linux cfs scheduler

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#数据结构与算法 #python

本文介绍了Linux内核中CFS完全公平调度器的工作原理及其实现机制，包括使用红黑树来跟踪进程执行时间，以及如何确保每个进程都能获得公平的CPU时间份额。

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Linux调度相关模块组件图

    

  80% of CFS's design can be summed up in a single sentence: CFS basically models an "ideal, precise multi-tasking CPU" on real hardware.

   和以前在老的linux 2.6内核中使用的O(1)调度器不同，CFS调度器实现并不是基于run queues。事实上，CFS使用红黑树实现将来任务执行的时间线。同时，CFS使用了纳秒级的统计粒度。

主要特性：

模块化调度程序

完全公平调度

CFS组调度

算法：

scheduler将任务记录存储在一棵红黑树中，使用所花费的处理器时间作为键值。使用处理器时间最少的进程为红黑树中最左叶子节点。所选择的进程leftmost leaf node 从树中移除，花费的执行时间更新，然后再次添加到树中，通常与上次所添加的节点位置不同。不断反复。

如果一个任务大部分时间都在睡眠，则其花费时间值就低，那么其自动获得优先级加速当他需要的时候。所以这种任务较之于不断运行的任务并没有获得更少的处理器时间。

CFS调度程序使用安抚策略确保公平性。当某个任务进入运行队列后，将记录当前时间，但某个进程等待CPU时，将对这个进程的wait_runtime值加一个数，这个数取决于运行队列当前的进程数。当执行这些计算时，也将考虑不同任务的优先级值。将这个任务调度到CPU后，它的wait_runtime值开始递减，当这个值递减到其他任务成为红黑树的最左侧任务时，当前任务被抢占。通过这种方式，CFS努力实现一种理想状态，即wait_runtime值为0！

 

 

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因此，上图中二叉树采用中序遍历得到的序列为：4 2 5 1 6 3 7。由此，对上图 中二叉树进行后序遍历的结果为：4 5 2 6 7 3 1。因此，上图中二叉树采用中序遍历得到的序列为：1 2 3 4 5 6 7。因此，图中二叉树采用先序遍历得到的序列为：1 2 4 5 3 6 7。3.若当前节点无左子树，则访问当前节点的右子树；3.完成该节点的左右子树的访问后，再访问该节点。按照二叉树中的层次从左到右依次遍历每层中的结点。3.访问当前节点的右子树。2.访问当前节点的左子树；1.访问当前节点的左子树；
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将一系列给定数字插入一个初始为空的最小堆 h。随后对任意给定的下标 i，打印从第 i 个结点到根结点的路径。输入格式:每组测试第 1 行包含 2 个正整数 n 和 m (≤10^3)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间 [−10^4,10^4] 内的 n 个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数。最后一行给出 m 个下标。输出格式:对输入中给出的每个下标 i，在一行中输出从第 i 个结点到根结点的路径上的数据。数字间以 1 个空格分隔，行末不得有多余空格。
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put 方法比较复杂，实现步骤如下：1. 先通过 hash 值计算出待插入的元素的 key 映射到哪个桶2. 如果桶上没有哈希冲突（哈希碰撞），即桶上没有元素，则直接插入3. 如果出现碰撞冲突，则需要处理冲突(1) 如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入(2) 否则采用传统的链式方法插入，如果链表的长度达到临界值（哈希表的容量大于 64 且链表节点个数大于 8），则把链表转换为红黑树4. 如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值5. 如果 size 大于阈值，则进行扩容。
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