一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法
一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一种用于区块链的拜占庭容错算法

一种用于区块链的拜占庭容错算法 张铮文 erik@https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html, 摘要 本文提出了一种改进的拜占庭容错算法,使其能够适用于区块链系统。我们假设在此网络中,消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送,并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外,节点的行为可以是任意的:可以随时加入、退出网络,可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等,还可能发生各种人为或非人为的故障。我们的算法对由n个共识节点组成的共识系统,提供?的容错能力,这种容错能力同时包含安全性和可用性,并适用于任何网络环境。f=?n?1 3 1.概述 区块链是一种去中心化的分布式账本系统,它可以用于登记和发行数字化资产、产权凭证、积分等,并以点对点的方式进行转账、支付和交易。区块链技术最早是由中本聪在一个密码学的邮件列表中提出的[1],也就是比特币。此后,基于区块链技术的各种应用纷纷出现,比如基于区块链的电子现金系统、基于区块链的股权交易系统、基于区块链的智能合约系统等。区块链系统与传统的中心化账本系统相比,具有完全公开、不可篡改、防止多重支付等优点,并且不依赖于任何的可信第三方。 然而,和任何分布式系统一样,区块链系统会面临网络延迟、传输错误、软件错误、安全漏洞、黑客入侵等问题。此外,去中心化的特点决定了此系统的任何一个参与者都不能被信任,可能会出现恶意节点,以及因各方利益不一致导致的数据分歧等问题。 为了防范这些潜在的错误,区块链系统需要一个高效的共识机制来确保每一个节点都有一个

唯一公认的全局账本。传统的针对某些特定问题的容错方法,并不能完全解决分布式系统以及区块链系统的容错问题,人们需要一种能够容忍任何种类错误的容错方案。 比特币采用工作量证明机制[1],非常巧妙地解决了这个问题。但是代价也很明显,那就是巨额的电力成本和资源浪费。此外,新的区块链必须寻找到一种与之不同的散列算法,用于避免来自比特币的算力攻击,如莱特币采用了与比特币的SHA256不同的SCRYPT算法。 拜占庭容错技术是一种解决分布式系统容错问题的通用方案[5]。本文在Castro和Liskov 于1999年提出的Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)[3]的基础上,提出了一种改进的拜占庭容错算法,使其能够适用于区块链系统。 2.系统模型 区块链是一个分布式账本系统,参与者通过点对点网络连接,所有消息都通过广播的形式来发送。系统中存在两种角色:普通节点和记账节点。普通节点使用系统来进行转账、交易等操作,并接受账本中的数据;记账节点负责向全网提供记账服务,并维护全局账本。 我们假设在此网络中,消息可能会丢失、损坏、延迟、重复发送,并且接受的顺序与发送的顺序不一致。此外,节点的行为可以是任意的:可以随时加入、退出网络,可以丢弃消息、伪造消息、停止工作等,还可能发生各种人为或非人为的故障。 我们采用密码学技术来保证消息传递的完整性和真实性,消息的发送者要对消息的散列值进 是节点i对消息m的电子签名,D(m)是消息m的散列值。如果没有特行签名。我们定义?m?σ i 殊说明,本文所规定的签名都是对消息散列值的签名。 3.算法 我们的算法同时提供了安全性和可用性,只要参与共识的错误节点不超过?n?1 ?,就能保证整 3

浅析RM与EDF实时调度算法

浅析RM与EDF实时调度算法 1 引言 与非实时系统相比,嵌入式实时系统因其所控制物理过程的动态性,要求运行于其中的单个任务必须满足其时限要求,以确保整个系统的正确性和安全性[1]。在航空航天、电信、制造、国防等领域,对实时系统有着强烈的应用需求。实时处理和实时系统的研究和应用工作已经有了相当长的历史,在实时任务调度理论、实时操作系统、实时通信等方面取得了大量成果。 实时任务调度理论是实时处理技术的核心和关键[2]。这是因为,实时任务具有时限要求,在一个或多个处理器之间调度实时任务,需要判断是否每个任务的执行都能在其截止期限内完成。如果每个任务的执行都能在其截止期限内完成,则称该调度是可行。可调度性判定就是判定给定的n个实时任务在应用某种调度算法的前提下能否产生一个可行的调度。调度算法的设计要尽可能满足任务可调度性的要求[3]。 2 实时调度分类 由于实时系统的侧重点不同,实时调度亦有多种分类方式。常见的分类有,根据任务实时性要求的重要程度,分为硬实时调度和软实时调度——在硬实时调度中任务必须在其截止期限内执行完毕,否则将产生严重后果。而对于软实时任务,当系统负载过重的时候,允许发生错过截止期限的情况,根据任务是在一个或多个处理器上运行,分为单处理器实时调度和多处理器实时调度,多处理器实时调度又可分为集中式调度和分布式调度;根据调度算法和可调度性判定是在任务运行之前还是运行期间进行的,分为静态调度、动态调度和混合调度;根据被调度的任务是否可以互相抢占,分为抢占式调度和非抢占式调度;根据任务请求到达的情况不同。分为周期性任务调度和非周期性任务调度。不同调度方式具有各自的优缺点,适用于不同类型的实时系统。 3 RM与EDF调度算法简介

