提升系统吞吐量的进程调度技巧
2022-12-102.6k 阅读
进程调度基础概念
进程与进程状态
在操作系统中，进程是程序的一次执行过程，是系统进行资源分配和调度的基本单位。一个进程从创建到结束，会经历多种状态。常见的进程状态包括：
- 就绪（Ready）状态：进程已获得除 CPU 之外的所有必要资源，只要获得 CPU 时间，就可以立即执行。
- 运行（Running）状态：进程正在 CPU 上执行。在单 CPU 系统中，任何时刻最多只有一个进程处于运行状态。
- 阻塞（Blocked）状态：进程因等待某一事件（如 I/O 操作完成、信号量等）而暂时无法执行，此时进程放弃 CPU，处于暂停状态。
进程状态之间可以相互转换。例如，处于运行状态的进程可能因为等待 I/O 操作完成而进入阻塞状态；当 I/O 操作完成后，阻塞状态的进程转换为就绪状态；就绪状态的进程被调度程序选中后，进入运行状态。
进程调度的目标
进程调度的主要目标之一是提升系统吞吐量。系统吞吐量指的是在单位时间内系统所完成的进程数量。为了达到这一目标，调度算法需要在多个方面进行优化：
- 公平性：确保每个进程都能在合理的时间内获得 CPU 资源，避免某些进程长时间得不到执行。
- 响应时间：对于交互式进程，要尽量减少从用户提交请求到系统给出响应的时间，提高用户体验。
- 周转时间：对于批处理进程，要尽量减少进程从提交到完成的总时间，从而提高系统整体效率。
常见进程调度算法
先来先服务（FCFS, First - Come, First - Served）算法
FCFS 算法是一种最简单的调度算法。它按照进程到达就绪队列的先后顺序进行调度，先到达的进程先获得 CPU 资源。
以下是一个简单的 FCFS 算法的代码示例（以 Python 为例，模拟进程调度场景）：
class Process:
def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
self.pid = pid
self.arrival_time = arrival_time
self.burst_time = burst_time
def fcfs(processes):
processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
current_time = 0
for process in processes:
if current_time < process.arrival_time:
current_time = process.arrival_time
waiting_time = current_time - process.arrival_time
turnaround_time = waiting_time + process.burst_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
current_time += process.burst_time
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(processes)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(processes)
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(processes)
FCFS 算法的优点是实现简单、公平，按照进程到达顺序进行处理。然而，它的缺点也很明显，对于短进程而言，如果前面有长进程，可能会导致短进程等待过长时间，从而降低系统整体吞吐量。例如，在上述代码示例中，如果第一个进程的 burst_time 很长，后面的短进程就需要等待很久。
短作业优先（SJF, Shortest Job First）算法
SJF 算法优先调度预计执行时间最短的进程。这种算法旨在减少平均周转时间，从而提高系统吞吐量。
以下是 SJF 算法的代码示例（同样以 Python 为例）：
class Process:
def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time):
self.pid = pid
self.arrival_time = arrival_time
self.burst_time = burst_time
def sjf(processes):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
ready_queue = []
completed = []
index = 0
while ready_queue or index < len(processes):
while index < len(processes) and processes[index].arrival_time <= current_time:
ready_queue.append(processes[index])
index += 1
if ready_queue:
ready_queue.sort(key=lambda x: x.burst_time)
process = ready_queue.pop(0)
waiting_time = current_time - process.arrival_time
turnaround_time = waiting_time + process.burst_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
current_time += process.burst_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
current_time = processes[index].arrival_time
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
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)
]
sjf(processes)
SJF 算法在理论上能够有效降低平均周转时间，因为它优先处理短作业。但实际应用中，准确预测进程的执行时间往往很困难。如果预测不准确，可能导致调度效果不佳。此外，SJF 算法可能导致长作业饥饿，即长作业长时间得不到调度执行。
优先级调度算法
优先级调度算法为每个进程分配一个优先级，调度程序优先选择优先级最高的进程执行。优先级可以根据多种因素确定，如进程类型（系统进程优先级可能高于用户进程）、进程的资源需求、进程的紧迫程度等。
以下是优先级调度算法的代码示例（Python）：
class Process:
def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time, priority):
self.pid = pid
self.arrival_time = arrival_time
self.burst_time = burst_time
self.priority = priority
