第十章分布式调度
分布式计算中的任务划分与调度算法设计
分布式计算中的任务划分与调度算法设计在分布式计算领域，任务划分与调度算法是实现高效利用计算资源的关键。
任务划分是指将一个庞大的任务分解成多个小任务，并将这些小任务分配给不同的计算节点，以实现并行处理。
而任务调度是指确定每个计算节点的任务执行顺序，以最大化计算资源的利用率和系统性能。
任务划分算法的设计旨在将大任务划分为多个小任务，以便并行处理。
常见的任务划分算法有静态划分算法和动态划分算法。
静态划分算法在任务开始之前将任务静态地分为若干个子任务，并将这些子任务分配给计算节点。
这种算法的优点是简单高效，但其缺点是对于不同计算节点的计算能力和负载情况的变化无法动态调整。
动态划分算法则根据计算节点的计算能力和负载情况，动态地将任务分配给不同的计算节点。
常见的动态划分算法有任务窃取算法和任务队列算法。
任务窃取算法适用于计算节点之间负载不平衡的情况。
具体而言，计算能力较强的节点会主动从计算能力较弱的节点中“窃取”任务。
这种算法能够有效地平衡计算节点之间的负载，提高系统性能。
任务调度算法的设计旨在确定每个计算节点的任务执行顺序，以最大化计算资源的利用率和系统性能。
常见的任务调度算法有静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在任务开始之前确定每个计算节点的任务执行顺序，并将任务直接分配给相应的计算节点。
这种算法的优点是简单高效，但其缺点是无法应对计算节点的负载变化。
动态调度算法则根据计算节点的负载情况，动态地调整任务执行顺序。
常见的动态调度算法有最短作业优先算法和基于遗传算法的调度算法。
最短作业优先算法根据任务的执行时间，将执行时间最短的任务优先分配给空闲的计算节点，以实现任务最快完成。
而基于遗传算法的调度算法则通过模拟生物进化的过程，不断调整任务的执行顺序，以逐步优化任务的执行效率。
在实际应用中，任务划分与调度算法的设计需要综合考虑多个因素，包括计算节点的计算能力、负载情况以及任务的执行时间等。
同时，还需要考虑任务之间的依赖关系，以保证任务的正确执行顺序。
分布式系统中的任务调度算法
分布式系统中的任务调度算法1. 轮询调度算法（Round Robin）：将任务按顺序分配给所有可用的计算节点，每个节点依次接收任务直到全部节点都接收到任务，然后重新开始分配。
这种调度算法简单易实现，但不能根据节点负载情况做出合理调度决策。
2. 随机调度算法（Random）：随机选择一个可用的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法简单高效，但不能保证节点的负载平衡。
3. 加权轮询调度算法（Weighted Round Robin）：为每个计算节点设置一个权重值，根据权重值的大小将任务分配给相应的计算节点。
这种调度算法可以根据节点的性能和资源情况进行灵活调整，实现负载均衡。
4. 最小任务数优先算法（Least Task First）：选择当前任务最少的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以实现最小负载优先策略，但不能考虑计算节点的性能差异。
1. 最短任务时间优先算法（Shortest Job First）：根据任务的处理时间，选择处理时间最短的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以最小化任务的执行时间，但无法适应节点负载波动的情况。
2. 最靠近平均负载算法（Nearest Load First）：选择负载最接近平均负载的计算节点，将任务分配给它。
这种调度算法可以实现负载均衡，但每次任务调度需要计算计算节点的负载，并更新平均负载值，造成一定的开销。
3. 动态加权轮询调度算法（Dynamic Weighted Round Robin）：根据各个计算节点的负载情况动态调整其权重值，实现负载均衡。
这种调度算法能够根据系统负载情况作出灵活调度决策，并适应系统负载波动的情况。
4. 自适应任务调度算法（Adaptive Task Scheduling）：根据任务的执行状态动态调整任务分配策略。
这种调度算法可以根据任务执行情况实时调整任务分配，提高系统的性能和吞吐量。
1.基于遗传算法的任务调度算法：将任务调度问题建模为一个优化问题，并使用遗传算法等优化算法进行求解。
自动化系统的分布式控制与调度
自动化系统的分布式控制与调度自动化系统的分布式控制与调度是一种在大规模复杂工程中应用的先进技术。
随着工业生产的快速发展，传统的集中式控制方式已经无法满足系统的高效、稳定和可靠运行的需求。
分布式控制与调度系统可以将控制和调度任务分配到多个控制器上，实现更加灵活和可扩展的系统结构，提高系统的性能和可靠性。
本文将对分布式控制与调度系统的原理、实施方式和应用场景进行详细讨论。
一、分布式控制与调度系统的原理分布式控制与调度系统的原理是基于分布式计算和控制理论的。
分布式计算指的是将任务分解为多个子任务，并通过网络将这些子任务分配到不同的计算节点上进行并行执行。
在分布式控制与调度系统中，控制任务和调度任务也被分解为多个子任务，并通过网络将它们分配到不同的控制器上进行协同处理。
控制器之间通过网络通信，共享数据和信息，实现对整个系统的联合控制和协同调度。
二、分布式控制与调度系统的实施方式分布式控制与调度系统可以采用多种实施方式，包括集中式控制器与分散式控制器相结合、主从式控制器、纯分散式控制器等。
其中，集中式控制器与分散式控制器相结合是一种常见的实施方式。
这种方式通过一个中央控制器对所有的分散控制器进行协调和管理，实现整个系统的联合控制和协同调度。
主从式控制器是指在分布式系统中，设置一个主控制器和多个从控制器，主控制器负责系统的整体调度和协同控制，从控制器负责执行具体的控制任务。
纯分散式控制器是指在分布式系统中，每个控制器都具有相同的权力，可以独立进行控制和调度任务。
三、分布式控制与调度系统的应用场景分布式控制与调度系统广泛应用于各个领域的复杂工程系统中，如电力系统、交通系统、制造系统等。
在电力系统中，分布式控制与调度系统可以实现对发电机组的协同运行和调度，提高电力系统的稳定性和可靠性。
在交通系统中，分布式控制与调度系统可以实现对信号灯、路网和车辆进行联合控制和协同调度，提高交通系统的流畅性和效率。
在制造系统中，分布式控制与调度系统可以实现对生产线和机器设备的协同控制和调度，提高生产效率和质量。
