Linux常见的进程调度算法
进程调度:在操作系统中调度是指一种资源分配。
调度算法是指: 根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法。
操作系统管理了系统的有限资源,当有多个进程(或多个进程发出的请求)要使用这些资源时,因为资源的有限性,必须按照一定的原则选择进程(请求)来占用资源。这就是调度。目的是控制资源使用者的数量,选取资源使用者许可占用资源或占用资源。
那么我们看一下常见的进程调度算法:
1. 先来先去服务:
概念:
如果早就绪的进程排在就绪队列的前面,迟就绪的进程排在就绪队列的后面,那么先来先服务(FCFS: first come first service)总是把当前处于就绪队列之首的那个进程调度到运行状态。也就说,它只考虑进程进入就绪队列的先后,而不考虑它的下一个CPU周期的长短及其他因素。
要领:
按照进程进入就绪队列的先后顺序调度并分配处理机执行。先来先服务调度算法是一种非抢占式的算法,先进入就绪队列的进程,先分配处理机运行。一旦一个进程占有了处理机,它就一直运行下去,直到该进程完成工作或者因为等待某事件发生而不能继续运行时才释放处理机。
(1)系统只要有按FIFO规则建立的后备作业队列或就绪进程队列即可,就是一个作业控制块JCB或进程控制块PCB加入队列时加在相应队列末尾。
(2)调度退出队列时从相应队列首开始顺序扫描,将相关的JCB或PCB调度移出相应队列。
流程图:
执行过程:
优点:有利于长作业以及CPU繁忙的作业
缺点:不利于短作业以及I/O繁忙的作业
2. 短作业(进程)优先调度算法SJ(P)F
概念:对预计执行时间短的作业(进程)优先分派处理机.通常后来的短作业不抢先正在执行的作业.
优点:
比FCFS改善平均周转时间和平均带权周转时间,缩短作业的等待时间;
提高系统的吞吐量;
缺点:
对长作业非常不利,可能长时间得不到执行;
未能依据作业的紧迫程度来划分执行的优先级;
难以准确估计作业(进程)的执行时间,从而影响调度性能。
流程图:
3. 轮转法
概念:让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成正比例。
定义:
时间片轮转法类似于“轮流坐庄”的思想,条件是:各作业近似认为“同时”到达,题中条件是后面作业依次比前一个作业迟到一个时间单位,分析时要严格按照RR调度算法的实现思想:系统把所有就绪进程按先入先出的原则排成一个队列。新来的进程加到就绪队列末尾。每当执行进程调度时,进程调度程序总是选出就绪队列的对首进程,让它在CPU上运行一个时间片的时间。当进程用完分给它的时间片后,调度程序便停止该进程的运行,并把它放入就绪队列的末尾。
流程图:
4. 多级反馈队列算法
概念:
设置多个就绪队列,分别赋予不同的优先级,如逐级降低,队列1的优先级最高。每个队列执行时间片的长度也不同,规定优先级越低则时间片越长,如逐级加倍。
新进程进入内存后,先投入队列1的末尾,按FCFS算法调度;若按队列1一个时间片未能执行完,则降低投入到队列2的末尾,同样按FCFS算法调度;如此下去,降低到最后的队列,则按“时间片轮转”算法调度直到完成。
仅当较高优先级的队列为空,才调度较低优先级的队列中的进程执行。如果进程执行时有新进程进入较高优先级的队列,则抢先执行新进程,并把被抢先的进程投入原队列的末尾。
多级反馈队列调度算法又称反馈循环队列或多队列策略,主要思想是将就绪进程分为两级或多级,系统相应建立两个或多个就绪进程队列,较高优先级的队列一般分配给较短的时间片。处理器调度先从高级就绪进程队列中选取可占有处理器的进程,只有在选不到时,才从较低级的就绪进程队列中选取。
优点:
为提高系统吞吐量和缩短平均周转时间而照顾短进程。
为获得较好的I/O设备利用率和缩短响应时间而照顾I/O型进程。
不必估计进程的执行时间,动态调节。
流程图:
几种算法的比较:
那么在我的linux下 采用什么进程调度算法?
