基于优先级表的实时调度算法及其实现
优先级调度算法计算
优先级调度算法计算
优先级调度算法是一种操作系统中的调度算法，根据进程的优先级来决定进程的调度顺序。
优先级可以由操作系统根据进程的特性和重要性来分配，也可以由进程本身来设定。
优先级调度算法的计算步骤如下：
1. 确定进程的优先级：可以根据进程的特性、重要性等来确定进程的优先级。
一般来说，进程的优先级越高，调度的权重越大。
2. 设置进程的优先级：将确定好的优先级设置给相应的进程，可以通过修改进程的优先级字段来设置优先级。
3. 进程调度：根据进程的优先级进行调度，优先级高的进程会被优先调度执行。
具体的调度算法可以是抢占式调度或非抢占式调度，具体实现也可以是基于时间片轮转调度等。
需要注意的是，优先级调度算法可能存在问题，如优先级反转问题。
为了解决这些问题，可以使用优先级继承或优先级翻转等技术来进行优化。
操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度
操作系统的调度算法优先级时间片和占式调度操作系统的调度算法：优先级、时间片和抢占式调度操作系统是计算机系统中的一个核心组件，用于管理和控制计算机的硬件和软件资源，以提供良好的用户体验和系统性能。
在操作系统中，调度算法是实现任务分配和资源管理的关键。
本文将介绍三种常见的调度算法：优先级调度、时间片轮转调度和抢占式调度。
一、优先级调度算法优先级调度算法是根据任务的优先级安排任务的执行顺序。
每个任务都有一个优先级值，数值越高表示优先级越高。
当一个任务就绪并等待执行时，调度器会选择优先级最高的任务来执行。
优先级调度算法可以保证高优先级任务及时得到执行，但可能会导致低优先级任务出现饥饿现象。
实际上，优先级调度算法可以分为静态优先级和动态优先级两种类型。
静态优先级是在任务创建时分配的，不会改变。
动态优先级根据任务的运行情况和系统状态进行动态调整，以提高系统的公平性和性能。
二、时间片轮转调度算法时间片轮转调度算法是一种周期性调度算法，每个任务被分配一个固定的时间片（时间段），当任务的时间片用完后，调度器会将任务挂起，并将CPU 分配给下一个任务执行。
当所有任务都执行完一次后，调度器会重新分配时间片，继续按照顺序执行任务。
时间片轮转调度算法可以保证任务的平均执行时间，并且避免了长时间任务的霸占资源问题。
然而，如果任务的时间片设置得过小，则会增加任务切换的开销。
如果任务的时间片设置得过大，则可能出现对实时任务响应时间的影响。
三、抢占式调度算法抢占式调度算法是一种灵活的调度策略，允许更高优先级的任务打断正在执行的低优先级任务，以确保高优先级任务的及时响应。
当一个任务就绪并具备运行条件时，调度器会立即安排其执行，无论当前是否有其他任务在执行。
抢占式调度算法可以有效地提高系统的响应速度和实时性，但可能会导致任务切换的频繁发生，增加了系统开销。
为了平衡性能和实时性的需求，抢占式调度算法通常会和其他调度策略结合使用，例如优先级和时间片轮转。
按优先级调度的算法
按优先级调度的算法优先级调度算法是一种调度算法，它根据任务的优先级来确定调度顺序。
每个任务都被赋予一个优先级值，优先级越高的任务越先被执行。
这种算法可用于各种任务调度场景，如操作系统进程调度、任务队列管理等。
在优先级调度算法中，每个任务都有一个优先级值，通常用一个整数表示。
较高的优先级值表示任务更紧急，需要更早被执行。
当多个任务同时就绪时，操作系统会选择优先级最高的任务先执行。
优先级调度算法的实现方式有多种，以下是几种常用的方法：1.静态优先级调度算法：每个任务在创建时就被赋予一个固定的优先级值，不会随着时间的推移而改变。
这种算法简单且实现成本低，但缺点是无法考虑任务的实时性需求。
2.动态优先级调度算法：根据任务的特点和运行状态动态调整任务的优先级值。
例如，可以根据任务的等待时间、执行时间、资源需求等因素进行评估和调整。
这种算法较为复杂，但可以更好地满足任务的实时性需求。
3.按时间片轮转调度：将任务按照优先级分组，每个优先级组分配一个时间片。