分布式系统中的任务调度策略
分布式系统中的任务调度策略在分布式系统中，任务调度是一项关键性任务，其目标是合理分配系统资源和任务，提高系统性能和吞吐量。
本文将介绍分布式系统中常用的任务调度策略及其应用。
1. 背景介绍随着分布式系统的快速发展，多节点环境下任务调度的优化变得尤为重要。
传统的任务调度策略往往无法应对分布式环境中的各种挑战，如节点故障、网络延迟等。
因此，研究和应用适用于分布式系统的任务调度策略成为了研究和实践的热点。
2. 随机调度策略随机调度策略是最简单的任务调度策略之一，它将任务随机地分配给可用的节点。
这种策略不考虑节点的负载情况，可能导致负载不均衡和资源浪费。
然而，随机调度策略的优势在于其简洁性和实现的易用性，适合于某些简单应用场景。
3. 轮询调度策略轮询调度策略是一种常见的任务分配方法，它依次将任务分配给每个节点。
任务按照既定的顺序循环分配，从而实现负载均衡。
然而，轮询调度策略很难应对节点的不同性能和负载变化的问题。
当节点性能存在差异时，可能导致任务执行效率低下。
4. 加权调度策略加权调度策略考虑了节点的性能差异，通过为每个节点分配不同的权重来实现任务调度。
具有较高权重的节点将获得更多的任务，从而提高系统整体的处理速度。
加权调度策略可以根据节点的负载情况进行动态调整，以实现负载均衡。
5. 基于负载预测的调度策略基于负载预测的调度策略利用历史数据和机器学习算法来预测节点的负载情况，从而进行任务调度。
该策略可以基于节点的性能、负载和网络等因素进行综合评估，并根据预测结果进行任务分配。
通过有效地利用历史数据和预测模型，可以提高整个系统的性能和任务执行效率。
6. 基于任务优先级的调度策略基于任务优先级的调度策略根据任务的紧急程度和重要性来进行调度。
高优先级的任务将被首先执行，从而保证关键任务的及时完成。
该策略在某些特定场景下非常有用，如实时系统和紧急任务切换等。
7. 其他调度策略除了上述常见的任务调度策略外，还有一些其他策略，如基于成本的调度策略、动态调度策略等。
分布式任务调度算法设计与优化研究
分布式任务调度算法设计与优化研究随着云计算和大数据的快速发展，分布式环境下的任务调度算法设计与优化变得越来越重要。
分布式任务调度是指将一个大型任务分解为多个子任务，并将这些子任务分布到不同的计算节点上执行，以提高整体任务的执行效率和性能。
本文将探讨分布式任务调度算法设计与优化的研究进展，从任务分解、调度策略和性能优化三个方面进行讨论。
首先，任务分解是分布式任务调度算法设计的第一步。
任务分解的目的是将一个大型任务划分为若干可并行执行的子任务，并确定每个子任务的计算量和执行时间。
常用的任务分解策略包括静态划分和动态划分。
静态划分是指将任务在启动时划分为固定数量的子任务，然后将这些子任务分布到不同的计算节点上执行。
动态划分是指在任务执行过程中，根据系统负载和计算节点状态等信息动态地划分和调整子任务。
动态划分策略能够更好地适应系统的变化，提高任务的负载均衡和执行效率。
接下来，调度策略是分布式任务调度算法设计的核心。
调度策略决定了子任务在计算节点上的执行顺序和分配方式。
常见的调度策略包括最早截止时间优先（EDF）、最少处理器数优先（LDPF）、最少完成时间优先（LCRF）等。
EDF策略将优先执行最早截止时间最近的子任务，以最大程度地减少任务的完成时间。
LDPF策略将优先分配给处理器数最少的计算节点，以实现负载均衡。
LCRF策略将优先执行任务顺序与到达时间和任务处理器数综合考虑，以平衡执行时间和负载均衡。
此外，还有针对特定应用场景设计的调度策略，如图计算任务的循环划分调度策略、机器学习任务的异步调度策略等。
最后，性能优化是分布式任务调度算法设计与优化的关键。
性能优化旨在提高任务调度的效率、性能和可扩展性。
一种常见的性能优化方法是预测任务的执行时间和系统的负载，以便更好地进行任务调度。
预测算法的准确性和精度对任务调度的性能至关重要。
另一种性能优化方法是基于遗传算法和模拟退火算法等启发式算法进行优化。
优化算法通过模拟任务的执行过程和计算节点的状态等信息，寻找最优的任务划分和调度方案。
分布式调度解决方案
分布式调度解决方案随着云计算和大数据技术的发展，分布式系统越来越受到重视。
在分布式系统中，任务调度是一个非常重要的问题，它涉及到任务的分配、调度和执行等方面。
为了解决这个问题，人们发展了一系列的分布式调度解决方案，本文将对这些解决方案进行介绍。
一、HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并利用MapReduce来进行分布式计算。
Hadoop 的任务调度使用了一种叫做YARN（Yet Another Resource Negotiator）的资源管理器，它负责管理集群资源的分配和任务的调度。
YARN使用FIFO、容量调度和公平调度等策略来进行任务调度，可以满足不同的调度需求。
二、MesosMesos是一个开源的分布式系统内核，它可以提供资源管理和任务调度的功能。
Mesos使用一种称为二级调度器的机制来进行任务调度，这个调度器可以根据应用的需求动态地为其分配资源。
而Mesos本身则负责管理集群的资源，并根据调度器的需求来进行资源的分配。
三、KubernetesKubernetes是一个开源的容器编排系统，它可以用来管理和调度容器化的应用。
Kubernetes使用一种称为Pod的概念来进行任务的调度，一个Pod中可以包含一个或多个容器，这些容器可以共享网络和存储等资源。
Kubernetes使用一种称为调度器的组件来进行任务的调度，它可以根据容器资源的需求和集群的负载情况来进行调度决策。
四、SparkSpark是一个开源的分布式计算框架，它可以用来处理大规模的数据集。
Spark使用一种称为RDD（Resilient Distributed Datasets）的数据结构来进行数据的存储和计算。
而任务调度是Spark的一个核心功能之一，它使用了一种称为DAG调度器的机制来进行任务调度。
DAG调度器可以根据任务之间的依赖关系来进行任务的调度，从而提高计算的效率。
分布式协调算法
分布式协调算法是一组用于在分布式系统中协调各个节点行为的算法。
这些算法的目标是确保系统的一致性、可靠性和性能。
下面介绍几种常见的分布式协调算法：1. 选举算法：用于从多个节点中选举出一个节点作为主节点或领导者。
常见的选举算法有Bully算法和Ring算法。
