42、Linux 用户空间驱动开发:调度、I/O 访问与设备交互

Linux 用户空间驱动开发:调度、I/O 访问与设备交互

1. 实时调度策略

实时调度策略有两种类型:SCHED_FIFO 和 SCHED_RR,用于实现“软”实时行为,而非严格的“硬”实时保证。
- SCHED_FIFO :没有时间片的概念,任务会一直运行,直到进入睡眠等待 I/O 操作或主动让出处理器。
- SCHED_RR :是 SCHED_FIFO 的轮询变体,会为实时任务分配时间片。时间片过期的任务会被添加到相应优先级列表的末尾。

调度器通过使用每个 CPU 的运行队列和每个 CPU 的同步机制来提高对称多处理(SMP)性能。

2. CFS 调度器

Linux 调度器在 2.6.23 内核中进行了重写,引入了完全公平调度器(CFS),用于 SCHED_OTHER 类。CFS 摒弃了优先级数组、时间片、交互启发式和对 HZ 的依赖,消除了与 O(1) 调度器相关的许多复杂性。其目标是为所有调度实体实现公平性,为每个任务提供总 CPU 功率除以运行任务数量的资源。

3. 响应时间优化

作为用户模式驱动开发者,可以通过以下几种方式来提高应用程序的响应时间:
- 使用实时调度策略 :使用实时调度策略可以提供比普通调度更精细的控制。可以查看 sched_setscheduler() 及其相关函数的手册页,以了解如何实现软实时响应时间。
- 调整 nice 值 :如果使用非实时调度,可以调整不同

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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