在每个时间片内，按照轮转方式依次执行每个任务。
当一个时间片用完后，如果组内还有未执行完的任务，则将未执行完的任务移到下一个优先级组，并分配一个新的时间片。
这种算法适用于多种任务需求的场景，可以实现任务的公平调度。
4.多级反馈队列调度：将任务按照优先级分组，并为每个优先级组分配一个时间片。
当一个时间片用完后，如果组内还有未执行完的任务，则将未执行完的任务移到下一个优先级组，并分配一个新的时间片。
同时，每个优先级组还可以根据任务执行情况进行动态优先级调整。
这种算法能够更好地平衡各个任务的执行时间和优先级。
总之，优先级调度算法是一种有效的任务调度方法，可以根据任务的优先级来确定执行顺序，从而改善系统的响应时间和资源利用率。
不同的实现方式适用于不同的任务需求，可以根据具体情况选择最合适的算法。
linux下常见的调度策略及调度原理
linux下常见的调度策略及调度原理Linux是一种开源的操作系统，广泛应用于服务器和嵌入式设备中。
在Linux系统中，进程调度策略是操作系统的核心组成部分之一，它决定了进程的执行顺序和时间分配。
本文将介绍Linux下常见的调度策略及其调度原理。
在Linux系统中，常见的进程调度策略包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、时间片轮转（RR）和优先级调度（Priority Scheduling）等。
先来先服务（FCFS）是一种简单而直观的调度策略，它按照进程到达的先后顺序进行调度。
即当一个进程到达系统时，它将被放入就绪队列的末尾，并等待CPU的分配。
当CPU空闲时，系统将选择就绪队列中的第一个进程分配给CPU执行。
这种调度策略的优点是公平性强，但缺点是无法处理长作业和短作业的差异，容易产生"饥饿"现象。
最短作业优先（SJF）调度策略是根据进程的执行时间来决定优先级的调度策略。
即系统会选择执行时间最短的进程先执行，以减少平均等待时间。
这种调度策略的优点是能够最大程度地减少平均等待时间，但缺点是可能会出现长作业等待时间过长的问题。
时间片轮转（RR）是一种基于时间片的调度策略，每个进程被分配一个固定长度的时间片。
当一个进程的时间片用完时，系统将把CPU分配给下一个进程。
这种调度策略的优点是能够有效地平衡进程之间的响应时间，但缺点是可能会导致频繁的上下文切换。
优先级调度（Priority Scheduling）是一种根据进程优先级来决定调度顺序的策略。
每个进程被分配一个优先级，优先级越高的进程越容易被调度执行。
这种调度策略的优点是能够根据不同进程的需求进行灵活调度，但缺点是可能会导致低优先级进程的"饥饿"问题。
在Linux系统中，调度算法的实现是通过内核的进程调度器来完成的。
内核中的调度器会根据不同的调度策略来选择下一个要执行的进程，并将其上下文切换到CPU中执行。
rtthread调度策略
rtthread调度策略RT-Thread是一款嵌入式实时操作系统，采用了可抢占式内核架构，因此其调度策略相当关键。
本文将介绍RT-Thread的调度策略及其实现方法。
一、调度策略简介RT-Thread的调度策略主要基于优先级抢占的方式，即进程的优先级越高，越先被调度执行。
当时钟滴答后，内核将检查任务队列中所有就绪状态的线程的优先级，选择优先级最高的线程进行上下文切换，进入运行状态。
二、调度算法RT-Thread采用了基于优先级的抢占式调度算法，相比于轮询和协作式调度，这种算法更加高效和强制性。
该算法主要有以下几个特点：1、支持多级优先级调度，高优先级线程可抢占低优先级线程。
2、支持短作业优先（SJF）算法，即优先调度活动时间(remaining_time)最少的线程。
3、支持时间片轮转调度算法，当有多个线程优先级相同时，按照时间片大小进行切换。
4、支持线程阻塞和唤醒操作，避免忙等待状态。
三、调度实现RT-Thread中实现调度的核心函数是rt_schedule()，其主要功能为在就绪列表中遍历所有线程，找到优先级最高的线程并进行上下文切换。
