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FCFS进程调度算法的实际应用与优化

2024-08-157.5k 阅读

FCFS 进程调度算法概述

先来先服务（First-Come, First-Served, FCFS）算法是一种最简单的进程调度算法。在这种调度算法中，操作系统按照进程到达就绪队列的先后顺序来选择进程，先到达的进程优先被调度执行。

从本质上来说，FCFS 算法遵循的是一种公平、顺序化的调度原则。它不考虑进程的 CPU 执行时间长短、优先级等其他因素，仅依据进程的到达时间来安排执行顺序。这种算法的优点在于实现简单，不需要额外的复杂数据结构和计算逻辑。对于 CPU 繁忙型的进程，采用 FCFS 调度算法可以保证它们在到达后依次得到执行，不会出现因为其他因素导致的长时间等待。例如，在一些批处理系统中，作业通常按照提交的顺序依次处理，FCFS 算法就很适用这种场景。

然而，FCFS 算法也存在明显的缺点。当系统中有短进程和长进程混合时，长进程会使得短进程等待较长时间，导致短进程的响应时间变长。这是因为只要长进程在就绪队列头部，短进程无论多早到达，都必须等待长进程执行完毕。比如，有一个长进程需要执行 100 个时间单位，在它之后紧接着到达一个只需要执行 1 个时间单位的短进程，那么这个短进程就需要等待 100 个时间单位才能开始执行，这显然对短进程不公平，也降低了系统的整体效率。

FCFS 算法的数据结构基础

在实现 FCFS 进程调度算法时，通常会使用队列（Queue）这种数据结构。队列是一种遵循先进先出（FIFO）原则的数据结构，正好契合 FCFS 算法按照进程到达先后顺序调度的特点。

在操作系统中，就绪队列用于存放所有已经准备好运行的进程。当一个进程创建并进入就绪状态时，它就会被加入到就绪队列的尾部。而当 CPU 空闲时，调度程序会从就绪队列的头部取出进程，将 CPU 资源分配给它，使其进入运行状态。

下面以 Python 语言为例，简单展示如何使用队列来模拟就绪队列：

from collections import deque

# 创建一个就绪队列
ready_queue = deque()

# 模拟进程到达，将进程加入就绪队列
def add_process(process):
    ready_queue.append(process)

# 模拟调度，从就绪队列取出进程
def schedule_process():
    if ready_queue:
        return ready_queue.popleft()
    else:
        return None

在上述代码中，deque 是 Python 标准库中实现的双端队列，这里我们使用它来模拟就绪队列。add_process 函数用于将进程添加到队列尾部，schedule_process 函数用于从队列头部取出进程。

FCFS 算法在实际操作系统中的应用场景

  1. 批处理系统：在批处理系统中，用户将作业提交到系统后，系统会按照作业提交的顺序依次处理。例如，早期的大型机系统中，用户通过卡片穿孔机将作业提交，系统会按照卡片的输入顺序处理作业。这种场景下，FCFS 算法可以保证作业的公平处理，不需要额外的调度开销来考虑作业的优先级或执行时间长短。

  2. 简单的单用户系统：在一些简单的单用户操作系统中，比如早期的个人计算机操作系统，用户通常一次只运行一个程序。在这种情况下，FCFS 算法可以简单地按照程序启动的顺序来执行，不需要复杂的调度策略。例如，用户启动文本编辑器，然后启动浏览器，操作系统会先让文本编辑器运行，等其完成或用户切换后再运行浏览器。

  3. I/O 受限型任务处理：对于一些以 I/O 操作为主的任务，由于它们大部分时间都在等待 I/O 完成，CPU 占用时间相对较少。在这种情况下，FCFS 算法可以按照任务到达的顺序依次调度，不会因为任务的 CPU 执行时间差异而导致不公平。例如，在一个文件服务器系统中，多个客户端同时请求读取文件，服务器可以按照请求到达的顺序依次处理，使用 FCFS 算法可以保证请求处理的顺序性。

FCFS 算法的性能分析

  1. 平均周转时间：周转时间是指从进程提交到进程完成所经历的时间。对于 FCFS 算法，平均周转时间会受到长进程的影响。假设有 n 个进程 (P_1, P_2, \cdots, P_n)，它们的执行时间分别为 (t_1, t_2, \cdots, t_n)，且按照顺序依次到达。那么进程 (P_i) 的周转时间 (T_i) 为 (\sum_{j = 1}^{i}t_j)。平均周转时间 (T_{avg}) 为 (\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}T_i = \frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}\sum_{j = 1}^{i}t_j)。可以看出，如果存在长进程，会使得后面的进程周转时间变长，从而增加平均周转时间。