多级反馈队列调度算法的实现

学生实习报告 课程名称_ 数据结构与数据处理应用训练 题目名称多级反馈队列调度算法的实现 学生学院计算机与计算科学 专业班级 学号 学生姓名 指导教师 2012年 2月 16 日 多级反馈队列调度算法的实现 【摘要】 多级反馈队列调度算法是操作系统中CPU处理机调度算法之一,该算法既能使高优先级的进程(任务)得到响应又能使短进程(任务)迅速完成。UNIX操作系统便采取这种算法,而本次试验就是试用C语言模拟某多级反馈队列调度算法。本次试验中前三级就绪队列采用时间片轮转法,时间片大小分别为2、4和8,最后一级就绪队列采用FIFO调度,将任务进入多级队列进行模拟,任务从优先级高的队列到优先级地的队列的顺序逐一进入,还用了算法支持抢占式,最后完成模拟,得到各个任务先后完成的顺序,还有得到各个任务的响应时间、离开时间、周转时间。 【关键词】队列优先级任务时间 1 内容与要求 【内容】 多级反馈队列调度算法是操作系统中CPU处理机调度算法之一,该算法既能使高优先级的进程(任务)得到响应又能使短进程(任务)迅速完成。UNIX操作系统便采取这种算法,本次试验就是试用C语言模拟某多级反馈队列调度算法,通过输入任务号、到达时间、运行时间,求出任务完成的先后顺序以及各个任务

的响应时间、离开时间、周转时间。 【要求】 多级反馈队列调度算法描述: 1、该调度算法设置四级就绪队列:前三级就绪队列采用时间片轮转法,时间片大小分别为 2、4和8;最后一级就绪队列采用FIFO调度。 2、任务在进入待调度的队列等待时,首先进入优先级最高的队列等待。 3、首先调度优先级高的队列中的任务。若高优先级中队列中已没有调度的任务,则调度次优先级队列中的任务,依次类推。 4、对于同一个队列中的各个任务,按照队列指定调度方法调度。每次任务调度执行后,若没有完成任务,就被降到下一个低优先级队列中。 5、在低优先级的队列中的任务在运行时,又有新到达的任务,CPU马上分配给新到达的任务。(注:与原来的题目不同,原题是在低优先级的队列中的任务在运行时,又有新到达的任务时,要在运行完这个时间片后,CPU马上分配给新到达的任务,而本题不需要在运行完这个时间片,即正在进行的任务立刻停止,CPU 马上分配给新到达的任务) 6、为方便实现,时间以1为单位,用整数数据表示;且每个时间点,最多只有一个任务请求服务(即输入)。 2 总体设计 算法总体思路: 这是建立在一个时间轴上的,即时刻,一个一个时刻(时间点)进行。 2.1.1 主函数思路:

