源限制时，该算法可能导致任务错过截止时间。
2. SJF算法短作业优先（SJF）算法是一种静态调度算法，它将任务按照执行时间的长短进行排序，选择执行时间最短的任务先执行。
SJF算法在任务执行时间可预测的情况下能够保证最短的平均等待时间，但是当任务的执行时间难以预测时，可能会导致长任务等待时间过长。
3. 基于遗传算法的任务调度遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在任务调度中，可以使用遗传算法来进行任务分配和调度。
首先，将待执行的任务表示为个体，通过交叉、变异等操作生成下一代任务分配方案，并通过适应度函数来评估任务调度的优劣。
逐步演化，直到找到最优的任务调度方案。
基于遗传算法的任务调度算法可以较好地解决复杂的任务分配问题，但是计算复杂度较高。
调度任务综述
调度任务综述任务调度是操作系统的重要组成部分，一般的任务调度由操作系统内核负责管理，将处理器公平合理地分配给各个任务。
对于实时操作系统，多个任务轮流使用处理器，所以说完成分配处理器的调度是系统最为频繁的工作，任务调度的好坏度直接影响实时系统的性能和响应时间。
一、任务调度的功能在事实系统运行中，多个任务轮流使用处理器资源，所以说完成分配处理器的调度是系统中最为频繁的工作，任务调度的好坏直接影响着实时系统的性能和响应时间。
任务调度的功能有以下几个：（1）记录当前的任务状态，包括每个任务的临时变量、各种状态寄存器、执行时间、任武明等，将这些信息保存到任务控制块（CTB）中，一旦任务具备运行条件后，处理器会将任务控制块中的信息全部取出来继续执行任务。
（2）根据任务调度算法决定就绪任务中哪一个任务能够执行，可以拥有处理器资源。
调度算法有先来先服务（FIFO）、基于优先级的调度算法等。
调度算法不同，组织就绪任务队列的方式也不同。
（3）分配处理器，将处理器资源分配给调度算法选中的某个任务。
（4）任务运行借宿后作善后处理工作，如保存当前信息等。
二、任务调度的性能准则系统完成任务的调度，最关键的就是调度算法，调度算法的好坏需要分析调度算法的性能准则（1）响应时间这是实时系统中最为关键的性能指标。
响应时间越快则实时性越好。
（2）处理机利用率处理机作为最关键的资源，应当尽可能使处理机处于利用状态。
（3）等待时间指当任务处于就绪状态后进入运行态所花的时间，系统的等待时间越小，则调度算法性能越好。
（4）吞吐量指系统单位时间完成作业或者任务的平均数量，可以用来衡量处理机的工作负担和工作效率。
三、任务调度方式调度方式从任务可否被抢占的角度来区分，可分为可打断调度和不可打断调度。
（1）可打断调度可打断调度是实时系统的基本功能。
当一个任务执行时，如果有更高优先级或者更重要的任务就绪，则可以打断当前任务的执行状态，执行高优先级的任务，等到高优先级的任务执行完成是，再恢复以前被中断的状态信息。
云计算中的任务调度与资源管理技术综述
云计算中的任务调度与资源管理技术综述云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各个领域得到广泛的应用。
随着云计算的普及，任务调度与资源管理成为了云计算系统中至关重要的一环。
本文将对云计算中的任务调度与资源管理技术进行综述，探讨其在提高系统性能和资源利用效率方面的重要作用。
一、任务调度技术任务调度是指根据任务的特性和系统的资源情况，将任务分配给可用的计算资源进行执行的过程。
云计算环境下的任务调度主要面临以下几个关键问题：1. 任务分配策略：合理的任务分配策略能够实现任务的负载均衡，提高系统的性能和响应速度。
常用的任务分配策略包括基于队列的先来先服务（FCFS）、动态优先级调度（DPNS）等。
2. 任务调度算法：任务调度算法的设计直接影响着系统的任务分配效果。
常用的任务调度算法有最小处理时间（SPT）、最大松弛度优先（MSF）等。
3. 弹性调度：云计算中的任务调度需要考虑系统资源的弹性扩展。
通过实时监控系统资源负载，实现动态的资源调配，以适应不断变化的任务需求。
二、资源管理技术资源管理是指对云计算系统中的计算、存储和网络等资源进行有效地分配和管理。
合理的资源管理技术能够提高资源的利用效率，降低系统的开销和能耗。
以下是常见的资源管理技术：1. 虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化为多个虚拟资源，并在虚拟机之间进行调度和管理，实现资源的共享和高效利用。
常见的虚拟化技术有硬件虚拟化、容器虚拟化等。
2. 自动化资源调度：通过自动化技术实现对资源的动态调度和分配，根据不同的任务需求和资源利用情况，实现最佳的资源分配策略。
常见的自动化资源调度技术包括负载平衡、容错恢复等。
3. 资源监控与优化：通过对系统资源进行实时监测和分析，提供有效的资源管理策略和优化方案。
例如，根据历史数据和预测模型，合理安排资源的使用，以提高整个系统的性能。
三、任务调度与资源管理的挑战尽管任务调度和资源管理在云计算中扮演着关键角色，但也面临着一些挑战：1. 大规模任务调度：云计算系统中存在大量任务需要进行调度，调度算法和策略需要考虑任务规模的扩展性和效率。
CPU任务调度算法的比较与分析
CPU任务调度算法的比较与分析CPU是计算机系统的核心组件之一。
它负责执行所有的指令和处理所有的数据，控制整个计算机系统的运作。
在多任务操作系统中，CPU节点上有多个进程，并且CPU需要负责按照一定的调度策略来安排任务。
因此，任务调度算法的合理性对操作系统的性能和稳定性都有着非常重要的影响。
本文将从各个角度对CPU 任务调度算法进行比较和分析。
一、基本概念任务调度是指操作系统中负责分配处理器时间片给各个进程或线程，以达到多任务并发执行的技术方法。
任务调度算法是进程调度的核心。
操作系统中的任务调度算法需要解决的问题是如何按照一定的规则合理地分配CPU资源，进而提高CPU的利用率、系统的响应速度和吞吐量。
任务调度算法通常分为三种：协同式调度算法、抢占式调度算法和混合式调度算法。
（1）协同式调度算法协同式调度算法，即非抢占式调度算法，也称为合作式调度算法。
这种算法是按照任务自愿释放CPU资源的原则进行的。