这些算法通过交换消息来确定哪个节点应该成为领导者，并确保在领导者出现故障时能够重新选举。
2. 原子广播算法：用于向分布式系统中的所有节点广播消息，确保所有节点都能收到消息。
典型的两阶段提交协议实现了原子广播。
这种算法可以确保消息被可靠地传输到所有节点，从而保持系统的一致性。
3. 一致性算法：用于确保分布式系统中每个节点的数据状态能够保持一致。
例如，Paxos算法可以实现高可用的强一致性。
这种算法通过节点间的协商和投票来达成一致的数据状态，从而确保系统的正确性。
4. 成员管理算法：负责维护分布式系统的成员状态，用于动态监测节点加入和离开。
例如，Gossip算法实现了扇出方式的信息传播。
这种算法通过定期交换信息来检测节点的状态变化，从而保持系统的动态平衡。
5. 负载均衡算法：将任务和请求均衡分配给后端各个节点，以确保系统的负载均衡和高可用性。
常见的负载均衡算法包括轮询、最少连接和一致哈希等。
这些算法根据节点的负载情况和请求的特性来分配任务，从而提高系统的整体性能。
6. 动态配置协议：允许集群中的节点更新配置信息并通知给其他节点，确保集群配置视图一致。
这种协议通过定期同步配置信息来保持系统的配置一致性，从而确保系统的稳定性和可靠性。
7. 心跳检测算法：通过定期交换keepalive或heartbeat消息来检测节点存活状态。
例如，Hazelcast心跳机制就是通过这种方式来检测节点的健康状况。
这种算法可以及时发现并处理节点故障，从而保持系统的可用性。
这些分布式协调算法在分布式系统中发挥着重要作用，它们通过协调各个节点的行为来确保系统的正确性、可靠性和性能。
分布式任务调度 原理
分布式任务调度原理
分布式任务调度是指将一个任务分成多个子任务，并分配给多台计算机或处理节点进行并行处理的过程。
其原理可以分为任务分割、任务分发和结果汇总三个主要步骤。
首先，任务分割阶段将原始任务细分为多个可以独立处理的子任务。
这可以根据任务的特性和要求进行不同的分割策略，例如按照数据划分、按照功能模块划分等。
分割后的子任务应该具有合适的粒度，能够在不同的计算节点上独立进行处理。
接下来，在任务分发阶段，主节点将分割后的子任务按照一定的策略分配给不同的计算机或处理节点。
这个策略可以考虑节点的负载均衡、网络延迟等因素，以确保任务能够在分布式系统中合理地进行并行计算。
最后，在结果汇总阶段，各个计算节点将自己处理完的子任务的结果返回给主节点。
主节点根据预先定义的规则，将所有子任务的结果进行合并，得到最终的任务结果。
这个过程可以包括统计、排序、聚合等操作，以得到对原始任务的完整处理结果。
在分布式任务调度中，还需要考虑到节点故障、网络异常等异常情况的处理。
这可以通过监控和容错机制来实现，确保任务能够在不可靠的分布式环境中可靠运行。
总结起来，分布式任务调度通过分割任务、分发任务和汇总结果的流程，实现了将一个任务分解为多个可并行处理的子任务，
并将其分配给多个计算机或处理节点的能力。
这种任务调度方式能够提高任务处理效率和系统的可扩展性，广泛应用于分布式计算和大数据处理等领域。
【PPT】分布式调度.
2019/6/11
中南大学信息科学与工程学院
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第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价
次优的调度算法分为两类： 近似的次优调度算法：在近似次优调度方法中，负载
分配算法仅搜索一个解空间的子集，当寻找到一个好 的解时，终止执行。使用近似的次优调度算法必须能 够判定所得到的解是否是可以被接受的，也就是说， 必须能够确定最优解和次优解之间的近似程度。 启发式的次优调度算法：使用比较简明的规则和一些 直觉的规则来进行调度。这些启发式的规则往往是不 能证明其正确性，在特定情况下可能还是错误的，但 是在绝大多数的情况下是能够被接受的。
务在处理、同步和通信方面的需求，以及硬件的处理 和时间特性的基础上才能实现。 实际的应用很难实现，特别是需要获知的信息处
于动态变化的情况下。 即使在这些需要的信息都是可以预见的情况下，
常用的调度问题仍然是一个NP难题。 调度的复杂性将随调度需要考虑的任务和约束特
性的数量呈现出指数增长。
2019/6/11
近似调度
启发式调度
中南大学信息科学与工程学院
2
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的分类
对于大量的实时调度方法而言，还存在着其他一些 划分方法：
抢占式(preemptive)和非抢占(non-preemptive) 调度：对抢占式调度算法，正在运行的任务可能被其 他任务所打断。而后者一旦任务开始运行，该任务只 有在运行完成而主动放弃CPU资源，或是因为等待其 他资源被阻塞的情况下才会停止运行。
分布式计算中的任务调度与资源配置算法优化
分布式计算中的任务调度与资源配置算法优化分布式计算是一种将计算任务分发给多个计算节点并行处理的计算模式。
在分布式计算中，任务调度与资源配置算法优化起着至关重要的作用。
它们决定了任务的执行效率和系统的整体性能。
任务调度主要负责将待执行的任务分发给合适的计算节点，以达到最优的任务执行效率和资源利用率。
在分布式计算中，任务调度需要考虑多个因素，如任务的类型、任务的优先级、节点的负载情况以及通信开销等。
为了实现任务调度的优化，我们可以采用以下算法和策略：1. 最短作业优先（Shortest Job First, SJF）算法：该算法优先调度执行时间最短的任务。
这样可以减少任务执行的等待时间，提高系统的响应速度。
但是，该算法可能会导致长任务无法及时执行，从而影响整体的任务执行效率。
2. 最高优先权优先（Highest Priority First, HPF）算法：该算法给不同优先级的任务分配不同的执行顺序。
高优先级的任务被优先执行，以满足对任务紧急性的要求。
但是，如果系统中存在一些长时间执行的高优先级任务，可能会导致低优先级任务无法执行的情况。
3. 时间片轮转（Round Robin, RR）算法：该算法按照顺序为每个任务分配一个时间片，并依次执行任务。
当一个任务的时间片用尽后，系统会切换到下一个任务。
这种算法可以保证每个任务都能得到执行，并且相对公平地分配系统资源。
但是，对于执行时间较长的任务，可能会导致额外的切换开销和任务执行效率的降低。