加权公平队列调度算法

2008年2月 February 2008 —28— 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第4期 Vol.34 No.4 ·博士论文· 文章编号:1000—3428(2008)04—0028—03 文献标识码:A 中图分类号:TP391 一种新的加权公平队列调度算法 尹德斌,谢剑英 (上海交通大学自动化系,上海 200240) 摘 要:传统公平队列调度算法(WFQ 、WRR 等)普遍存在基于数据包的权重参数计算问题,由此产生的高复杂度使其难以获得广泛应用。该文提出一种新的加权公平队列调度算法,使用服务概率和随机数实现加权公平调度,显著降低了算法的复杂度。同时使用自适应服务概率计算解决了数据包变长度带来的不公平性。通过队列管理技术有效地提高了交换机的缓冲区利用率,并减小了排队延迟抖动。仿真结果证明了算法的有效性和实用性。 关键词: 队列调度;加权公平排队;自适应队列管理;分组交换网络 New Weighted Fair Queue Scheduling Algorithm YIN De-bin, XIE Jian-ying (Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240) 【Abstract 】Traditional weighted fair queue algorithms have the main drawback: the calculation of the weight parameters according to each packet.The paper proposes a new weighted fair queueing algorithm(SPFQ), which uses service probability to schedule packets and a random number to decide which packet to be served next. In addition, a novel adaptive service probability parameter calculation method is used to solve the unfair problem induced by the variable packet length and an adaptive queue management technology to improve the utilization of the server's queue buffer and reduce the delay burstiness. Simulation results demonstrate the validity and practicability of SPFQ. 【Key words 】queue scheduling; weighted fair queueing; adaptive queue management; packet switching network 1 概述 队列调度是当前互联网技术领域的一个研究热点。其中,加权公平队列调度算法由于能够根据各业务流的权重进行区分服务而受到广大研究者的广泛关注[1-9]。其中最著名的是加权公平WFQ [1]和加权轮询WRR [6]两类算法。WFQ 及其改进算法[3,5,7]都基于通用处理机共享模型[2],使用虚时间(virtual time)进行数据包转发。WFQ 算法在业务流受漏斗约束的情况下可以提供精确的带宽保证和最大时延上限,并且数据包的转发不受其他业务流特性影响。但是它的计算复杂度太高。WRR [2,6]是另一类复杂度相对较低的常用加权队列调度算法;各业务流在一次轮询中所允许发送的数据包个数由队列权重决定。DRR [4]引入了差额计数器(dificit conter),记录由数据包长度不同引起的服务量差。轮询类算法复杂度较低,但无法提供确定的带宽保证和时延上限。 国内的研究者近年来也提出了许多队列调度算法。文 献[8]针对SS 和BF 两种业务流,提出了一种对数自适应调度算法,但该算法对类内各业务流之间如何调度并没有说明,且不能提供公平服务和隔离特性。文献[9]提出了一种用于区分服务网络的虚时钟核心无状态队列调度算法,各数据包自身携带虚时钟状态信息,中心服务器根据虚时钟进行转发,但需要根据虚时钟将入队列数据包插入到转发队列中,这无疑是一项沉重的计算负担。另外,该算法并未考虑虚时钟清零问题。本文提出了一种新的加权队列调度算法SPFQ 。由于采用了指数移动平均算法和阀值触发的平均数据包长度更新,使得服务概率计算频度大大降低,从而显著降低了算法的复杂度。 2 SPFQ 队列调度算法 2.1 SPFQ 的基本原理 SPFQ 算法依据各业务流的平均数据包长度将它们的权重转换成归一化服务概率,通过该参数实现加权服务。为了降低算法的复杂度,系统采用事件触发方式计算队列的平均长度。在算法实现中,使用单独模块计算服务概率,以减轻调度器的负荷。 2.2 SPFQ 的结构 数据包分类器图1 SPFQ 算法结构 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60572157);国家“863”计划基金资助项目(2003AA123310) 作者简介:尹德斌(1978-),男,博士,主研方向:包交换网络的队列调度和管理;谢剑英,教授、博士生导师 收稿日期:2007-03-10 E-mail :yin_db@https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html,

星间实时关键数据一次容错调度算法

2017,53(14)1引言系统之间数据传输的可靠性是保证卫星系统正常运行的关键因素,受空间环境等因素影响,任务错误的现象不可避免,且伴随多个任务同时出现错误的情况,多任务容错设计是高可靠长寿命系统不可避免的问题。系统之间传输的数据可以分为两大类:一类为关键数据,其周期长,数据量少,实时性要求高,且有容错传 输需求;另一类为普通数据,周期短,数据量大,容错传输需求低或无。本文面向某项目中数据传输的应用场景,对关键数据传输任务一次容错问题进行研究。现今国内外已有很多学者研究并给出多种调度算法,现有的实时调度算法分为静态调度和动态调度两星间实时关键数据一次容错调度算法 范玲玲1,2,林宝军2,3,陈勇3 FAN Lingling 1,2,LIN Baojun 2,3,CHEN Yong 3 1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050 2.上海微小卫星工程中心,上海201203 3.中国科学院光电研究院,北京100094 1.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200050,China 2.Shanghai Engineering Center for Microsatellites,Shanghai 201203,China 3.Academy of Opto-Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China FAN Lingling,LIN Baojun,CHEN Yong.Key data between satellites once fault-tolerant scheduling https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html,puter Engineering and Applications,2017,53(14):61-64. Abstract :In this paper,in accordance with the need of key data in real-time satellite system fault tolerance,and the key data with a relatively small number and a long cycle,it puts forward NP-PEDF-FT algorithm to realize high performance schedule.This algorithm based on EDF fault tolerant algorithm,adjusts the deadline of the key data through fault toler-ance coefficient λ.This algorithm adjusts the deadline of the key data as the original deadline multiplied by the coeffi-cient (1-λ)to the queue of the tasks to send again,when the key data once transmission errors.So it can realize once fault tolerance.Of course,the algorithm will not send again and abandon the task,when the common data once trans-mission errors.NP-PEDF-FT algorithm is better when the coefficient λis equal to 0.6through the simulation.It also simu-lates the NP-PEDF-FT algorithm,NP-EDF-FT algorithm and NP-DP-FT algorithm,and compares the packet loss proba-bility.It turns out that the NP-PEDF-FT algorithm used in this paper has a better effect. Key words :non-preemptive;key data;fault tolerance;scheduled;deadline;compare 摘要:针对卫星实时系统中关键数据一次容错问题,首先,针对关键数据与非关键数据混合传输场景,建立系统模型,对系统的容错传输能力进行分析,得出混合数据一次容错传输条件;其次提出NP-PEDF-FT 调度算法,通过在非抢占式EDF 容错算法的基础上,利用截止期容错系数λ调整出错任务的截止期,实现全部关键数据的1次容错传输;同时加入数据传输队列监测功能,以保证关键数据在其截止期之前优先传输;最后对算法进行了仿真分析,比较NP-PEDF-FT 、NP-EDF-FT 、NP-DP-FT 三种非抢占式容错调度策略,分析结果表明,NP-PEDF-FT 算法关键数据丢包率较NP-EDF-FT 算法平均降低31.6%,较NP-DP-FT 算法平均降低86.4%。 关键词:非抢占式;关键数据;容错;调度;截止期;比较 文献标志码:A 中图分类号:T P391doi :10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0186 作者简介:范玲玲(1989—),女,硕士,主要研究方向为计算机应用与技术,E-mail :fanll2009@https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html, ;林宝军(1963—),男,研究 员,主要研究方向为计算机应用技术、空间飞行器总体设计。 收稿日期:2016-03-14修回日期:2016-04-22文章编号:1002-8331(2017)14-0061-04 CNKI 网络优先出版:2016-07-08,https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20160708.1735.022.html Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 61 万方数据