任务需要主动地放弃CPU，才能被系统调度给其他任务。
协同式调度算法的优点是简单、高效、低开销，但其缺点是容易造成一些“饥饿”现象。
这种调度算法适用于计算资源相对较少的环境。
（2）抢占式调度算法抢占式调度算法是指当一个高优先级任务进入时，调度程序可以抢占正在执行的任务，并将CPU分配给进程优先级更高的任务。
抢占式调度算法的优点是避免了“饥饿”现象，提高了系统的响应速度和吞吐量。
其缺点是对于CPU资源的管理需要更多的开销。
通常情况下，抢占式调度可以使系统更加公平、可靠，但其带来的开销相对比较大。
（3）混合式调度算法混合式调度算法，即抢占式与协同式调度算法的混合。
混合式调度算法在缺点上继承了抢占式调度算法与协同式调度算法的优点，但在决策依据上更加的灵活。
一般来说，在多任务操作系统中，混合式调度算法是最常见的调度算法。
二、常用的任务调度算法接下来，我们将介绍一些常用的任务调度算法。
（1）轮转法（Round Robin）轮转法是最为常见的任务调度算法之一。
实时分析工作流调度方法
实时分析工作流调度方法静态调度是在作业提交前根据先验知识和工作负载进行调度。
常用的方法有：1.静态优先级调度：根据任务的重要性和优先级分配资源和调度时间。
优先级高的任务能够更早地得到执行，并占用更多的资源。
2.负载均衡调度：根据任务的负载状况和资源利用率，将任务分配到合适的节点上，保证任务之间的负载均衡，提高整个系统的性能。
3.数据本地性调度：将任务分配到与其相关的数据所在的节点上，以减少数据传输开销，提高任务的执行效率。
动态调度是根据实时的系统状态和任务执行情况进行调度决策。
常用的方法有：1.基于状态预测的调度：通过分析系统的运行状态和历史数据，预测未来的系统负载和资源需求，从而合理调度任务的执行时间和资源分配。
2.基于任务优先级的动态调度：根据任务的重要性和执行情况，动态调整任务的执行顺序和优先级，确保紧急任务得到及时处理，提高整体系统的效率。
3.基于反馈控制的调度：根据实时系统的反馈信息，调整任务的执行策略和资源分配，实现动态控制和优化。
除了以上方法，还有一些其他的调度方法可以用于实时分析工作流的调度：1.遗传算法：通过模拟生物进化过程，不断优化调度策略，找到最优解。
2.强化学习：采用试错的方法，通过不断尝试和学习，找到最优的调度策略。
3.混合调度策略：将多种调度方法结合起来，根据实际情况选择合适的方法进行调度决策。
总的来说，实时分析工作流调度方法需要综合考虑任务的特点、资源的利用率和系统的状态，以实现高效的调度和管理。
随着技术的发展和需求的变化，调度方法也在不断创新和进化，以满足实时分析的需求。
实时调度算法之EDF算法
实时调度算法之EDF算法实时调度算法之EDF算法(Earliest Deadline First)是一种常见的实时任务调度算法，其核心思想是根据任务的最早截止时间来进行任务的调度。
EDF算法首先将任务按照截止时间从小到大排序，然后优先调度具有最早截止时间的任务，以保证任务的截止时间得到满足。
EDF算法的主要步骤如下：1.初始化：将所有的实时任务按照截止时间从小到大排序，初始化系统时钟。
2.选择任务：选择具有最早截止时间的任务进行调度。
3.执行任务：执行所选任务，直到完成或者到达截止时间。
4.更新截止时间：如果任务未完成，则将其截止时间向后移动。
5.返回步骤2在EDF算法中，任务截止时间的选择是至关重要的。
如果存在截止时间无法满足的情况，则系统可能出现任务丢失，导致严重的系统错误。
因此，在设计实时任务系统时，需要合理设置任务的截止时间，以保证任务能够按时完成。
EDF算法的优点是能够满足任务的截止时间要求，具有较高的实时性，适用于对任务响应时间要求较高的场景。
另外，EDF算法可以充分利用系统资源，提高系统的利用率。
然而，EDF算法也存在一些限制和挑战。
首先，EDF算法对任务的截止时间要求较高，如果任务的截止时间无法准确设置，可能导致系统性能下降。
其次，EDF算法无法处理任务的优先级，无法保证低优先级任务的执行。
因此，EDF算法主要适用于任务优先级相同，或者任务的截止时间能够准确设置的场景。
在实际应用中，为了提高EDF算法的性能和可靠性，通常会采取一些优化措施。
例如，引入抢占式调度，通过中断等方式中断当前任务的执行，切换到具有更早截止时间的任务上。
此外，还可以根据任务的执行时间和截止时间间隔，动态调整任务的优先级，以提高系统的负载能力和资源利用率。
总之，EDF算法是一种基于最早截止时间的实时任务调度算法，能够保证任务截止时间的满足，具有较高的实时性和性能。
通过合理设置任务的截止时间和采取优化措施，可以进一步提高EDF算法的性能和可靠性。
嵌入式操作系统中的实时调度算法
嵌入式操作系统中的实时调度算法嵌入式操作系统是在资源受限的嵌入式系统中运行的一个特殊操作系统。
实时调度算法是嵌入式操作系统中一个重要的组成部分，它决定了系统的响应时间和可靠性。
本文将详细讨论嵌入式操作系统中的实时调度算法，并分步骤进行介绍。
1. 什么是实时调度算法实时调度算法是一种用于确定系统中任务执行顺序和优先级的算法。
实时系统要求任务在特定的时间约束下完成。
因此，实时调度算法需要在保证任务完成时间的前提下，进行任务的调度。
2. 常见的实时调度算法在嵌入式操作系统中，常见的实时调度算法有以下几种：2.1 固定优先级调度算法(Fixed Priority Scheduling)2.2 最早截止时间优先调度算法(Earliest Deadline First Scheduling)2.3 循环调度算法(Round Robin Scheduling)2.4 最优实时调度算法(Optimal Real-Time Scheduling)3. 固定优先级调度算法(Fixed Priority Scheduling)固定优先级调度算法是根据任务的优先级进行任务的调度，优先级越高的任务越早执行。
该算法通常使用静态优先级，即优先级在任务开始前就确定好了。
4. 最早截止时间优先调度算法(Earliest Deadline First Scheduling)最早截止时间优先调度算法是根据任务的截止时间来确定任务的优先级。
任务的截止时间越早，优先级越高。
该算法通常使用动态优先级，即任务的优先级在运行时根据截止时间动态变化。
