【算法】电梯调度算法/磁盘扫描算法

本文介绍了电梯调度中的多种算法,包括先来先服务、最短寻找楼层时间优先、扫描算法等,并对比了它们的特点与适用场景。同时,文章还探讨了实时电梯调度算法,如最早截止期优先调度算法等。

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1,问题描述

假如有十层楼,每层都有相同数量的人,一共有三部电梯并且没有楼梯。你将如何分配电梯来实现性能最优,及最小化每一层的等待时间?
设计一个使大楼里所有人等待时间最短的算法,同时要考虑每一层的负载量。假定每一层人数相同且每层的人以同样的方式使用电梯。假设每天有几个小时是“高峰时段”,算法需要提供一种最“公平”的方式来将电梯分配到不同的楼层。

2,问题分析

分析问题,问题规定如下:
1)楼层数量任意(0-10,0表示地下一层)
2)电梯数量任意(3,所有电梯通过统一按钮控制)
3)给定高峰时段
4)必须通过某种关于负载和时间的函数来分配电梯

3,传统电梯调度算法

1)先来先服务算法(FCFS,FCFS-First Come First Serve)

①概念

根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。

②评价

公平、简单,且每个乘客的请求都能依次地得到处理,不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。
这种方法在载荷较轻松的环境下,性能尚可接受,但是在载荷较大的情况下,这种算法的性能就会严重下降,甚至恶化。

2)最短寻找楼层时间优先算法(SSTF,SSTF-Shortest Seek Time First)

①概念

针对电梯寻找楼层进行了优化:选择下一个服务对象的原则是最短寻找楼层的时间。这样请求队列中距当前能够最先到达的楼层的请求信号就是下一个服务对象。

②评价

在重载荷的情况下,最短寻找楼层时间优先算法的平均响应时间较短,但响应时间的方差较大,原因是队列中的某些请求可能长时间得不到响应,出现所谓的“饿死”现象。

3)扫描算法(SCAN)

①概念

针对寻找楼层的优化。
按照楼层顺序依次服务请求,让电梯在最底层和最顶层之间连续往返运行,在运行过程中响应处在于电梯运行方向相同的各楼层上的请求。

②评价

效率比较高,但它是一个非实时算法。扫描算法较好地解决了电梯移动的问题,在这个算法中,每个电梯响应乘客请求使乘客获得服务的次序是由其发出请求的乘客的位置与当前电梯位置之间的距离来决定的,所有的与电梯运行方向相同的乘客的请求在一次电向上运行或向下运行的过程中完成,免去了电梯频繁的来回移动。
扫描算法的平均响应时间比最短寻找楼层时间优先算法长,但是响应时间方差比最短寻找楼层时间优先算法小,从统计学角度来讲,扫描算法要比最短寻找楼层时间优先算法稳定。

③磁盘调度

i>过程

总是从磁臂当前位置开始,沿磁臂的移动方向去选择当前磁臂近期的 那个煮面的访问者。
当沿磁臂方向无请求访问时,改变磁臂的移动方向。
需要为访问者设置两个队列,依据磁头的移动方向,能访问到的访问者由近及远排队。
背离磁头移动方向的访问者也由近及远排队。
先按磁头移动方向队列调度访问者访问磁盘,当该方向没有访问者时,再改变方向,选择还有一个访问者队列访问磁盘。

ii>举例

数据:98 183 37 122 14 124 65 67
读写头起始位置:53
磁头移动方向:0(0磁道减少方向、1磁道增加方向)

计算过程:
①53为基准,向内移动。
②分为两个队列,按由近到远排序:
37 14
65 67 98……183
③先移动到37,再到14,共:53-14 = 39长度
14移动到183,共:183-14 = 169长度;
④则共需移动长度为:39+169 = 208,平均寻址长度为:208/8 = 26

iii>代码

public class SCAN {

int visitAdd[];
int visitSub[];
int index=0;   //存放下标,已排序序列中找到比它大的最小值的下标
public void scan(int data[],int begin,int direction){
	int temp=0;
	//从小到大排序
	for(int i=0;i<data.length;i++){
		for(int j=i;j<data.length;j++){
			if(data[i]>data[j]){
				temp=data[i];
				data[i]=data[j];
				data[j]=temp;
			}
		}
	}