面向容错的对地观测卫星实时任务调度研究

面向容错的对地观测卫星实时任务调度研究 朱晓敏,王建江,王 吉,刘忠 (国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073) 摘 要:提出一种面向容错的对地观测卫星任务调度模型,该模型采用主版本/副版本技术可以实现对任意时 刻一颗卫星失效时的容错.在容错调度模型的基础上,提出了一种卫星容错调度算法FTSS.FTSS采用重叠技术, 有效提高了卫星资源利用率.此外,FTSS采用了任务合成策略可以有效减少实际执行任务的个数从而进一步提高系统的可调度性. 为了验证FTSS算法的性能,本文通过模拟实验对FTSS与其它3个基准算法进行了比较分析.实验结果表明FTSS优于其它算法,适合卫星实时任务容错调度. 关键词: 对地观测卫星;容错;调度;主/副版本;重叠;合成 中图分类号: 0436 文献标识码:A文章编号: 0372-2112(2015)08-1471-10 电子学报URL:http://www.ejournal.org.cn DOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.002 FauIt-ToIeranceOrientedReaI-TimeTaskScheduIingon MuItipIeEarth-ObservingSateIIites ZHUXiao-min,WANGJian-jiang,WANGJi,LIUZhong (CollegeofInformationSystemsandManagement,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,Hunan410073,China) Abstract:Thispaperpresentsanoveldynamicfault-tolerantschedulingmodelforreal-timetasksonmultipleobservation satellites.Inthismodel, theprimary/backuppolicyisemployedtotolerateonesatellite’spermanentfailureatonetimeinstant.Onthebasisofthefault-tolerantmodel,weproposeanovelfault-tolerantsatelliteschedulingalgorithmcalledFTSS.Toimprovethere-sourceutilization,theoverlappingtechnologyisadopted.Accordingtothesatellitefeaturewithtimewindows,weanalyzetheover-lappingmechanismonsatellitesandcombinethemintoFTSS.Inaddition,theFTSSemploysthetaskmergingstrategiesthatareusedtodecreasethetaskcountneededtoexecuteandthusfurtherenhancetheschedulability.Todemonstratethesuperiorityofour FTSS, weconductsimulationexperimentstocompareFTSSwiththreebaselinealgorithms.TheexperimentalresultsindicatethatFTSSefficientlyimprovestheschedulingqualityofothersandissuitableforsatellitefault-tolerantscheduling.Keywords:earth-observation;satellite;fault-tolerance;scheduling;primarycopy/backupcopy;overlapping;merging 1引言 对地观测卫星由于其具有覆盖范围广,连续监视时 间长和不受空域国界限制等优势,已被广泛应用于地球 资源勘测,战场态势侦察,自然灾害监视等领域[1] .随着对地观测卫星数量和种类的不断增加以及观测空间分辨率的不断提升,对地观测卫星将成为应急条件下获取 地面实时信息的重要手段[2] .由于应急环境具有事件突发性、时间紧迫性、不确定性等特点,事件发生具有突然性,时间、地点、规模具有不确定性,为及时开展应急救援行动或军事行动,需要在几小时、甚至几十分钟内提 供实时服务[3] . 特别需要注意的是,应急条件下的实时任务,往往 需要系统具有极高的可靠性,例如在作战过程中,卫星 可能由于被攻击或失去控制导致已安排在其上的观测任务不能完成,从而无法在规定的时间内获取对地观测 信息,影响作战决策和作战部署. 因此,如何保障卫星在失效的情况下仍能满足任务的时效性需求是目前极为 重要的研究课题. 值得注意的是,随着卫星应用的发展,目前可以采用中继卫星等手段保持对地观测卫星与地面站的不间断连接,为实时任务的容错处理提供了时效保障. 众所周知,调度是提高卫星观测系统性能的有效手段[4,5]. 但是从目前的研究成果来看,卫星调度主要侧重于研究如何最大化任务的完成率,而忽略了对系统容错性的考虑,显然不适用于具有高可靠性要求的实时任 收稿日期:2014-04-02;修回日期:2014-09-18; 责任编辑:蓝红杰基金项目:国家自然科学基金(No.61104180,No.71271216);教育部创新团队发展计划(No.IRT13014) 第8期2015年8月电子学报ACTAELECTRONICASINICAVol.43No.8Aug.2015