我们先看一下自己Linux的内核版本:
我们的内核版本为 2.6
所以 我们去查Linux 2.6进程调度算法
在LINUX 2.6中,有四种关于IO的调度算法,下面综合小结一下:
1) NOOP
NOOP算法的全写为No
Operation。该算法实现了最最简单的FIFO队列,所有IO请求大致按照先来后到的顺序进行操作。之所以说“大致”,原因是NOOP在FIFO的基础上还做了相邻IO请求的合并,并不是完完全全按照先进先出的规则满足IO请求。NOOP假定I/O请求由驱动程序或者设备做了优化或者重排了顺序(就像一个智能控制器完成的工作那样)。在有些SAN环境下,这个选择可能是最好选择。Noop
对于 IO 不那么操心,对所有的 IO请求都用 FIFO 队列形式处理,默认认为 IO 不会存在性能问题。这也使得 CPU
也不用那么操心。当然,对于复杂一点的应用类型,使用这个调度器,用户自己就会非常操心。
2) Deadline scheduler
DEADLINE在CFQ的基础上,解决了IO请求饿死的极端情况。除了CFQ本身具有的IO排序队列之外,DEADLINE额外分别为读IO和写IO提供了FIFO队列。读FIFO队列的最大等待时间为500ms,写FIFO队列的最大等待时间为5s。FIFO队列内的IO请求优先级要比CFQ队列中的高,,而读FIFO队列的优先级又比写FIFO队列的优先级高。优先级可以表示如下:
FIFO(Read) > FIFO(Write) > CFQ
deadline 算法保证对于既定的 IO 请求以最小的延迟时间,从这一点理解,对于 DSS 应用应该会是很适合的。
3) Anticipatory scheduler
CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求,比如顺序读,并没有做优化。为了满足随机IO和顺序IO混合的场景,Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY的在DEADLINE的基础上,为每个读IO都设置了6ms
的等待时间窗口。如果在这6ms内OS收到了相邻位置的读IO请求,就可以立即满足
Anticipatory scheduler(as) 曾经一度是 Linux 2.6 Kernel 的 IO scheduler
。Anticipatory 的中文含义是”预料的, 预想的”, 这个词的确揭示了这个算法的特点,简单的说,有个 IO
发生的时候,如果又有进程请求 IO 操作,则将产生一个默认的 6 毫秒猜测时间,猜测下一个 进程请求 IO
是要干什么的。这对于随即读取会造成比较大的延时,对数据库应用很糟糕,而对于 Web Server
等则会表现的不错。这个算法也可以简单理解为面向低速磁盘的,因为那个”猜测”实际上的目的是为了减少磁头移动时间。
4)CFQ
CFQ算法的全写为Completely Fair Queuing。该算法的特点是按照IO请求的地址进行排序,而不是按照先来后到的顺序来进行响应。
在传统的SAS盘上,磁盘寻道花去了绝大多数的IO响应时间。CFQ的出发点是对IO地址进行排序,以尽量少的磁盘旋转次数来满足尽可能多的IO请求。在CFQ算法下,SAS盘的吞吐量大大提高了。但是相比于NOOP的缺点是,先来的IO请求并不一定能被满足,可能会出现饿死的情况。
Completely Fair Queuing (cfq, 完全公平队列) 在 2.6.18 取代了 Anticipatory
scheduler 成为 Linux Kernel 默认的 IO scheduler 。cfq 对每个进程维护一个 IO 队列,各个进程发来的
IO 请求会被 cfq 以轮循方式处理。也就是对每一个 IO 请求都是公平的。这使得 cfq 很适合离散读的应用(eg: OLTP
DB)。我所知道的企业级 Linux 发行版中,SuSE Linux 好像是最先默认用 cfq 的.
查看和修改IO调度器的算法非常简单。假设我们要对sda进行操作,如下所示:
cat /sys/block/sda/queue/scheduler
echo “cfq” > /sys/block/sda/queue/scheduler
总结:
1
CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求,比如顺序读,并没有做优化。为了满足随机IO和顺序IO混合的场景,Linux还支持ANTICIPATORY调度算法。ANTICIPATORY的在DEADLINE的基础上,为每个读IO都设置了6ms的等待时间窗口。如果在这6ms内OS收到了相邻位置的读IO请求,就可以立即满足。
IO调度器算法的选择,既取决于硬件特征,也取决于应用场景。
在传统的SAS盘上,CFQ、DEADLINE、ANTICIPATORY都是不错的选择;对于专属的数据库服务器,DEADLINE的吞吐量和响应时间都表现良好。然而在新兴的固态硬盘比如SSD、Fusion
IO上,最简单的NOOP反而可能是最好的算法,因为其他三个算法的优化是基于缩短寻道时间的,而固态硬盘没有所谓的寻道时间且IO响应时间非常短。
2 对于数据库应用, Anticipatory Scheduler 的表现是最差的。Deadline 在 DSS 环境表现比 cfq
更好一点,而 cfq 综合来看表现更好一些。这也难怪 RHEL 4 默认的 IO 调度器设置为 cfq. 而 RHEL 4 比 RHEL
3,整体 IO 改进还是不小的。
Linux常见的进程调度算法的更多相关文章
- Linux 常见的进程调度算法
1.在介绍进程调度之前,先对进程的状态的概念应该有所了解,下面是关于进程状态的一些基本概念:进程的状态分为三种,分别为: 1).运行态:该状态表明进程在实际占用CPU 2).就绪态: 该状态下进程可以 ...