资源配置算法优化是指在分布式计算中合理分配和利用资源，以提高系统的性能和吞吐量。
合理的资源配置可以减少资源的浪费，提高系统的稳定性和可用性。
以下是几种常用的资源配置算法和策略：1. 负载均衡算法：负载均衡是指将任务按照一定的策略分发给计算节点，使得系统中的各个节点资源利用率相对均衡。
常见的负载均衡算法包括轮询、随机、最小连接数等。
通过合理的负载均衡算法，可以避免节点负载过重或过轻的情况，提高系统性能和可靠性。
分布式计算中的任务调度与资源分配技术研究
分布式计算中的任务调度与资源分配技术研究在分布式计算中，任务调度和资源分配是至关重要的技术。
任务调度是指将各种计算任务分配给合适的计算节点，并安排节点之间的协调和合作，以达到最佳的计算效果。
资源分配则是指将计算节点的资源（如CPU、内存、网络带宽等）合理分配给待执行的任务，以最大程度地提高系统的整体性能和资源利用率。
任务调度和资源分配技术的研究与应用在当前大规模分布式计算系统中具有重要意义。
随着云计算、边缘计算等技术的快速发展，分布式计算系统规模不断扩大，任务调度和资源分配变得更加复杂和关键。
有效的任务调度和资源分配技术可以帮助提高计算系统的性能、可扩展性和可靠性，减少计算资源的浪费，降低能源消耗，促进计算任务的高效完成。
在分布式计算中，任务调度的核心目标是尽可能地减少任务执行时间，并使得每个计算节点的负载尽量平衡。
为了实现这一目标，需要综合考虑任务的优先级、资源需求和集群的负载情况等因素。
常见的任务调度算法包括最短作业优先（SJF）、最早截止时间优先（EDF）、最大松弛度优先（LAX）等。
这些算法在任务调度过程中根据不同的调度策略和优先级来选择最合适的计算节点。
除了任务调度外，资源分配也是分布式计算中的重要问题。
在分布式计算系统中，节点之间的资源分配直接影响到系统的整体性能和资源利用率。
一种常见的资源分配方法是基于队列的调度算法，即将任务按照优先级和资源需求进行排序，然后依次分配给节点。
此外，还可以采用动态资源分配策略，根据节点的负载情况和任务的特点实时地调整资源分配。
例如，当集群中某个节点的负载过高时，可以将部分任务迁移到其他负载较低的节点上，以实现负载平衡和资源优化。
在分布式计算中，任务调度和资源分配技术的研究还面临一些挑战和困难。
首先，随着计算系统规模的增大，任务调度和资源分配的问题变得更为复杂。
如何高效地处理大规模任务调度和资源分配的问题成为了一个亟待解决的挑战。
其次，在分布式计算系统中，节点之间的通信延迟和带宽限制也会对任务调度和资源分配产生影响。
在微服务架构中实现分布式任务调度(十)
在微服务架构中实现分布式任务调度一、引言随着云计算和大数据时代的到来，分布式系统逐渐成为了一种主流的架构方式。
在过去的几年里，微服务架构以其松耦合、可扩展、容错性强等特点，越来越受到开发者的青睐。
然而，在微服务架构中实现分布式任务调度是一个相对复杂的挑战。
本文将探讨在微服务架构中如何实现分布式任务调度。
二、分布式任务调度概述分布式任务调度是指将一个任务分为多个子任务，并通过分发器将这些子任务分配给不同的计算节点进行处理。
分布式任务调度的核心问题包括任务的拆分和分配、节点的调度与协调、任务的监控与回收等。
三、任务拆分与分配任务拆分是将一个大任务细分为多个可并行执行的子任务的过程。
在微服务架构中，一个任务通常需要调用多个服务来完成。
因此，任务拆分过程需要根据不同的服务划分子任务，并确定它们之间的依赖关系。
任务分配则是根据任务的特点和负载情况，将子任务分配给不同的计算节点执行。
常用的任务分发算法包括随机分发、负载均衡等。
四、节点调度与协调在分布式任务调度中，节点调度与协调非常重要。
节点调度负责将任务分配给适合的计算节点执行，以提高整体的并发性能和负载均衡。
节点调度算法通常考虑节点的负载情况、网络延迟等因素，选择最优的节点执行任务。
节点协调则用于在任务执行过程中，进行节点间的协调和通信，以保证任务的正确执行和结果的一致性。
五、任务的监控与回收任务的监控与回收是分布式任务调度中不可或缺的环节。
通过监控任务的执行情况，可以判断任务是否正常执行，是否超时等。
如果任务执行失败或超时，需要及时回收任务并重新分配给其他节点执行，以提高任务执行的可靠性和效率。
六、微服务架构中的任务调度器在微服务架构中，可以利用任务调度器来实现分布式任务调度。
任务调度器负责任务的拆分、分配、调度、协调和监控等工作。
常见的任务调度器包括Quartz、ElasticJob等。
七、实践案例：使用ElasticJob实现分布式任务调度ElasticJob是一款基于分布式任务调度框架的开源项目，具有高可靠、高可用、易扩展等特点。
分布式计算系统中的任务调度与任务分配算法
分布式计算系统中的任务调度与任务分配算法分布式计算系统是近年来随着技术进步而兴起的一种计算模式，它将任务分解为多个子任务，分发到多个计算节点上进行并行处理，以提高计算效率和处理能力。
在分布式计算系统中，任务调度和任务分配是关键性的问题。
本文将介绍分布式计算系统中的任务调度和任务分配算法。
一、任务调度算法任务调度是指将待执行的任务分配给可执行的计算节点，以便实现任务的并行化执行。
任务调度算法的目标是通过合理的任务调度，尽可能地提高系统的吞吐量、降低任务的响应时间和提高系统的资源利用率。
1. 随机调度算法随机调度算法是一种简单的任务调度算法。
它随机选择可执行任务的计算节点进行任务的调度。
由于随机选择的特性，这种算法不需要复杂的计算和调度过程，但可能存在任务分配不均衡的问题，导致系统资源利用率不高。
2. 轮转调度算法轮转调度算法是一种按照顺序对计算节点进行任务调度的算法。
它将任务按照顺序分配给计算节点，每个节点依次执行任务。
当任务列表很长时，轮转调度算法可以保证较好的任务均衡性，但存在任务响应时间长和节点利用率低的问题。
3. 最短作业优先调度算法最短作业优先调度算法是一种根据任务的执行时间进行调度的算法。
它选择执行时间最短的任务，分配给可执行任务的计算节点。
最短作业优先调度算法在一定程度上能够提高任务的响应时间，但节点利用率可能较低。
4. 加权最短作业优先调度算法加权最短作业优先调度算法是对最短作业优先调度算法的改进。
它将任务的执行时间与任务的优先级相结合，通过权重来决定任务的优先级。
具有较高权重的任务会被优先分配给可执行任务的计算节点。
这种算法能够更加灵活地进行任务调度，兼顾任务的响应时间和系统的资源利用率。