该函数的具体实现过程如下：1、获取就绪列表中最高优先级线程。
2、若当前线程的优先级高于最高优先级线程，直接返回。
3、若最高优先级线程不同于当前线程，则进行线程切换。
线程切换时，将当前线程的PCB保存到其堆栈中，将下一个线程的PCB 从堆栈中读取出来，通过汇编指令 jmp 转到下一个线程的入口地址，完成线程切换。
四、总结RT-Thread采用了基于优先级的抢占式调度算法，并支持多级优先级、短作业优先、时间片轮转等几种调度方式，避免了忙等待状态。
调度实现主要涉及到rt_schedule()函数的实现和上下文切换，需要深入理解和实践。
优秀的内容创作者应该掌握RT-Thread的调度策略，并通过文章和博客等方式对其进行分享和交流，促进嵌入式开发技术的发展。
操作系统优先级调度算法实验报告
操作系统优先级调度算法实验报告一、引言在操作系统中，进程调度是指将进程从就绪队列中选取一个最优的进程分配给CPU执行的过程。
优先级调度算法是一种常用的调度算法，根据进程的优先级来确定执行顺序。
本次实验旨在通过实例验证优先级调度算法的正确性和性能。
二、实验内容本次实验主要包括以下几个步骤：1.设计一个简单的操作系统，包括进程控制块（PCB）、就绪队列、等待队列等基本数据结构。
2.设计并实现优先级调度算法，包括进程创建、进程调度和进程结束等功能。
3.设计测试用例，并根据测试结果分析算法的正确性和性能。
三、实验设计1.数据结构设计(1)进程控制块（PCB）：用于描述进程的属性和状态，包括进程ID、优先级、状态等信息。
(2)就绪队列：存放已经创建且处于就绪状态的进程。
(3)等待队列：存放因等待资源而暂停运行的进程。
2.优先级调度算法设计(1)进程创建：根据用户输入的优先级创建进程，并将进程添加到就绪队列中。
(2)进程调度：根据进程的优先级从就绪队列中选取一个进程，将其从就绪队列中移除，并将其状态设为运行。
(3)进程结束：当一个进程运行完成或被中断时，将其从就绪队列或等待队列中移除。
四、实验过程1.初始化操作系统，包括创建就绪队列和等待队列等数据结构。
2.设计测试用例，包括优先级相同和不同的进程。
3.执行测试用例，观察进程的执行顺序和调度性能。
4.根据测试结果分析算法的正确性和性能，包括是否按照优先级从高到低进行调度，以及调度过程中的上下文切换次数等指标。
五、实验结果与分析经过多次测试，实验结果如下：1.优先级相同的进程可以按照先来先服务的原则进行调度，无需进行优先级调度，因为它们具有相同的优先级。
2.优先级不同的进程可以按照优先级从高到低的顺序进行调度，优先级高的进程先执行，优先级低的进程后执行。
3.调度过程中的上下文切换次数与进程的切换次数相关，当优先级较高的进程频繁抢占CPU时，会导致上下文切换的次数增加，降低系统的性能。
基于优先级的时间片轮转调度算法
基于优先级的时间片轮转调度算法
基于优先级的时间片轮转调度算法是一种常用的调度算法，它适用于多进程环境下的进程调度。
该算法结合了时间片轮转和优先级调度两种方式，以实现更合理的进程调度。
在该算法中，每个进程都有一个优先级，优先级越高的进程会优先被调度。
同时，每个进程还会被分配一个时间片，时间片决定了进程可以在CPU上运行的时间。
当一个进程的时间片用完后，它会被暂停，等待下一次轮到它的时间片。
此时，优先级更高的进程会抢占CPU，继续执行。
具体来说，基于优先级的时间片轮转调度算法的步骤如下：
1.根据进程的优先级，将进程按照优先级从高到低排
列。
2.将时间片轮转至第一个进程，让其开始执行。
3.当进程执行完分配给它的时间片后，将其暂停，将控
制权交还给系统。
4.如果没有进程结束，则继续执行第2步和第3步，直
到有一个进程结束。
5.当一个进程结束时，将优先级更高的进程加入队列头
部，重新开始执行。
通过以上步骤，基于优先级的时间片轮转调度算法可以实现高优先级的进程优先执行，同时保证了低优先级的进程在时间片用尽后能够公平地共享CPU资源。
基于优先级表的自动化立体仓库出库作业调度研究
２２ 出库 作业 调度 原则
．
