【操作系统导论】比例份额调度_份额调度如果有新增或减少数据时应该怎调度-优快云博客

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本文介绍一种 比例份额（proportional-share） 调度程序，也称为 公平份额（fair-share）。

彩票调度

简介

彩票调度 的基本思想：

每隔一段时间，都会举行一次彩票抽奖，以确定接下来应该运行哪个进程；
越是应该频繁运行的进程，越是应该拥有更多地赢得彩票的机会。

关键在于如何按比例分配 CPU。

利用了 随机性（randomness），具有以下优势：

随机方法很轻量，几乎不需要记录任何状态；
随机方法很快，只要能很快地产生随机数，做出决策也就很快；
随机方法常常可以避免奇怪的边角情况，较传统的算法可能在处理这些情况时遇到麻烦。

彩票机制

*彩票数（ticket）*代表进程占有某个资源的份额：一个进程拥有的彩票数占总数的百分比，就是它占有资源的份额。

假设有两个进程 A 和 B，A 拥有 75 张彩票，B 拥有 25 张；我们希望 A 占用 75%的 CPU 时间，而 B 占用 25%。

彩票调度程序输出的中奖彩票：

在这里插入图片描述

对应的调度结果:

在这里插入图片描述

上面例子中，工作 B 运行了 20 个时间片中的 4 个，只是占了 20%，而不是期望的 25%。

但是，如果这两个工作运行得时间越长，它们得到的 CPU 时间比例就会越接近期望。

彩票调度还提供了一些机制，以不同且有效的方式来调度彩票。

彩票货币 (ticket currency)

用户可以自定义他们自己的货币，并分给自己的不同工作；之后操作系统再将这种货币兑换为全局彩票。

假设用户 A 和用户 B 每人拥有 100 张全局彩票。用户 A 有两个工作 A1 和 A2，分给每个工作 500 个货币。用户 B 只运行一个工作，给它 10 个货币。

操作系统将进行兑换，将 A1 和 A2 拥有的 A 的货币 500 个，兑换成全局彩票 50 张；将 B1 的 10 个货币兑换成 100 张全局彩票；然后对 200 张全局彩票进行抽奖，决定哪个工作运行。

在这里插入图片描述

彩票转让 (ticket transfer)

通过转让，一个进程可以临时将自己的彩票交给另一个进程。

这种机制在 C/S 交互的场景中尤其有用，客户端进程向服务端发送消息，请求其按自己的需求执行工作，为了加速服务端的执行，客户端可以将自己的彩票转让给服务端，从而尽可能加速服务端执行自己请求的速度。服务端执行结束后会将这部分彩票归还给客户端。

彩票通胀 (ticket inflation)

利用通胀，一个进程可以临时提升或降低自己拥有的彩票数量。

当然在竞争环境中，进程之间互相不信任，这种机制就没什么意义。一个贪婪的进程可能给自己非常多的彩票，从而接管机器。

但是，通胀可以用于进程之间相互信任的环境。在这种情况下，如果一个进程知道它需要更多 CPU 时间，就可以增加自己的彩票，从而将自己的需求告知操作系统，这一切不需要与任何其他进程通信。

具体实现

彩票调度的实现非常简单，只需要 一个不错的随机数生成器来选择中奖彩票 和 一个记录系统中所有进程的数据结构(一个列表)，以及所有彩票的总数。

假定用列表记录进程，下面的例子中有 A、B、C 这 3 个进程，每个进程有一定数量的彩票。

在这里插入图片描述

代码实现如下：

// counter: used to track if we've found the winner yet 
int counter = 0;

// get a value between 0 and the total of tickets 
int winner = getrandom(0, totaltickets);

// current: use this to walk through the list of jobs 
node_t *current = head;

// loop until the sum of ticket values is > the winner 
while (current) {
    counter = counter + current->tickets; 
    if (counter > winner)
        break;
}

// now 'current' is the winner: schedule it...

如果要让这个过程更有效率，可以将列表项按照彩票数递减排序。

算法分析

我们知道彩票调度是一种“公平份额”调度算法，那么它的公平性如何呢？

假设有两个互相竞争的工作，每个工作都有相 100 张彩票，以及相同的运行时间 R。

我们希望两个工作大约同时完成，但由于彩票调度的随机性，一个工作可能先于另一个完成。

为了量化这种区别，我们定义一个不公平指标 U，将两个工作完成时刻相除得到 U 的值。

在这里插入图片描述

可以看出，当工作执行时间很短时，公平性非常糟糕。只有当工作执行非常多的时间片时，彩票调度算法才能得到期望的结果。

还有一个问题没有提到，那就是如何为工作分配彩票?

这是一个非常棘手的问题，系统的运行严重依赖于彩票的分配。

假设用户自己知道如何分配，则可以分给每个用户一定量的彩票，由用户自主分配给其工作。

然而还是没有具体的分配策略。对于给定的一组工作，彩票分配的问题依然没有最佳答案。

步长调度

简介

虽然随机方式可以使得调度程序的实现简单，但偶尔并不能产生正确的比例，尤其在工作运行时间很短的情况下。

出于这个原因，Waldspurger 提出 步长调度 (stride scheduling)，确定性的公平份额算法。

步长机制

步长调度的基本思想：

系统中的每个工作都有自己的 步长 (stride)，与票数值成反比。比如 A、B、C 这 3 个工作的票数分别是 100、50 和 250，则可以用一个「大数」分别除以它们的票数来获得进程的步长。

如果用 10000 除以这些票数值，得到了 3 个进程的步长分别为 100、200 和 40。

每次进程运行后，会让它的计数器「行程值 (pass) 」增加它的步长，记录它的总体进展。

调度程序根据进程的步长及行程值来确定调度哪个进程：

在调度时，选择目前拥有最小行程值的进程，并在运行之后将该进程的行程值增加一个步长。

current = remove_min(queue);       // pick client with minimum pass
schedule(current);                 // use resource for quantum
current->pass += current->stride;  // compute next pass using stride
insert(queue, current);            // put back into the queue