二、任务分配算法任务分配是指将一个大任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配到不同的计算节点上进行并行处理。
任务分配算法的目标是实现任务的均衡分配，避免出现任务负载不均衡的情况，保证系统的吞吐量和效率。
分布式调度系统的实现及其应用
分布式调度系统的实现及其应用一、引言分布式调度系统是指将任务或者工作分配给多台计算机处理的系统，它通过有效地分配任务以提高计算机资源的利用率，并且能够实现任务的高效执行。
在当前的大数据时代，分布式调度系统已经成为了大型互联网公司和科研机构不可或缺的重要组成部分。
本文将从分布式调度系统的基本概念、实现原理以及其在各个领域的应用进行探讨。
二、分布式调度系统的基本概念1.分布式调度系统的定义分布式调度系统是指通过将任务分配到多个计算节点上，以提高整个系统对任务的处理能力和效率的系统。
在分布式调度系统中，通常会有一个调度中心负责监控节点的状态，分配任务并收集结果。
分布式调度系统还具有任务并行处理、负载均衡、高可用性等特点。
2.分布式调度系统的关键技术分布式调度系统要实现任务的高效分配和执行，需要依靠一些关键的技术来支撑：（1）任务调度算法：为了实现任务的合理分配，需要设计出高效的任务调度算法，以便将任务合理地分配给不同的计算节点。
（2）节点状态监控：分布式调度系统需要对计算节点的状态进行监控，以便及时发现节点的故障或者负载过重等问题。
（3）任务执行监控：系统需要能够监控任务的执行状态，以便实时了解任务的执行进度和结果。
（4）数据同步与通信：分布式调度系统需要实现节点之间的数据同步和通信，以便在任务执行过程中进行数据交换和协作。
三、分布式调度系统的实现原理1.任务调度算法任务调度算法是分布式调度系统中的关键技术之一。
常见的任务调度算法有如下几种：（1）最小负载优先：根据调度节点的负载情况，选择负载最轻的节点执行任务。
（2）最短作业优先：根据任务的执行时间，选择执行时间最短的节点执行任务。
（3）轮转调度：按照轮询的方式将任务依次分配给每个节点，以实现负载均衡。
（4）最小消耗优先：根据节点的资源消耗情况，选择资源消耗最小的节点执行任务。
2.节点状态监控节点状态监控是分布式调度系统中的另一个重要技术。
通过监控节点的CPU利用率、内存使用情况、网络带宽等指标，系统可以实时了解每个节点的负载情况，从而进行合理的任务调度。
分布式任务调度框架架构
分布式任务调度框架架构分布式任务调度框架的架构主要包括以下几个核心组件：1. 任务调度中心（Task Scheduler）：任务调度中心是整个分布式任务调度框架的核心组件，负责接收任务的注册和调度请求。
它会维护一个任务队列，根据任务的调度策略将任务分发给可执行的工作节点。
2. 任务调度器（Task Executor）：任务调度器是具体执行任务的组件，负责接收任务调度中心分发的任务，并进行执行。
它可以运行在多个节点上，通过任务的分配策略实现任务的负载均衡和高可用性。
3. 任务注册接口（Task Registration API）：任务注册接口用于将需要执行的任务注册到任务调度中心。
任务注册接口可以提供多种方式，例如通过命令行工具、API接口或者图形界面等。
4. 任务调度策略（Task Scheduling Policy）：任务调度策略定义了任务如何被调度和分配给执行节点。
它可以根据任务的优先级、执行节点的负载情况、任务的依赖关系等因素进行调度决策。
5. 执行节点管理（Node Management）：执行节点管理负责管理任务调度器运行的节点。
它可以监控节点的状态和负载情况，并告知任务调度中心当前节点的可用性和可执行任务的能力。
6. 任务状态管理（Task Status Management）：任务状态管理用于追踪和记录任务的执行状态。
它会记录任务的开始时间、结束时间、执行结果等信息，并提供查询接口用于查看任务的执行情况和统计分析。
7. 故障恢复和容错机制（Fault Recovery and Fault Tolerance）：分布式任务调度框架需要具备故障恢复和容错机制，以应对节点宕机、网络故障等异常情况。
常见的机制包括任务重试、任务迁移、任务失败报警等。
总体而言，分布式任务调度框架的架构设计需要考虑任务的调度和执行过程、任务的注册和管理、节点的监控和管理、任务的状态追踪和管理等方面，以实现任务的高效调度和可靠执行。
解决分布式计算中的任务调度和负载均衡问题
解决分布式计算中的任务调度和负载均衡问题随着互联网和大数据的快速发展，分布式计算技术成为了处理海量数据、提高计算效率的重要工具。
分布式计算是一种将计算任务分配到多台计算机上并行执行的技术，能够充分利用计算资源，提高计算效率。
在分布式计算中，任务调度和负载均衡是两个重要问题，它们直接影响着整个系统的性能和稳定性。
本文将对分布式计算中的任务调度和负载均衡问题进行分析，并提出解决方案。
一、任务调度问题在分布式计算系统中，任务调度是指将计算任务分配到不同的计算节点上执行的过程。
任务调度的目标是尽可能地减少任务的执行时间，提高系统的整体性能。
任务调度中存在的问题主要包括任务调度算法的选择、任务执行节点的选择、任务执行顺序的确定等。
1.1任务调度算法的选择任务调度算法的选择直接影响着系统的性能和稳定性。
常见的任务调度算法有先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）、最短剩余时间优先（SRTF）、优先级调度等。
不同的调度算法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择合适的调度算法。
1.2任务执行节点的选择任务执行节点的选择是任务调度的关键环节。
在分布式计算系统中，通常会有多个计算节点可供选择，需要根据系统的负载情况和节点的性能特点来选择合适的执行节点。
通常可以采用负载均衡算法来选择执行节点，使得各个节点的负载尽量均衡。
1.3任务执行顺序的确定在分布式计算系统中，存在着大量的并行计算任务，这些任务之间可能存在依赖关系，需要确定合适的执行顺序。
通常可以采用拓扑排序、关键路径等算法来确定任务的执行顺序，以保证任务能够顺利执行并满足依赖关系。
二、负载均衡问题在分布式计算系统中，负载均衡是指将计算任务合理地分配到各个计算节点上，使得各个节点的负载尽量均衡，系统的整体性能得到提高。
负载均衡问题涉及到节点负载的监测、负载均衡算法的选择等方面。
