实时操作系统（RTOS）任务调度算法

### 实时操作系统的任务调度算法

#### 定义与目标
实时操作系统 (RTOS) 的核心特性之一在于其能够及时响应事件并执行相应的处理程序。为了达成此目的，RTOS 需要采用特定的任务调度策略来管理多个并发进程或线程之间的CPU 时间分配，确保高优先级任务得到即时处理[^1]。

#### 调度机制概述
当某个正在运行中的任务因为等待I/O或其他原因而暂停时，RTOS 将保存当前上下文环境至指定位置，并根据预先设定好的规则挑选下一个最合适的候选者继续占用处理器资源；这个过程中涉及到的状态转移以及新旧任务间的转换开销被定义为“任务切换时间”。有效的调度器设计应当尽可能减少此类延迟以提高整体效率[^2]。

#### 常见调度算法分类
根据不同应用场景需求，存在多种适用于RTOS 的典型调度方法：

- **固定优先级抢占式调度(FPP)**
这是最广泛使用的方案之一，在这里每个任务都被赋予了一个固定的相对重要程度指标——即所谓的‘静态’优先权等级。每当有更高优先生命周期到来之时便立即中断较低级别活动转而去满足前者的要求直到后者再次成为最高权限持有者为止。这种方式简单直观易于理解和实现，但在面对复杂多变的工作负载模式下可能会遇到饥饿现象等问题。

- **动态调整型非抢占式轮询(RR)**
此种方式允许所有注册成员轮流获得短暂的服务周期（通常几毫秒），即使期间出现了更加紧急的新请求也不会立刻打断正在进行的操作而是等到本轮结束之后再做评估决定谁应该最先被执行下去。它有助于维持较好的公平性和稳定性但对于那些对时限极为敏感的应用场合可能不是最佳选择。

- **最早截止期优先EDF(Earliest Deadline First, EDF)**
对于每一个待办事项都设定了明确的时间界限参数，系统总是倾向于先解决距离现在最近到期的那个项目从而最大化地保障了按时交付率。不过这种做法依赖精确预测未来工作量分布情况的能力因此实际部署难度较大成本也较高。

- **速率单调RM(rate-monotonic scheduling,RM)**
RM 算法按照各子项重复频率高低来进行排序安排，越频繁发生的事务给予越高权重对待。这种方法特别适合用于周期性的定时触发场景当中而且理论上只要总利用率不超过一定阈值就能保证所有的硬性期限都能得以遵守。

def fixed_priority_preemptive(tasks):
    """模拟基于固定优先级的抢占式调度"""
    tasks.sort(key=lambda t: t.priority, reverse=True)
    while True:
        current_task = max((t for t in tasks if not t.blocked), key=attrgetter('priority'))
        yield from run_until_blocked_or_completed(current_task)

def round_robin_scheduler(task_queue, time_slice_ms=10):
    """简单的循环调度函数"""
    index = 0
    while any(not task.completed for task in task_queue):
        active_task = task_queue[index % len(task_queue)]
        execute_for(active_task, duration=time_slice_ms / 1000.)
        index += 1
        
def earliest_deadline_first(jobs):
    """按最早截止日期优先原则排列作业序列"""
    jobs.sort(key=operator.attrgetter('deadline'))
    return jobs
    
def rate_monotonic(periodic_tasks):
    """根据任务周期长度实施速率单调调度"""
    periodic_tasks.sort(key=operator.attrgetter('period'), reverse=False)
    return periodic_tasks