嵌入式实时操作系统中实时调度算法综述

嵌入式实时操作系统中实时调度算法综述 摘要:实时调度是指在有限的系统资源下,为一系列任务决定何时运行,并分配任务运 行除CPU之外的资源,以保证其时间约束、时序约束和资源约束得到满足。一个实时系统可以由单处理器系统来实现,也可以用多处理器系统来实现。实时调度算法是保障实时系统时限性和高可靠性的最重要手段之一。 关键词:嵌入式;实时操作系统;实时调度算法;RTOS;RMS 引言 嵌入式系统在当今的生产和生活中得到了广泛的应用,鉴于嵌入式实时系统的特点,要求任务调度等实时内核功能精简和高效。综合了EDF 和RM调度策略的CSD 调度策略,更加适合嵌入式系统的特点,满足其内核的要求。任务调度策略是实时系统内核的关键部分,如何进行任务调度,使得各个任务能在其期限之内得以完成是实时操作系统的一个重要的研究领域。它的精简和高效,对提高低处理能力,小内存系统整体性能具有重大的意义。 RTOS概述 RTOS,即:实时系统(Real-time operating system),实时系统能够在指定或者确定的时间内完成系统功能和外部或内部、同步或异步时间做出响应的系统。它的正确性不仅依赖系统计算的逻辑结果,还依赖于产生这个结果的时间。因此实时系统应该在事先先定义的时间范围内识别和处理离散事件的能力;系统能够处理和储存控制系统所需要的大量数据。对一般的程序来说,大多数是考虑指令执行的逻辑顺序,指令何时执行并不重要。而对实时应用系统的程序就不一样,当外部某激励出现时,系统必须以一定的方式和在限定的时间内响应它,如果已超时,那怕执行结果是正确的,系统也认为是失效的。实时操作系统通常被分为软实时操作系统和硬实时操作系统。前者意味着偶尔错过时限是可以容忍的;后者意味着执行过程不但必须正确而且必须准时。在实时操作系统中,系统将程序分成许多任务(或进程),而每个任务的行为都预先可知,或者是有明确的功能,系统根据一定的调度原则,决定谁可取得执行权,这就是RTOS的核心所在。 实时调度算法 实时调度算法可以分为4类:单处理器静态调度算法、多处理器静态调度算法、单处理器动态调度算法、多处理器动态调度算法。下面分别分析嵌入式操作系统中采用的各种调度方法,以及这些调度方法是如何满足实时性应用的实时要求的。 1 速率单调算法 速率单调算法是一个经典的算法,它是针对那些响应和处理周期性事件的实时任务的,它事先为每个这样的实时任务分配一个与事件频率成正比的优先级。 实现时,就绪队列中的所有任务按照优先级Priority排队,优先级最高的任务排在队首,当处于运行态的任务,由于某种原因挂起时,只要把就绪队列的首元素从就绪队列中取下,使运行任务指针pRunTask指向该元素即可,如果是处于其他状态的任务变为就绪状态,而挂