常用的调度原则 ： （）先到先服务原则 １ 这是出库调度基本原则 之一 ，不考虑任务类型和优先级等因素 ，先到的任 务 申请先处理。这种原则适用于同类任务或优先级 对系统影响很小的系统。 （）处理任务最短原则 ２ 每个 出库任务的完成 时间是不相同的，先处理那些完成时间短的任务 申 请 ，减少货物在 线贮存量 。这一规则 对完成任 务 小 、批次多 的系统尤为适用 。
送 中心能够进行高频率、小批量配送 ，即根据客户 所需商 品的种类 、数量以及指定的时间进行准时配 送 ，从而满足消费者个性化 、多样化的需求 。 自动化立体仓库是配送 中心 的重要组成部分。 为了实现高频率 、小批量配送 ， 必须对 出库任务进
的货物和任务是否相符 ，如相符则执行出库分拣和
分装 ，如不符 ，则给出报警信号。
Ｉ 入 库申 信 录 出 请 息Ｉ
Ｉ
ｌ查 存 检 库 情况 Ｉ
Ｉ
指定 出库策略 ， 出库原贝
Ｉ
行实时、准确地调度 ，从而使各项 出库任务 能在要 求的时间内顺利完成。本文以某电子商务物 流系统
的配送 中心为研究对象 ，研究 了基于优先级表 的实 时任务调度方法在 自动化立体仓库 出库作业调度管 理 中 的应用 。
１ 分配货位生成出库作业 Ｉ
ｌ 库作业的调度执行 出 Ｉ
ｌ 库 发 确认Ｉ 出 的 货
图 １ 出库流程 图
２ 立体仓库 出库作 业基本 流程及调度原 则
２１ 立体仓库出库的基本流程 ． 出库作业的基本流程如图 １ 所示。首先 ，在出 库 பைடு நூலகம்请 中提 出对物料品种 、型号 、数量以及供料时 限的要求。接到 申请后 ，系统查询库存情况 ，如果 出库数量小于货物的库存数量 ，系统将根据 出库策 略生成出库作业单 ， 并将其发送至出库计算机 ，否 则 ，将给出报警提示 ，出库计算机根据出库作业单 调度堆垛机发出指令 ，当货物被运送至出库 台，出 库计算机控制条码系统对货物进行扫描 ，判断扫描
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∗
A Real-Time Scheduling Implementation
WANG Yong-Yan+, WANG Qiang,
Algorithm
Based
JIN Hong,
on
Priority
Table
and
Its
WANG Hong-An,
DAI Guo-Zhong
(Intelligent Engineering Laboratory, Institute of Software, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) + Corresponding author: Phn: +86-10-62559307 ext 8817, E-mail: wyy@,
王永炎 等:基于优先级表的实时调度算法及其实现 有很大的性能改进. 关键词: 实时调度;任务;优先级;实现价值率;截止期保证率 中图法分类号: TP316 文献标识码: A
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基于优先级的调度算法在实时系统中有着广泛的应用 , 这类算法主要包括单调速率 (rate-monotonic, 简称 RM)算法[1]、截止期最早最优先(earliest deadline first,简称 EDF)[1]和空闲时间最短最优先(least slack first,简称 LSF)、价值最高最优先(highest value first,简称 HVF)[2]、价值密度最大最优先(highest value density first,简称 空闲时间或关键性(即任 HVDF)[2,3]等等 .在这些算法中,任务的优先级都是基于任务的某些特征参数,如截止期、 务的重要程度或者价值)等计算而得.然而,如果优先级仅由某个特征参数来确定是不够的[4~6].