MIT 6.S081 Lab6:Copy-on-Write Fork

在xv6系统中,fork()采取的措施是将父进程的内存全部复制给子进程,但子进程用不上其中的大部分资源,况且一般子进程后跟exec又会抛弃原本的内存,所以在fork的即时复制就极大的浪费资源。

copy-on-write(写时复制),大概策略如下,在fork()时,不给子进程即时分配物理页,而是只设置子进程的页表,且使得子进程和父进程的虚拟地址同时指向相同的物理地址并且设置页表中的pte都为只读,之后一旦父进程或者子进程由写内存请求时,一定会报页错误,此时再复制相应页的副本给子进程,然后修改父进程和子进程相应页的pte改为可写可读。大概类似于下图:

可以发现这种策略,极大加快了fork的效率,并且节省了内存的空间,仅在子进程和父进程有实质性的不同时才分别给两者分配各自的物理页,否则公用父进程的物理页。

Implement copy-on write

提示一

1.根据提示,加上PTE_C的标志位,且修改uvmcopy函数如下:

int
uvmcopy(pagetable_t old, pagetable_t new, uint64 sz)
{
  pte_t *pte;
  uint64 pa, i;
  uint flags;
  // char *mem;

  for(i = 0; i < sz; i += PGSIZE){
    if((pte = walk(old, i, 0)) == 0)
      panic("uvmcopy: pte should exist");
    if((*pte & PTE_V) == 0)
      panic("uvmcopy: page not present");

    pa = PTE2PA(*pte);
    *pte &= (~PTE_W);  //清除pte的w标志
    *pte |= PTE_C;    //加上是C的页标
    flags = PTE_FLAGS(*pte);
    if(mappages(new, i, PGSIZE, (uint64)pa, flags) != 0)
    {
      return -1;
    }
    refcnt_inc(pa);
    // if((mem = kalloc()) == 0)
    //   goto err;
    // memmove(mem, (char*)pa, PGSIZE);
    // if(mappages(new, i, PGSIZE, (uint64)mem, flags) != 0){
    //   kfree(mem);
    //   goto err;
    // }
  }
  return 0;

//  err:
//   uvmunmap(new, 0, i / PGSIZE, 1);
//   return -1;

}

提示二

2.和上一个实验一样,我们需要在trap.c中处理从用户态转到内核态的trap程序。上个实验中,页错误是13和15的Exception Code,但此题只有子进程和父进程尝试写内存时才会出错,观察13为读取页错误,所以这里只需要考虑15即可。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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