5. 循环调度算法(Round Robin Scheduling)循环调度算法采用循环队列的方式进行任务的调度，每个任务按照一定的时间片轮流执行。
当一个任务的时间片用完后，系统将切换到下一个任务。
这样，所有任务将按照相同的时间片轮流执行。
6. 最优实时调度算法(Optimal Real-Time Scheduling)最优实时调度算法是一种理论上最佳的调度算法，它可以保证所有任务的截止时间都能得到满足。
实时调度算法综述
这类算 法 的基本 思想 是 ，搜 索从 一个 初始 分配 方案 开始 ， 每次 迭代 产生 新 的方案作 为 备选方 案 。 时对每 一个备 选方 案 同
进 行 可 行 性 测 试 ， 有 那 些 可 行 的 方 案 才 被 保 留 下 来 。 这 类 算 只
法 比较经 典 的有模 拟退火 算法 、 神经 网络算 法 。
静态 调度 算 法一 般 分成 两个 部 分 ： 态 的任 务 分配 ， 静 即决 定 任 务 分配 在 哪个 处 理机 上 运行 ， 以及 静态 的任务 调度 ， 即决 定 分 配在 同一处 理 器上 的任务 的执 行顺序 。 静态任 务分 配就采 用单处 理 器的 调度算 法 ， 而静 态 的任务 分配是 多处 理器调 度所 特有 的问题 ， 据静 态 的任 务分 配 方案 的不 同 ， 以将多 处理 根 可 器静 态调 度算 法分 为不 同的类 型 。
度 比较高 。
直 到现 在 。 度算 法 有许 多 分类 的方法 ， 调 各种 分 类 的侧 重点 与多处 理 器调 度 算法 ： 法二 ， 方 从调 度 算法 是 否要 先 知道 实 时
不 同 。 法 一 ， 处 理 器 角 度 来 看 ， 以分 为 单 处 理 器 调 度 算 法 方 从 可
２１ ．． 基 于 非 指 导 性 搜 索技 术 的 算 法 ２
任 务 的各 种特 性 （ 如截 止 期 、 行 时间 、 运 就绪 时 间和 时序 约 束 ） 来 看 ， 以分 为静态 调度算 法 和动态 调度 算法 。 可 综合 起来 ， 以 可
归 结 为４ ： 处 理 器静 态 调度 算 法 、 处理 器 静态 调 度算 法 、 类 单 多 单 处理 器动 态调度 算法 、 处 理器 动态调 度算 法 。 多
实时系统中的实时任务调度与实时优先级规划算法评估研究(四)
实时系统中的实时任务调度与实时优先级规划算法评估研究引言：随着计算机技术的快速发展和应用领域的不断扩展，实时系统在工业控制、航空航天、智能交通等领域中起到了至关重要的作用。
实时任务调度和实时优先级规划算法，作为实时系统中的核心技术，对于确保任务在规定的时间限制内完成具有重要意义。
本文旨在探讨实时系统中的实时任务调度与实时优先级规划算法的研究现状和评估方法。
一、实时任务调度算法的研究现状实时任务调度算法是实时系统中最基础、最关键的环节之一。
目前，学术界和工业界都对实时任务调度算法进行了广泛研究，形成了一系列经典的算法。
1. 静态优先级调度算法静态优先级调度算法是一类常见且经典的实时任务调度算法，如RM算法（Rate Monotonic）、EDF算法（Earliest Deadline First）等。
RM算法根据任务的周期确定其优先级，周期越短的任务优先级越高；EDF算法则根据任务的最后截止时间确定优先级，截止时间越早的任务优先级越高。
这些算法具有简单、高效的特点，但在动态任务集场景下可能存在优先级反转等问题。
2. 动态优先级调度算法为了解决静态优先级调度算法在动态任务集下可能出现的问题，研究者们提出了一系列动态优先级调度算法，如LLF算法（Least Laxity First）、EDD算法（Earliest Deadline Dynamic）等。
动态优先级调度算法根据任务的剩余处理时间或松弛时间确定优先级，使得系统对任务的响应更加灵活、准确。
然而，这些算法的复杂度较高，对于系统的实时性和可行性要求也更高。
二、实时优先级规划算法评估方法实时调度算法的选择对实时系统的性能至关重要。
那么如何评估实时优先级规划算法的性能呢？下面介绍几种常见的评价方法。
1. 响应时间分析法响应时间是衡量实时任务调度算法性能的重要指标之一。
通过分析任务的执行时间、优先级以及调度算法的调度策略，可以计算出每个任务的响应时间。
嵌入式系统设计中的实时任务调度算法
嵌入式系统设计中的实时任务调度算法嵌入式系统设计是一个复杂而精密的过程，它需要考虑到多个实时任务的调度，以确保系统的可靠性和稳定性。
而实时任务调度算法则是嵌入式系统设计中至关重要的一部分，它决定了任务的执行顺序和时间分配，直接影响系统的性能和响应能力。
一、实时任务和非实时任务的区别在嵌入式系统中，任务可以分为实时任务和非实时任务。
实时任务是指需要在规定的时间内完成的任务，它们对时间的要求更为严格，如控制系统中的实时数据采集和处理；而非实时任务则是指对时间要求相对较低的任务，如统计数据分析等。
二、静态任务调度算法静态任务调度算法一般在系统设计阶段就确定任务的执行顺序和时间分配，并不会进行动态调整。
最简单的静态任务调度算法是固定优先级算法，即根据任务的重要性和紧急程度来确定优先级。
另一个常用的静态任务调度算法是轮询算法，它按照任务的顺序循环执行，每个任务都会得到平等的时间片。
然而，静态任务调度算法并不适用于复杂的实时系统，因为它无法应对不同任务之间的时序关系和优先级变化。
三、动态任务调度算法动态任务调度算法是实时系统设计中更为复杂和高级的调度算法。
它根据任务的状态和环境变化，在运行时动态地调整任务的执行顺序和时间分配。
1. 最早截止时间优先（EDF）最早截止时间优先（Earliest Deadline First，EDF）是一种常用的动态任务调度算法。
它根据任务的最后期限来确定任务的优先级，越接近最后期限的任务优先级越高。
当一个任务的最后期限即将到达时，系统会停止当前任务的执行，切换到优先级更高的任务，以保证任务按时完成。
2. 最短剩余时间优先（SRTF）最短剩余时间优先（Shortest Remaining Time First，SRTF）是一种基于任务执行时间的动态任务调度算法。