如 EDF 策略是将 最高优先级指派给具有最早截止期的任务 ,LSF 策略是将最高优先级指派给具有最短空闲时间的任务 , 尽管在 正常的系统负载下这些算法表明了其最优性 ,但是在过载的情况下 , 系统不可能保证所有的任务都能够满足截 止期,这时 EDF 或者 LSF 算法会出现急剧的性能降级,甚至导致多米诺现象[3].再者,截止期或者空闲时间短的任 务不一定是最关键的 , 但是即使在过载的情况下系统也应该保证关键任务的及时完成 ,从而支持系统性能优雅 地降级 , 不致出现系统失效甚至崩溃 . 基于价值的调度算法 , 如 HVF, 能够通过优先执行具有最大价值或者最关 键的任务来提供系统在过载情况下的性能降级 . 基于价值的调度算法的性能指标通常采用系统实现的累积价 值来衡量,因此人们进一步提出了 HVDF 算法,优先调度执行价值密度(value density,简称 VD,任务的价值与其 估计执行时间的比值)最高的任务.无疑,HVDF 算法是一种贪婪的算法,总是假定具有较高价值密度与较小空闲 时间的任务将很快到达 , 因此执行具有最高价值密度的任务而较早地累积价值 ,往往导致许多任务不必要地错 失截止期. 许多研究 [3,7] 表明 , 优先级驱动的调度算法应该综合任务的关键性与截止期两个独立的特征参数 . 例如 , 最 大努力(best effort,简称 BE)算法基于任务的价值密度来接纳任务,但是按照 EDF 策略调度这些任务,尽管这种 算法在不考虑算法复杂性与调度开销的情况下优于基于单特征参数的调度算法,如 EDF 或 LSF,但是文献[8]所 进行的实验结果表明 ,BE 算法在系统过载的情况下会有非常大的系统开销 .文献 [7]提出了关键性 -截止期优先 (criticalness-deadline first,简称 CDF)算法 ,每个任务在到达时基于 (相对截止期 ÷关键性 )分配优先级 ,实验表明 , 基于 CDF 的 CPU 调度,相对于单独使用截止期或者关键性作为特征参数的算法,能够很大地改进系统的综合性 能 . 文 献 [3] 对 4 种 调 度 策 略 :EDF,HVF,HVDF 与 MIX 进 行 了 综 合 仿 真 研 究 , 其 中 MIX 算 法 的 优 先 级 pi=(α)Vi−(1−α)di,pi,Vi 与 di 分别表示任务 i 的优先级、价值与截止期,这 4 种策略被进一步扩展,以两种方式管 理过载 , 或者简单地拒绝到来的任务或者移去最小价值的任务 , 直到排除过载为止 . 研究的结论是 , 在过载前按 截止期调度 , 在过载期间按价值调度 , 这样 , 在大多数实际情况下表现最好 .文献 [9,10]描述了一个综合离线调度 与基于价值的动态调度的运行时调度方法 , 要求所有定期任务必须离线地调度 ,而通过过载检测方法来防止动 态到达的非定期任务导致系统过载,并把过载处理问题形式化为二元最优化问题.这个算法与 BE 算法类似,会 有较大的运行时开销. 总的来说 , 上述算法存在以下不足之处 :(1) 由于任务的截止期与价值是两个完全不同的概念 ,其取值范围 也不同 , 因此不能简单地将它们进行加权运算 ;(2) 由于操作系统或者调度系统通常只支持有限的优先级 ,CDF 与 MIX 算法所计算的优先级必须转换到系统所支持的优先级层次上,因此会导致不同的任务具有相同的优先 级;(3) BE 之类的启发式算法具有较大的系统开销,特别是在系统过载的情况下,较高的过载处理开销会更加严 重地影响系统性能 .为了克服这些问题 ,本文提出了基于优先级表的实时调度算法 ,其中任务的优先级不再通过 对其特征参数进行算术运算来分配 , 而是通过排序充分体现任务的特征参数之间的序列关系 . 这种算法不仅能 够用来综合任务的价值与截止期两个特征参数 , 而且同样适用于在调度中综合考虑任务的其他任何两个特征 参数,甚至综合任务的 3 个不同的特征参数.本文重点讨论了综合任务的截止期与价值的优先级表设计方法,提 出了 EDV(earliest deadline value)与 VED(value earliest deadline)两种调度算法,给出了基于多重链表的算法实 现,并进行了仿真实验与分析.
