linux调度原理(三)

本篇主要讲解linux的组调度。一般操作系统的调度实体是进程,但对于支持多用户的操作系统linux来说,有些场景可能以进程为调度实体就无法满足需求。

如,一台linux机器上有两个用户A和B。若A有10个进程,B有2个进程。如果以进程为调度实体,则会出现A用户的进程运行时间是B进程运行时间的5倍。如果这是用户付费的虚拟机用户,这对于B用户很不公平。为了解决该类问题,linux引入了组调度。

组调度原理

为了实现组调度,linux不在以进程作为调度实体,改以进程组作为调度实体。实际中组调度主要是针对完全公平调度算法(completely fair schedule)实现的。其基本流程如下:

  1. 首先根据CFS调度算法选出需要调度的最优实体。
  2. 如果筛选出的最优调度实体为一个单独的进程,则直接运行即可。
  3. 若果筛选出的最优调度实体为一个进程组,则在该进程组范围内继续使用CFS调度算法选出该进程组内的最优调度实体,即重复步骤1,直至筛选出的调度实体为一个单独可运行的进程为止。

注意,进程组可以递归包含进程组,即进程组不仅可以包含进程,还可以包含其他的进程组。

以上面的多用户linux操作系统为例,当采用组调度时,用户A和用户B分别作为两个进程组。组调度分配给进程组A和进程组B相同的时间片,假设为100ms,这样进程组A由于有10个进程,平均每个进程分配的时间为10ms,而进程组B每个进程可以分配的时间片为50ms,这样保证了调度的公平性。

代码流程分析

我们已经知道,所有的调度切换都是通过调用schedule函数完成的。在schedule函数中,调用pick_next_task函数选择下一个调度实体。

 在pick_next_task函数中,流程如下:

1. 若前一个进程采用的调度器为CFS调度器或者idle调度器且当前cpu的运行队列上的进程都采用的时CFS调度算法,则直接调用pick_next_task_fair函数选择下一个调度实体。

2. 否则按照优先级从高到低的顺序逐个遍历所有调度类,获取下一个最优的调度实体。

3. 在pick_next_task_fair函数中,有如下的do while循环。在循环中,通过pick_next_entity函数从cfs调度器的运行队列上获取下一个最优的调度实体se,并找到调度实体se对应的cfs运行队列cfs_rq。

 若cfs_rq为空,则说明调度实体se为进程,可以直接运行了;否则调度实体se为进程组,需要继续在进程组中利用cfs调度算法递归选择下一个最优的调度实体,直至选择出的调度实体为可运行进程。

 从上面可以看出,调度实体sched_entity结构体中my_q成员用于表示被该调度实体所拥有的cfs运行队列。若my_q为空,表示该调度实体为进程;否则为进程组。通过这种方法可以判断调度实体的类型(进程/进程组)。

组调度总结如下:

 参考:

        图解|Linux 组调度

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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