它认为执行时间最短的任务具有最高的优先级，这样可以最大程度地减少任务的等待时间和响应时间。
当一个任务的执行时间被打断时，系统会根据剩余执行时间重新调度任务。
调度算法思想总结
调度算法思想总结调度算法是计算机操作系统中的重要概念，它决定了如何分配和管理计算机资源，保证系统运行的高效性和公平性。
在现代计算机系统中，有多种调度算法可供选择，每种算法都有其特定的思想和应用场景。
首先，先来介绍一下调度算法的基本概念。
调度算法是操作系统内核中的一个模块，其主要任务是管理系统中各个任务的执行顺序和资源分配。
在多任务操作系统中，有多个任务同时运行，而调度算法决定了任务之间的优先级、时间片、运行队列等相关参数。
通过合理的调度算法，可以提高系统的吞吐量和响应时间。
调度算法的思想主要包括以下几个方面：1. 公平性：调度算法应该尽量保证每个任务都能够得到公平的执行机会。
例如，轮转调度算法就是一种公平的算法，它将任务按照顺序轮流执行，使得每个任务都有机会运行一段时间。
2. 响应时间：调度算法应该尽量保证任务的快速响应。
例如，短作业优先调度算法将任务按照执行时间排序，优先执行执行时间短的任务，以提高系统的响应速度。
3. 吞吐量：调度算法应该尽量提高系统的吞吐量，即单位时间内完成的任务数量。
例如，最短剩余时间优先调度算法将任务按照执行时间排序，优先执行剩余执行时间短的任务，以提高系统的效率。
4. 资源利用率：调度算法应该尽量提高系统的资源利用率，避免资源的浪费。
例如，最佳适应调度算法根据任务的资源需求和系统的资源状态进行调度，使得资源利用率最大化。
5. 策略灵活性：调度算法应该具有灵活的策略，以适应不同的应用场景和需求。
例如，优先级调度算法根据任务的优先级进行调度，可以根据不同任务的重要性和紧急程度进行调整。
以上是调度算法的基本思想，下面将介绍一些常见的调度算法及其特点。
1. 先来先服务调度算法（FCFS）：按照任务提交的顺序进行调度，不考虑任务的执行时间和优先级。
这种算法简单易实现，但由于无法预测任务的执行时间，可能导致长任务占用资源导致系统响应时间较长。
2. 短作业优先调度算法（SJF）：按照任务的执行时间进行调度，优先执行执行时间较短的任务。
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第41卷第3期2004年3月计算机研究与发展J OURNAL OF COMPU TER RESEARCH AND DEV ELOPM EN TVol 141,No 13Mar 12004 收稿日期:2002-12-05;修回日期:2003-07-23 基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2001AA413020);国家自然科学基金项目(60373055,60374058)实时系统中的非定期任务调度算法综述王 强 王宏安 金 宏 戴国忠(中国科学院软件研究所 北京 100080)(wq @iel 1iscas 1ac 1cn )摘 要 非定期任务调度是实时系统中的一个重要研究内容1综述了实时系统中非定期任务调度算法的研究与进展,按照这些算法的特征分为基于服务器的算法与基于空闲时间的算法两大类别,并着重对每个类别中的不同算法的特征与性能进行了分析1通过对这些算法的比较与分析,希望为实时系统的研究与开发者提供有意义的参考,最后还给出了非定期任务调度进一步研究的思路与建议1关键词 实时系统;非定期任务;实时调度;可调度性中图法分类号 TP30116;TP31612Overvie w of Scheduling Algorithms of Aperiodic T asks in R eal 2Time SystemsWAN G Qiang ,WAN G Hong 2An ,J IN Hong ,and DAI Guo 2Zhong(Institute of Sof tw are ,Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100080)Abstract Scheduling of aperiodic tasks is an important research topic in real 2time systems 1The study of scheduling algorithms for aperiodic tasks in real 2time systems is summarized 1These algorithms are classified into two categories :server 2based algorithms and slack 2based algorithms 1Each algorithm and its variations are discussed ,and especially their characteristics and performance are analyzed 1By comparing and analyzing these different algorithms ,researchers and designers of real 2time systems can gain useful information 1Fi 2nally ,some suggestions for future research in scheduling aperiodic tasks are made 1K ey w ords real 2time system ;aperiodic task ;real 2time scheduling ;schedulability1 引 言许多实时应用系统涉及混合任务集的调度处理,其中不仅有定期任务与非定期任务,而且任务可能具有硬截止期、固截止期或者软截止期1硬截止期任务用于保证系统的正确运行,通常是周期性的或者相邻的两个任务实例之间具有一个最小间隔时间,而固截止期或者软截止期任务用于实现不太关键的系统活动,通常是非定期任务,具有不确定的到达时间1任务的时间性需求不同,导致系统在调度处理这些任务时的策略与目标也是不同的1具有混合任务集的实时调度算法的目标是:①保证硬截止期任务满足截止期;②最大化固截止期任务的完成数量;③最小化软截止期任务的平均响应时间1在实时混合任务调度中,处理软截止期非定期任务的最简单方法是后台处理(background