	for(int i=0;i<data.length;i++){
		if(data[i]>begin){   //在已排序序列中找到比它大的最小值的下标
			index=i;
			break;
		}
	}
	//比起始位置小的
	visitSub=new int[index];   //比他小的共同拥有index个
	for(int i=0;i<index;i++){
		visitSub[i]=data[i];
	}
	//比起始位置大的
	visitAdd=new int[data.length-index];   //比他大的共data.length-index个
	for(int i=0;i<visitAdd.length;i++){
		visitAdd[i]=data[i+index];
	}
	//计算平均时间
	int lengthAdd=0;
	int lengthSub=0;
	int length=0;
	for(int i=0;i<visitAdd.length-1;i++){
		lengthAdd+=Math.abs(visitAdd[i]-visitAdd[i+1]);
	}
	for(int i=visitSub.length-1;i>0;i--){
		lengthSub+=Math.abs(visitSub[i]-visitSub[i-1]);
	}
	length=lengthAdd+lengthSub+Math.abs(begin-visitAdd[0])+Math.abs(begin-visitSub[visitSub.length-1]);
	
	if(direction==0){   //找小的
		for(int i=visitSub.length-1;i>=0;i--){              
			System.out.print(visitSub[i]+"    ");
		}
		//回转
		for(int i=0;i<visitAdd.length;i++){              
			System.out.print(visitAdd[i]+"    ");
		}
		length+=Math.abs(visitSub[0]-begin);
	}else{        //找大的
		for(int i=0;i<visitAdd.length;i++){              
			System.out.print(visitAdd[i]+"    ");
		}
		//回转
		for(int i=visitSub.length-1;i>=0;i--){              
			System.out.print(visitSub[i]+"    ");
		}
		length+=Math.abs(visitAdd[visitAdd.length-1]-begin);
	}
	System.out.println("平均寻道长度为"+length/data.length);
}
public static void main(String[] args) {
	SCAN scan=new SCAN();
	Scanner scanner=new Scanner(System.in);
	System.out.println("请输入数据个数");
    int num=scanner.nextInt();
    System.out.println("请一次输入数据,空格隔开");
    int data[]=new int[num];
    for(int i=0;i<num;i++){
    	data[i]=scanner.nextInt();
    }
    System.out.println("请输入读写头起始位置");
    int  begin=scanner.nextInt();
    System.out.println("请输入磁头移动方向  0:磁道降低方向   1:磁道添加方向 ");
    int direction=scanner.nextInt();
    scan.scan(data, begin, direction);
    
}
//98 183 37 122 14 124 65 67

}

4)LOOK 算法

是扫描算法的一种改进。对LOOK算法而言,电梯同样在最底层和最顶层之间运行。但当LOOK算法发现电梯所移动的方向上不再有请求时立即改变运行方向,而扫描算法则需要移动到最底层或者最顶层时才改变运行方向。

5)SAFT 算法(Shortest Access Time First)

与SSTF算法的思想类似,唯一的区别就是SATF算法将SSTF算法中的寻找楼层时间改成了访问时间。这是因为电梯技术发展到今天,寻找楼层的时间已经有了很大地改进,但是电梯的运行当中等待乘客上梯时间却不是人为可以控制。SATF算法考虑到了电梯运行过程中乘客上梯时间的影响。

4,实时电梯调度算法

1)最早截止期优先调度算法(EDF-Earliest Deadline First)

①概念

是最简单的实时电梯调度算法,与FCFS调度算法类似。它响应请求队列中时限最早的请求,是其它实时电梯调度算法性能衡量的基准和特例。

②评价

缺点是造成电梯任意地寻找楼层,导致极低的电梯吞吐率。

2)SCAN-EDF 算法

是SCAN算法和EDF算法相结合的产物。SCAN-EDF算法先按照EDF算法选择请求列队中哪一个是下一个服务对象,而对于具有相同时限的请求,则按照SCAN算法服务每一个请求。它的效率取决于有相同deadline 的数目,因而效率是有限的。

3)PI 算法(Priority Inversion)

将请求队列中的请求分成两个优先级,它首先保证高优先级队列中的请求得到及时响应,在高优先级队列为空的情况下在相应地优先级队列中的请求。

4)FD-SCAN 算法(Feasible Deadline SCAN)