例如，有三个进程 (P_1)（执行时间 (t_1 = 24)），(P_2)（执行时间 (t_2 = 3)），(P_3)（执行时间 (t_3 = 3)），按照 (P_1, P_2, P_3) 的顺序到达。(P_1) 的周转时间 (T_1 = 24)，(P_2) 的周转时间 (T_2 = 24 + 3 = 27)，(P_3) 的周转时间 (T_3 = 24 + 3 + 3 = 30)。平均周转时间 (T_{avg} = \frac{24 + 27 + 30}{3} = 27)。

  1. 平均等待时间：等待时间是指进程在就绪队列中等待的时间。对于进程 (P_i)，其等待时间 (W_i = T_i - t_i)。平均等待时间 (W_{avg}) 为 (\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}W_i)。同样，长进程会导致后面进程的等待时间增加，进而影响平均等待时间。

以上面的例子来说，(P_1) 的等待时间 (W_1 = 0)，(P_2) 的等待时间 (W_2 = 24)，(P_3) 的等待时间 (W_3 = 24 + 3 = 27)。平均等待时间 (W_{avg} = \frac{0 + 24 + 27}{3} = 17)。

FCFS 算法的优化策略

  1. 与其他算法结合

    • FCFS + SJF（短作业优先）：可以对 FCFS 算法进行改进，在一定时间间隔内，检查就绪队列。如果发现有短进程到达，并且当前运行的进程剩余执行时间较长，可以暂停当前进程，先执行短进程。例如，设置一个时间阈值 (T)，每隔 (T) 时间单位，调度程序检查就绪队列。如果有进程的预计执行时间小于当前正在执行进程的剩余执行时间，就进行进程切换。这种方式既保留了 FCFS 算法的公平性，又能让短进程尽快得到执行，降低平均周转时间和平均等待时间。
    • FCFS + 优先级调度：为每个进程分配一个优先级，当进程到达就绪队列时，按照优先级进行排序。如果优先级相同，则按照 FCFS 原则。这样可以在一定程度上保证重要进程优先执行，同时对于相同优先级的进程保持公平性。例如，在一个实时操作系统中，实时任务可以设置较高的优先级，而普通任务设置较低优先级。当实时任务到达时，即使它比一些普通任务晚到达，也能优先执行。

  2. 动态调整进程顺序

    • 预测执行时间调整：可以通过一些方法预测进程的执行时间，比如根据进程的历史执行数据或者程序的特征来估计。当一个新进程到达时，计算其预测执行时间。如果预测执行时间较短，并且当前正在执行的进程剩余执行时间较长，可以考虑将新进程提前到就绪队列头部。例如，对于一个经常运行的程序，系统可以记录其过去几次的执行时间，取平均值作为预测执行时间。
    • 反馈调整：根据进程在运行过程中的实际执行情况进行调整。如果发现某个进程在一段时间内 CPU 使用率较低，说明它可能是 I/O 受限型进程，可以适当将其在就绪队列中的位置提前，让它有更多机会执行，提高系统整体资源利用率。

  3. 优化就绪队列管理

    • 多级就绪队列：将就绪队列分为多个级别，不同级别的队列采用不同的调度策略。例如，对于实时进程可以放在一个高优先级的就绪队列，采用优先调度；对于普通进程放在普通就绪队列，采用 FCFS 调度。这样可以在保证实时性的同时，对普通进程保持公平。
    • 自适应队列调整：根据系统的负载情况动态调整就绪队列的参数。当系统负载较高时，可以适当增加对短进程或高优先级进程的调度频率；当系统负载较低时，恢复到正常的 FCFS 调度。例如，通过监控 CPU 的利用率和就绪队列的长度来判断系统负载，从而调整调度策略。

基于 FCFS 优化算法的代码示例（以 Python 实现 FCFS + SJF 结合算法为例）

import heapq


class Process:
    def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
        self.pid = pid
        self.arrival_time = arrival_time
        self.burst_time = burst_time
        self.waiting_time = 0
        self.turnaround_time = 0


def fcfs_sjf(processes):
    current_time = 0
    ready_queue = []
    completed_processes = []
    index = 0

    while index < len(processes) or ready_queue:
        while index < len(processes) and processes[index].arrival_time <= current_time:
            heapq.heappush(ready_queue, (processes[index].burst_time, processes[index].pid, processes[index]))
            index += 1

        if ready_queue:
            _, _, current_process = heapq.heappop(ready_queue)
            current_process.waiting_time = current_time - current_process.arrival_time
            current_process.turnaround_time = current_process.waiting_time + current_process.burst_time
            completed_processes.append(current_process)
            current_time += current_process.burst_time
        else:
            current_time = processes[index].arrival_time