processing )算法[1]1后台处理算法是在处理器空闲(未执行任何定期任务并且没有未完成的定期任务)时以先来先服务(first come first served ,FCFS )次序执行这些任务1如果定期任务的负载很高,则用于后台处理非定期任务的处理器时间就相当少,因此非定期任务的反应时间是不可预测的1为了提高非定期任务调度的性能,人们提出了许多非定期任务调度算法,这些算法可以分为两类:基于服务器(server 2based )的算法与基于空闲时间(slack 2based )的算法[2]1基于服务器的算法,又称为带宽预留(bandwidth preserving)算法,其主要思想是,在保证满足定期任务截止期的前提下,引入一个或者几个额外的定期任务使用指定的处理器带宽作为服务器来处理非定期任务1根据定期任务调度算法的不同,带宽预留算法又可以归结为固定优先级服务器算法与动态优先级服务器算法1基于空闲时间的算法主要包括空闲时间偷取算法(slack stealing algorithm)、时间片移位算法(slot shifting algorithm)与双重优先级算法(dual priority algorithm),这些算法都是通过离线或者在线分析从定期任务调度的空隙获得尽可能多的处理时间来处理非定期任务1本文将回顾这些算法的研究历史与发展现状,分析其性能特点,并且为进一步的研究提出建议1本文组织如下:第2节回顾基于服务器的非定期任务调度算法,其中按照几类重要的算法思想来依次讨论这些算法及其扩展算法,并对这些算法的特点与性能进行分析;第3节回顾基于空闲时间的算法;在第4节,总结全文并提出我们对非定期任务调度算法的进一步研究思路12 基于服务器的算法轮询(polling server,PS)算法是一种最简单的固定优先级服务器算法,其基本思想是建立一个具有固定优先级(通常最高优先级)的轮询任务以固定的周期来处理任何未完成的非定期任务1如果当前系统中没有非定期任务,则这个轮询任务挂起直到下一个周期,原本分配给非定期任务的处理时间则被放弃1尽管轮询算法比后台处理方法有一定的性能改进,但是仍存在很大的改进余地1Lehoczky 等[1]提出了DS(deferrable server)与PE(priority ex2 change)方法来降低非定期任务的响应时间,其基本思想也是使用一个特定的高优先级定期任务为非定期任务提供服务,但是不同于轮询算法之处在于,如果当启用这个服务任务时没有挂起的非定期任务,则采用一定的策略为非定期任务保持这些分配的执行时间,以便当非定期任务到达时能够及时地处理1而PE与DS算法的区别在于保持这些分配的高优先级执行时间的方式1之后,Sprunt等[3]给出了一种更好的服务机制———SS(sporadic server)方法,具有简单而且高效的双重优点1所有这些方法的研究都假定定期任务由单调速率(rate monotonic,RM)算法调度,因此称为固定优先级服务器算法1尽管RM是一种最优的算法,但是不能获得全部的处理器利用率1在最坏情况下,最大的处理器利用率只能达到69%[4],而在一般情况下,对于随机的任务集大约只有88%[5]169%或者88%的处理器利用率对于许多实时应用来说是一个严重的限制,动态调度算法如最早截止期最先(earliest dead2 line first,EDF)[4]或者最少空闲时间最先(least laxi2 ty first,LL F)[6]已经被证明是最优的,并且能够实现100%的处理器利用率1因此,Ghazalie与Bak2 er[7]在EDF算法下研究了非定期任务的调度问题,给出了DS与SS算法的动态版,分别称为deadline deferrable server(以后简记为DDS)与deadline s po2 radic server(以后简记为DSS G,以区别于Spuri等提出的DSS算法)算法,并且DSS G算法还被扩展得到了更加简单的deadline exchange server(以后简记为DXS)算法1后来,Spuri与Buttazzo[8]在EDF调度策略下广泛地研究了非定期任务的调度问题,给出了5种不同系统开销与不同性能的非定期任务调度算法:DPE(dynamic priority exchange),DSS S(dynamic sporadic server),TBS(total bandwidth server),EDL Server与IPE(improved priority exchange)算法1其中DPE与DSS S算法是先前RM算法下PE算法与SS 算法的扩展,而全新的带宽预留算法———TBS算法———表现出很好的性能/代价比1其中还给出了一个最优的EDL Server算法,如同“Slack Stealer”一样,需要离线计算定期任务的空闲时间1由于EDL Server算法需要在每个非定期任务到达时计算空闲时间,因此有很大的系统开销而不实用,但是其基本思想被采用来改进DPE算法,从而得到一个次最优的IPE算法1211 DS算法及其扩展DS算法使用一个特定的高优先级定期任务为非定期任务提供服务,在这个服务器任务的周期T s 内维护其非定期执行时间C s,只要C s没有被耗尽,非定期任务能够在这个周期的任何时间和这个服务器的优先级上被执行1在每个周期的开始时刻,服务器的执行时间C s被补充达到其全部处理能力1 Lehoczky等[5]对DS算法在最坏情况下的行为与稳定性进行了分析;后来,Strosnider等[9]又对DS算法进行了更加严格的分析,给出了DS服务器利用率的精确上界1Ghazalie等[7]在EDF调度中研究了DS算法,提出了DS算法的动态版本———DDS算法1DDS服务器采用一个相对截止期等于周期T s的定期任683计算机研究与发展2004年务,在每个周期的开始,它被分配一个固定大小的预执行时间C s1如果所有等待的非定期任务都被处理完,而预算执行时间并未耗尽,则这些执行时间被保持直到周期结束,并且能够用来处理在这段时间内到达的非定期任务1如果预执行时间耗尽,则DDS服务器将被挂起直到下一个周期1212 