2.1负载均衡算法的选择负载均衡算法的选择直接影响着系统的整体性能。
分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究
标题：分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究在现代工业生产中，车间调度问题一直是一个备受关注的课题。
如何有效地安排生产任务，合理分配资源和人力，以提高生产效率和降低成本，一直是制造企业面临的挑战。
而分布式调度算法作为一种新型的调度方法，正逐渐受到工业界的重视和应用。
本文将从深度和广度两方面探讨分布式调度算法在车间调度问题中的应用研究。
一、分布式调度算法的概念和特点分布式调度算法是一种将调度任务分解为多个子任务并同时处理的调度方法。
相对于传统的集中式调度算法，分布式调度算法具有并行性强、灵活性高、容错性好等特点。
它能够更加有效地应对复杂的车间调度问题，提高调度的实时性和准确性。
在车间调度中，生产任务的复杂性和多样性使得传统的调度方法难以满足需求。
而分布式调度算法通过将任务分解为多个子任务，利用多台工作站同时处理，能够更快速地找到最优解决方案，提高生产效率和资源利用率。
二、分布式调度算法在车间调度中的应用场景1. 多品种、小批量生产场景在多品种、小批量生产的车间中，传统的集中式调度算法往往无法充分考虑到各种生产任务之间的复杂关联性，导致调度效果不佳。
而分布式调度算法能够将生产任务分解为多个子任务，并行处理，更好地适应多品种、小批量生产的特点，从而提高生产效率。
2. 大规模生产车间在大规模生产车间中，生产任务繁重，资源分配复杂。
传统的集中式调度算法在处理大规模车间调度问题时往往会遇到计算量大、耗时长的问题。
而分布式调度算法能够充分利用多台工作站的并行计算能力，更快速地找到最优解决方案，提高调度效率。
3. 实时调度场景在现代工业生产中，许多行业需要实时调度来应对市场需求的变化。
传统的集中式调度算法在面对实时调度需求时往往难以快速响应。
而分布式调度算法通过并行处理能力，能够更快速地对生产任务进行调度，适应市场变化，提高生产灵活性。
三、分布式调度算法在车间调度中的优势和挑战1. 优势（1）并行计算能力：分布式调度算法能够充分利用多台工作站的并行计算能力，更快速地处理复杂的车间调度问题。
分布式指挥调度系统介绍
分布式指挥调度系统1.1分布式系统简介分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。
在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统。
系统拥有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态的分配任务，分散的物理和逻辑资源通过计算机网络实现信息交换。
系统中存在一个以全局的方式管理计算机资源的分布式操作系统。
通常，对用户来说，分布式系统只有一个模型或范型。
在操作系统之上有一层软件中间件（middleware）负责实现这个模型。
一个著名的分布式系统的例子是万维网（World Wide Web），在万维网中，所有的一切看起来就好像是一个文档（Web页面）一样。
正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。
因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。
内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。
透明性是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。
在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
1.2分布式指挥调度系统分布式指挥调度系统与之前的两袋系统的最大差异就在于它的系统构成，整个系统在物理结构式进行了分散配置，这样看似好像增加了系统的复杂程度，但是大大增强了系统的灵活性和可靠性。
分布式指挥调度系统采用网络星型拓扑结构模式构建系统，如下图：在星型拓扑结构中，网络中的各个节点通过点到点的方式连接到一个中央节点（一般是集线器或者交换机）上，由该中央节点向目的节点传送信息。
中央节点执行集中式通信策略，因此中央节点相当复杂，其负担比各节点重的多。
在星型网中任何两个节点要进行通信都必须经过中央节点控制。
分布式拼接控制系统通常由以下四个部分组成：1、信号源输入处理节点：负责采集各种接口方式的信号并进行信号预处理，然后进行数据编码生成在以太网上传输的IP码流；2、显示输出处理节点：其进行数据解码和图像最终显示效果的处理；3、以太网交换机：它是整套系统的中心，起数据交互作用；4、控制管理软件，用户通过安装在控制服务器上的控制管理软件对各个处理器进行实时控制和管理；具体系统结构如下图：网络分布式拼接系统，顾名思义，全套系统以网络模式分布。
分布式算力调度
分布式算力调度
分布式算力调度是指将任务分解成小部分并分配给多台计算机进行处理的过程，以提
高计算效率和处理速度。
分布式算力调度的实现可以采用不同的技术，如Hadoop、Spark、Docker等。
Hadoop是一个开源的分布式数据处理平台，采用MapReduce编程模型。
在Hadoop中，Map阶段将数据拆分成小块交给多台计算机进行处理，Reduce阶段将处理结果进行汇总。
Hadoop的分布式算力调度机制是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行管理，它可以有效地管理计算机资源并将大量任务分配到不同的计算机上进行处理。
Spark是一个基于内存计算的分布式计算系统，采用DAG（Directed Acyclic Graph）执行引擎。
在Spark中，任务被分解成多个小任务，并分配给多台计算机进行处理。
Spark 的分布式算力调度是通过Spark的管理器进行管理，其中最常用的是Mesos。
Docker是一种轻量级容器化技术，可以将不同应用程序打包成不同的Docker容器，
并进行管理。
使用Docker可以轻松地将应用程序部署到不同的计算机上，最大化地利用分布式计算资源。
Docker的分布式算力调度是通过Docker Swarm进行管理，可以轻松地分配不同的计算机资源和容器。
以上三种分布式算力调度技术都有自己的特点和优缺点，选择哪种技术需要根据实际