    avg_waiting_time = sum(p.waiting_time for p in completed_processes) / len(completed_processes)
    avg_turnaround_time = sum(p.turnaround_time for p in completed_processes) / len(completed_processes)

    print("Process ID\tArrival Time\tBurst Time\tWaiting Time\tTurnaround Time")
    for process in completed_processes:
        print(f"{process.pid}\t\t{process.arrival_time}\t\t{process.burst_time}\t\t{process.waiting_time}\t\t{process.turnaround_time}")
    print(f"Average Waiting Time: {avg_waiting_time}")
    print(f"Average Turnaround Time: {avg_turnaround_time}")


if __name__ == "__main__":
    processes = [
        Process(1, 0, 24),
        Process(2, 0, 3),
        Process(3, 0, 3)
    ]
    fcfs_sjf(processes)

在上述代码中，我们定义了一个 Process 类来表示进程，包含进程 ID、到达时间和执行时间等属性。fcfs_sjf 函数实现了结合 FCFS 和 SJF 的调度算法。在调度过程中，根据进程的到达时间将进程加入优先队列（这里使用 heapq 实现），优先队列按照进程的执行时间从小到大排序。每次从优先队列中取出执行时间最短的进程执行，从而在一定程度上优化了调度性能。

优化后 FCFS 算法的性能提升分析

  1. 平均周转时间的改善：通过与 SJF 结合，短进程可以提前执行，减少了等待长进程执行完毕的时间。例如前面提到的例子，使用 FCFS + SJF 结合算法后，假设 (P_2) 和 (P_3) 先于 (P_1) 执行（因为它们执行时间短），(P_2) 的周转时间 (T_2 = 3)，(P_3) 的周转时间 (T_3 = 3 + 3 = 6)，(P_1) 的周转时间 (T_1 = 3 + 3 + 24 = 30)。平均周转时间 (T_{avg} = \frac{3 + 6 + 30}{3} = 13)，相比单纯的 FCFS 算法，平均周转时间大幅降低。

  2. 平均等待时间的改善：由于短进程优先执行，后面进程的等待时间也相应减少。在上述例子中，(P_2) 的等待时间 (W_2 = 0)，(P_3) 的等待时间 (W_3 = 3)，(P_1) 的等待时间 (W_1 = 3 + 3 = 6)。平均等待时间 (W_{avg} = \frac{0 + 3 + 6}{3} = 3)，相比单纯的 FCFS 算法，平均等待时间也有明显降低。

  3. 系统资源利用率的提升：通过动态调整进程顺序和优化就绪队列管理，系统可以更合理地分配 CPU 资源，使得 I/O 受限型进程和计算密集型进程都能在合适的时间得到执行，提高了系统整体的资源利用率，减少了 CPU 空闲时间。

不同操作系统对 FCFS 算法优化的实践案例

  1. Linux 操作系统：Linux 内核的调度器采用了多种调度算法结合的方式。虽然没有直接以 FCFS 算法命名的调度策略，但在其完全公平调度器（CFS）中，融合了类似公平调度的思想。CFS 为每个进程分配一个虚拟运行时间，根据进程的权重（类似于优先级）来调整虚拟运行时间的增长速度。在一定程度上，它保证了每个进程都能在公平的时间片内执行，避免了长进程长时间占用 CPU 导致短进程饥饿的问题，类似于对 FCFS 算法不公平性的优化。

  2. Windows 操作系统：Windows 操作系统的调度器采用了基于优先级的抢占式调度算法。它将进程分为不同的优先级类别，高优先级的进程优先执行。然而，对于相同优先级的进程，在一定程度上遵循类似 FCFS 的原则。同时，Windows 也会根据进程的活动状态和资源需求等因素动态调整进程的优先级，以提高系统的整体性能，这也是对 FCFS 算法进行优化，使其更适应复杂的多任务环境。

  3. 实时操作系统（RTOS）：以 VxWorks 为例，它主要采用优先级驱动的调度算法，确保实时任务能够及时响应。但在同一优先级的任务队列中，通常采用类似 FCFS 的方式进行调度。此外，RTOS 还会通过一些机制，如预留资源、时间片分配等，来保证实时任务的确定性执行，这也是对传统 FCFS 算法在实时性方面的优化和扩展，以满足实时系统对任务响应时间和执行确定性的严格要求。

通过对 FCFS 进程调度算法的深入分析、优化策略探讨以及不同操作系统的实践案例研究，可以看出虽然 FCFS 算法本身存在一些局限性，但通过合理的优化和与其他算法结合，可以使其在现代操作系统的多任务环境中发挥更好的作用，提高系统的整体性能和资源利用率。无论是在批处理系统、单用户系统还是实时系统中，优化后的 FCFS 算法都能更好地适应不同的应用场景需求。