PE算法及其扩展与DS算法的不同之处在于,PE算法通过与较低优先级的定期任务交换来保持其执行时间1在每个PE服务器周期T s的开始时刻,其执行时间C s 被补充达到其全部处理能力1如果这个时候有挂起的非定期任务,则非定期任务被处理;否则选择最高优先级的定期任务来执行1这个定期任务使用较高优先级的非定期任务执行时间,而非定期任务的这些执行时间同时被积累到这个定期任务的优先级层次上1因此,这个定期任务得到提前执行,而非定期任务的执行时间并没有丢失,只是被保持在一个较低的优先级上,从而达到优先级交换的目的1这种优先级交换将持续到这个高优先级的非定期任务执行时间被耗尽或者一个非定期任务到达1PE算法必须在所有优先级层次上管理非定期任务执行时间,而DS算法总是在它最初的优先级层次上维持其执行时间,因此DS算法更加简单,易于实现,特别是当定期任务的数量很大的时候1但是PE算法能够跨周期边界积累执行时间,相对于DS服务器有更高的处理器利用率上界[5]1S prunt等[10]给出了PE算法的一个扩展版本———EPE(extended priority exchange)算法,这个算法与PE算法的区别在于能够利用定期任务节省的执行时间,来进一步促进非定期任务的响应时间1后来,Spuri等[8]给出了PE算法在EDF下的扩展———DPE算法1DPE服务器具有一个指定的周期T s与处理能力C s;在每个周期的开始,服务器的非定期处理能力被设置为C d s,其中d是当前服务器周期的截止期;而优先级交换总是与定期任务的截止期相关联,好像非定期任务执行时间的截止期与定期任务的截止期相交换1从直观上讲,由于需要在所有优先级层次上管理非定期任务的执行时间, PE类算法相当难实现并且具有较大的运行时开销,但是Spuri等[8]的仿真结果显示DPE算法并没有很大地增加EDF调度器的运行时开销1同时,Spuri等[8]给出了PE算法的另一种动态版本———IPE(improved priority exchange)算法,这种算法利用EDL(earliest deadline as late as possible)算法[11]所计算的空闲时间来改进DPE服务器,从而得到了一个更加有效的服务器处理能力补充策略,而且服务器不再是定期的并总能运行在最高的优先级上1EDL是EDF算法的一种变体,其最初被用到硬截止期非定期任务的调度处理,而Spuri 等[8]据此提出了EDL Server算法来调度软截止期的非定期任务,其基本思想是尽量推迟定期任务的执行,而使用空闲时间尽可能快地调度执行非定期任务,这个算法的效果如同“Slack Stealer”1尽管由EDL算法的空闲时间最优性可以得到EDL服务器的最优性,但是这个算法在最坏情况下的计算复杂性非常高,没有实用价值1Spuri等[8]利用EDL服务器的主要思想改进了DPE算法,并且利用优先级交换机制避免了沉重的空闲时间计算,得到了次最优的IPE算法1此外,定期任务多余的执行时间也可以使用DPE中同样的方法被再利用1仿真研究表明了IPE算法能够为软截止期的非定期任务提供很低的平均响应时间,但是IPE算法也有无法掩饰的缺点,即必须离线计算空闲时间,从而具有很大的内存需求1213 SS算法及其扩展像DS与PE算法,SS算法也需要定义一个处理能力C s与一个周期T s1而其不同之处在于,SS 算法并不是在每个周期的开始时刻为服务器补充全部的非定期任务执行时间,而是按照一定的规则进行1首先,假设P s表示当前正在执行任务的优先级层次,P i(i=1,2,…)表示系统中的优先级层次之一,并且P i>P j当且仅当i>j;定义两个状态Ac2 tive与Idle,如果优先级P s等于或者高于优先级P i,则P i是Active;反之,P i是Idle1设R T i表示为SS服务器的优先级层次P i补充执行时间的时间,确定R T i由两个分离的操作组成:①确定消耗的执行时间的补充时间,无论何时这个时间总设置为当前时间加优先级P i上的任务周期;②确定补充的执行时间量1这两个操作执行的时间依赖于SS服务器可用的执行时间和SS优先级层次P i的Active/ Idle状态,其规则如下:(1)如果SS服务器有可用的执行时间,则当优先级P i变成Active时再设置补充时间R T i;否则这个服务器的处理时间已经被耗尽,直到服务器的处理能力大于0并且P i为Active时,R T i才能被设置;(2)当P i变为Idle或者SS的可用执行时间被783 3期王 强等:实时系统中的非定期任务调度算法综述耗尽时,补充的执行时间量才能被确定,并且等于最后一次P i的状态由Idle变为Active时SS服务器所消耗的执行时间1无疑,与PE算法相比,SS算法更加简单,不需要在每个优先级层次上维护其执行时间1与DS算法相比,SS服务器推迟其执行时间也推迟了其执行时间的补充,而DS服务器的补充与其执行时间的消耗是无关的,因此SS服务器可实现更高的处理器利用率,并且在较高的非定期负载下能够提供比DS算法更好的平均响应时间[3]1POSIX(portable operating system interface)标准P100311(实时相关的POSIX标准)提供了对SS 算法的支持1但是Bernat等[12]认为先前对DS算法与SS的比较分析并不是结论性的,其研究表明,尽管DS算法具有较小的利用率上界与较小的处理能力,但是由于它的较早的处理能力补充机制仍然使得其具有与SS算法相当的性能,并且认为实现好的非定期任务平均响应时间的关键在于合适的服务器参数选择1针对EDF动态调度算法,Ghazalie等提出了SS 算法的动态扩展———DSS G算法,这个算法保持了SS算法的基本思想,而修改之处在于通过选择合适的截止期为服务器分配优先级1但是DSS G算法需要跟踪任意数量的、具有不同长度与补充时间的执行时间块,尤其当同时要求多个具有不同能力与优先级的服务器时,DSS G算法的实现很复杂1Ghaza2 lie等进一步提出了与DSS G算法具有相似性能的更加简单的算法,称为DXS1DXS算法的主要思想是,一旦非定期任务队列变为空,则放弃服务器的剩余执行时间以换取服务器预算执行时间的提前补充1DXS算法的主要优点在于比DSS