权重一致时,各队列任务不需要排队等候;权重一致时,各队列任务需要排队等候;各队列任务需要排队等候执行时,动态调整各任务权重,使用多级反馈队列调度算法,C语言实现
时间: 2024-03-10 11:44:24 浏览: 141
任务队列的边缘计算应用.pptx
首先,这里的权重是指任务的优先级,不同的任务具有不同的优先级。当各任务的优先级权重一致时,各队列任务不需要排队等候,可以直接并发执行。
但是,当各队列任务的优先级权重不一致时,需要进行排队等候。排队等候的方式可以使用多级反馈队列调度算法,该算法可以根据任务的执行情况动态调整任务的优先级。
多级反馈队列调度算法是一种常见的调度算法,它将任务按照优先级分成多个队列,然后按照一定的规则调度任务。具体实现中,可以使用C语言编写一个多级反馈队列调度算法的程序,实现任务的排队等候和动态调整任务优先级的功能。
下面是一个简单的C语言实现多级反馈队列调度算法的代码示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_QUEUE_NUM 3
#define MAX_TASK_NUM 10
// 任务结构体
typedef struct Task {
int id; // 任务ID
int priority; // 任务优先级
int queue; // 任务所在队列
} Task;
// 队列结构体
typedef struct Queue {
Task *tasks[MAX_TASK_NUM]; // 任务指针数组
int front; // 队头指针
int rear; // 队尾指针
} Queue;
Queue queues[MAX_QUEUE_NUM]; // 队列数组
// 初始化队列
void initQueue(Queue *queue) {
queue->front = queue->rear = 0;
for (int i = 0; i < MAX_TASK_NUM; i++) {
queue->tasks[i] = NULL;
}
}
// 入队操作
void enqueue(Task *task) {
Queue *queue = &queues[task->queue];
if (queue->rear == MAX_TASK_NUM) {
printf("Queue %d is full\n", task->queue);
return;
}
queue->tasks[queue->rear++] = task;
}
// 出队操作
Task *dequeue(Queue *queue) {
if (queue->front == queue->rear) {
return NULL;
}
Task *task = queue->tasks[queue->front++];
queue->tasks[queue->front - 1] = NULL;
return task;
}
// 动态调整任务优先级
void adjustPriority(Task *task, int newPriority) {
if (task->priority != newPriority) {
printf("Task %d priority adjusted from %d to %d\n", task->id, task->priority, newPriority);
task->priority = newPriority;
enqueue(task);
}
}
// 多级反馈队列调度算法
void schedule() {
for (int i = 0; i < MAX_QUEUE_NUM; i++) {
Queue *queue = &queues[i];
while (queue->front != queue->rear) {
Task *task = dequeue(queue);
if (task != NULL) {
printf("Task %d in queue %d execute\n", task->id, task->queue);
if (task->queue < MAX_QUEUE_NUM - 1) {
adjustPriority(task, task->priority + 1);
} else {
printf("Task %d execute finished\n", task->id);
}
}
}
}
}
int main() {
// 初始化队列
for (int i = 0; i < MAX_QUEUE_NUM; i++) {
initQueue(&queues[i]);
}
// 初始化任务
Task tasks[MAX_TASK_NUM];
for (int i = 0; i < MAX_TASK_NUM; i++) {
tasks[i].id = i;
tasks[i].priority = rand() % MAX_QUEUE_NUM;
tasks[i].queue = tasks[i].priority;
enqueue(&tasks[i]);
}
// 调度任务
schedule();
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们定义了一个Task结构体和一个Queue结构体,分别用来表示任务和队列。然后,我们定义了一个全局的队列数组queues,其中包含了多个队列,每个队列包含了多个任务。
在程序的主函数中,我们首先初始化了队列和任务,然后调用了schedule函数,该函数实现了多级反馈队列调度算法的核心逻辑。
在schedule函数中,我们首先遍历所有队列,然后从当前队列中取出一个任务进行执行。如果任务的优先级小于最大优先级,那么我们就将其优先级加1,并将其加入到下一个更高优先级的队列中。否则,我们就认为该任务执行完成,可以从队列中删除。
在多级反馈队列调度算法中,如果某个任务的执行时间过长,会导致其优先级不断降低,最终被放到最低优先级的队列中,从而避免了长时间占用CPU资源的问题。
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