首先从请求队列中找出时限最早、从当前位置开始移动又可以买足其时限要求的请求,作为下一次SCAN的方向。并在电梯所在楼层向该请求信号运行的过程中响应处在与电梯运行方向相同且电梯可以经过的请求信号。这种算法忽略了用SCAN算法相应其它请求的开销,因此并不能确保服务对象时限最终得到满足。

5,实现

1)电梯的初始状态

i>建筑共有11层,其中含有地下一层(地下一层为停车场及货物运送场所)。
ii>建筑内部设有三部电梯,编号分别为A梯、B梯、C梯。
iii>电梯内部有11个按钮,其中包括开门按钮、关门按钮和楼层按钮,编号为-1,1,2,3,4……10。
iv>电梯外部含有两个按钮,即向上运行按钮和向下运行按钮。建筑顶层与地下一层例外,建筑顶层只设置有向下运行按钮,地下一层只设置有向上运行按钮。
v>电梯开关门完成时间设定为1秒。电梯到达每层后上下人的时间设定为8秒。电梯从静止开始运行到下一层的时间设置为2秒,而运行中通过一层的时间为1秒。
vi>在凌晨2:00——4:30之间,如若没有请求信号,A梯自动停在2层,B梯自动停在5层,C梯自动停在8层。
v>当电梯下到-1层后,如果没有请求信号,电梯自动回到1层

2)电梯按钮功能

i>电梯内部的楼层按钮
电梯内部对应每一个楼层的按钮成为楼层按钮,即本章第一结提到的编号为-1,1,2,3,4……10的按钮。当乘客进入电梯后按下楼层按钮,此按钮显示灰色,代表不可以用。这样就表示乘客将要去往此层,电梯将开往相应层。当电梯到达该层后,按钮恢复可以使用状态。
ii>电梯内部开门按钮
当电梯达到乘客想要去往的某楼层后,乘客需要准备离开电梯,当电梯停稳后,乘客可以按下开门按钮,电梯门将打开,让用户离开。如若电梯到了乘客曾经按下的楼层,但是无乘客按开门按钮,电梯将自动在停稳后1秒后自动开门。
iii>电梯内部关门按钮
当所有想要乘坐电梯的乘客都进入电梯以后,准备让电梯开始运行的时候,乘客需要按下关门按钮,让电梯门关闭,使电梯进入运行状态。设置电梯的自动关门时间为8秒。
iv>电梯外部向上按钮
此按钮表示上楼请求,当按下此按钮时,如果电梯到达按下此按钮的楼层,且电梯运行方向是向上的,那么电梯响将停下,并在电梯停稳之后自动开门,此请求被响应后,取消此请求信号。
v>电梯外部向下按钮
此按钮表示下楼请求,当按下此按钮时,如果电梯到达按下此按钮的楼层,且电梯运行方向是向下的,那么电梯响将停下,并在电梯停稳之后自动开门,此请求被响应后,取消此请求信号。

3)楼层选择控制器

给定一个控制器存储需电梯楼层和最大楼层(max)、最小楼层(min)。
电梯根据当前控制器内所要到的楼层信息判断是向下运行或向上运行。
最值只有在同向时才更新,如:向下运行时,min=3,max=8,出现楼层10只会存入控制器中,出现楼层1,除了加入控制器中,还要更新min=1。
期间出现的所有楼层信息都加入到控制器内,每到一楼层就判断控制器内是否有该楼层,有则在该层停留,并移除控制器内该层信息,无则继续运行,运行至最值处,重新从控制器内找出最值,并判断向上或向下运行,如此循环。当控制器内没有信息后,电梯停留在原处。

