20、深入解析 Linux 进程管理:调度、优先级与资源分配

深入解析 Linux 进程管理:调度、优先级与资源分配

1. 进程调度概述

进程调度是内核子系统,负责在系统进程间分配有限的处理器时间。它决定哪个进程接下来运行,在保证处理器高利用率的同时,营造多个进程并发无缝执行的假象。

可运行进程指未被阻塞的进程,而阻塞进程正在休眠或等待内核的 I/O 操作。与用户交互、大量读写文件或响应网络事件的进程,常因等待资源而长时间阻塞,此时不可运行。若只有一个可运行进程,调度器的工作很简单,就是运行该进程;但当可运行进程多于处理器数量时,调度器的价值就体现出来了,它要决定哪些进程何时运行以及运行多久。

操作系统的多任务处理有两种类型:协作式和抢占式。Linux 采用抢占式多任务处理,调度器决定何时停止一个进程并启动另一个进程,这种暂停运行进程的行为称为抢占,进程在被调度器抢占前允许运行的时间称为时间片。而协作式多任务处理中,进程自愿停止运行,即让出处理器,称为让步。由于这种方式存在缺陷,现代操作系统几乎都采用抢占式多任务处理。

Linux 的进程调度器多年来不断发展,自 Linux 内核 2.6.23 版本起,采用了完全公平调度器(CFS)。它与其他 Unix 进程调度器有很大不同,采用公平排队算法,旨在确保竞争资源的消费者能公平访问资源。

2. 时间片的影响

时间片是系统整体行为和性能的重要变量。时间片过大,进程执行间隔长,并发执行的假象不明显,用户可能会因延迟而沮丧;时间片过小,系统大量时间用于应用程序切换,会失去时间局部性等优势。因此,确定理想的时间片并非易事。一些操作系统给进程大时间片以提高系统吞吐量和整体性能,另一些则给小时间片以提供良好的交互性能。CFS 通过取消时间片的方

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值