G算法更加容易实现,但是DXS算法在任务猝发到达的情况下可能表现较差1假设选择DXS服务器的处理能力足够大以处理大多数猝发的任务,如果一个非定期任务正好在先前任务刚刚被完成的情况下到达,则DXS 服务器总是迫使这个任务等待,直到服务器的执行时间被补充1Spuri等[8]基于固定优先级的SS服务器算法,提出了另一种动态调度系统中的SS算法,称为DSS S算法1如同所有基于服务器的算法,DSS S算法必须被指定处理能力C s与周期T s,而DSS S服务器的截止期定义为下一次的处理能力补充时间1Spuri 等的仿真研究表明DSS S算法的实现比较直接,并且运行时开销也比较低1214 TBS算法及其扩展从SS类算法的特点不难发现,如果服务器具有较长的周期则非定期任务的执行可能被很大程度地延迟1如果要改进非定期任务的响应时间,有两个方法1第1种方法是使用SS类算法,但是为其分配一个较短的周期;第2种方法是,为每个非定期请求分配一个尽可能早的截止期,这种截止期分配必须保证非定期任务的处理器利用率不能超过规定的最大值U s,这就是TBS算法的主要思想[8]1 TBS的定义非常简单,设第k个非定期任务在时间t=r k到达时,它被分配一个截止期:d k=max (r i,d k-1)+C k/U s,其中C k表示这个非定期任务的执行时间,U s是这个服务器的利用率,即处理器带宽,并且定义d0=01然后,这个请求被插入任务队列如同定期任务一样由EDF算法进行调度1TBS 的实现相当简单,为了正确地分配截止期,只需要保持最近的非定期任务的截止期d k-1,而后如同定期任务一样被调度处理,因此系统开销是可忽略的1 Spuri等[13]扩展了TBS算法来处理固定截止期的非定期任务,并通过集成RED(robust earliest deadline)算法[14]得到了具有过载处理能力的R TB (robust total bandwidth)算法1特别是,R TB算法中引入了任务价值的概念,把任务价值作为调度中必须考虑的重要因素,从而支持系统过载情况下的优雅降级1Lipari等[15]讨论了存在资源约束情况下混合任务集的可调度性问题,其中利用EDF+TBS算法调度处理混合任务集,而且引入堆栈资源策略(stack resource policy,SRP)[16]来限制任务的最坏情况阻塞时间1Caccamo等[17]提出了可调的TB3算法,并在Lipari等[15]的工作基础上进一步讨论了在时间与资源约束下混合任务集的调度问题1TB3算法的关键思想是为非定期任务分配一个比TBS算法分配的截止期更短的截止期,这通过一个迭代的过程来进行1设d s k表示在第s步分配给非定期任务J k的截止期,而f s k是在当前的EDF调度下任务J k的完成时间,则设置新的截止期d s+1k=f s k,当d s k=d s-1k 或者迭代给定的次数N后这个算法终止,其中N 的取值允许设计者折衷算法的性能与复杂性13 基于空闲时间的算法311 Slack Stealing算法空闲时间偷取算法(slack stealing algorithm, SSA)是基于空闲时间(slack time)的概念,时间段883计算机研究与发展2004年[t1,t2)上的空闲时间等于能够用来执行非定期任务而不会促使任何定期任务错失截止期的时间总数1Lehoczky与Ramos2Thuel[18]最早提出了固定优先级调度中的空闲时间偷取算法以处理软截止期的非定期任务,这种算法是基于离线地计算可用的空闲时间数量1系统运行时需要启动一个具有最高优先级的slack stealer任务,当有非定期任务到达时它利用所有可用的空闲时间调度处理这些任务1如果所有空闲时间已经耗尽而任务没有完成,这个任务将被挂起直到系统中有更多可用的空闲时间1仿真研究表明,SSA算法相对于DS与SS算法有很大的性能改进,尽管SS算法在定期与非定期负载都较低的情况下能够得到接近最优的性能,但是随着定期负载的增加SS算法的性能很快地降级;SSA算法对于定期负载的变化不太敏感,而主要的性能降级在于非定期负载的增加1无论如何,由于SSA算法要求离线计算空闲时间,空闲时间表需要通过在定期任务集的整个超周期(superperiod:所有定期任务周期的最小公倍数)上计划任务的调度而得到,因此这个算法要求在调度器中存储空闲时间表,而对于某些定期任务集这个表可能很大1从某种意义上来说SSA算法是一种贪婪算法,一旦有可用的空闲时间就会立即被使用,而这种算法又是各种贪婪算法中最优的,因为它在保证所有硬截止期定期任务的同时最小化了软截止期的非定期任务的响应时间1但是,Tia等[2,19]证明了不存在最优的空闲时间调度算法能够最小化所有非定期任务的响应时间,并且表明了非贪婪的SSA算法(即并不立即使用所有当前可用的空闲时间)在大部分情况下能够得到与贪婪的SSA算法实质上一样的平均性能,而在高处理器利用率情况下甚至轻微超出贪婪的SSA算法的性能1Ramos2Thuel与Lehoczky在文献[20]中给出了一种在线的任务接收测试方法,使得SSA算法能够用来处理具有硬截止期的非定期任务,即零星任务1但是Davis等[21]发现Ramos2Thuel与Lehoczky给出的方法是不充分的,这种测试方法可能使得系统接收一些不能完成任务,甚至导致硬截止期的定期任务错失截止期1Davis等在文献[22]中给出了动态空闲时间偷取算法(dynamic slack stealing algorithm,DSSA),这种算法是基于最坏情况的响应时间分析,其空闲时间是在线计算的而不需存储空闲时间表1尽管DSSA中的空闲时间计算是最优的,但是这种计算非常昂贵甚至不可接受1为了克服SSA算法与DSSA算法的存储空间与计算时间需求,静态与动态的近似空闲时间偷取算法(approximate slack stealing algorithm)也已经被提出[23],分别简记为SASS(static ASS)算法与DASS(dynamic ASS)算法1 SASS算法是基于静态计算方法,空闲时间表并不存储最优的值而是空闲时间的下界,因此相对于SSA算法来说这个算法需要较少的存储空间1而DASS算法类似于SASS算法,只是需要在线计算可用空闲时间的下界1Ismael