情况具体考虑。
但无论采用哪种技术，分布式算力调度都能够轻松地实现多台计算机的协
同工作，提高计算效率和处理速度。
分布式任务调度的应用场景
分布式任务调度的应用场景随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式任务调度成为了数据处理和计算的重要组成部分。
分布式任务调度是指将一个大型任务拆分成多个子任务，并通过分布式系统进行并行处理和调度的过程。
它通过合理分配资源、提高任务执行效率、实现负载均衡等方式，为用户提供高效、可靠的数据处理和计算服务。
下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 大规模数据处理在大数据时代，处理海量数据是一项非常重要的任务。
分布式任务调度可以将数据处理任务分解成多个子任务，并通过分布式系统进行并行处理，极大地提高了数据处理的效率。
例如，一个数据清洗和处理任务可以被拆分成多个子任务，并在分布式集群上分别执行，最后将结果合并，从而快速完成数据处理工作。
2. 负载均衡在分布式系统中，不同的节点可能具有不同的性能和负载情况。
分布式任务调度可以根据节点的负载情况和性能指标，动态地将任务分配给空闲资源，实现负载均衡。
这样可以充分利用集群的资源，提高系统的整体性能和吞吐量。
3. 实时流处理随着互联网的快速发展，实时流处理成为了很多应用场景的需求。
分布式任务调度可以将实时流处理任务分解成多个子任务，并通过分布式系统进行并行计算，从而实现对实时数据流的高效处理。
例如，一个实时监控系统可以将数据流分解成多个子任务，并通过分布式系统对数据进行实时的处理和分析，从而及时发现和处理异常情况。
4. 机器学习和人工智能在机器学习和人工智能领域，需要对大规模数据进行训练和模型优化。
分布式任务调度可以将机器学习任务分解成多个子任务，并通过分布式系统进行并行训练，加快模型的收敛速度。
同时，分布式任务调度还可以根据不同的机器学习算法和任务特点，自动调整任务的分配策略和资源分配，提高训练效果和模型的准确性。
5. 定时任务调度很多应用系统中存在定时任务，例如定时生成报表、定时发送邮件等。
分布式任务调度可以将定时任务拆分成多个子任务，并通过分布式系统进行并行执行。
这样可以提高任务的并发性和执行效率，减少任务执行时间。
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x
V1 C1
V2 C2
Vn
…
ln
Cn
l1
l2
ln
l1
l2
C1 V1
C2 V2
…
Cn Vn x (b) 合并操作
(a) 分叉操作
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
基于任务优先图的任务调度 g 给定任务优先图G的粒度是： (G ) min{g ( x )}
xG
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价 有许多参数用于确定或测量一个调度算法的有效性： •通信代价：使用这个参数的调度算法可能要考虑到向一个给定 的节点传送或者从一个给定节点接收一个报文花费的时间，更 为重要的是必须考虑到为一个进程分配一个执行地点而引起的 通信代价。 •执行代价：这个参数反映的是将一个进程分配到一个指定的执 行节点，在这个节点的执行环境下，执行这个程序所需的额外 开销。 •资源利用率：常用来表明基于分布式系统当前各个节点的负载 情况，给一个进程分配的执行节点是否是合适的。资源利用率 参数常用负载状态来表示，常用的负载参数有资源的队列长度、 内存的使用等等。
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价 分布式调度的基本目标是尽快得到计算结果和有效地利用资源。 具体来说，调度算法的目标有两个：
一个目标是负载平衡(load balancing)，它的努力目标是维持整 个分布式系统中各个资源上的负载大致相同。另一种目标是负 载共享(load sharing)，它的目标仅仅是防止某个处理机上的负 载过重。相对来说负载共享的目标要比负载平衡的目标容易达 到。负载平衡的主要目的是提高整个系统的流量，而负载共享 的主要目标是缩短特定程序的执行时间。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
任务划分与分配 任务复制：
时间 1 2 4 5 6 7 9 处理机 1 T1 T2 T2 T3 T3 T5 T5 处理机 2 T1 T3 T2 T2 T2 T6 T6 处理机 3 T1 T4 T4 T4 T2 T2 T7 T5 5 7 T6 9 T7 5 6 T2 3 2 2 4 2 4 T3 4 7 T4 T1 1 2
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
T1 2 1 T2 1 T3 4 1 1 2 T4 1,3 T1 1,4 2 1,5
T2
3
1,4
4
T3
1,5
2 T5 4
2
T4
2
1,4
3
T5
(a) 任务优先图
(b) 任务相互作用图
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
任务划分与分配 任务划分的粒度：一个给定任务划分的粒度被定义为任务的计 算量与通信量的比值。如果粒度太大，就会限制并行性，因为 潜在的并行任务可能被划分进同一个任务而分配给一个处理器。 粒度太小，进程切换和通信的开销就会增加，从而降低性能。 任务聚类：在图模型中，任务的划分被称作任务聚类，即在给 定的图模型中对小任务进行分类。任务划分把任务图当作一个整 体，将图中的小任务(节点)划分成不同的聚类，聚类中的小任务 串行执行，不同的聚类之间并行执行。任务聚类中可以使用两种 策略： (1) 将不相关的任务映射到一个聚类中； (2) 将DAG中一条优先路径上的任务映射到一个聚类中。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
任务划分与分配 一些划分算法 ： (1) 关键路径划分。关键路径(最长路径)的概念常常在垂直划分 中使用，即用在线性聚类中。应该清楚的是，依赖于任务优先 图中关键路径的细粒度任务必须串行执行。 (2) 消除通信延迟的划分。这个方法的关键之处在于消除通信的 额外开销，所以要把通信频繁的节点聚集成一类。通常的方法 是将一个节点的后继节点与节点自身聚集成一类，只要总的执 行时间不会被延长。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
