作業系統中的多處理器排程

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為了提高系統的整體效能，現代計算機系統通常會使用多個處理器或核心。但是，為了充分利用這些資源，作業系統必須能夠有效地排程程序以在不同的處理器上執行。

多處理器排程涉及決定哪些程序應分配到哪個處理器或核心，以及允許它們執行多長時間。目標是在確保所有程序都得到公平且適當的優先順序排序的同時，實現對可用處理器的有效利用。

在本文中，我們將討論多處理器排程、使用的各種方法、型別以及作業系統中多處理器排程的一些案例。

多處理器排程

多處理器排程，也稱為多處理器排程，其目標是建立利用多個處理器的系統的排程功能。在多處理器排程中，多個 CPU 分擔工作負載（負載共享），以實現多個程序的併發執行。與單處理器排程相比，多處理器排程通常更復雜。多處理器排程系統中存在多個相同的處理器，使我們能夠在任何時刻執行任何程序。

系統的多個 CPU 經常通訊，並共享公共匯流排、記憶體和其他外設。因此，系統被稱為緊密耦合。這些系統在需要處理大量資料時使用，主要用於衛星、天氣預報等。

在多處理器排程的一些情況下，處理器的功能是同構的，或相同的。佇列中的任何程序都可以在任何可用的處理器上執行。

多處理器系統可以是同構的（相同的 CPU）或異構的（不同型別的 CPU）。可能會應用特殊的排程約束，例如透過專用匯流排耦合到單個 CPU 的裝置。

任何規則或策略都不能確定具有單個處理器的系統的最佳排程方法。對於具有多個 CPU 的系統，也沒有理想的排程策略。

多處理器排程的途徑

多處理器系統中使用了兩種不同的架構：−

對稱多處理

在 SMP 系統中，每個處理器都是可比較的，並且對記憶體和 I/O 資源具有相同的訪問許可權。CPU 不是以主從方式連線的，它們都使用相同的記憶體和 I/O 子系統。這意味著每個記憶體位置和 I/O 裝置都可以無限制地訪問每個處理器。作業系統管理 SMP 系統中處理器之間的任務分配，允許任何處理器完成每個操作。

非對稱多處理

在 AMP 非對稱體系結構中，一個稱為主處理器的處理器可以完全訪問系統的所有資源，特別是記憶體和 I/O 裝置。主處理器負責將任務分配給其他處理器，也稱為從處理器。每個從處理器負責執行主處理分配給它的特定任務集。主處理器從作業系統接收任務，然後將其分配給從屬處理器。

多處理器排程演算法的型別

作業系統使用各種多處理器排程演算法。最常見的型別包括：−

迴圈排程 − 迴圈排程演算法為每個 CPU 分配一個時間片，並將程序配置為以迴圈方式在每個處理器上執行。由於它確保每個程序獲得相等數量的 CPU 時間，因此此策略可能在所有程式具有相同優先順序的系統中很有用。

優先順序排程 − 在此方法中，程序被賦予優先順序級別，優先順序更高的程序首先被安排執行。此技術可能在某些作業（如即時任務）需要更高優先順序的系統中很有用。

最短作業優先 (SJF) 排程 − 此演算法根據作業應完成所需的時間來排程作業。它計劃最短的工作首先執行，然後是下一個最小的工作，依此類推。此技術可能在有大量快速程序的系統中很有用，因為它可以縮短平均響應時間。

公平共享排程 − 在此技術中，每個程序分配的時間取決於處理器數量和每個程序的優先順序。由於它確保每個程序獲得公平的處理時間份額，因此此技術可能在具有混合的長程序和短程序的系統中很有用。

最早截止日期優先 (EDF) 排程 − 在此演算法中，每個程序都分配了一個截止日期，並且具有最早截止日期的程序將首先執行。在具有具有嚴格截止日期的即時活動的系統中，此方法可能很有用。

多級反饋佇列 (MLFQ) 排程 − 使用多級反饋佇列 (MLFQ)，程序被賦予一系列優先順序級別，並且能夠根據其行為在優先順序級別之間上下移動。此策略可能在具有混合的短程序和長程序的系統中很有用。

作業系統中多處理器排程的用例

現在，我們將討論作業系統中多處理器排程的一些用例：−

• 高效能計算 − 多處理器排程在高效能計算 (HPC) 環境中至關重要，在這些環境中執行大型科學模擬、資料分析或複雜計算。跨多個處理器有效排程程序可以實現並行執行，從而縮短計算時間並提高整體系統效能。

• 伺服器虛擬化 − 在虛擬化環境中，多個虛擬機器 (VM) 在具有多個處理器的單個物理伺服器上執行，有效的排程可確保公平地將資源分配給 VM。它可以最佳化處理能力的使用，同時保持效能隔離並確保每個 VM 都收到其分配的 CPU 時間份額。

• 即時系統 − 即時系統（例如用於航空航天、國防和工業自動化中的系統）具有嚴格的時序要求。最早截止日期優先 (EDF) 等多處理器排程演算法可確保及時執行具有緊迫截止日期的關鍵任務，保證及時的響應並滿足嚴格的時序約束。

• 多媒體處理 − 多媒體應用程式（如影片渲染或音訊處理）通常需要大量的計算能力。跨多個處理器排程程序允許並行執行多媒體任務，從而加快處理速度並實現流暢的即時效能。

• 分散式計算 − 在分散式計算系統中，任務分佈在多個處理器或節點上以進行協作處理。有效的排程演算法可確保跨分散式基礎設施進行負載平衡、容錯和有效地利用資源，從而提高整體系統效率和可擴充套件性。

• 雲計算 − 雲服務提供商使用多個處理器來同時服務眾多客戶端請求。排程演算法最佳化跨可用處理器分配虛擬機器和容器的方式，確保雲計算環境中的公平性、可擴充套件性和有效的資源利用。

• 大資料處理 − 大資料分析涉及處理和分析海量資料。多處理器排程可以實現資料處理任務（如資料攝取、轉換和分析）的並行執行，從而顯著減少資料處理所需的時間，並實現即時或接近即時的洞察。

• 科學模擬和建模 − 數值模擬和科學建模通常需要大量的計算資源。多處理器排程允許並行執行模擬任務，從而加快獲取結果所需的時間，並使研究人員能夠探索複雜的現象並執行更精確的模擬。

• 遊戲 − 在現代遊戲系統中，多個處理器用於處理複雜的圖形渲染、物理模擬和 AI 計算。有效的排程可確保流暢的遊戲體驗，最大程度地減少延遲，並最大程度地利用可用的處理能力以提供身臨其境的體驗。

• 嵌入式系統 − 具有多個處理器的嵌入式系統（例如汽車系統、物聯網裝置或機器人）需要有效的排程以確保及時的響應、即時控制和在不同處理器上執行的各種任務的協調。排程演算法對關鍵任務進行優先順序排序並管理資源分配以滿足系統要求。

結論

多處理器排程是作業系統中的一個關鍵概念，對於管理在具有多個處理器的系統中如何執行操作至關重要。由於對計算能力的需求不斷增長，多處理器系統變得越來越普遍，因此需要有效的排程技術來管理系統資源的分配。