∗ Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60373055, 60374058 (国家自然科学基金 )
作者简介 : 王永炎 (1978－ ), 男 ,福建永定人 ,博士生 ,主要研究领域为实时系统 ,实时智能 ,故障诊断 ; 王强 (1972－ ), 男 , 博士生 ,主 要研究领域为实时系统 , 实时数据库 , 软件工程 ; 王宏安 (1963 － ), 男 , 博士 , 研究员 , 博士生导师 , 主要研究领域为实时智能系统 , 实时调 度 ,人机交互 ;金宏 (1978－ ),男 ,博士 ,副研究员 ,主要研究领域为实时系统 ,智能调度 , 控制设计 ;戴国忠 (1944－ ), 男 ,研究员 ,博士生导师 , 主要研究领域为人机交互技术 ,实时智能 ,软件工程 .
1000-9825/2004/15(03)0360
©2004 Journal of Software 软 件 学 报
Vol.15, No.3
基于优先级表的实时调度算法及其实现
王永炎+, 王 强, 王宏安, 金 宏, 戴国忠
(中国科学院 软件研究所 人机交互技术与智能信息处理实验室,北京 100080)
characteristic parameters (i.e. deadline and value) of a task. Two real-time scheduling algorithms from the scheme are presented: earliest deadline value (EDV) and value earliest deadline (VED). Furthermore, how to implement the two algorithms using multi-linked lists is given, including task acceptance policy and task completion/abortion policy. This scheme can also be applied to integrate two other characteristic parameters or even three characteristic parameters of a task. Based on hit value ratio, weighted guarantee ratio and differentiated guarantee ratio, the performance of the VED and EDV algorithms are analyzed, the experimental results show that the VED and EDV algorithms can improve the performance compared to the classical EDF (earliest deadline first) and HVF (highest value first) algorithms under all workload conditions. Key words: 摘 要: real-time scheduling; task; priority; hit value ratio; deadline guarantee ratio
362
Journal of Software
软件学报 2004,15(3)
1
任务模型
在描述具体的调度算法之前,首先给出任务及其参数的定义与表示.假设存在任务 Ji,具有下面的参数: • ai 表示任务的到达时间,即任务被启动并准备执行的时间; • Ci 表示任务的最坏情形执行时间,即任务在最坏情况下无中断执行所需的处理器时间; • ci 表示任务的剩余执行时间,即任务的最坏情况执行时间与任务已经执行时间之差; • di 表示任务的绝对截止期 , 即任务在这个时间应该完成执行并产生一个有价值的结果 (在后面的讨论中 ,