def priority_scheduling(processes):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
ready_queue = []
completed = []
index = 0
while ready_queue or index < len(processes):
while index < len(processes) and processes[index].arrival_time <= current_time:
ready_queue.append(processes[index])
index += 1
if ready_queue:
ready_queue.sort(key=lambda x: x.priority)
process = ready_queue.pop(0)
waiting_time = current_time - process.arrival_time
turnaround_time = waiting_time + process.burst_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
current_time += process.burst_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
current_time = processes[index].arrival_time
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
print(f"Average Waiting Time = {avg_waiting_time}")
print(f"Average Turnaround Time = {avg_turnaround_time}")
if __name__ == "__main__":
processes = [
Process(1, 0, 24, 3),
Process(2, 0, 3, 1),
Process(3, 0, 3, 4)
]
priority_scheduling(processes)
优先级调度算法的优点是可以根据进程的重要性或紧迫程度进行合理调度。但它也存在一些问题，比如如果低优先级进程一直得不到调度，会导致饥饿现象。同时，如何合理分配优先级也是一个挑战，如果优先级分配不合理，可能无法达到预期的调度效果。
时间片轮转（Round - Robin）算法
时间片轮转算法将 CPU 时间划分为固定长度的时间片。就绪队列中的进程轮流获得一个时间片的 CPU 使用权。如果在时间片结束时，进程尚未完成，它将被放回就绪队列末尾，等待下一轮调度。
以下是时间片轮转算法的代码示例（Python）：
class Process:
def __init__(self, pid, burst_time):
self.pid = pid
self.burst_time = burst_time
self.remaining_time = burst_time
def round_robin(processes, time_quantum):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
ready_queue = processes.copy()
completed = []
while ready_queue:
process = ready_queue.pop(0)
if process.remaining_time <= time_quantum:
current_time += process.remaining_time
process.remaining_time = 0
waiting_time = current_time - process.burst_time
turnaround_time = current_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
current_time += time_quantum
process.remaining_time -= time_quantum
ready_queue.append(process)
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
print(f"Average Waiting Time = {avg_waiting_time}")
print(f"Average Turnaround Time = {avg_turnaround_time}")
if __name__ == "__main__":
processes = [
Process(1, 24),
Process(2, 3),
Process(3, 3)
]
time_quantum = 4
round_robin(processes, time_quantum)
时间片轮转算法的优点是能较好地满足交互式进程的需求，每个进程都能在一定时间内获得 CPU 执行机会，响应时间相对较稳定。然而，时间片长度的选择非常关键。如果时间片过长，算法会退化为 FCFS 算法，影响响应时间；如果时间片过短，会导致频繁的进程上下文切换，增加系统开销，从而降低系统吞吐量。
提升系统吞吐量的进程调度技巧
动态优先级调整
在优先级调度算法的基础上，进行动态优先级调整可以有效提升系统吞吐量。随着进程的执行，其优先级可以根据多种因素动态变化。例如，对于 I/O 密集型进程，在其进行 I/O 操作时，可以适当提高其优先级，以便在 I/O 完成后能尽快得到调度，减少 I/O 设备的空闲时间。
class Process:
def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time, io_bound):
self.pid = pid
self.arrival_time = arrival_time
self.burst_time = burst_time
self.remaining_time = burst_time
self.io_bound = io_bound
self.priority = 5 # 初始优先级
def dynamic_priority_scheduling(processes):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
processes.sort(key=lambda x: x.arrival_time)
ready_queue = []
completed = []
index = 0
while ready_queue or index < len(processes):
while index < len(processes) and processes[index].arrival_time <= current_time:
ready_queue.append(processes[index])
index += 1
if ready_queue:
ready_queue.sort(key=lambda x: x.priority)
process = ready_queue.pop(0)
if process.io_bound and process.remaining_time > 0:
process.priority += 2 # I/O 密集型进程在执行时提高优先级
elif not process.io_bound:
process.priority -= 1 # CPU 密集型进程在执行时降低优先级
burst = min(process.remaining_time, 4) # 假设每次调度执行 4 个时间单位
current_time += burst
process.remaining_time -= burst
if process.remaining_time == 0:
waiting_time = current_time - process.burst_time
turnaround_time = current_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
ready_queue.append(process)
else:
current_time = processes[index].arrival_time
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
print(f"Average Waiting Time = {avg_waiting_time}")
print(f"Average Turnaround Time = {avg_turnaround_time}")
if __name__ == "__main__":
processes = [
Process(1, 0, 24, True),
Process(2, 0, 3, False),
Process(3, 0, 3, True)
]
dynamic_priority_scheduling(processes)
通过这种动态优先级调整机制，可以更好地平衡不同类型进程的执行，提高系统资源的利用率，进而提升系统吞吐量。
多级反馈队列调度
多级反馈队列调度算法结合了多种调度算法的优点。它将就绪队列分为多个级别，每个队列采用不同的调度算法（通常级别越高，时间片越短，优先级越高）。新进程首先进入最高级队列，如果在该队列的时间片内未完成，则降一级进入下一个队列。
以下是多级反馈队列调度算法的代码示例（Python）：
class Process:
def __init__(self, pid, burst_time):
self.pid = pid
self.burst_time = burst_time
self.remaining_time = burst_time
self.queue_level = 0
def multi_level_feedback_queue(processes, time_quantums):
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
queues = [[] for _ in range(len(time_quantums))]
queues[0] = processes.copy()
completed = []
while any(queues):
for i, queue in enumerate(queues):
while queue:
process = queue.pop(0)
burst = min(process.remaining_time, time_quantums[i])
current_time += burst
process.remaining_time -= burst
if process.remaining_time == 0:
waiting_time = current_time - process.burst_time
turnaround_time = current_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
if i < len(queues) - 1:
process.queue_level += 1
queues[i + 1].append(process)
else:
queues[-1].append(process)
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
print(f"Average Waiting Time = {avg_waiting_time}")
print(f"Average Turnaround Time = {avg_turnaround_time}")
if __name__ == "__main__":
processes = [
Process(1, 24),
Process(2, 3),
Process(3, 3)
]
time_quantums = [2, 4, 8]
multi_level_feedback_queue(processes, time_quantums)
多级反馈队列调度算法能很好地适应不同类型进程的需求。短进程可以在高级队列中快速完成，而长进程最终会在低级队列中以较长的时间片执行，避免了长进程饥饿问题，同时也保证了短进程的响应时间，从而有效提升系统吞吐量。
预测性调度
预测性调度是利用进程过去的执行信息来预测其未来的行为，从而进行更合理的调度。例如，对于一个经常在固定时间段内产生大量 I/O 操作的进程，可以预测其下一次 I/O 操作的时间，并提前安排其他进程在这段时间内使用 CPU，提高 CPU 利用率。
实现预测性调度需要对进程的历史执行数据进行分析和建模。一种简单的方法是记录进程每次执行的时间、I/O 操作时间等信息，然后通过统计分析来预测下一次执行的模式。
import statistics
class Process:
def __init__(self, pid):
self.pid = pid
self.execution_times = []
self.io_times = []
def predictive_scheduling(processes):
# 假设这里已经有历史数据填充到 execution_times 和 io_times 中
# 这里仅为示例，实际需要根据具体收集数据的逻辑来处理
for process in processes:
avg_execution_time = statistics.mean(process.execution_times) if process.execution_times else 0
avg_io_time = statistics.mean(process.io_times) if process.io_times else 0
# 根据预测结果进行调度决策
if avg_io_time > avg_execution_time:
# 假设 I/O 时间长，优先安排其他进程在 I/O 时间内执行
pass
else:
# 假设 CPU 执行时间长，合理安排 CPU 时间
pass