多级反馈队列调度算法

#include #include <> #include<> #define NULL 0 #define MAL(type) (type *)malloc(sizeof(type)) using namespace std; typedef struct LNode {char name[5]; char state; int runtime; int needtime; struct LNode *next; }LNode; LNode *H; int T,D,J; void print() {LNode *p=H; printf("\n进程名需执行时间已执行时间状态\n"); for(int i=0;iname,p->needtime,p->runtime,p->state); p=p->next; } system("PAUSE");

void input() {int i; printf("请输入进程数:"); scanf("%d",&J); for(i=0;iname); printf("请输入第%d个进程需要的执行时间:",i+1); scanf("%d",&q->needtime); if(q->needtime<=0) {printf("所需时间要大于0\n 请重新输入——\n");i--;} else {q->runtime=0; q->state='N'; q->next=NULL; } if(i==0) H=p=q; else {p->next=q;p=q;} } printf("\n进程初始化态为:"); print();

容错控制理论及其应用_周东华

第26卷 第6期 2000年11月自 动 化 学 报A CT A A U T OM A T IC A SIN ICA V o l.26,N o.6N ov.,20001)国家自然科学基金、“八六三”计划与教育部资助项目. 收稿日期 1999-03-08 收修改稿日期 1999-10-11 综述 容错控制理论及其应用 1)周东华 (清华大学自动化系 北京 100084) Ding X (Lausitz 大学电气工程系 德国)(E-mail :ZDH @mail.au.tsingh https://www.360docs.net/doc/ed16629253.html,) 摘 要 介绍了经典容错控制的主要研究成果及近年来发展起来的鲁棒容错控制和非线性 系统的故障诊断与容错控制,并给出了容错控制的一些典型应用成果.最后,指出了该领域 亟待解决的一些热点与难点问题. 关键词 动态系统,容错控制,故障诊断,集成,鲁棒性. THEORY AND APPLICATIONS OF FAULT TOLERANT C ONTROL ZHO U Donghua (Dept .of Auto matio n ,Ts inghua University ,Beijing 100084) DIN G X (Dept .of EE ,Lausitz Un iv .,G erman y ) Abstract  A survey of f ault t olerant cont rol f or dynamic systems is presented .The main results i n classical fault tolerant cont rol are first ly int roduced.Then,empha-sis is put on the robust f ault tolerant cont rol as w ell as the fault diag nosi s and fault tolerant cont rol of nonlinear syst ems dev eloped i n recent years.Some typical appli- cation results of faul t tolerant cont rol are discussed ,and finally ,some open ques-tions are point ed out . Key words Dynamic systems,f ault tolerant cont rol,fault diagnosis,i ntegratio n, robust ness . 1 引言 现代系统正朝着大规模、复杂化的方向发展,这类系统一旦发生事故就有可能造成

几种操作系统调度算法

保证调度算法 基本思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它.如你工作时有n个用户的登录,则你将获得cpu处理能力的1/n 算法实现:跟踪计算各个进程已经使用的cpu时间和应该获得的cpu时间,调度将转向两者之比最低的进程 五,保证调度算法 思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它. 算法:容易实现的一种保证是:当工作时己有n个用户登录在系统,则将获得CPU处理能力的1/n.类似的,如果在一个有n个进程运行的用户系统中,每个进程将获得CPU处理能力的1/n. 实现方法:OS应记录及计算,各个进程在一定时间段内,已经使用的CPU时间和应该得到的CPU时间,二者之比小者优先级高. 5. 保证调度 一种完全不同的调度算法是向用户作出明确的性能保证,然后去实现它。一种很实际并很容易实现的保证是:若用户工作时有n个用户登录,则用户将获得CPU处理能力的1/n。类似地,在一个有n个进程运行的单用户系统中,若所有的进程都等价,则每个进程将获得1/n的CPU时间。看上去足够公平了。 为了实现所做的保证,系统必须跟踪各个进程自创建以来已使用了多少CPU时间。然后它计算各个进程应获得的CPU时间,即自创建以来的时间除以n。由于各个进程实际获得的CPU时间是已知的,所以很容易计算出真正获得的CPU时间和应获得的CPU时间之比。比率为0.5说明一个进程只获得了应得时间的一半,而比率为2.0则说明它获得了应得时间的2倍。于是该算法随后转向比率最低的进程,直到该进程的比率超过它的最接近竞争者为止。 彩票调度算法 基本思想:为进程发放针对系统各种资源(如cpu时间)的彩票;当调度程序需要做出决策时,随机选择一张彩票,持有该彩票的进程将获得系统资源 合作进程之间的彩票交换 六,彩票调度算法 彩票调度算法: 为进程发放针对各种资源(如CPU时间)的彩票.调度程序随机选择一张彩票,持有该彩票的进程获得系统资源. 彩票调度算法的特点: 平等且体现优先级:进程都是平等的,有相同的运行机会.如果某些进程需要更多的机会,可被给予更多彩票,增加其中奖机会. 易计算CPU的占有几率:某进程占用CPU的几率,与所持有的彩票数成正比例.该算法可实现各进程占用CPU的几率. 响应迅速 各个进程可以合作,相互交换彩票. 容易实现按比例分配如图象传输率,10帧/s,15帧/s,25帧/s

