[Linux]深入理解Linux内核调度器从CFS到实时任务的精细调控

Linux调度器概述

Linux内核调度器是操作系统核心组件,负责决定哪个进程在何时使用CPU。其设计目标是在公平性和效率之间取得平衡,同时满足从交互式桌面应用到高性能计算和实时任务等多种工作负载的需求。现代Linux内核采用了一种模块化的调度架构,核心是“完全公平调度器”(CFS)来处理普通任务,并为实时任务提供了独立的调度类。这两种调度类共同协作,构成了Linux强大而灵活的进程调度系统。

完全公平调度器(CFS)的核心思想

CFS的设计理念源于一个简单的概念:在理想的、完美的多任务系统中,每个可运行的进程都应该能够同时获得1/n的处理器时间(n为可运行进程的数量)。由于物理CPU在同一时刻只能运行一个任务,CFS通过虚拟运行时间(vruntime)来逼近这种理想状态。每个任务都有一个vruntime,它记录了该任务在CPU上运行的时间,但经过了加权计算。CFS总是选择vruntime最小的任务来运行,这意味着等待CPU时间最长的任务(即vruntime增长最慢的任务)将获得下次运行的机会。

虚拟运行时间(vruntime)的计算

vruntime的增长速度与任务的优先级(nice值)密切相关。高优先级任务(低nice值)的vruntime增长较慢,这意味着在相同物理时间内,其累积的虚拟时间更少,从而更频繁地被调度器选中。计算公式可以简化为:vruntime += delta_exec NICE_0_LOAD / weight。其中,delta_exec是实际执行时间,weight是与任务优先级对应的权重。通过这种方式,CFS将优先级差异转化为时间分配的差异,实现了带权重的公平。

红黑树与调度实体

为了高效地找到vruntime最小的任务,CFS使用红黑树(一种自平衡的二叉搜索树)来组织所有可运行的任务(称为调度实体)。调度实体可以是单个进程,也可以是进程组(当启用组调度时)。任务被加入运行队列时,以其vruntime作为键值插入红黑树。调度器每次只需选择树最左侧的节点(即vruntime最小的任务)即可,其时间复杂度为O(log N),非常高效。

实时调度类(SCHED_FIFO与SCHED_RR)

实时任务对可预测性和低延迟有苛刻要求,Linux为此提供了两个实时调度策略:SCHED_FIFO(先入先出)和SCHED_RR(轮转)。它们的优先级均高于CFS调度类。SCHED_FIFO任务一旦占用CPU,便会一直运行,直到其主动让出CPU、被更高优先级的实时任务抢占或阻塞。SCHED_RR在SCHED_FIFO的基础上增加了时间片概念,同优先级的任务以轮转方式分享CPU,防止一个任务独占处理器。

调度类的优先级与协作

Linux内核中,调度类按照优先级顺序被组织在一个链表中。实时调度类(rt_sched_class)的优先级最高,紧随其后的是公平调度类(fair_sched_class)。调度器在挑选下一个任务时,会从优先级最高的调度类开始检查。只要实时运行队列中存在可运行的任务,CFS中的任务就没有机会运行。这种严格的优先级机制确保了实时任务能够获得即时响应。

调度点的触发

调度发生在多个时机,主要包括:进程主动休眠或阻塞、定时器中断(检查是否需要抢占)、进程从休眠中被唤醒、以及系统调用显式地让出CPU。在定时器中断中,调度器会检查当前进程的运行时间是否耗尽,或者是否有更高优先级的任务被唤醒,从而触发抢占。

针对实时任务的精细调控

为了满足硬实时系统的需求,Linux提供了丰富的配置参数。sched_setscheduler()系统调用可以设置进程的调度策略和实时优先级(1-99,数值越大优先级越高)。内核参数sched_rt_period_us和sched_rt_runtime_us可以全局控制实时任务在特定周期内所能占用的最大CPU时间,防止配置错误的实时任务导致系统完全饥饿。此外,cgroup的CPU子系统允许为特定的进程组设置CPU配额,实现对实时任务资源的隔离和限制。

总结

Linux内核调度器通过CFS和实时调度类的分层设计,巧妙地兼顾了通用计算环境的公平性与实时应用的时效性。CFS通过虚拟运行时间和红黑树高效地实现了带权重的公平份额分配,而实时调度类则通过严格的优先级机制确保了关键任务的低延迟响应。这种精细而灵活的调控机制,使得Linux能够从容应对从数据中心服务器到嵌入式实时系统等广泛的应用场景。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
数据结构部分 -- 一、栈和队列 Stack && Queue 栈 - 结构图 alt 队列 - 结构图 alt 双端队列 - 结构图 alt 二、 链表 Linked List 单链表 - 结构图 alt 单项循环链表 - 结构图 alt 双向链表 - 结构图 alt 三、 树 基础定义及相关性质内容 - 结构图 alt - 另外可以参考浙江大学数据结构课程中关于遍历方式的图,讲的十分详细 alt 使用链表实现二叉树 二叉查找树 - 非空左子树的所有键值小于根节点的键值 - 非空右子树的所有键值大于根节点的键值 - 左右子树都是二叉查找树 补充 - 完全二叉树 - 如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布,则此二叉树被称为完全二叉树。 - 满二叉树 - 如果二叉树中除了叶子结点,每个结点的度都为 2,则此二叉树称为满二叉树。 代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/b48377ea3e78 四、 堆 Heap 堆满足的条件 - 必须是完全二叉树 - 各个父节点必须大于或者小于左右节点,其中最顶层的根结点必须是最大或者最小的 实现方式及条件 - 使用数组实现二叉堆,例如下图的最大堆,在数组中使用[0,100,90,85,80,30,60,50,55]存储,注意上述第一个元素0仅仅是做占位; - 设节点位置为x,则左节点位置为2x,右节点在2x+1;已知叶子节点x,根节点为x//2; - 举例说明: - 100为根节点(位置为1),则左节点位置为2,即90,右节点位置为3,即85; - 30为子节点(位置为5),则根节点为(5//2=2),即90; 根据上述条件,我们可以绘制出堆的两种形式 - 最大堆及实现 al...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值