Один из первых приоритетных планировщиков был реализован в системе CTSS (compatible time-shared system — совместимая система с разделением времени).Основной проблемой системы CTSS было слишком медленное переключение процессов, поскольку в памяти компьютера IBM 7094 мог находиться только один процесс. Каждое переключение означало выгрузку текущего процесса на диск
и считывание нового процесса с диска. Разработчики CTSS быстро сообразили, что эффективность будет выше, если процессам, ограниченным возможностями процессора, выделять больший квант времени, чем если предоставлять им небольшие кванты, но часто. С одной стороны, это уменьшит количество перекачек из памяти на диск, а с другой — приведет к ухудшению времени отклика, как мы уже видели.
В результате было разработано решение с классами приоритетов. Процессам класса с высшим приоритетом выделялся один квант, процессам следующего класса — два кванта, следующего — четыре кванта и т. д. Когда процесс использовал все отведенное ему время, он перемещался на класс ниже.
В качестве примера рассмотрим процесс, которому необходимо производить вычисления в течение 100 квантов. Вначале ему будет предоставлен один квант, затем он будет перекачан на диск. В следующий раз ему достанется 2 кванта, затем 4, 8,16, 32, 64, хотя из 64 он использует только 37. В этом случае понадобится всего 7 перекачек (включая первоначальную загрузку) вместо 100, которые понадобились бы при использовании циклического алгоритма. Помимо этого, по мере погружения в очереди приоритетов процесс будет все реже запускаться, предоставляя процессор более коротким процессам.
“Самый короткий процесс - следующий”
Поскольку алгоритм « Кратчайшая задача — первая» минимизирует среднее оборотное время в системах пакетной обработки, хотелось бы использовать его и в интерактивных системах. В известной степени это возможно. Интерактивные процессы чаще всего следуют схеме «ожидание команды, исполнение команды, ожидание команды, исполнение команды...» Если рассматривать выполнение каждой команды как отдельную задачу, можно минимизировать общее среднее время отклика, запуская первой самую короткую задачу. Единственная проблема состоит
в том, чтобы понять, какой из ожидающих процессов самый короткий.
Один из методов основывается на оценке длины процесса, базирующейся на предыдущем поведении процесса. При этом запускается процесс, у которого оцененное время самое маленькое. Допустим, что предполагаемое время исполнения команды равно Т0 и предполагаемое время следующего запуска равно Т1. Можно улучшить оценку времени, взяв взвешенную сумму этих времен аТ0 + (1 - а)Т1. Выбирая соответствующее значение а, мы можем заставить алгоритм оценки быстро забывать о предыдущих запусках или, наоборот, помнить о них в течение долгого времени. Взяв а = 1/2, мы получим серию оценок:
После трех запусков вес Т0 в оценке уменьшится до 1/8.
Метод оценки следующего значения серии через взвешенное среднее предыдущего значения и предыдущей оценки часто называют старением. Этот метод применим во многих ситуациях, где необходима оценка по предыдущим значениям. Проще всего реализовать старение при а = 1/2. На каждом шаге нужно всего лишь
добавить к текущей оценке новое значение и разделить сумму пополам (сдвинув вправо на 1 бит).
Гарантированное планирование.
Принципиально другим подходом к планированию является предоставление пользователям реальных обещаний и затем их выполнение. Вот одно обещание, которое легко произнести и легко выполнить: если вместе с вами процессором пользуются n пользователей, вам будет предоставлено 1 / n мощности процессора.
И в системе с одним пользователем и n запущенными процессорами каждому достанется 1 / n циклов процессора.
Чтобы выполнить это обещание, система должна отслеживать распределение процессора между процессами с момента создания каждого процесса. Затем система рассчитывает количество ресурсов процессора, на которое процесс имеет право, например время с момента создания, деленное на n. Теперь можно сосчитать отношение времени, предоставленного процессу, к времени, на которое он имеет право. Полученное значение 0,5 означает, что процессу выделили только половину положенного, а 2,0 означает, что процессу досталось в два раза больше, чем положено. Затем запускается процесс, у которого это отношение наименьшее, пока
оно не станет больше, чем у его ближайшего соседа.
Лотерейное планирование.
В основе алгоритма лежит раздача процессам лотерейных билетов на доступ к различным ресурсам, в том числе и к процессору. Когда планировщику необходимо принять решение, выбирается случайным образом лотерейный билет, и его обладатель получает доступ к ресурсу. Что касается доступа к процессору, «лотерея» может происходить 50 раз в секунду, и победитель получает 20 мс времени процессора.
Более важным процессам можно раздать дополнительные билеты, чтобы увеличить вероятность выигрыша. Если всего 100 билетов и 20 из них находятся у одного процесса, то ему достанется 20 % времени процессора. В отличие от приоритетного планировщика, в котором очень трудно оценить, что означает, скажем, приоритет 40, в лотерейном планировании все очевидно. Каждый процесс получит процент ресурсов, примерно равный проценту имеющихся у него билетов.
Лотерейное планирование характеризуется несколькими интересными свойствами. Например, если при создании процессу достается несколько билетов, то уже в следующей лотерее его шансы на выигрыш пропорциональны количеству билетов.
Взаимодействующие процессы могут при необходимости обмениваться билетами. Так, если клиентский процесс посылает сообщение серверному процессу и затем блокируется, он может передать все свои билеты серверному процессу, чтобы увеличить шанс запуска сервера. Когда серверный процесс заканчивает работу, он может вернуть все билеты обратно.
Справедливое планирование.
До сих пор мы предполагали, что каждый процесс управляется независимо от того, кто его хозяин. Поэтому если пользователь 1 создаст 9 процессов, а пользователь 2 — 1 процесс, то с использованием циклического планирования или в случае равных приоритетов пользователю 1 достанется 90 % процессора, а пользователю 2 всего 10.
Чтобы избежать подобных ситуаций, некоторые системы обращают внимание на хозяина процесса перед планированием. В такой модели каждому пользователю достается некоторая доля процессора, и планировщик выбирает процесс в соответствии с этим фактом. Если в нашем примере каждому из пользователей было
обещано по 50 % процессора, то им достанется по 50 % процессора, независимо от количества процессов.
Планирование в системах реального времени.
В системах реального времени существенную роль играет время. Чаще всего одно или несколько внешних физических устройств генерируют входные сигналы, и компьютер должен адекватно на них реагировать в течение заданного промежутка времени.
Системы реального времени делятся на жесткие системы реального времени, что означает наличие жестких сроков для каждой задачи (в них обязательно надо укладываться), и гибкие системы реального времени, в которых нарушения временного графика нежелательны, но допустимы. В обоих случаях реализуется разделение программы на несколько процессов, каждый из которых предсказуем. Эти процессы чаще всего бывают короткими и завершают свою работу в течение секунды. Когда появляется внешний сигнал, именно планировщик должен обеспечить соблюдение графика.
Внешние события, на которые система должна реагировать, можно разделить на периодические (возникающие через регулярные интервалы времени) и непериодические (возникающие непредсказуемо). Возможно наличие нескольких периодических потоков событий, которые система должна обрабатывать. В зависимости от времени, затрачиваемого на обработку каждого из событий, может оказаться, что система не в состоянии своевременно обработать все события.