操作系统论文-----多级反馈队列调度算法

在多道程序环境下,主存中有着多个进程,其数目往往多过于处理机数目。这就要求系统能按某种算法,动态的把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。 在OS中的调度的实质是一种资源分配,因而调度算法是指:根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。对于不同的系统和系统目标,通常采用不同的调度算法,目前存在的多种调度算法中,有的算法适用于作业电镀,有的算法适用于进程调度;但也有些调度算法即可用于作业调度,也可用于进程调度。 多级反馈队列调度算法是一种CPU处理机调度算法,它不必事先知道各种进程所需的执行时间,而且还可以满足各种类型进程的需要,因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。 多级反馈队列调度算法的思想 设置多个就绪队列,并为各个队列赋予不同的优先级和不同长度的时间片;第一个队列的优先级最高,进程所执行时间片最小。 新创建的进程挂到第一优先级的队列后,然后按FCFS 原则排队等待调度。当轮到其执行时,如它能在时间片内完成,便撤离系统;如果不能完成,便被挂入第二级队列后,……; 仅当第一级队列空闲时,调度程序才调度第二级队列中的进程运行,依次类推……;新进程可抢占低级进程的处理机。 多级(假设为N级)反馈队列调度算法可以如下原理: 1、设有N个队列(Q1,Q2....QN),其中各个队列对于处理机的优先级是不一样的,也就是说位于各个队列中的作业(进程)的优先级也是不一

样的。一般来说,优先级Priority(Q1) > Priority(Q2) > ... > Priority(QN)。怎么讲,位于Q1中的任何一个作业(进程)都要比Q2中的任何一个作业(进程)相对于CPU的优先级要高(也就是说,Q1中的作业一定要比Q2中的作业先被处理机调度),依次类推其它的队列。 2、对于某个特定的队列来说,里面是遵循时间片轮转法。也就是说,位于队列Q2中有N个作业,它们的运行时间是通过Q2这个队列所设定的时间片来确定的(为了便于理解,我们也可以认为特定队列中的作业的优先级是按照FCFS来调度的)。 3、各个队列的时间片是一样的吗?不一样,这就是该算法设计的精妙之处。各个队列的时间片是随着优先级的增加而减少的,也就是说,优先级越高的队列中它的时间片就越短。同时,为了便于那些超大作业的完成,最后一个队列QN(优先级最低的队列)的时间片一般很大(不需要考虑这个 问题)。 多级反馈队列调度算法描述: 1、进程在进入待调度的队列等待时,首先进入优先级最高的Q1等待。 2、首先调度优先级高的队列中的进程。若高优先级中队列中已没有调度的进程,则调度次优先级队列中的进程。例如:Q1,Q2,Q3三个队列,只有在Q1中没有进程等待时才去调度Q2,同理,只有Q1,Q2都为空时才会去调度Q3。 3、对于同一个队列中的各个进程,按照时间片轮转法调度。比如Q1 队列的时间片为N,那么Q1中的作业在经历了N个时间片后若还没有完成,则进入Q2队列等待,若Q2的时间片用完后作业还不能完成,一直进入下一级队列,直至完成。 4、在低优先级的队列中的进程在运行时,又有新到达的作业,那么在运行完这个时间片后,CPU马上分配给新到达的作业(抢占式)。 我们来看一下该算法是如何运作的: 假设系统中有3个反馈队列Q1,Q2,Q3,时间片分别为2,4,8。 现在有3个作业J1,J2,J3分别在时间 0 ,1,3时刻到达。而它们所需要的CPU时间分别是3,2,1个时间片。 1、时刻0 J1到达。于是进入到队列1 ,运行1个时间片,时间片还未到,此时J2到达。 2、时刻1 J2到达。由于时间片仍然由J1掌控,于是等待。 J1在运行了1个时间片后,已经完成了在Q1中的 2个时间片的限制,于是J1置于Q2等待被调度。现在处理机分配给 J2。 3、时刻2 J1进入Q2等待调度,J2获得CPU开始运行。 4、时刻3 J3到达,由于J2的时间片未到,故J3在Q1等待调度,J1也在Q2等待调度。