if __name__ == "__main__":
process1 = Process(1)
process1.execution_times = [10, 12, 11]
process1.io_times = [5, 6, 4]
process2 = Process(2)
process2.execution_times = [3, 4, 3]
process2.io_times = [1, 2, 1]
processes = [process1, process2]
predictive_scheduling(processes)
预测性调度可以更有效地利用系统资源，减少 CPU 空闲时间和进程等待时间，从而提升系统吞吐量。但它依赖于准确的历史数据和有效的预测模型，实现起来相对复杂。
考虑系统负载的调度
系统负载是指系统中正在运行的进程数量以及它们对资源的需求程度。考虑系统负载的调度算法会根据当前系统负载情况动态调整调度策略。
当系统负载较低时，可以采用更偏向于公平性的调度算法，如时间片轮转算法，确保每个进程都能公平地获得 CPU 时间。而当系统负载较高时，可以优先调度短进程或优先级高的进程，以提高系统的整体效率。
以下是一个简单模拟考虑系统负载调度的代码示例（Python）：
class Process:
def __init__(self, pid, burst_time, priority):
self.pid = pid
self.burst_time = burst_time
self.priority = priority
def load_based_scheduling(processes, load_threshold):
system_load = sum(process.burst_time for process in processes)
if system_load < load_threshold:
# 负载低，采用时间片轮转
time_quantum = 4
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
ready_queue = processes.copy()
completed = []
while ready_queue:
process = ready_queue.pop(0)
if process.burst_time <= time_quantum:
current_time += process.burst_time
waiting_time = current_time - process.burst_time
turnaround_time = current_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
else:
current_time += time_quantum
process.burst_time -= time_quantum
ready_queue.append(process)
else:
# 负载高，采用优先级调度
processes.sort(key=lambda x: x.priority)
current_time = 0
total_waiting_time = 0
total_turnaround_time = 0
completed = []
for process in processes:
waiting_time = current_time
turnaround_time = waiting_time + process.burst_time
total_waiting_time += waiting_time
total_turnaround_time += turnaround_time
current_time += process.burst_time
completed.append(process)
print(f"Process {process.pid}: Waiting Time = {waiting_time}, Turnaround Time = {turnaround_time}")
avg_waiting_time = total_waiting_time / len(completed)
avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(completed)
print(f"Average Waiting Time = {avg_waiting_time}")
print(f"Average Turnaround Time = {avg_turnaround_time}")
if __name__ == "__main__":
processes = [
Process(1, 24, 3),
Process(2, 3, 1),
Process(3, 3, 4)
]
load_threshold = 30
load_based_scheduling(processes, load_threshold)
通过根据系统负载动态调整调度策略，可以更好地适应不同的系统运行状况，提高系统吞吐量。
进程调度与系统资源管理的协同
进程调度与内存管理的协同
进程在执行过程中需要占用内存资源。合理的内存分配和进程调度协同工作可以提升系统吞吐量。例如，当内存空间紧张时，调度程序可以优先调度内存需求小的进程，或者将暂时不执行的进程换出到磁盘，以释放内存空间给更急需的进程。
在虚拟内存系统中，页面置换算法与进程调度也密切相关。如果频繁发生缺页中断，会导致进程执行效率下降。调度程序可以根据进程的缺页率等信息，调整进程的优先级。缺页率低的进程可以适当提高优先级，优先获得 CPU 资源，从而提高系统整体性能。
进程调度与 I/O 设备管理的协同
I/O 设备是系统中的重要资源。进程调度需要与 I/O 设备管理协同，以避免 I/O 设备的空闲和进程的长时间等待。例如，对于 I/O 密集型进程，调度程序可以在 I/O 操作完成后，尽快将其调度到运行状态，减少 I/O 设备的等待时间。
同时，I/O 调度算法（如先来先服务、最短寻道时间优先等）也会影响进程的 I/O 操作效率，进而影响系统吞吐量。进程调度程序可以根据 I/O 设备的繁忙程度和进程的 I/O 请求情况，合理安排进程的执行顺序，提高 I/O 设备的利用率和系统整体性能。
总结不同调度技巧的应用场景
不同的进程调度技巧适用于不同的应用场景：
- 动态优先级调整：适用于混合了 CPU 密集型和 I/O 密集型进程的系统，通过动态调整优先级，平衡不同类型进程的执行，提高系统资源利用率。
- 多级反馈队列调度：广泛应用于通用操作系统，能较好地适应不同类型进程的需求，既保证短进程的快速响应，又避免长进程饥饿，提升系统整体吞吐量。
- 预测性调度：适用于进程执行模式相对稳定且可预测的场景，如一些特定的批处理任务或服务器应用，通过提前预测进程行为，优化调度决策。
- 考虑系统负载的调度：在系统负载变化较大的环境中表现出色，根据当前系统负载动态调整调度策略，以适应不同的运行状况。
通过合理选择和组合这些进程调度技巧，并与系统资源管理协同工作，可以显著提升系统吞吐量，优化操作系统的性能。