16、实时系统与存储设备性能优化策略

实时系统与存储设备性能优化策略

1. 实时系统调度器运行分析

在实时系统中，调度器的执行需求评估以及如何在满足系统要求的情况下调用调度器是关键问题。调度器的执行需求可以通过框架和LTF - M算法的复杂度来描述。对于给定的任务集，在计算复杂度有界的情况下，可以确定调度器的最坏情况执行时间，即 ( c_{scheduler} \leq k * O( \cdot ) )，其中 ( k ) 由硬件实现和调度器的实际代码共同决定。综合LTF - M算法和框架算法的复杂度，总调度器复杂度为 ( O( n * r \lg(r) + n \lg(n) ) )，这里 ( r ) 是系统中的锁数量。这意味着每个平面中调度器的最坏情况执行时间有界，从而可以将调度器作为一个任务进行调度。

调度器的唯一实时约束是在T - Ler平面开始前完成执行。以往假设调度器在前后平面之间运行，但在后台运行调度器可降低功耗。系统应设置 ( d_{scheduler} = t_{f,previous \ plane} )，这样能确保调度器在下一平面开始前完成调度，同时提供最大可能的截止时间，且各调度器调用的执行周期不重叠。此时，调度器类似周期性的零星任务，每个平面中任务的 ( c_{scheduler} ) 和 ( d_{scheduler} ) 是唯一的。

通过公式（3）和（4）可知，在前一平面运行调度器的平均功耗低于在平面之间运行。在平面之间运行调度器的平均功率 ( P_{between,avg} ) 与以下式子成正比：
[
P_{between,avg} \propto \frac{C * f_{max}^3 * (m * U_{orig}^3 * t_f^3 * ((t_f - c_{sch