Ripoll等[24]将SSA算法的研究扩展到动态优先级抢占系统,提出了EESS(EDF exact slack stealer)算法的理论基础,以解决硬截止期定期任务与软截止期非定期任务的联合调度问题1 EESS为每个非定期任务分配一个截止期,然后把这个任务插入EDF调度队列如同硬截止期定期任务一样被调度1EESS算法使用一个离线计算的空闲时间表来为任务计算截止期,这个截止期是最短的,并且不影响系统的正确执行,即没有任务将错失截止期1从定期任务集的可调度性与非定期任务的响应时间两方面来说,EESS算法都是最优的1这个算法的运行时复杂性是伪多项式的,而内存需求则与空闲时间表相关,尽管其实现需求较高,但是为次最优的近似算法提供了基础1Park与Cho[25]基于文献[11]中提出的E DL(earliest deadline as late as possible)算法,通过最大化定期任务集的空闲时间来在线地迭代计算出非定期任务的最短截止期,这个算法所能够实现的非定期任务响应时间与EESS算法相同1但是,与文献[26]中给出的方法相比,能够使用更少的迭代步骤为非定期任务分配最短的截止期1312 Slot Shifting算法Fohler[27]针对静态调度系统中的混合任务集的联合调度问题,提出了时间片移位(slot shifting)算法1这个算法首先要为定期任务构造一个静态调度表,满足任务的时间、同步与通信需求;接着离线计算空闲处理时间(spare capacities)的大小与分布,记录每个空闲处理时间的位置以及随后的定期任务执行容许的偏移时间1由于所有未用的处理时间的数量与分布是离线确定的,只需在线地增量维护,因此运行时机制相对简单并且要求较少的内存1系统采用离散时间模型,在线调度器在每个时间片(slot)检查是否有非定期任务到达1对于软截止期非定期任务,只要空闲处理时间大于0就能开始执行;对于硬983 3期王 强等:实时系统中的非定期任务调度算法综述截止期的非定期任务,Fohler给出了一个最优的在线保证算法,测试任务是否能够在没有影响定期任务的情况下被执行,如果可以则使用时间片移位方法来适当移动定期任务的执行1Isovic等[28]给出了离线的零星任务可调度性测试算法,通过构造一个最坏情形的零星任务到达场景试图在离线调度中保证这些任务1而在运行时,采用时间片移位方法灵活地协调调度零星任务与定期任务,并且通过资源回收利用达到高的资源利用率1Isovic等[29,30]基于时间片移位方法分别讨论了在时间触发系统中在线调度处理固截止期与硬截止期非定期任务的问题,提出了一个非定期任务接收测试算法用来支持过载时基于价值选择拒绝或者移除任务1Isovic与Fohler在[31]给出了使用时间片移位算法处理零星与非定期任务的一些仿真分析结果,表明了这些算法的有效性1此外,Carlson等[32]描述了一种运行时调度方法,基于时间片移位方法来集成离线调度与基于价值的动态任务调度,把过载处理问题形式化为一种二元最优化问题,并给出求解算法1313 Dual Priority算法SSA算法是一种利用空闲时间的有效方法,但是很难实现,并且就计算时间与空间需求来说是昂贵的1而时间片移位算法只能应用于静态调度系统,并且与SSA算法存在相似的问题1双重优先级方法是一种优雅且简单的利用空闲时间调度处理软实时任务的算法1双重优先级调度最早由Davis等[33,34]提出,算法中定义3个优先级层次:高、中与低1每个硬实时任务被分配两个优先级,一个在高优先级层次另一个在低优先级层次,通常任务之间的优先级顺序在这两个优先级层次上保持一致1而非定期任务运行在中优先级层次上1每个硬实时任务的开始时刻运行在其较低的优先级上,因此可能被运行在高优先级层次上的硬实时任务、运行在中优先级层次上的软实时任务或者运行在低优先级层次上的较高优先级的任务所抢占1当一个硬实时任务继续运行在低优先级层次上可能导致截止期错失时,其优先级将被提升为其在高优先级层次上的优先级,这时只会受到优先级提升过的硬实时任务的干扰1无论如何,软实时任务优先于未经历优先级提升的硬实时任务,相应地推迟了硬实时任务的执行,因此相当于从硬实时任务偷取了空闲时间,从而促进了这些软实时任务的响应时间1在双重优先级调度中,优先级提升时间Y i的计算是很关键的,如果任务集中的所有任务都是零星任务,优先级提升时间Y i=D i-R i,其中R i是任务的最坏情况响应时间1Davis等也扩展这种方法来考虑资源互斥访问导致的阻塞、任意截止期的任务模型、收益时间(gain time:由于定期任务的执行未达到其预定的最坏情况执行时间而可以再利用的时间)的再利用等问题1但是,上面对于优先级提升时间的计算只对零星任务集是最优的1对于纯粹的定期任务集来说,这个计算结果只是最优的优先级提升时间的下界1 Nicolau[35]提出了计算最优的优先级提升时间的一种算法,并且进行了仿真实验,结果表明双重优先级算法的性能较空闲时间偷取算法性能稍好,而且其实现相当简单,只有很少的运行时开销14 总结与讨论本文综述了当前存在的各种非定期任务调度算法及其性能特点,为研究非定期任务调度与混合任务集联合调度问题的实时系统设计者提供了参考1就进一步的研究而言,我们有以下认识与建议:(1)目前还缺少对这些算法的综合性能的比较与分析,许多研究中只对相关的算法(如改进的算法与最初的算法)进行了性能比较,而针对不同类别算法的性能比较很少;(2)为了对非定期任务调度算法进行综合的评价与分析,有必要建立一个仿真实验平台;(3)算法的性能总是受到系统负载、定期任务特征等因素的影响,如基于服务器的算法中服务器的参数选择、SSA算法中定期任务的超周期等,目前对各种算法在不同情况下的性能分析研究还很不够;(4)算法的研究总是基于一定的前提与假设,如要求定期任务的截止期等于周期,不存在任务的就绪抖动(release jitter)与任务同步等问题,如何放宽这些约束需要进一步地研究;(5)许多算法的研究中也考虑通过引入优先级继承协议等并发控制策略来处理任务间的互斥资源访问问题,但是这些研究往往只假设定期任务之间存在资源约束,而对于非定期任务与定期任务之间存在的资源约束缺少深入探讨1093计算机研究与发展2004年。