6,应用

1)磁盘寻道的优化

<think>好的,用户现在想了解如何在Kubernetes(K8s)上部署Keycloak并连接到数据库。之前他们已经问过使用Docker部署的情况,现在可能是希望迁移到Kubernetes环境,或者在生产环境中使用更复杂的编排工具。 首先,我需要确认用户的使用场景。他们可能是在生产环境中部署,需要高可用性可扩展性,而Docker Compose可能不再满足需求。接下来,我需要考虑他们的技术背景,是否熟悉Kubernetes的基本概念,比如Deployment、Service、ConfigMap、Secret等,这会影响回答的详细程度。 用户的问题中有几个关键点:K8s部署Keycloak、连接数据库。需要明确的是,Keycloak在Kubernetes中的部署通常涉及多个组件,包括Keycloak本身、数据库(如PostgreSQL)、可能的Ingress控制器等。此外,连接数据库需要配置环境变量,可能使用Secret来管理敏感信息,比如数据库密码。 用户之前的Docker部署中使用的是直接挂载卷环境变量,但在Kubernetes中,这些会有所不同。比如,环境变量可能来自ConfigMap或Secret,而持久化存储可能需要PersistentVolume(PV)PersistentVolumeClaim(PVC)。需要解释这些概念,但保持简洁,避免用户被过多的术语困扰。 接下来,我需要考虑用户可能的深层需求。他们可能不仅想知道如何部署,还希望确保配置的安全性最佳实践,比如使用Secret而不是明文存储密码,以及如何实现高可用性。同时,可能关心如何备份恢复数据,或者如何进行升级维护。 我需要确保步骤清晰,分阶段讲解:准备数据库、部署Keycloak、配置网络存储、验证部署等。此外,应该提供示例的YAML配置文件,方便用户直接使用或调整。可能还需要提醒用户注意的地方,比如数据库的持久化设置、网络策略、健康检查等。 另外,用户可能遇到的问题包括数据库连接失败、权限问题、持久化存储配置错误等。需要预先在回答中包含这些常见问题的解决方法,或者提示用户如何排查这些问题。 最后,应该总结关键点,强调安全性持久化的重要性,并提供生产环境的建议,比如使用HTTPS、监控日志收集等。这样用户能有一个全面的理解,并能够根据指导完成部署。</think>--- ### **分步指南:Kubernetes部署Keycloak并连接数据库** --- #### **一、核心架构设计** ![](https://tse1-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.1RkA1O7Kt4zX4eUu9mJ3tQHaHa?pid=ImgDet&rs=1) Keycloak在Kubernetes中的典型部署包含以下组件: - **Keycloak Deployment**:运行Keycloak服务的Pod - **PostgreSQL Deployment**:独立数据库服务 - **ConfigMap/Secret**:存储数据库连接信息 - **PersistentVolume (PV)**:数据库持久化存储 - **Service**:暴露KeycloakPostgreSQL的访问端点 - **Ingress**(可选):提供外部访问入口 --- #### **二、部署步骤详解** --- ##### **步骤1:准备数据库(PostgreSQL)** **目标**:创建持久化的PostgreSQL实例供Keycloak使用。 ```yaml # postgres-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: postgres spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: postgres template: metadata: labels: app: postgres spec: containers: - name: postgres image: postgres:13 env: - name: POSTGRES_DB value: "keycloak" - name: POSTGRES_USER value: "keycloak" - name: POSTGRES_PASSWORD valueFrom: secretKeyRef: name: keycloak-db-secret key: db-password ports: - containerPort: 5432 volumeMounts: - mountPath: /var/lib/postgresql/data name: postgres-data volumes: - name: postgres-data persistentVolumeClaim: claimName: postgres-pvc --- # postgres-service.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: postgres spec: selector: app: postgres ports: - protocol: TCP port: 5432 targetPort: 5432 ``` **关键配置说明**: - **持久化存储**:通过`persistentVolumeClaim`挂载PVC,确保数据库数据不丢失。 - **密码管理**:从Secret `keycloak-db-secret`中读取密码(需提前创建)。 - **服务发现**:Service名称`postgres`将作为数据库地址(K8s内部DNS解析)。 --- ##### **步骤2:创建Keycloak配置** **目标**:通过ConfigMapSecret管理Keycloak配置。 ```yaml # keycloak-configmap.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: keycloak-config data: KEYCLOAK_DATABASE_HOST: "postgres" # 指向PostgreSQL Service名称 KEYCLOAK_DATABASE_NAME: "keycloak" KEYCLOAK_USER: "keycloak" KC_PROXY: "edge" # 代理模式(适用于Ingress) --- # keycloak-secret.yaml apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: keycloak-secret type: Opaque data: KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD: "YWRtaW5fcGFzc3dvcmQ=" # base64编码的密码 KEYCLOAK_DATABASE_PASSWORD: "cGFzc3dvcmQ=" # 与PostgreSQL密码一致 ``` --- ##### **步骤3:部署Keycloak** **目标**:运行Keycloak Pod并连接数据库。 ```yaml # keycloak-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: keycloak spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: keycloak template: metadata: labels: app: keycloak spec: containers: - name: keycloak image: quay.io/keycloak/keycloak:latest args: ["start", "--auto-build"] # 生产环境移除start-dev envFrom: - configMapRef: name: keycloak-config - secretRef: name: keycloak-secret env: - name: KEYCLOAK_ADMIN value: "admin" ports: - containerPort: 8080 readinessProbe: httpGet: path: /health/ready port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 --- # keycloak-service.yaml apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: keycloak spec: selector: app: keycloak ports: - protocol: TCP port: 8080 targetPort: 8080 ``` **关键配置说明**: - **数据库连接**:通过环境变量`KEYCLOAK_DATABASE_HOST`指向PostgreSQL Service。 - **健康检查**:使用`/health/ready`端点确保Pod就绪。 - **多副本**:设置`replicas: 2`实现基本高可用(需配合数据库连接池配置)。 --- ##### **步骤4:暴露服务(Ingress示例)** ```yaml # keycloak-ingress.yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: keycloak-ingress annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true" spec: tls: - hosts: - keycloak.example.com secretName: keycloak-tls rules: - host: keycloak.example.com http: paths: - path: / pathType: Prefix backend: service: name: keycloak port: number: 8080 ``` --- #### **三、验证部署** 1. **检查Pod状态** ```bash kubectl get pods -l app=keycloak kubectl logs <keycloak-pod-name> ``` 2. **访问管理控制台** - 通过Ingress URL(如`https://keycloak.example.com`)访问。 - 使用`admin`Secret中的`KEYCLOAK_ADMIN_PASSWORD`登录。 3. **数据库连通性测试** ```bash kubectl exec -it postgres-pod-name -- psql -U keycloak -d keycloak \dt # 查看Keycloak自动创建的表 ``` --- #### **四、关键优化配置** 1. **数据库连接池** 在Keycloak Deployment中添加环境变量: ```yaml - name: KC_DB_POOL_INITIAL_SIZE value: "10" - name: KC_DB_POOL_MAX_SIZE value: "20" ``` 2. **启用HTTPS** - 在Ingress中配置TLS证书。 - Keycloak启动参数添加`--https-certificate-file``--https-certificate-key`。 3. **持久化主题自定义** ```yaml volumes: - name: themes persistentVolumeClaim: claimName: keycloak-themes-pvc volumeMounts: - mountPath: /opt/keycloak/themes name: themes ``` --- #### **五、生产环境注意事项** 1. **备份策略** - **数据库备份**:定期执行`pg_dump`并存储到对象存储(如S3)。 - **主题备份**:对PVC中的`/opt/keycloak/themes`目录进行快照。 2. **监控与日志** - 集成Prometheus监控JVM指标数据库连接池状态。 - 使用Fluentd收集Keycloak日志到ELK或Loki。 3. **高可用配置** - PostgreSQL使用Patroni或CloudNativePG实现集群化。 - Keycloak Deployment设置`replicas: 3`并配置`KC_CACHE_STACK=kubernetes`。 --- #### **六、故障排查指南** | 问题现象 | 排查步骤 | |---------|----------| | **数据库连接失败** | 1. 检查PostgreSQL Pod日志<br>2. 验证Secret中的密码一致性<br>3. 使用`kubectl exec`测试数据库连通性 | | **主题未加载** | 1. 确认PVC挂载路径正确<br>2. 检查主题目录结构是否符合Keycloak要求 | | **启动时内存不足** | 调整JVM参数:<br>`- name: JAVA_OPTS`<br>` value: "-Xms1024m -Xmx2048m"` | --- 通过以上配置,Keycloak将在Kubernetes集群中实现: ✅ 数据库持久化存储 ✅ 高可用部署 ✅ 安全的敏感信息管理 ✅ 可扩展的服务暴露
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