- 进程调度算法Linux进程调度算法
这次介绍一下操作系统的进程调度算法 操作系统的调度分为三种:1.远程调度(创建新进程):2.中程调度(交换功能的一部分):3.短程调度(下次执行哪个进程) 这次讲述的就是短程调度,可以简单的看作咱们平 ...
- Linux内核初探 之 进程(三) —— 进程调度算法
一.基本概念 抢占 Linux提供抢占式多任务,基于时间片和优先级对进程进行强制挂起 非抢占的系统需要进程自己让步(yielding) 进程类型 IO消耗型 经常处于可运行态,等待IO操作过程会阻塞 ...
- Linux常见疑难问答
Linux常见疑难问答 (1)按a~z顺序排列启动服务进程. #exportLC_ALL=C #英文环境变量设置,主要用于解决乱码问题 #chkconfig –list | gre ...
- 分析Linux内核中进程的调度(时间片轮转)-《Linux内核分析》Week2作业
1.环境的搭建: 这个可以参考孟宁老师的github:mykernel,这里不再进行赘述.主要是就是下载Linux3.9的代码,然后安装孟宁老师编写的patch,最后进行编译. 2.代码的解读 课上的 ...
- Linux 线程与进程,以及通信
http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-3110075.html 部分转自:http://blog.chinaunix.net/uid-20620288-i ...
- Linux系统编程@进程通信(一)
进程间通信概述 需要进程通信的原因: 数据传输 资源共享 通知事件 进程控制 Linux进程间通信(IPC)发展由来 Unix进程间通信 基于System V进程间通信(System V:UNIX系统 ...
- Linux之守护进程
一.守护进程概述 在linux或者unix操作系统中在系统的引导的时候会开启很多服务,这些服务就叫做守护进 程.为了增加灵活性,root可以选择系统开启的模式,这些模式叫做运行级别,每一种运行级别以一 ...
- 一个linux常见命令的列表
这是一个linux常见命令的列表. 那些有• 标记的条目,你可以直接拷贝到终端上而不需要任何修改,因此你最好开一个终端边读边剪切&拷贝. 所有的命令已在Fedora和Ubuntu下做了测试 命 ...
随机推荐
- HashTable HashMap HashSet区别(java)
Hashtable: 1. key和value都不许有null值 2. 使用enumeration遍历 3. 同步的,每次只有一个线程能够访问 4. 在java中Hashtable是H大写,t小写,而 ...
- HTML5, CSS3, ES5新的web标准和浏览器支持一览 转
本文整理了一些最重要(或者说人气比较高罢)的新标准,虽然它们多数还只是w3c的草案,离Recommendation级别还早,却已经成为新一轮浏览器大战中备受追捧的明星,开发者社区里也涌现出大量相关的d ...
- 强连通tarjan模版
#include<stdio.h> #include<iostream> #include<math.h> #include<queue> #inclu ...
- Sql Server-查询一列的数据进行拼接
select convert(VARCHAR(10),memberid) +',' from t_member where teamid = 1009 for xml path('')
- Cognos审核模块的导入与设置
Cognos审核模块:就是指针对Cognos在运行过程中的对象被执行和访问的日志记录做了一个对象包,在该包里面我们可以从报表里面看到一些日志记录.以方便我们对Cognos的执行记录进行查看,下面我来说 ...
- What the difference between __weak and __block reference?
近日遇到一个非常细的知识点,关于block的循环引用问题.相比非常多人都遇到了.也能顺利攻克了,至于block方面的技术文章.那就很多其它了.这里不再赘述,可是有这样一个问题: What the di ...
- 【js】利用闭包消除回调函数启动时值已经发生变化的影响
在以下代码中,timeFun异步执行了一个匿名函数,当输出color的值时已经由green变成red,因此输出为red. function timedFun(callback){ setTimeout ...
- docker入门——构建镜像
前面我们已经介绍了如何拉取已经构建好的带有定制内容的Docker镜像,那么如何构建自己的镜像呢? 构建Docker镜像有以下两种方法: 使用docker commit命令. 使用docker buil ...
- java面试第十二天
多线程: 多线程的同步: 多线程并发访问同一个对象(临界资源),如果不对线程进行同步控制,破坏了原子操作(不可再分的操作),则会造成临界资源(两个线程同时访问的资源)的数据不一致. 每一个对象都有一个 ...
- OpenERP Client Error
SyntaxError: JSON.parse: unexpected end of data http/mydomain:8069/web/webclient/js:23114 Solutions: ...