操作系统中的多处理器调度

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为了提高系统的整体性能，现代计算机系统通常会使用多个处理器或内核。但是，为了充分利用这些资源，操作系统必须能够有效地调度进程以在不同的处理器上执行。

多处理器调度涉及决定哪些进程应分配到哪个处理器或内核，以及允许它们运行多长时间。目标是在确保所有进程都得到公平且适当的优先级排序的同时，实现对可用处理器的有效利用。

在本文中，我们将讨论多处理器调度、使用的各种方法、类型以及操作系统中多处理器调度的一些案例。

多处理器调度

多处理器调度，也称为多处理器调度，其目标是创建利用多个处理器的系统的调度功能。在多处理器调度中，多个 CPU 分担工作负载（负载共享），以实现多个进程的并发执行。与单处理器调度相比，多处理器调度通常更复杂。多处理器调度系统中存在多个相同的处理器，使我们能够在任何时刻执行任何进程。

系统的多个 CPU 经常通信，并共享公共总线、内存和其他外设。因此，系统被称为紧密耦合。这些系统在需要处理大量数据时使用，主要用于卫星、天气预报等。

在多处理器调度的一些情况下，处理器的功能是同构的，或相同的。队列中的任何进程都可以在任何可用的处理器上运行。

多处理器系统可以是同构的（相同的 CPU）或异构的（不同类型的 CPU）。可能会应用特殊的调度约束，例如通过专用总线耦合到单个 CPU 的设备。

任何规则或策略都不能确定具有单个处理器的系统的最佳调度方法。对于具有多个 CPU 的系统，也没有理想的调度策略。

多处理器调度的途径

多处理器系统中使用了两种不同的架构：−

对称多处理

在 SMP 系统中，每个处理器都是可比较的，并且对内存和 I/O 资源具有相同的访问权限。CPU 不是以主从方式连接的，它们都使用相同的内存和 I/O 子系统。这意味着每个内存位置和 I/O 设备都可以无限制地访问每个处理器。操作系统管理 SMP 系统中处理器之间的任务分配，允许任何处理器完成每个操作。

非对称多处理

在 AMP 非对称体系结构中，一个称为主处理器的处理器可以完全访问系统的所有资源，特别是内存和 I/O 设备。主处理器负责将任务分配给其他处理器，也称为从处理器。每个从处理器负责执行主处理分配给它的特定任务集。主处理器从操作系统接收任务，然后将其分配给从属处理器。

多处理器调度算法的类型

操作系统使用各种多处理器调度算法。最常见的类型包括：−

循环调度 − 循环调度算法为每个 CPU 分配一个时间片，并将进程配置为以循环方式在每个处理器上运行。由于它确保每个进程获得相等数量的 CPU 时间，因此此策略可能在所有程序具有相同优先级的系统中很有用。

优先级调度 − 在此方法中，进程被赋予优先级级别，优先级更高的进程首先被安排运行。此技术可能在某些作业（如实时任务）需要更高优先级的系统中很有用。

最短作业优先 (SJF) 调度 − 此算法根据作业应完成所需的时间来调度作业。它计划最短的工作首先运行，然后是下一个最小的工作，依此类推。此技术可能在有大量快速进程的系统中很有用，因为它可以缩短平均响应时间。

公平共享调度 − 在此技术中，每个进程分配的时间取决于处理器数量和每个进程的优先级。由于它确保每个进程获得公平的处理时间份额，因此此技术可能在具有混合的长进程和短进程的系统中很有用。

最早截止日期优先 (EDF) 调度 − 在此算法中，每个进程都分配了一个截止日期，并且具有最早截止日期的进程将首先执行。在具有具有严格截止日期的实时活动的系统中，此方法可能很有用。

多级反馈队列 (MLFQ) 调度 − 使用多级反馈队列 (MLFQ)，进程被赋予一系列优先级级别，并且能够根据其行为在优先级级别之间上下移动。此策略可能在具有混合的短进程和长进程的系统中很有用。

操作系统中多处理器调度的用例

现在，我们将讨论操作系统中多处理器调度的一些用例：−

• 高性能计算 − 多处理器调度在高性能计算 (HPC) 环境中至关重要，在这些环境中执行大型科学模拟、数据分析或复杂计算。跨多个处理器有效调度进程可以实现并行执行，从而缩短计算时间并提高整体系统性能。

• 服务器虚拟化 − 在虚拟化环境中，多个虚拟机 (VM) 在具有多个处理器的单个物理服务器上运行，有效的调度可确保公平地将资源分配给 VM。它可以优化处理能力的使用，同时保持性能隔离并确保每个 VM 都收到其分配的 CPU 时间份额。

• 实时系统 − 实时系统（例如用于航空航天、国防和工业自动化中的系统）具有严格的时序要求。最早截止日期优先 (EDF) 等多处理器调度算法可确保及时执行具有紧迫截止日期的关键任务，保证及时的响应并满足严格的时序约束。

• 多媒体处理 − 多媒体应用程序（如视频渲染或音频处理）通常需要大量的计算能力。跨多个处理器调度进程允许并行执行多媒体任务，从而加快处理速度并实现流畅的实时性能。

• 分布式计算 − 在分布式计算系统中，任务分布在多个处理器或节点上以进行协作处理。有效的调度算法可确保跨分布式基础设施进行负载平衡、容错和有效地利用资源，从而提高整体系统效率和可扩展性。

• 云计算 − 云服务提供商使用多个处理器来同时服务众多客户端请求。调度算法优化跨可用处理器分配虚拟机和容器的方式，确保云计算环境中的公平性、可扩展性和有效的资源利用。

• 大数据处理 − 大数据分析涉及处理和分析海量数据。多处理器调度可以实现数据处理任务（如数据摄取、转换和分析）的并行执行，从而显着减少数据处理所需的时间，并实现实时或接近实时的洞察。

• 科学模拟和建模 − 数值模拟和科学建模通常需要大量的计算资源。多处理器调度允许并行执行模拟任务，从而加快获取结果所需的时间，并使研究人员能够探索复杂的现象并执行更精确的模拟。

• 游戏 − 在现代游戏系统中，多个处理器用于处理复杂的图形渲染、物理模拟和 AI 计算。有效的调度可确保流畅的游戏体验，最大程度地减少延迟，并最大程度地利用可用的处理能力以提供身临其境的体验。

• 嵌入式系统 − 具有多个处理器的嵌入式系统（例如汽车系统、物联网设备或机器人）需要有效的调度以确保及时的响应、实时控制和在不同处理器上运行的各种任务的协调。调度算法对关键任务进行优先级排序并管理资源分配以满足系统要求。

结论

多处理器调度是操作系统中的一个关键概念，对于管理在具有多个处理器的系统中如何执行操作至关重要。由于对计算能力的需求不断增长，多处理器系统变得越来越普遍，因此需要有效的调度技术来管理系统资源的分配。