实时任务在异构集群中的自适应容错调度研究

ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2010,46(9)750网络、通信、安全。 实时任务在异构集群中的自适应容错调度研究 王晓宇,陆佩忠 WANGXiao-yu,LUPei—zhong 复旦大学计算机科学学院,上海200433 SchoolofComputerScience,FudanUniversity,Shanghai200433,China E-mail:shaw.yu.wmlg@g咀ail.corn WANGXiao-yu.LUPei-zhong.Studyofself-adaptivefault-tolerant辩k蛆IlIingforreal-timetasks嘶heterogeneousdusters.ComputerEngineermgandApplicatiom,2010,46(9):75-79. Abstract:Owingtoexcellentextcmibilityandusability.heterogeneousclustershavegraduallybecomethefocus0fcurrentparallelcomputin昏Intheheterogeneous clusterswithreal-timerequirements,schedulingisthekeytoimprovethesystemperformance.Itp抛PpOSefltWOself-adaptiveschedulingdIgoritlIm8,SANOLandSAOL,which Canadjustthetaskservicelevelaccordingtotheburdenofsystem011thepremise ofsa耐yinstherequirementsofreal-timeandfaulttolerance,toimprovesystemflexibility,schedu/abilityandresourceutilization.Thetwoalgorithmsarecomparedwith aneffectiveschedulingalgo州mDⅥ认RSbysimulationexperiments.皿leexperimentalresultsshowthatthealgorithmofSAOLhasthesuperioritytootherswithhigherperformancequality. Keywords:real-time;heterogeneousclusters;faulttolerance;serf-adaptivealgorithm;servicelevel;primary/hackuptaskcopy 摘要:异构集群由于良好的扩展性和可用性,逐渐成为当前并行计算的热点。在具有实时性要求的异构集群中,调度是提高系统性能的关键所在。在此提出了两种自适应调度算法SANOL和SAOL,在保证异构集群中任务的实时性和容错性的前提下,自适应地根据系统的负栽情况动态地调整任务的服务级别,从而提高整个系统的灵活性、可调度性和资源利用率。通过实验将这两种算法与另外一种有效率的调度算法DYFARs算法进行比较,结果表明所提出的SAOL算法具有更好的性能。 关键词:实时;异构集群;容错;自适应算法;服务级别;primary/backup任务拷贝 DOI:10.3778,j.issn.1002—8331.2010.09.022文章编号:1002—8331(2010)09-00r75—05文献标识码:A中图分类号:Tlr301 l前言 异构集群,即通过高速网络将不同处理能力的计算机连接在一起形成的高性能计算机系统,是当前处理计算密集型和数据密集型的有效平台,已经广泛应用于科学和商业领域。近年来,异构集群系统也被应用于处理复杂的实时应用,在该实时系统中不仅要求计算结果的正确性,而且需要保证计算结果的及时性。实时系统可以分为硬实时系统和软实时系统两类。在硬实时系统中,对于系统中的每—个任务,如果无法在任务截止期内完成,将会造成非常严重的后果;而在软实时系统中,这些后果的危害性相对比较小。为了保证任务的实时性和系统可靠性,在许多实时系统中采用容错技术,即在系统出错时也能保证任务在截止期之前正常完J掰11。通常,容错技术分为硬件容错技术和软件容错技术两种。实时容错调度算法是一种采用软件容错技术解决容错问题的方法,该方法的优点是不需要额外的硬件代价可以提高系统的可靠性。 在集群系统中,容错调度算法是通过在不同处理节点上调度任务的多个拷贝来实现的圆。目前,采用primary/backup技术的容错调度算法是最为流行的调度方法,即分配—个任务的面mary和backup丙个拷贝到两个不同的处理节点上进行处理刚,这样,即使在primary任务拷贝所在的节点出错而导致任务无法按时完成的情况下,backup任务拷贝仍可以正常执行并在任务截止期前完成。当前有很多采用primary/backup技术进行容错的文献,例如,Ghosh等人提出两种技术——释放(Deallocation)和重叠(Overloading)。这两种技术的采用可以充分利用系统资源,降低资源开销,提高可调度性。重叠是指多个backup任务拷贝可以在同一个节点上的同一个时间槽上重叠,而释放是指—个任务的primary任务拷贝成功执行完后,其对应的backup任务拷贝将被删除以回收所占用的系统资源Is]。Manimaran等人在文献【5】的基础上进行改进,考虑了任务之间的资源限制,同时将处理节点划分为若干组从而保证在多个处 基金项日:国家自然科学基金(theNationalNatundScienceFoundationofChinaunderGrantNo.60673082);教育部全国优秀博士学位论文作者专项基金(theSpecialFoundationforAuthors0fNationalExcellentDoctoralDissertationofChinaunderGrantNo.200084)。 作者筒介:王晓字(1981一),男,硕士生,主要研究领域为集群计算,实时系统;陆佩忠(196I一),男,教授,博士生导师,主要研究领域为信息论与通信技术,高性能计算,信息安全等。 收稿日期:2009-08-10咎回日期:2009--09-25 万方数据

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