两种最优调度算法 树结构的优先图和这个图在三个处理器上的最优调度 ：
T1 T2 T3 T4 处理器 T5 T6 T7
T8
T9
P3 P2
T3 T2 T1 0
T7 T5 T4
T10 T9 T6 T12 T8 T11 T13 时间
T10
T11
T12
P1
T13 (a) 树结构的任务优先图
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价 次优的调度算法分为两类：近似的次优调度算法和启发式的次 优调度算法： •启发式的次优调度算法常使用比较简明的规则和一些直觉的规 则来进行调度。这些启发式的规则往往是不能证明其正确性， 在特定情况下可能还是错误的，但是在绝大多数的情况下是能 够被接受的。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
基于任务优先图的任务调度
T1 2 1 T2 1 T3 4 1 1 2 T4 P2 P1 0 T1 T2 2 3 T4 T3 7 T5 12 时间 处理器
2 T5 4
2
(a) 任务优先图
(b) 甘特图
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
基于任务优先图的任务调度 通信延迟和任务复制对调度的影响：
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价 启发式调度算法中常采用的一些启发式规则： •相互依赖性较大的进程，由于它们之间常有比较多的进程通信 应该分配到比较接近的执行节点上，可能的话，应该在同一个 节点上。 •访问共享文件的进程应该分配到比较接近的执行节点上，可能 的话，应该分配在文件服务员节点上。 •很少有内在关系的进程可以分布在不同的机器上。 •如果一个节点已经是重负载的，不应该向该节点分配另外一个 进程。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
任务划分与分配
T1 6 T2 3 5 T5 5 7 2 2 2 4 T6 9 T3 4 7 T7 T4 1
T1 3
4 2
1
1 T3
T2 3 T4 3 1 1 T6 2 2 3
3
3 1
T5
关键路径划分的例子
消除通信延迟的划分
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
基于任务优先图的任务调度 甘特图(gantt chart)能够最有效描述进程对处理器的分配情况。 甘特图以处理器为纵坐标，以时间为横坐标。图中的每个方块 表示进程在某个系统中的开始时间、持续时间和结束时间。处 理器内的时间延迟和处理器间的时间延迟都能够在图中体现。
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
设计调度策略时要考虑的三个主要因素：静态调度算法的目标 是调度一个任务集合，使它们在各个目标节点上有最短的执行时 间。总体上来说，设计调度策略时要考虑的三个主要因素是处理 机的互连、任务的划分和任务的分配。通常用图模型表示任务和 处理机的结构。我们可以用任务优先图和任务交互作用图对任务 集合建模。 任务优先图是一个有向无环图(DAG)，图中每个链接定义了任 务间的优先关系，节点和链接上的标记表示任务的执行时间和 任务完成后启动后续任务所需的时间间隔。 任务交互作用图中，链接定义了两个任务间的相互关系，每个 链接赋予一对数，分别表示这两个任务在同一个处理机上时的 通信开销和在不同处理机上时的通信开销。
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的目标和有效性评价 从调度算法的有效性来看，调度算法分为最优调度算法和次优 调度算法。为了实现最优调度算法，调度者必须获得所有进程 的状态信息和系统中所有相关的可用信息。最优性常用执行时 间、资源利用率、系统流量以及这些参数的某种综合来进行评 价。一般来说最优调度是一个NP完全性问题。所以在实际的系 统中，常采用次优的调度算法。
任务划分与分配 一些划分算法 ：
(3) 任务复制。为了消除任务间的通信开销，将任务在处理机上进行 复制有时是最有效的方法。它是任务划分的一个可选方法。任务复制 不仅能保留程序最初的并行性，同时也能减少通信开销。 (4) 其他技术。Kim和Browne的线性聚类技术，在每一步，计算量和 通信量最大的有向路径上的节点聚集成一个单独的线性聚类，并且这 些节点被从图中除去。对图中剩余的节点迭代执行这个过程，直到整 个任务图已经全部被划分成一些聚类。Sarkar的内在化聚类方案，将 每个节点最初放在一个单独的聚类中，并且以弧上通信开销的下降顺 序考虑将图中的节点划分成一些聚类。这个算法不断地将两个聚类合 并成一个更大的聚类，如果在合并过程中生成的更大聚类不会增加这 个图的估计并行执行时间，那么这个合并过程就被接受。这个过程一 直进行下去，直到不再需要合并为止。
处理器 T1 d d P2 P1 T1 T1 T3 T2 时间 (b) 使用任务复制的调度 P2 P1 T1 T2 T3 时间 处理器 P2 P1 T1 d (c) 任务分配在一个处理器上 (d) 通信延迟对调度的影响
第十章 分布式调度
10.2 静态调度
如果g(x)>1，合并x或分叉x就是粗粒度；否则就是细粒度。同 样如果g(G)>1，图G就是粗粒度，否则就是细粒度。当表示一 个应用程序的给定的有向无环图DAG(任务优先图)是粗粒度时， 也就是它的一个链接上的通信代价小于分叉或者合并操作连接 的相邻节点的计算代价，任何非线性聚类可以被转换成具有更 少或相等执行时间的线性聚类。注意，上面的结论暗示了一个 粗粒度程序的线性聚类性能优于任何非线性聚类。然而，对细 粒度程序而言，可能存在也可能不存在一个非线性聚类优于线 性聚类。
第十章 分布式调度
10.1 调度算法概述
调度算法的分类
局部调度 静态调度 次优化调度 近似调度 启发式调度 优化调度 分散式调度 非协作式调度 次优化调度 近似调度 启发式调度 调度算法 全局调度 动态调度 集中式调度
协作式调度 优化调度